• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.505-511
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• 2003

생성 규칙의 지식 표현 방식은 많은 장점에도 불구하고 일관성 유지가 어렵다는 단점을 갖고 있다. 그런데 지식의 일관성 유지 여부는 지식을 기반으로 한 추론 결과의 신뢰도에 직결되므로 신뢰성을 제고하기 위하여 일관성 검증 시스템이 필수적이다. 일관성 검증 방식 중 가장 많이 사용되는 쌍 검증(pairwise checking) 방식에서는 가치 있는 규칙이 생략될 수 있으며 규칙의 수가 많은 경우에는 검증 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 확실한 특성의 리스트와 가능한 특성의 리스트를 사용하고 검증단계를 개선함으로써 쌍 검증 방식의 단점을 보완하여, 구조적 및 의미적 오류도 제거한 수 있는 검증 시스템을 제안하고 구축한다.

• 디지털콘텐츠
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• 1호통권68호
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• pp.37-41
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• 1999

지식공유시스템은 업무 노하우를 어떻게 지속적으로 축적하고 검증하며, 사용을 활성화 할 수 있도록 하는가가 성패의 열쇠라 할 수 있다. 이를 위해서는 지식의 창조, 수집, 검증 및 활용을 지원하기 위한 전담조직과 지식창조의 동기부여를 위한 제도적인 지원이 필수적이다. 삼성SDS 지식공유시스템인 아리샘의 구축 및 운영 과정에 대해 기술해본다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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• pp.115-123
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• 1999

산업계 전반에 걸친 오랜 정보시스템 운용의 결과로 대용량의 데이터들이 축적되고 있다. 이러한 데이터로부터 유용한 지식을 추출하기 위해 여러 가지 데이터 마이닝 기법들이 연구되어왔다. 특히 데이터 웨어하우스의 등장은 이러한 데이터 마이닝에 있어 필요한 데이터 제공 환경을 제공해 주고 있다. 그러나 전문가의 적절한 판단과 해석을 거치지 않은 데이터 마이닝의 결과는 당연한 사실이거나, 사실과 다른 가짜이거나 또는 관련성 없는(trivial, spurious and irrelevant)내용만 무수히 쏟아낼 수 있다. 그러므로 데이터 마이닝의 결과가 비록 통계적 유의성을 가진다 하더라도 그 정당성과 유용성에 대한 검증과정과 방법론의 정립이 필요하다. 데이터 마이닝의 가장 어려운 점은 귀납적 오류를 없애기 위해 사람이 직접 그 결과를 해석하고 판단하며 아울러 새로운 탐색 방향을 제시해야 한다는 것이다. 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법 중 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명가능성 여부의 판단을 통해 검증하는 기법을 제안하며, 이를 통해 얻어진 검증된 지식을 토대로 일반화를 통한 새로운 가설을 생성하여 데이터 웨어하우스로부터 연관규칙을 검증하는 일련의 아텍쳐(architecture)를 제시하고다 한다. 먼저 데이터 마이닝 결과에 대한 설명의 필요성을 제시하고, 데이터 웨어하우스와 데이터 마이닝 기법들에 대한 간략한 설명과 연관규칙탐사에 대한 정의 및 방법을 보이고, 대상 영역에 대한 데이터 웨어하우스으 스키마를 보였다. 다음으로 도메인 지식(domain knowledge)과 연관규칙탐사를 통해 얻어진 결과를 표현하기위한 지식표현 방법으로 Relational Predicate Logic을 제안하였다. 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명하기 위한 방법으로는 연관규칙탐사로 얻어진 연관규칙에 대해 Relational Predicate Logic으로 표현된 도메인 지식으로서 설명됨을 보이게 한다. 또한 이러한 설명(explanation)을 토대로 검증된 지식을 일반화하여 새로운 가설을 연역적으로 생성하고 이를 연관규칙탐사를 통해 검증한 후 새로운 지식을 얻는 반복적인 Explanation-based Data Mining Architecture를 제시하였다. 본 연구의 의의로는 데이터 마이닝을 통한 귀납적 지식생성에 있어 귀납적 오류의 발생을 도메인 지식을 통해 설명가능 함을 보임으로 검증하고 아울러 이러한 설명을 통해 연역적으로 새로운 가설지식을 생성시켜 이를 가설검증방식으로 검증함으로써 귀납적 접근과 연역적 접근의 통합 데이터 마이닝 접근을 제시하였다는데 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.229-231
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• 2002

생물학 분야의 방대한 지식을 효율적으로 다루기 위하여 생물정보학이 주요한 연구 분야가 되었다. 이중 특히 생물학 문헌에서 정보를 자동으로 추출하는 연구가 활발히 진행되고 있는데, 이러한 정보추출 결과를 이용하여 유전자 온톨로지와 같은 유용한 지식베이스를 자동으로 확장함으로써 폭발적으로 증가하는 생물학 분야의 연구 결과들을 지식베이스에 통합할 수 있다. 자동으로 확장된 온톨로지는 신뢰성을 보장하기 위한 검증 과정을 거쳐, 정보추출 시스템의 성능을 향상시키기 위한 지식베이스로 사용되게 된다. 본 연구에서는 단백질 간의 상호작용에서 나타나는 조건을 추출하는 시스템과 유전자 온톨로지를 이용하여 추출된 생물학 용어를 분석하는 시스템을 제안하고 유전자 온톨로지의 자동 확장 및 검증 시스템에 대하여 논의한다.

• 지능정보연구
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• 제5권2호
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• pp.15-27
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• 1999

산업계 전반에 걸친 오랜 정보시스템 운용의 결과로 대용량의 데이터들이 축적되고 있다. 이러한 데이터로부터 유용한 지식을 추출하기 위해 여러 가지 데이터마이닝 기법들이 연구되어 왔다. 특히 데이터웨어하우스의 등장은 이러한 데이터마이닝에 있어 필요한 데이터 제공 환경을 주고 있다. 그러나 전문가의 적절한 판단과 해석을 거치지 않은 데이터마이닝의 결과는 당연한 사실이거나, 사실과 다른 가짜이거나 또한 관련성 없는(Trivial, Spurious and Irrelevant) 내용만 무수히 쏟아낼 수 있다. 그러므로 데이터마이닝의 결과가 비록 통계적 유의성을 가진다 하더라고 그 정당성과 유용성에 대한 검증과정과 방법론의 정립이 필요하다. 데이터마이닝의 가장 어려운 점은 귀납적 오류를 없애기 위해 사람이 직접 그 결과를 해석하고 판단하며 아울러 새로운 탐색 방향을 제시해야 한다는 것이다. 본 논문의 목적인 이러한 데이터마이닝에서 추출된 결과를 검증하고 아울러 새로운 지식 탐색 방향을 제시하는 방법론을 정립하는데 있다. 본 논문에서는 데이터마이닝 기법 중 연관규칙탐사(Associations)로 얻어진 결과를 설명가능성 여부의 판단을 통해 검증하는 기법을 제안하였고, 이를 위해 도메인 지식(Domain Knowledge)과 연관규칙탐사를 통해 얻어진 결과를 표현하기 위한 지식표현방법으로 관계형 술어논리(RPL : Relational Predicate Logic)를 개발하였다. 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명하기 위한 방법으로는 연관규칙탐사로 얻어진 연관규칙에 대한 RPL로 표현된 도메인 지식으로서 설명됨을 보이게 한다. 또한 이러한 설명(Explanation)을 토대로 검증된 지식을 일반화하여 새로운 가설을 연역적으로 생성하고 이를 연관규칙탐사를 통해 검증한 후 새로운 지식을 얻는 설명기반 데이터마이닝 구조(Explanation-based Data Mining Architecture)를 제시하였다.

• 한국전자거래학회:학술대회논문집
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• 한국전자거래학회 1999년도 학술대회지 vol.1
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• pp.123-132
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• 1999

시스템이 GIGO를 넘어 자기검증성을 갖추려면 - 체계적 Reporting - 예외분석 및 검증논리 (업무 + IT 모두) - 업무시스템과 정보시스템의 문서화(중략)

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권8호
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• pp.2075-2082
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• 1998

규칙 기반 지식표현은 전문가 시스템의 지식을 저장하고 조작하는 기법중 가장 많이 사용되는 기법이다. 그런데 이 방법으로 표현된 지식의 양은 점점 많아지며, 그 관계가 복잡해지고 내용이 변경될 수 있기 때문에 지식베이스의 일관성 및 완결성을 유지하는 검증 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 새로운 규칙이 첨가될 때 야기될 수 있는 오류를 구조적 측면과 의미론적 측면에서 검증한 후 자체 수정하거나 자체 수정이 불가능할 경우 전문가가 수정하도록 하여 일관성과 완결성이 확증된 후 새로운 규칙이 추가되어질 수 있도록 함으로써 전문가 시스템의 신뢰도를 높이고 효율성을 제고할 수 있는 검증시스탬이 제안되었다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.115-123
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• 1999

산업계 전반에 걸친 오랜 정보시스템 운용의 결과로 대용량의 데이타들이 축적되고 있다. 이러한 데이타로부터 유용한 지식을 추출하기 위해 여러 가지 데이타 마이닝 기법들이 연구되어왔다. 특히 데이타 웨어하우스의 등장은 이러한 데이타 마이닝에 있어 필요한 데이타 제공 환경을 제공해 주고 있다. 그러나 전문가의 적절한 판단과 해석을 거치지 않은 데이타 마이닝의 결과는 당연한 사실이거나, 사실과 다른 가짜이거나 또는 관련성이 없는(trivial, spurious and irrelevant) 내용만 무수히 쏟아낼 수 있다. 그러므로 데이타 마이닝의 결과가 비록 통계적 유의성을 가진다 하더라고 그 정당성과 유용성에 대한 검증과정과 방법론의 정립이 필요하다. 데이타 마이닝의 가장 어려운 점은 귀납적 오류를 없애기 위해 사람이 직접 그 결과를 해석하고 판단하며 아울러 새로운 탐색 방향을 제시해야 한다는 것이다. 본 논문의 목적은 이러한 데이타 마이닝에서 추출된 결과를 검증하고 아울러 새로운 지식 탐색 방향을 제시하는 방법론을 정립하는데 있다. 본 논문에서는 데이타 마이닝 기법 중 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명가능성 여부의 판단을 통해 검증하는 기법을 제안하며, 이를 통해 얻어진 검증된 지식을 토대로 일반화를 통한 새로운 가설을 생성하여 데이타 웨어하우스로부터 연관규칙을 검증하는 일련의 아키텍쳐(architecture)를 제시하고자 한다. 먼저 데이타 마이닝 결과에 대한 설명의 필요성을 제시하고, 데이타 웨어하우스와 데이타 마이닝 기법들에 대한 간략한 설명과 연관규칙탐사에 대한 정의 및 방법을 보이고, 대상 영역에 대한 데이타 웨어하우스의 스키마를 보였다. 다음으로 도메인 지식(domain knowledge)과 연관규칙탐사를 통해 얻어진 결과를 표현하기 위한 지식표현 방법으로 Relational predicate Logic을 제안하였다. 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명하기 위한 방법으로는 연관규칙탐사로 얻어진 연관규칙에 대해 Relational Predicate Logic으로 표현된 도메인 지식으로서 설명됨을 보이게 한다. 또한 이러한 설명(explanation)을 토대로 검증된 지식을 일반화하여 새로운 가설을 연역적으로 생성하고 이를 연관규칙탐사론 통해 검증한 후 새로운 지식을 얻는 반복적인 Explanation-based Data Mining Architecture를 제시하였다. 본 연구의 의의로는 데이타 마이닝을 통한 귀납적 지식생성에 있어 귀납적 오류의 발생을 고메인 지식을 통해 설명가능 함을 보임으로 검증하고 아울러 이러한 설명을 통해 연역적으로 새로운 가설지식을 생성시켜 이를 가설검증방식으로 검증함으로써 귀납적 접근과 연역적 접근의 통합 데이타 마이닝 접근을 제시하였다는데 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.394-396
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• 2005

지식경영시스템(Knowledge Management System)이 활성화되기 위해서는 지식경영 활동의 핵심영향요인들을 고려하여야 한다. 그러나 수많은 지식경영시스템이 정보기술 측면만을 고려하여 단순정보를 관리하는 정보관리시스템으로 전락하고 있는 실정이다. 따라서 기업의 성공적인 지식경영을 위하여 지식경영에 영향을 미치는 영향요인을 도출하고, 각 영향요인이 지식경영시스템의 활성화에 영향을 주는지에 대한 수치화가 필요하다. 이에 본 논문에서는 지식경영시스템 도입 시 고려해야 할 영향요인을 도출하고 각 영향요인별 필요도(Importance)와 이행도(Performance)로 수치화하였다. 또한 각 영향요인을 고려하여 구축된 지식 경영시스템의 사례를 통하여 지식경영시스템의 구축효과에 대한 결과를 측정하고 효과에 대해 검증한다.

• 한국정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국정보시스템학회 2005년도 춘계학술대회 발표 논문집
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• pp.123-144
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• 2005

본 연구에서는 조직이 지식경영을 실천함에 있어 지식의 문서화 및 재활용에 초점을 맞추고 있는지 아니면 조직내 전문가 활용에 초점을 맞추고 있는지, 그리고 지식의 획득 원천을 조직내부와 외부 어디에 두고 있는지에 따라 지식경영의 실천유형을 분류하고, 분류된 실천유형에 따라 기업의 지식경영성과가 어떠한 차이를 보이는 지를 검증하고, 지식경영의 초점 및 지식 원천의 분류변수가 지식경영성과에 미치는 개별 영향력도 함께 분석하였다.