• 기술혁신학회지
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• 제18권2호
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• pp.338-357
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• 2015

본 연구에서는 고용노동부의 '임금구조기본통계조사'와 '고용형태별근로실태조사 보고서'를 정량적으로 분석하여 지식기반경제로의 진입 시점에 대한 실증적 연구를 제시하고자 한다. 지식기반경제로의 진입 기준은 Bell과 Toffler의 정의를 통해, 정신노동자 수가 육체노동자 수를 능가하는 시점으로 정하였으며, 정신노동자를 지식정보직으로 분류하였다. Porat의 지식정보직 정의로부터 한국표준직업분류표상의 직업들을 지식정보직, 서비스직, 제조업직, 농어업산림직으로 직업분류를 수행하였다. 분석 결과 지식정보직의 노동자 수 구조변화와 연간임금액 구조변화를 통해 지식정보사회의 진입 시점이 1980년인 미국보다 20년 늦은 2000년임을 실증적으로 확인했다. 또한, 지식기반경 제에서의 직업분류별 경제기여도를 측정하여 지식정보직의 직업분류별 경제기여도가 가장 큰 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.2443-2446
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• 2002

본 논문에서는 지식경영의 상향식 실천방안과 그 사례연구를 제시한다. 기존의 H사 지식경영의 방식을 전사적 차원의 접근방식이라면, 본 논문에서는 실무자중심에서 상향식으로 지식경영을 실천해 가는 방법론을 제공한다. 구체적으로는, H사 정보통신운영부의 통합배선과 업무에 지식경영을 적용하여 현실적인 부서 지식경영 방침을 수려하였다. 이로써 발전된 전사적 지식경영시스템에 대한 향후 과제도출과 이해를 도모하였다.

• 한국문헌정보학회 학술발표논집
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• 한국문헌정보학회 2005년도 공동 학술발표회
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• pp.167-186
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• 2005

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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• pp.75-84
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• 1999

본 논문에서는 지식에 대한 개념을 정의하기 보다 지식의 life-cycle을 통한 지식의 생성과 소멸을 모델화함으로 시식을 설명하려 한다. 본 논문은 노나카의 지식 창조 모델을 기반으로 하고 기존의 KMS들을 분석하여 일반적인 지식 life-cycle 모델을 도출하였으며, 기존 모델의 문제점을 보완하여 새로운 지식 life-cycle 모델을 만들었다. 이 모델과 앞으로의 지식관리 시스템 발전 방향을 고려하여 지식 관리 시스템 아키텍쳐를 제시하였다. 본 논문에서는 이 아키텍쳐를 근거로 지식 관리 시스템을 구현하기 위한 6개의 컴포넌트를 도출하였다. 6개의 컴포넌트는 지식 생성, 지식 분배, 지식 측정, 지식 연결, 지식 검색, 지식 저장이다. 이 컴포넌트들로 지식 관리 시스템의 prototype을 구현해 본 결과 지식 life-cycle을 단계적, 부분적으로 지원하지만 부족한 부분이 있는 것을 발견하였다. 향후에는 지식 생성과 지식 연결 컴포넌트를 강화하여 전체적인 지식 life-cycle을 지원할 예정이다.

• 지식정보인프라
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• 통권10호
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• pp.2-11
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• 2002

현재 국내에는 약 10만여종의 생물자원 종을 보유하고 있고, 이중에서 3만여종이 파악이 된 실정이다. 그러나 지리적인 특성상 국내에서 알려지는 종들 대부분 일본이나 중국에서도 존재하는 것이 대부분이기 때문에 고유한 생물자원 정보는 미약한 실정이다. 이러한 현실 속에서 데이터베이스 구축 뿐만 아니라 정보의 가공을 통한 지식화 및 범세계적인 정보 공유를 이끌어내야 한다. 왜냐하면, 정보는 데이터들의 속에서 얻어지는 것이며, 지식은 정보들 속에서 얻어지는 것이기 때문에 독립된 생물자원 정보를 구축하여야 하고, 또한 경쟁력 우위를 확보하기 위해서는 표준화를 기반으로 정보화를 추진하고 구축된 정보들을 분석하여 지식화하는 과정이 필요하다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2002년도 춘계학술발표논문집
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• pp.248-251
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• 2002

현재 지식에 대한 중요성의 인식으로 각 기업별로 정보 시스템 구축을 통한 지식의 축적을 시도하고 있고 데이터 웨어하우징(DW), 데이터마트, 전사적자원관리(ERP) 등 지식관리를 위한 핵심 시스템을 통해 구성원들간에 정보를 교환하고 있다. 이처럼 기업의 지식들이 생성, 공유, 관리, 보관되고 이를 보다 체계적이고 정교하게 구축하여 이용자가 보다 쉽게 사용할 수 있는 정보기술이 지식관리시스템(KMS)이다. XML은 여러 어플리케이션들의 표준화된 정보 전달의 매개가 되는 스펙으로 지식관리의 구조적 체계를 공유할 수 있는 기반을 만들어 줄 것이다. 지식 시스템은 분산된 정보와 시스템들의 상호 연동성을 보장할 수 있는 유연성과 확장성으로 표준규격의 XML을 연구하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.332-335
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• 2007

인간의 지식구조는 현실세계의 무수히 많은 정보와 지식들의 복잡한 상호 관계들로서 연결되어 있다. 가상 현실에서 에이전트의 지식구조는 인간의 지식구조와 같이 다양하고 다량의 정보들의 표현이 이루어져야 한다. 이를 위하여 지식구조는 지식 표현 기술 분야로서 연구되어지고 있는 온톨로지의 관계표현으로 구성하여 표현한다. 자율 에이전트의 행위나 다양한 상황의 표현을 위해 다수의 스키마를 이용하여 지식구조를 구성하게 되지만 중복적인 스키마의 구성이 많아지게 되어 정보의 갱신이나 삽입 시에 문제를 야기 시키게 된다. 본 논문에서는 이러한 중복적인 스키마들의 구성을 최소화시키고 스키마들의 체계적인 관리를 위한 스키마 통합의 방법들을 제시하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.385-389
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• 2007

전통적인 디지털 박물관 시스템은 전시를 조직화하는 단순한 기능에 촛점을 두고 있으며 설계 패턴은 전시 항목들에 기반을 두고 있다. 이것의 생명주기는 직선적이고 피드백과 재사용성이 부족하여 생명 주기에서 지식 처리를 다루는 것에 대해서는 관심을 가지지 않고 있다. 하지만 현대 디지털 박물관은 급진적으로 증가하는 정보를 다루어야 하고, 디지털 감상, E-학습과 관련 연구를 위해 통합된 기능을 제공해야 한다. 이러한 요구사항들은 디지털 박물관에서 객체들이 고수준으로 추상화되고, 생명주기도 반복적이며 재사용이 가능하도록 요구하고 있다. 그러므로 체계적으로 통합된 지식처리 과정들이 디지털 박물관에서 정보시스템을 다루기 위해서 절대적으로 필요하게 되었다. 본 논문에서는 현대 디지털 박물관 시스템에서 새로운 생명주기를 제안한다. 지식 흐름(knowledge flow)은 디지털 박물관 생명주기에 걸쳐서 모든 정보 흐름으로부터 고수준으로 추상화된 객체이다. 지식 흐름을 따라가게 되면 이 특별한 생명주기는 정의된 시금석으로서 다차원의 분수 모델(Fountain Model)과 비슷하며, 이 생명주기에서 지식처리 과정은 각 차원에서 다른 강조점을 지닌 계층으로 잘 나누어진다. 또한 분산된 지식 처리 절차를 체계적이고 재사용할 수 있도록 통합하기 위한 지식 기반 소프트웨어 공학 접근방법을 제공한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제39권4호
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• pp.5-24
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• 2005

지식경영(Knowledge Management), 지적 자산, 디지털 지식자산관리 등 지시에 관한 개념은 오늘날 많은 조직에서 중요한 화두가 되고 있다. 특히 우리나라의 경우만 보더라도 '지식정보화 강국'을 표방하면서 지식경영과 기록관리를 주요시책으로 채택하고 있어 문헌정보학의 관점에서 이에 대한 이론적 기반과 Best Practice에 관한 연구가 시급하다. 그러나 지식경영을 비롯 지식에 관한 종래의 많은 연구는 경영학 분야에서 주되게 연구되었거나 문헌정보학 내에서도 지식에 관한 통합적 연구 기반은 매우 부족한 형편이어서 정보통신발달(ICTs)에 따른 지식 및 관련 시스템 간의 관련성. 협업 가능성에 관한 논의도 거의 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 특히 지식경영과 기록관리를 중심으로 지식의 범주, 관리방법 등을 비교 연구함으로써 지식에 관한 통합관리의 발전적 대안을 제시하고자 한다. 본 연구는 특히 향후 지식경영 렌 기록관리체제를 도입하고자 하는 공공기관에 이론적 논거가 될 것으로 판단한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.125-130
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• 2022

최근 자연어처리 연구로 지식 기반 대화에서 대화 내용에 자유로운 주제와 다양한 지식을 포함하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 지식 기반 대화는 대화 내용이 주어질 때 특정 지식 정보를 포함하여 이어질 응답을 생성한다. 이때 대화에 필요한 지식이 검색 가능하여 선택에 제약이 없는 오픈 도메인(Open-domain) 지식 기반 대화가 가능하도록 한다. 오픈 도메인 지식 기반 대화의 성능 향상을 위해서는 대화에 이어지는 자연스러운 답변을 연속적으로 생성하는 응답 생성 모델의 성능 뿐만 아니라, 내용에 어울리는 응답이 생성될 수 있도록 적합한 지식을 선택하는 지식 검색 모델의 성능 향상도 매우 중요하다. 본 논문에서는 오픈 도메인 지식 기반 한국어 대화에서 지식 검색 성능을 높이기 위해 밀집 벡터 기반 검색 방식과 주제어(Keyword) 기반의 검색 방식을 함께 사용하는 것을 제안하였다. 먼저 밀집 벡터 기반의 검색 모델을 학습하고 학습된 모델로부터 고난도 부정(Hard negative) 지식 후보를 생성하고 주제어 기반 검색 방식으로 고난도 부정 지식 후보를 생성하여 각각 밀집 벡터 기반의 검색 모델을 학습하였다. 성능을 측정하기 위해 전체 지식 중에서 하나의 지식을 검색했을 때 정답 지식인 경우를 계산하였고 고난도 부정 지식 후보로 학습한 주제어 기반 검색 모델의 성능이 6.175%로 가장 높은 것을 확인하였다.