본 연구는 공적분 패널방법론을 이용하여 우리나라 15개 산업의 지식생산함수를 추정하였다. 15개 산업의 지식생산함수간에 연관관계를 고려하여 Mark et al. (2005)가 제시한 동태적인 패널 공적분방법론인 DSUR을 이용함으로써, 기존의 방법론보다 효율적인 추정치를 제시하였다. 본 실증연구결과 및 정책적 시사점은 다음과 같다. 패널 공적분계수 추정치를 보면, 지식생산에 대한 연구자규모에 대한 탄력성은 0.25이며, 기존 지식축적량의 탄력성은 0.35로 추정되었다. 따라서 기존 지식축적량이 새로운 지식생산량에 기여하는 추정계수가 1보다 작음으로써, 장기적으로 경제성장은 물리적인 자원과 노동력 증대 그리고 정부의 역할에서 유인된다는 경제성장견해를 뒷받침하게 된다. 본 연구의 실증분석결과로 볼 때, 지식경제로 이행을 위한 정책시사점은 현재 정부 주도적이고 직접적인 R&D 정책추진구조에서 지식의 효율적인 창조 및 확산을 촉진할 수 있는 민간 주도적이고, 간접적인 R&D 정책구조로 전환이 요구된다.
그동안 전자정부의 지식관리 연구는 주로 조직 내적인 것에 국한하여 왔다. 그러나 최근 시민중심적이고 시민주도적인 패러다임으로의 변화와 웹 2.0 커뮤니케이션의 발달로 조직내부에서 정부와 시민 간 조직외부로의 지식관리의 문제가 중요한 영역으로 부각되고 있다. 이에 일련의 지식강화포털 연구는 시민을 대상으로 하는 포털 상에서의 지식강화가 필요하다는 인식에서 출발하며, 이를 통해 전자정부포털의 유용성을 향상시킬 것을 가정한다. 지식강화와 전자정부(포털)는 각각의 영역에서는 폭넓게 논의되어 왔으나, 두 영역이 만나는 맥락(Joint Context)에서 이러한 구조에 대해 소개한 연구는 드물다. 이를 위하여 본 연구는 전체론적인 접근방식으로 기존의 관련 논의들의 이론적 구조화를 통해 전자정부포털 상에서의 지식강화를 위한 개념적 프레임워크를 도출하는 것을 목적으로 한다. 본 프레임워크는 3개의 변환 단계로 구성되는 지식강화포털의 진화적 경로를 제안하고 있으며, 이는 향후 지식강화포털 프로젝트를 구현하는데 있어 기본적인 참조모델로서 활용될 수 있을 것이다.
화학공장에는 수많은 장치들이 있고 매우 복잡한 구조를 가지고 있다. 이러한 화학공장은 장치집약적인 특징으로 인해 항상 장치의 고장 또는 조업자의 실수로 인한 사고가 일어날 가능성을 안고 있다. 따라서 화학공정에서의 사고를 예방하고 안전을 확보하기 위해서는 잠재적인 사고 가능성 및 위험요인을 사전에 분석하고 예방하는 것이 중요하다. HAZOP 분석은 정성적인 평가 방법 중 가장 체계적이고 논리적인 방법으로 평가받고 있다. 이러한 HAZOP 분석과 같은 안정성 평가를 위해서는 많은 인력, 자원, 시간이 필요하다 따라서 전문가의 인력과 시간을 줄이며 일관된 결과를 얻기 위해 위험성 평가의 자동화가 요구된다. 그리고 자동화를 위한 여러 연구와 방법론이 있었으나 나름대로의 한계가 있었다. 본 연구에서는 기존 방법론의 한계를 극복하기 위해서 화학공정의 안정성 분석자동화 시스템을 구축하고자 한다. 이를 위해 일반적인 위험성 평가에 필요한 지식을 모델링한 다중모델 접근방법을 사용하여 물질지식베이스, 구조지식베이스, 장치지식베이스로 분하여 모델링 하였고, 안전성 분석을 수행하는 세가지의 추론 알고리듬 Deviation Analysis Algorithm, Malfunction Analysis Algorithm, Accident Analysis Algorithm을 개발하여 화학공저의 안정성 분석 자동화 시스템 AHA(Automated Hazard Analyzer)를 구축하였다 이것은 전문가 개발 도구인 G2를 이용하여 구축하였고, 제안된 시스템을 Olefin dimerization 공정의 feed section에 적용하여 유용성을 확인하였다.
본 연구는 2인의 전문의와 함께 의료 문헌의 초록을 분석하여 의료문서에서의 절차적 지식을 모델링하고 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 절차적 지식을 추출하는 방법론에 대해 기술한다. 절차적 지식은 목적과 해법의 묶음으로, 해법은 다시 단위 절차 지식의 네트워크로 정의 하였고, 목적과 해법 정보 추출과 단위 절차 지식의 구성요소인 대상/행위/방법 개체를 인식하기 위해, 품사태깅, 구문분석, 술어-논항구조(Predicate-Argument Structure), 온톨로지 용어 매핑 정보 등에 기반한 기계학습 방법을 사용하였다. 실험을 위해 전문의와 함께 위함과 척추질환에 대한 1309 문서에 절차적 지식 태깅을 수행하였고, 이 문서 집합을 기반으로 목적/해법 추출 작업과 단위 절차 지식(대상질병/행위/적용방법) 추출 실험을 수행하여, 각각 82% 와 63%의 F-measure 값을 얻을 수 있었다.
이 연구는 암석과 지각, 판구조론에 대한 학생들의 존재론적 범주화를 분석한 것이다. 연구에는 고등학교 1학년 169명의 학생들이 참여하였으며, 연구 영역에 대한 학생들의 존재론적 범주화 경향을 밝히기 위해 질문지를 개발하고 부호화 틀을 제작하였다. 그리고 모든 학생 결과물들은 부호화 틀에 따라 4 단계(물질, 전환, 초기적 과정, 완료적 과정)의 범주로 부호화하였다. 연구 결과에서 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째, 연구 영역의 개념들에 대한 학생들의 존재론적 범주화는 암석 영역의 개념들에서 62%로 그리고 지각 영역의 개념들에서 75%로 우세하게 물질과 전환 범주로 분류되었다. 판구조론 영역에 대한 개념들의 존재론적 범주화 경향은 65%가 과정 범주로 부호화됨으로써 비교적 과정 지향적 관점을 가지고 있는 것으로 해석되었다. 둘째, 학생 개개인의 영역별 개념들에 대한 존재론적 범주 배정 경향은 모든 영역에서 과정 범주와 물질 범주로 부호화된 학생의 비율이 각각 17%, 30%로 확인되었다. 응답 분석 결과에서 물질 범주로 부호화된 대부분의 학생들은 세계를 단순한 물질의 조합으로 보는 경향이 많은 것으로 확인되었다. 그리고 지식 구조를 형성하는 개념들에 대하여 현상이나 사건 자체로만 사고하는 존재론적 신념을 지니고 있는 것으로 나타났다.
Farmer 모델은 시스템 개체구조(System Entity Structure)의 개념을 도입한 지식표현을 위해 사용되는 프레임 구조모델로서 다중성 추상화 개념(Multiplicity Instance Concept)은 하나의 개체를 구성하기 위하여 동일한 형태의 구성요소가 여러 번 발생하는 경우에 이의 대표적인 요소만을 표시하는 추상화 개념이다. 다중성 추상화 개념에서 정의된 대표개체는 자신의 인스턴스들을 가질수 있다. 이들 인스턴스들은 IM-컴포넌트 타입 개체노드 및 OM-컴포넌트 타입 개체노드이며 다중성 인스턴스 링크를 이용하여 대표개체와 연결된다.
지식의 근원과 내용에 관한 인식론적${\cdot}$철학적 연속선의 양극에 위치하는 물질결정주의와 정신결정주의의 사이에 물질과 정신의 상대적 수용정도에 따라 존재하는 다양한 철학적 입장 중에서 소비자학과 가정학을 포함하여 대부분의 20세기의 학문세계에서는 물질결정중의에 속하는 경험주의와 실증주의가 지배적이었다. 그러나 사회가 후기산업시대로 들어가고, 문화가 포스트모던시대로 진입함에 따라 물질결정주의에 입각한 과학적 지식만으로는 인간행동에 조직원리를 이해하는 데에 한계가 있음이 지적되면서 사회경제구조주의에 의한 민속학적 연구방법이나 이해주의에 의한 화술학, 해석학, 기호학, 구조적비평주의 등 다양한 철학적 입장이 등장하였다. 본 연구는 경험주의와 실증주의에 입각한 연구로 일관해오면서 과학의 수행성 안에서 벗어나지 못하던 연구자 스스로의 한계로부터 비롯된 갈등에서 출발되었다. 특히 소비자행동을 사회${\cdot}$문화적 현상으로 파악해야 하는 문화적 경험을 통해 관점의 전환에 대한 강한 문제인식을 갖게 된 시점에 기존의 질적 연구방법보다도 더욱 일정한 형식과 틀을 벗어나는 narrative분석을 접하면서 소비자의 생생한 생활이야기에 숨어있는 관습적 지식을 탐구할 수 있는 새로운 시도를 하게 되었다. Narrative분석이란 이해주의에 속하는 연구방법으로서 사회경제구조주의에 속하는 기존의 질적 연구방법과는 다른 철학적 관점에서 출발한다. 사회경제구조주의는 인간세계가 사회적으로 형성되고 누구나 공감하는 타당한 지식체계로 구성된다는 가정아래 우리를 둘러싸고 있는 사회와 공감하는 사실들로부터 추출한 하나의 공통된 지식구조를 가지고 연구자료를 체계적으로 해석한다. 이해주의는 사회경제구조주의와 마찬가지로 연구자료를 종합된 사회적 공감대의 결과물로 간주하지만, 사회경제구조주의와 달리 다양한 문화와 그에 따른 다양한 해석을 인정함으로써 하나의 공통된 지식구조가 아니라 다양한 지식구조에 의한 다양한 해석을 시도한다(Hirschman & Holbrook, 1992). 본 연구는 이해주의에 속하는 narrative분석을 시도하기 위해 11명의 화자를 대상으로 가장 최근에 구입한 소비경험을 묻는 최초의 질문을 제외하고는 화자에게 완전한 자유를 주며 소비생활이야기에 관한 인터뷰를 실시하였다. 화자의 집에서 대부분 진행된 인터뷰는 1시간 35분부터 2시간 20분 정도 걸렸고, 인터뷰의 전 과정을 녹음한 테이프를 토씨 하나 빠뜨림 없이 필사본으로 옮겨 구술자료를 마련한 후, Labov(Riessman, 1993, 재인용)의 구조분석을 이용한 Bell(Riessman, 1993, 재인용)의 '연결된 이야기와 그 의미(linked stories and meaning)' 의 narrative분석모델에 적합한 11가지의 narrative plots을 4명의 화자의 구술자료로부터 추출하였다. 본 연구는 11가지의 소비생활이야기로부터 소비자들이 사회${\cdot}$문화적 영향을 받으며 관습적으로 형성되는 욕구를 경험하고 있음을 생생하게 들을 수 있었다. 새로운 거주지로의 이주로부터 경험하는 문화적 충격과 상대적 빈곤감은 새로운 사회에서 통용되는 상징물인 유명상표에 대한 선호를 낳고, 적정수준의 혼수에 대한 이상과 혼수관습의 현실간의 부조화는 의례(ritual)에서의 관습적 신념의 강력한 영향력으로 인해 관습을 수용하게 만들며, 가정환경에의한 소비자사회화보다도 소속 집단의 사회${\cdot}$문화적 영향에 의한 소비자사회화의 영향력이 더 크다는 소비경험들은 소비가 사회${\cdot}$문화적 현상임을 잘 나타내고 있다. 이러한 결과로부터 본 연구가 내릴 수 있는 결론은 소비현상이 개인적인 영향 변수보다는 사회${\cdot}$문화적 영향을 더 받는 다는 점과 이것은 기존의 양적${\cdot}$질적 접근방법보다는 Narrative기법을 이용할 때 더욱 명료해진다는 점이다. 이와 같이 본 연구는 Narrative분석을 통해 개개인이 과거에 실제로 겪은 경험이 그에 대한 사회${\cdot}$문화적 맥락에서의 의미부여와 해석으로 되살아난다는 것을 보여주었다. 이것은 실증주의의 연구결과물이 연구자료에 담겨있는 내용을 통계분석으로 일반화시키고 추상화시켜 무미건조한 결과를 담고 있는 것과는 달리 구체적이고 현실적이며 체험적인 결과물을 제공한다. 그러므로 본 연구는 가정생활을 연구의 대상으로 삼는 가정학과 소비자를 생활자의 관점에서 접근하는 소비자학이 타학문과 차별되는 실천주의의 목표를 달성하기 위해 기존의 물질결정주의적 사고에서 벗어나 보다 정신결정주의적 관점을 수용하여 생활의 체험적 결과물을 구축해나가야 함을 시사한다. 가정학자들이 후기산업시대와 포스트모던시대가 요구하는 관점을 수용하고 그에 적합한 새로운 패러다임을 짜기 위해서는 이러한 소용돌이의 가운데에 자리잡고 있는 가정생활의 생생한 내용과 맥락을 포착해야 한다. 그러므로 새로운 천년을 열며 멈추지 않는 인간환경의 변화와 그에 따른 가정생활의 변화을 이해하기 위해 우리는 지식에 대한 새로운 인식론적${\cdot}$철학적 관점을 수용하고 보다 생활과 밀착된 체험적 연구를 수행할 수 있어야 한다. 본 연구는 이러한 시도의 지극히 작은 시작에 불과하지만, 관점의 전환과 사고의 폭을 넓히는 하나의 계기가 된다면 본 연구의 궁극적 목표는 달성되는 셈이다. 마지막으로 narrative분석의 실험적 적용을 함에 있어서 연구의 전 과정을 생소한 관점과 연구방법으로 선행연구 없이 추진해야하는 연구자의 한계가 본 연구의 가장 큰 제한점이었음을 강조하며, 앞으로 많은 연구자들이 새로운 관점과 연구방법을 시도하는 실험적 분위기를 고조시켜 본 연구의 제한점을 극복하고 우리 나라 고유의 사회${\cdot}$문화적 환경 속에 담겨있는 가정생활의 맥락(context)을 완성해나갈 수 있기를 희망한다.
질의응답시스템을 지능형 케릭터 시스템에 활용하기 위해서는 불특정한 주제에 대해 불특정 다수의 사용자와 대화할 수 있는 정교한 대화 모델이 필요하다. 이러한 대화 모델은 사용자의 질의문장을 인식하고 질의의도를 파악한 후 케릭터의 특정지식으로 접근하여 해당 지식을 사용자의 요구에 맞는 응답문의 형태로 생성해 내는 과정이 필수적으로 포함되어야 한다. 본 논문에서는 논의의 대상이 되는 질의응답시스템이 다국어 기반이라는 점을 고려하여 질의응답시스템을 지능형 케릭터에 활용하는 과정에서 케릭터의 지식구조 설계는 물론이고 질의문장 분석과 응답 문 생성의 방법론에 있어서도 한국어, 영어, 일본어, 중국어 각각의 언어적 특질을 반영함으로써 형태적, 통사적 차이로 인한 애로점을 최소화할 수 있도록 하였다.
온톨로지(Ontology)는 사람과 컴퓨터, 또는 컴퓨터 간의 개념 및 개념 표현을 공유하기 위한 개념화의 명시적 규약을 의미한다. 기존의 온톨로지 생성은 전문가에 의한 수작업에 의존되어 비용과 시간이 많이 드는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝(Deep learning)기반의 기계번역 개념을 적용한 사례를 활용하여, 수작업의 의존성이 감소한 방법으로 텍스트로부터 온톨로지를 생성하는 방법을 구현하였다. 특히 기존 연구에서 제안한, 딥러닝을 이용해 텍스트로부터 지식 표현 시퀀스를 추출한 정보를 활용하여, 지식 표현 구조를 온톨로지로 변환하고 지식 베이스로 확장하는 과정을 통해 자동화 된 Text-to-Ontology 변환 방법론을 제안하고자 한다.
지능형 서비스 로봇은 일상의 환경 내에서 사용자에게 지속적으로 유용한 서비스를 제공해야 한다. 그러나 로봇 환경은 매우 복잡하고 역동적으로 변화하고 로봇의 크기나 비용, 기술의 한계 등으로 인해 로봇 작업의 실패나 오류와 같은 예외 상황이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 예외 상황을 효과적으로 극복하기 위한 지능형 서비스 로봇 시스템 개발 방법론을 제시한다. 이 방법론은 프레임워크 형태로 정의되며 예외 모델과 대응 계획, 예외 극복 방법으로 구성된다. 예외 모델은 계층 구조로 정의하여 다양한 예외 상황을 일반화시키고, 대응 계획은 신속한 상황 대처를 가능하게 한다. 예외 모델과 대응계획이 극복 방법에 독립적으로 정의되어 로봇 지식으로 활용되므로 운용 중에 지속적인 추가 및 유지보수가 용이하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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