• 디지털융복합연구
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• 제12권12호
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• pp.285-292
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• 2014

지능형 시스템은 자료나 정보보다 지식을 주로 이용하는 시스템이다. 따라서 지식표현은 지능형 시스템 구축에 있어서 중요한 요소이다. 개념그래프는 지식을 효율적으로 표현할 수 있는 그래프 형태의 논리적 지식표현 언어이다. 하지만 개념그래프를 직접 프로그래밍에 활용하기는 쉽지 않다. 이러한 어려움을 극복하기 위하여 여러 가지 도구들이 개발되었다. 본 논문에서는 개념그래프를 이용한 지능형 시스템 구축에 활용할 수 있는 도구들에는 어떤 것들이 있는지 조사하고 그들의 기능과 특성을 비교 분석한다. 조사결과는 지능형 시스템 구축을 위한 개념그래프 활용에 큰 도움이 될 것이다.

• 한국전자거래학회:학술대회논문집
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• 한국전자거래학회 2000년도 종합학술대회발표논문집
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• pp.385-401
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• 2000

◆ 최고경영층의 관심과 적극적인 지원 ▶ 추진력 부여와 투자지원 ◆ 지식경영 추진을 위한 충분한 자원확보 ▶ 충분한 인력 및 예산 확보 ◆ 팀장 및 임직원의 적극적인 참여 유도 ▶ TFTeam ＋ XXXX팀＋XXX팀 ▶"XXXX가 주체"라는 의식 필요 ◆ 지식 공유 및 활용에 우호적인 조직 분위기 조성 ;KM활성화 방안(Change managing program) ▶ 홍보 및 교육확대 ▶ 신바람 나는 평가와 보상 ◆ 시스템이 아니라 지식중심으로(중략)

• 디지털콘텐츠
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• 1호통권140호
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• pp.78-80
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• 2005

한국데이터베이스진흥센터는‘지식정보자원관리사업’을 통해 구축된 지식정보 DB의 품질을 점검해 보기 위해, 매월 1종의 DB를 선정해 품질을 평가하고, 그 결과를 2005년도‘DB 서비스 평가’기획 시리즈로 연재한다. 특히 이번 기획 평가는 사용자 관점에서 DB품질을 조명해 보는 만큼, 지식정보 DB의 활용도 극대화를 위한 실천적 대안 마련에 도움이 될 수 있을 것이라 기대한다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2001년도 학술대회지
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• pp.333-336
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• 2001

향후 미래의 산업에 있어서는 조직의 노하우, 인적자원의 의욕과 역량, 고객 만족도와 같은 보이지 않는 무형의 자산이 더 많은 기업가치를 창출하는 시대이다. 이러한 무형의 지식자산을 어떻게 운영하느냐가 기업의 성장 잠재력과 경쟁력에 영향을 미치게 된다. 건설업 또한 이러한 경영 패러다임의 변화에 따라, 지식경영을 도입하고자 노력하고 있다. 대형 건설업체의 경우 지식관리 시스템을 구축하여 자체적으로 자사의 지식을 관리하려는 시도를 보이고 있으나, 건설업의 지식자산에 대한 정의와 구성요소를 명확히 제시하지는 못하고 있는 실정이다. 지식자산의 분류방안에 대하여 수행된 기존의 연구들은 지식자산의 분류가 건설업을 기반으로 만들어진 것이 아니기 때문에, 이를 건설업의 지식자산 분류에 일방적으로 적용하는 것보다는 건설업의 특성을 고려한 건설업 지식자산에 대한 정의와 분류방안이 필요하다. 또한, 이러한 지식자산 분류체계를 바탕으로 하여, 향후, 기업 지식자산을 위한 평가모델 작성, 지식관리 시스템 구축을 위한 지식 맵으로의 활용이 가능할 것이다.

• 정보관리학회지
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• 제29권4호
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• pp.123-142
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• 2012

최근 효과적인 정보검색을 제공하기 위해 시맨틱 웹을 비롯한 다양한 검색기법들을 사용하고 있다. 이중에서 효과적인 방법은 온톨로지를 이용한 검색기술을 적용하는 것이라 할 수 있다. 본 논문에서는 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)에서 구축한 국가R&D정보를 분석하여 온톨로지를 구축하고, 이용자가 관심있어 하는 주제분야(과제, 인물, 성과, 기관)를 중심으로 온톨로지의 객체관계를 표현하고 정보를 탐색하기 위한 국가R&D지식맵(knowledge map)을 구축하였다. 국가R&D지식맵은 사용자가 선택한 객체를 중심노드로 설정하여, 주제분야를 노드로 표현하고, 객체와 주제분야간의 관계를 분석하여 사용자가 관심 있어 하는 질의를 주제분야의 하위노드로 표현하였다. 사용자가 하위노드의 질의를 선택하면 시스템에서는 선택한 질의를 온톨로지로부터 추론할 수 있는 SPAQL 질의어를 생성하고 추론엔진으로부터 검색결과를 받아 사용자에게 제시하였다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2006년도 제13회 학술대회 논문집
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• pp.87-92
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• 2006

대학도서관에서는 외부지식 뿐만 아니라 내재된 지식까지도 생성하여 축적하거나, 정보의 소유 개념에서 공유 개념을 기반으로 하는 고객 중심의 시스템으로 등장하고 있는 지식관기시스템 도입의 필요성이 제기되어 왔다. 본고에서는 전통적 시스템의 문제점으로부터 KMS의 필요성을 도출하고 현재 KMS를 도입하여 운영하고 있는 국내외 대학도서관 사례를 살펴보고, 향후 대학도서관 지식관리시스템 성공적인 구축방안을 모색하고자 한다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.67-68
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• 2010

위치 기반 서비스(LBS)는 유비쿼터스(Ubiquitous) 시대에 필요한 핵심 엔진으로 그 중요성이 논의되어 왔다. LBS 시스템은 GPS 뿐만 아니라 휴대폰을 통한 고속 인터넷 접속을 사용하여 사용자의 위치 추적과 같은 기술이 현재 서비스된다. 그러나 소프트웨어 측면에서 대부분의 위치 기반 서비스는 서비스 제공자 위주의 일부 특정 상황을 가정한 서비스 모델 또는 사전에 정의된 일정 지역과 한정된 상황에서의 상황 인식(Context Aware) 서비스 제공이 대부분이다. 그러나 이러한 방법론들은 현실 적용이 어려운 문제점이 제기되고 있다. 본 연구에서는, 사용자들의 상환인식을 통하여 사용자의 특성 지식과 공간지리 선호도 지식 정보 추론을 통한 Geo-Ontology통합시스템을 제시한다. 본 연구에서는 Geo-Ontology통합시스템 중에서 사용자의 상황인지기반 LBS시스템을 제시한다. 사용자들의 개인적인 특성 지식과 공간지리 선호도 지식을 구축할 수 있으며, 이러한 특성으로 구축된 지식 기반 하에 입력된 사용자 정보와 추론을 통하여 사용자의 현재 상황에 대한 가장 적절한 추천 결과가 도출되는 프로토타입 시스템을 제공 할 수 있음을 보였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제12권1호
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• pp.48-57
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• 1995

연삭가공중에 발생하는 트러블의 인식과 처리는 공학적 원리에 입각한 방법과 현장 숙련기술자의 경험적 지식을 바탕으로한 방법이있다. 그러나, 연삭가공은 관계되는 가공변수가 많아, 이들 상호간의 관계를 정량적으로 규명할 수 없어 대부분이 숙련자의 지식에 의존하는 것이 현실정이다. 본 논문은 이와같은 점에 착안하여 원통연삭을 대상으로 현장숙련자가 갖고 있는 경험적이고도 정성적인 지식의 호과적인 활용을 위해 계층분석으로 도입하여 이들이 갖고 있는 노하우를 정량화하고, 아울러 공학적원리를 가미한 연삭가공을 트러블 진단. 처리 시스템을 구축하였다. 또한 시스템 구성에 신뢰성을 높이기 위해 폴트 진단 모델을 도입하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권3호
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• pp.251-260
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• 2001

기존의 베이지안 문서 분류는 문서의 특징 표현에 있어서 단어간의 의미를 정확하게 반영하지 못하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 Apriori-Genetic 알고리즘을 이용한 베이지안 문서 분류 방법을 제안한다. Apriori 알고리즘은 단어간의 의미를 반영한 연관 단어의 형태로 문서의 특징을 추출하며 추출된 연관 단어로 연관 단어 지식베이스를 구축한다. Aprrori 알고리즘만으로 연관 단어 지식베이스를 구축할 경우, 지식베이스 안에 부적당한 연관 단어가 포함된다. 따라서 문서 분류의 정확도가 낮아지는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해, Genetic 알고리즘을 이용하여 연관 단어 지식베이스를 최적화하는 방법을 사용한다. 베이지안 확률을 이용하는 분류자는 최적화된 연관 단어 지식베이스를 기반으로 문서를 클래스별로 분류한다. Apriori-Genetic 알고리즘을 이용한 베이지안 문서 분류의 성능을 평가하기 위해, Apriori 알고리즘을 이용한 베이지안 문서 분류 방법, 역문헌빈도를 사용한 베이지안 문서 분류 방법, 기존의 단순 베이지안 분류 방법과 비교하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2004년도 제16회 한글.언어.인지 한술대회
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• pp.118-125
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• 2004

인간의 언어지식은 다양한 개념 관계를 가지며 서로 망(network)의 모습으로 연결되어 있다. 인간의 언어지식의 산물 중에서 가장 체계적이며 구조적으로 언어의 모습을 드러내고 있는 결과물이 사전이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 사전 뜻풀이 말에서 개념 어휘와 자동적인 지식획득을 통하여 의미 정보를 구조적으로 추출한다. 이러한 의미 정보가 추출되면서 동시에 자동적으로 개념 어휘의 의미 참조 모형이 구축된다. 이러한 것은 사전이 표제어 리스트와 표제어를 기술하는 뜻풀이말로 이루어진 구조의 특성상 가능하다. 먼저 172,000여 개의 사전 뜻풀이말을 대상으로 품사 태그와 의미 태그가 부여된 코퍼스에서 의미 정보를 추출하는데, 의미분별이 처리 된 결과물을 대상으로 하기 때문에 의미 중의성은 고려하지 않아도 된다. 추출된 의미 정보를 대상으로 정제 작업을 거쳐 정보이론의 상호 정보량(Ml)을 이용하여 개념 어휘와 의미 정보간에 연관도를 측정한 후, 개념 어휘간의 유사도(SMC)를 구하여 지식표현의 하나로 연관망을 구축한다.