• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2008.06a
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• pp.609-614
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• 2008

본 연구는 정보를 자원으로 지식사회에 있어 사용자들이 필요로 하는 지식 데이터베이스 모델링 기법에 대한 설계 및 구축에 대한 연구를 실시 하였다. 기존의 Key-word검색을 통한 나열식 정보 서비스 관점에서 벗어나, 디지털 정보들의 속성을 분해, 연계, 창출하는 3단계 Framework을 통해 지식 데이터베이스를 구축하는 과정과 활용에 대한 Case Study를 통해 지식 데이터베이스를 활용방안을 제시하고 있다. 지식 데이터베이스를 통해 기존의 데이터베이스모델링 패러다임에서 벗어나 사용자에게는 지식탐험의 즐거움과 서비스 및 지식제공자 들에게는 새로운 수익창출의 기회를 제시해 주고 있다.

• Digital Contents
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• no.2 s.69
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• pp.26-30
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• 1999

새로운 천년의 시작을 앞두고 있는 현 시점에서 기업들은 지식기업으로 거듭날 것을 요구받고 있다. 개인이 신 지식인으로 변신하고 정부는 지식정부로 변해야 하는 것과 마찬가지로 기업은 지식으로 무장한 지식기업으로 변신해야 하는 것이다.

• Digital Contents
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• no.10 s.161
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• pp.102-117
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• 2006

지식정보화사회가 도래함에 따라 지식과 정보의 중요성이 더욱 대두되고 있으며 IT 기술의 급속한 발전은 지식의 기술 기반화, 정보 환경화를 가져왔다. 인터넷 사용이 급속도로 증가하면서 필요한 정보들은 지식 검색서비스를 이용해 찾는 것이 일상화 되었다. 이에 검색기술환경의 변화에 따른 지식검색서비스의 등장과 일상화 추세를 통해 지식의 개념과 특징, 지식검색서비스의 체계를 살펴보는 것은 지식 정보화 사회를 살아가는 이들에게 의미 있는 연구가 될 것이다.

• Digital Contents
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• no.9 s.160
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• pp.96-107
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• 2006

한국데이터베이스 진흥센터는 국내외 지식정보 관련 정책과 유관 산업의 트렌드를 살펴보고, 지식의 생산∙유통∙활용의 단계별 이슈를 진단해 보고자 지식정보 이슈 보고서를 게재한다. 그 첫번째 보고서인 ‘ CoP(Communities of Practice: 학습조직, 학습동아리, 또는지식실행공동체) 활동을 통한 대기업과 중소기업간 지식격차 해소’에서는 국내외 대기업들이 활발히 진행하고 있는 CoP 사례를 분석하고 이를 통해 중소기업이 벤치마킹 할 수있는 실천적 대안을 제시하고자 한다.

• Digital Contents
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• no.8 s.147
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• pp.114-116
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• 2005

지식정보사회에서 정보의 효율적인 관리와 활용은 국가 경쟁력을 이끄는 주요한 축이다. 따라서 정보의 저장·관리·가공·유통 전반에 걸친 데이터베이스 산업은 명실공히 지식정보사회의 기간산업으로 주목받고 있다. 최근 한국데이터베이스진흥센터에서 실시한‘3분기 데이터베이스 산업 기업경기실사지수(DB-BSI) 및 이용환경지수(DB-CSI) 조사’결과를 통해 이러한 데이터베이스 산업의 현주소를 살펴본다.

• Digital Contents
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• no.11 s.78
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• pp.80-81
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• 1999

데이터웨어 테크놀러지사는 (주)한국지식웨어와 지식관리 솔루션인 Dataware II KM Suite의 공급계약을 맺고 국내에 공급하기 시작했다. Dataware II KM Suite는 세계적 지식경영학자인 일본의 노나까 교수가 책임을 맡고 있는 일본의 JAIST KM 연구소에서 도입, 사용중인 제품이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06a
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• pp.17-18
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• 2007

데이터베이스 튜닝은 일반적으로 데이터베이스 어플리케이션을 "좀 더 빠르게" 실행하게 하는 일련의 활동을 뜻한다[1]. 데이터베이스 관리자가 튜닝에 필요한 주먹구구식 룰(Rule of thumb)들을 모두 파악 하고 상황에 맞추어 적용하는 것은 비싼 비용과 오랜 시간을 요구한다. 그렇게 때문에 서로 다른 어플 리케이션들이 맞물려 있는 복잡한 서비스는 필수적으로 자동화된 데이터베이스 성능 관리와 튜닝을 필 요로 한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 지식 도매인(Knowledge Domain)을 기초로 한 자동화 된 데이터베이스 튜닝 원칙(Tuning Principle)을 제시하는 시스템을 제안한다. 각각의 데이터베이스 튜닝 이론들은 지식 도매인의 지식으로 활용되며, 성능에 영향을 미치는 요소들을 개체(Object)와 콘셉트 (Concept)로 구성하고 추론 시스템을 통해 튜닝 원칙을 추론하여 쉽고 빠르게 현재 상황에 맞는 튜닝 방법론을 적용시킬 수 있다. 자동화된 데이터베이스 튜닝에 대해 여러 분야에 걸쳐 학문적인 연구가 이루어지고 있다. 그 예로써 Microsoft의 AutoAdmin Project[2], Oracle의 SQL 튜닝 아키텍처[3], COLT[4], DBA Companion[5], SQUASH[6] 등을 들 수 있다. 이러한 최적화 기법들을 각각의 기능적인 방법론에 따라 다시 분류하면 크게 Design Tuning, Logical Structure Tuning, Sentence Tuning, SQL Tuning, Server Tuning, System/Network Tuning으로 나누어 볼 수 있다. 이 중 SQL Tuning 등은 수치적으로 결정되어 이미 존재하는 정보를 이용하기 때문에 구조화된 모델로 표현하기 쉽고 사용자의 다양한 요구에 의해 변화하는 조건들을 수용하기 쉽기 때문에 이에 중점을 두고 성능 문제를 해결하는 데 초점을 맞추었다. 데이터베이스 시스템의 일련의 처리 과정에 따라 DBMS를 구성하는 개체들과 속성, 그리고 연관 관계들이 모델링된다. 데이터베이스 시스템은 Application / Query / DBMS Level의 3개 레벨에 따라 구조화되며, 본 논문에서는 개체, 속성, 연관 관계 및 데이터베이스 튜닝에 사용되는 Rule of thumb들을 분석하여 튜닝 원칙을 포함한 지식의 형태로 변환하였다. 튜닝 원칙은 데이터베이스 시스템에서 발생하는 문제를 해결할 수 있게 하는 일종의 황금률로써 지식 도매인의 바탕이 되는 사실(Fact)과 룰(Rule) 로써 표현된다. Fact는 모델링된 시스템을 지식 도매인의 하나의 지식 개체로 표현하는 방식이고, Rule 은 Fact에 기반을 두어 튜닝 원칙을 지식의 형태로 표현한 것이다. Rule은 다시 시스템 모델링을 통해 사전에 정의되는 Rule와 튜닝 원칙을 추론하기 위해 사용되는 Rule의 두 가지 타업으로 나뉘며, 대부분의 Rule은 입력되는 값에 따라 다른 솔루션을 취하게 하는 분기의 역할을 수행한다. 사용자는 제한적으로 자동 생성된 Fact와 Rule을 통해 튜닝 원칙을 추론하여 데이터베이스 시스템에 적용할 수 있으며, 요구나 필요에 따라 GUI를 통해 상황에 맞는 Fact와 Rule을 수동으로 추가할 수도 었다. 지식 도매인에서 튜닝 원칙을 추론하기 위해 JAVA 기반의 추론 엔진인 JESS가 사용된다. JESS는 스크립트 언어를 사용하는 전문가 시스템[7]으로 선언적 룰(Declarative Rule)을 이용하여 지식을 표현 하고 추론을 수행하는 추론 엔진의 한 종류이다. JESS의 지식 표현 방식은 튜닝 원칙을 쉽게 표현하고 수용할 수 있는 구조를 가지고 있으며 작은 크기와 빠른 추론 성능을 가지기 때문에 실시간으로 처리 되는 어플리케이션 튜닝에 적합하다. 지식 기반 모률의 가장 큰 역할은 주어진 데이터베이스 시스템의 모델을 통하여 필요한 새로운 지식을 생성하고 저장하는 것이다. 이를 위하여 Fact와 Rule은 지식 표현 의 기본 단위인 트리플(Triple)의 형태로 표현된다, 트리플은 Subject, Property, Object의 3가지 요소로 구성되며, 대부분의 Fact와 Rule들은 트리플의 기본 형태 또는 트리플의 조합으로 이루어진 C Condition과 Action의 두 부분의 결합으로 구성된다. 이와 같이 데이터베이스 시스템 모델의 개체들과 속성, 그리고 연관 관계들을 표현함으로써 지식들이 추론 엔진의 Fact와 Rule로 기능할 수 있다. 본 시스템에서는 이를 구현 및 실험하기 위하여 웹 기반 서버-클라이언트 시스템을 가정하였다. 서버는 Process Controller, Parser, Rule Database, JESS Reasoning Engine으로 구성 되 어 있으며, 클라이 언트는 Rule Manager Interface와 Result Viewer로 구성되어 었다. 실험을 통해 얻어지는 튜닝 원칙 적용 전후의 실행 시간 측정 등 데이터베이스 시스템 성능 척도를 비교함으로써 시스템의 효용을 판단하였으며, 실험 결과 적용 전에 비하여 튜닝 원칙을 적용한 경우 최대 1초 미만의 전처리에 따른 부하 시간 추가와 최소 약 1.5배에서 최대 약 3배까지의 처리 시간 개선을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 튜닝 원칙을 자동으로 생성하고 지식 형태로 변형시킴으로써 새로운 튜닝 원칙을 파생하여 제공하고, 성능에 영향을 미치는 요소와 함께 직접 Fact과 Rule을 추가함으로써 커스터마이정된 튜닝을 수행할 수 있게 하는 장점을 가진다. 추후 쿼리 자체의 튜닝 및 인텍스 최적화 등의 프로세스 자동화와 Rule을 효율적으로 정의하고 추가하는 방법 그리고 시스템 모델링을 효과적으로 구성하는 방법에 대한 연구를 통해 본 연구를 더욱 개선시킬 수 있을 것이다.

• Digital Contents
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• no.8 s.99
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• pp.32-38
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• 2001

최근 들어 지식관리 시스템에 대한 관심이 고조되고 있다. 또한 축적된 지식자원의 효율적인 사용과 공유, 판매 등을 위해 필요한 것이 바로 지식관리시스템(Knowledge Management System)이다. 기업에게 있어서 지식자원은 또 다른 자산으로 평가 받고 있다. 외국의 경우 기업이 지닌 지식자원과 정보를 산술적인 자산으로 평가하는 시스템까지 시도하고 있다고 한다. 이 코너에서는 국내 KMS 시장 규모와 동향등에 대해 소개하고자 한다.

• Digital Contents
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• no.9 s.76
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• pp.70-71
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• 1999

"XML과 지식관리시스템 분야의 최고 기업을 지향합니다. XML은 문서 유통의 국제 표준으로 향후 인터넷 비즈니스의 핵심이 될 것입니다." XML과 관련된 제품 개발에 몰두하는 (주)한국지식웨어의 최한석 연구소장의 말이다. XML및 지식관리시스템 관련 기술과 제품을 보유하고 독자적인 영역을 추구하는 (주)한국지식웨어를 찾아가 프로젝트 추진현황과 향후 계획에 대해 들어봤다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.39-41
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• 1999

데이터베이스에서의 지식발견은 데이터베이스로부터 관심있는 지식을 발견하고 고수준의 언어로 지식을 표현하는 학습형태로서 여러 가지 기법들이 있으나, 단 하나의 기법의 적용으로는 각기 한계성 때문에 유용한 지식의 발견이 불충분하므로 이들의 특징을 잘 통합하고 발전시킨 새로운 기법이 필요하다. 본 논문에서는 데이터베이스의 일반화를 위한 개념계층의 상승방법과 불필요 속성의 감축 방법을 통합 적용함으로써 유용하고 간략한 최소 결정규칙을 자동적으로 생성하는 효율적 데이터 마이닝 방법을 제안한다.