데이터 마이닝을 통해 기업은 웹사이트상의 패턴을 의미 있는 정보로 종합해내고 인터넷 상의 고객들과 예상치를 이해하고 연관시킬수 있게 된다. 데이터와 웹이 제공하는 방대한 사업지식의 흐름에 근거한 웹 마이닝은 온라인 고객과의 관계를 생성하고 유지시키며 생산성 있는 온라인 상점의 최전선을 구축하는데 있어 결정적 열쇠가 되는 것이다.
최근에는 정보통신부에서 주관하는 '2000년도 지식정보연계 활용체제구축사업' 중 '과학기술종합정보시스템 구축' 사업의 일환으로 연구보고서 데이터베이스를 구축하였다. 이 사업은 연구보고서과제목록, 본문, 목차 및 참고문헌에 대한 데이터베이스 구축을 주요내용으로 하였으며 한국과학기술정보연구원의 과학기술종합정보시스템을 통하여 서비스하고 있다.
현재의 멀티데이터베이스 시스템에서 고려해야 할 중요한 문제중의 하나는 의미 이질성(semantic heterogeneity)을 식별하고 해결하는 것이다. 본 논문에서는 이를 위하여, 다중 측면 의미 모델(Multi-Aspect Semantic Model:MASM)을 제시하고 이에 기반한 의미 통합 방법을 제시한다. MASM은 의미 특징(semantic feature), 스키마 측면(schematic aspect), 명칭(name), 기능적 측면(functional aspect), 문맥(context) 등의 여러 요소들을 고려한 모델이며, 모든 요소 데이터베이스간에 공유되어야 하는 표준화된 지식 없이 객체간의 의미 유사성을 판단한다. 정보 통합에 필요한 모든 지식은 각 요소 데이터베이스에서 다른 요소 데이터베이스에 독립적으로 구축되며, 이를 통하여 융통성과 확장성을 갖는 멀티데이터베이스 시스템을 구축하는 토대를 마련한다.
기존의 데이터베이스 검색시스템은 사용자의 검색 조건에 정확히 일치하는 데이터가 데이터베이스 내에 존재할 경우에만 사용자에게 해당 데이터를 제공할 수 있고, 사용자의 검색조건을 정확히 만족하는 데이터가 없을 경우에는 적절한 데이터를 제공할 수 없는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 FCM의 클러스터증가 및 재초기화 알고리즘을 제안하였고, FCM을 이용하여 데이터베이스 내의 데이터로부터 구축된 지식기반 데이터베이스(KDB)와 구축된 이미지 데이터베이스와 연동을 통하여 사용자의 요구에 가장 근접한 데이터를 제시해 주는 검색시스템을 제안하였다. 본 연구에서 제안된 수법을 우체국의 우편주문안내책자를 이용한 선물고르기 DB 검색 시스템에 적용하여 그 유효성을 확인하였다.
최근 지식을 관리하는 방법으로서 경험이나 사례로부터 도출된 여러 가지 방법이 제안되고 있다. 그러나 이들 방법의 대부분은 성공 사례만 보고되고 있을 뿐 그 효과는 정량적으로 실증되지 않고 있다. 논문에서는 집단 내에서 지식 전수의 방법을 제안함으로써 지식 관리의 효과를 검토하고자 하며, 집단 내에서 지식이 전수되어 가고 있는 모습을 다수 대리인 시뮬레이션에 의하여 표현한다. 시뮬레이션 결과 지식 데이터베이스와 지식 관리를 도입함으로써 집단 전체의 실적이 향상되는 것이 확인되었다. 한, 본 방법을 이용하여 사회적 쟁점을 표현한 결과, 집단 전체의 경험 지식을 잃게 되는 것을 확인하였다. 대책으로서 지식 데이터베이스의 도입, 지식 관리자의 도입, 정년의 연장, 중도 채용을 증가시킨 결과, 그 중에서 지식 데이터베이스와 지식 관리자를 도입하는 것이 효과적이라는 것이 확인되었다.
데이터베이스지식포털 DBGuide.net이 서비스를 시작한 지 벌써 1년이 돼가고 있다. 최근 DBGuide.net에서는 지난 1년이라는 기간동안 사용자들이 DBGuide.net을 통해 무엇을 얻었고, 무엇을 원하는지 파악하고자 사용자 만족도 조사를 실시했다. 그결과를 토대로 DBGuide.net의 성과와 앞으로의 계획에 대해 살펴보고자 한다.
21세기 '신경제' 시스템에서 흔히 지식은 '미래 경제의 석유'로 비유된다. 그만큼 경제를 추진하는 역량이 크다는 말이다. 대체로 데이터가 수치화된 자료, 즉 조각난 정보라면 그것이 모인것이 '정보', 이후 쓰임새를 갖춘 통합된 정보가 '지식'으로 분류된다. 그런데 이 지식을 창출하고 저장하는 방식은 컴퓨터ㆍ위성ㆍ휴대전화ㆍ인터넷, 기타 디지털 기술의 확산으로 급격하게 변하고 있다. 또 아울러 지식이 쇠퇴하는 속도도 빨라져서 엘빈 토플러의 용어대로 수많은 지식들이 금방 '무용지식(obsoledge)'으로 전락하고 만다.
효과적인 데이터베이스 수업방법을 모색하기 위하여 상황학습 이론을 교수 학습에 적용하여 효과를 분석하여 보았다. 이를 위해 관련 선행연구를 분석하고 데이터베이스 핵심 내용을 블룸의 교육목표 분류 기준에 의해 분석하였다. 그리고 데이터베이스 교육 내용을 기본 지식 단계와 기능 및 확장지식 단계로 분류하는 전략을 제시하였다. 이와 같은 연구를 바탕으로 실험, 통제 집단을 선정하였으며 데이터베이스 교수학습 효과의 기준을 지식 및 기술과 태도영역으로 설정하였다. 그리고 실제 교육과정을 구성하여 교수학습을 전개하여 다음과 같은 결과를 도출하였다. 적용결과는 상황학습을 적용하여 데이터베이스 교육을 받은 학습 집단이 DB개념, DB 조작, DB테이블 작성에 대해 높은 성취도를 나타내었으며 기능 중심의 데이터베이스 교육을 받은 학습 집단보다 긍정적 태도를 나타냈다. 또한, 향후에는 데이터베이스 및 컴퓨터과학 영역에 대하여 상황학습 이외의 다양한 교수학습 방법을 적용, 분석해야 할 것이다.
지식 검색 서비스가 국내 포탈들의 대표적인 서비스로 정착되었음에도 불구하고, 지금까지 지식 검색 서비스의 질적 향상을 위한 연구나 지식 검색 데이터베이스의 문서 평가에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 지식 검색 데이터베이스를 구성하는 지식 문서의 평가 기준을 제시하였다. 구체적으로 본 연구에서는 지식 문서를 구성하는 질문 제목, 질문 전체, 답변의 적합도 평가 기준을 제안하고, 답변의 신뢰도 평가 기준도 제시하였다. 이러한 평가 기준에 근거하여 본 연구에서는 지식 문서의 실제 평가를 수행하였다. 본 연구의 결과는 지식 검색 테스트 컬렉션 구축과 신뢰도 컬렉션 구축에 활용되어 궁극적으로 지식 검색 서비스 개선에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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