• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2006.11b
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• pp.355-368
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• 2006

본 연구는 1982년부터 2002년까지 우리나라 15개 산업부분의 패널자료를 이용하여 지식생산함수추정을 시도하였다. 해당 산업부문의 지식생산활동에서 서로 다른 산업부문간에 산호작용영향이 중요하다는 관점을 고려하여 Mark et al. (2005)이 제시한 DSUR(Dynamic Seemingly Unrelated Regression)추정량을 이용하여 관련된 지식생산함수의 모수를 추정하였다. 본 연구의 추정결과를 살펴보면, 우리나라 지식생산함수에서 연구원 규모가 지식생산에 기여하는 탄력성정도는 0.25이며, 기존 지식축적량이 기여하는 탄력성정도는 0.353으로 나타났다. 이러한 실증분석 결과는 우리나라의 경우에 기존 지식축적량이 새로운 지식생산에 기여하는 탄력성정도가 1보다 작음을 보여준다. 지식생산함수의 관하여 추정된 계수의 크기가 시사하는 바는 우리나라의 장기적 경제성장률은 제품 및 서비스생산함수에 관련된 탄력성과 인구성장증가율에 따라서 결정되기 때문에 정부의 직접적인 R&D정책개입보다는 지식관리 및 보급 그리고 공유체계정비라는 간접적 R&D정잭개입을 통하여 지속적인 경제성장전략을 추진해야한다는 주장을 뒷받침한다고 볼 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.1363-1373
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• 2009

본 연구는 두 집단지성의 가장 대표적인 서비스인 네이버 지식iN과 위키피디아의 구조적, 경험적 차이를 바탕으로 생산의 차원에서 생산 주기, 생산 참여자, 생산물의 모델을 설정하고, 새롭게 탄생하는 지식을 중심으로 검증함으로써 최종 지식 소비 행위를 반영한 각각의 종합모델을 도출하였다. 우리는 웹에서 집단지성의 일상화를 확인할 수 있다. 지식 획득 매체가 매스미디어에서 인터넷으로 변화하는 과정에서 등장한 포털 및 검색사이트는 지식의 생산이 전문가패러다임에서 소비자 중심으로 재편될 수 있는 가능성을 열어주었다. 그리고 이러한 생산 방식의 변화는 '지식'의 개념 역시 변화시키고 있다. 즉, 집단지성이라는 새로운 웹2.0의 현상이 지식생산방식을 변화시키고 변화된 지식생산방식은 '지식'자체를 변화시킨다는 이론적 가설을 도출할 수 있는 것이다. 본 연구는 이러한 새로운 현상들을 분석하기 위해서는 먼저 보다 엄밀하게 집단지성의 개념을 규정할 필요성에 출발하였다. 현재 집단지성이라는 이름으로 불리면서 급격히 성장하고 있는 위키 방식의 인터넷 서비스와 지식검색 방식의 인터넷 서비스를 비교함으로써 보다 정교한 집단지성의 모델을 구축하고자 하였다. 위키형 집단지성과 지식검색형 집단지성의 차이점은 경험적으로도 뚜렷하게 확인할 수 있다. 본 연구는 이러한 경험적 차이와 기존의 문헌에서 밝혀진 사실들을 바탕으로 두 서비스의 지식생산 방식을 생산플로우, 생산참여자 성향, 생산물(지식)의 성향과 같이 세 영역으로 나누어 각각의 가설 모델을 설정하고 이 모델을 선정된 질의어를 바탕으로 검증한 뒤에 최종적인 모델을 도출하는 방식으로 진행되었다. 지식검색형 집단지성은 '질문-답변-채택'의 구조이고, 그 구조 속에서 '질문기-답변기-순서화기'를 거쳐 하나의 지식 덩어리인 'K-let'을 생산한다. 생산된 'K-let'들은 지식검색서비스의 데이터베이스에 축적되고, 이는 공통된 질의어를 기준으로 소비자들에 의해서 검색되어 소비된다. 하나의 질문에 대해 여러 개의 답변들이 존재하고, 답변자의 성향은 크게 전문성과 체계성을 바탕으로 한 전문가형 답변자와 경험적이고 의견지향적인 대화형 답변자로 나눠진다. 다수의 네티즌들의 참여에 의해서 지식의 생산이 진행되므로 질문의 성향 역시 사실, 의견, 경험 등 다양한 스펙트럼을 가지는 모델로 설정하였다. 반면에 위키형 집단지성은 개방형 플랫폼을 바탕으로 한 백과사전의 형식이며, 이러한 형식 속에서 최초의 개념어 등록과 다수의 편집활동을 거치면서 완성되지 않는 하나의 아티클인 'W-let'을 생산한다. 이러한 'W-let'은 생성 초기에 소수에 의한 활발한 내용 입력 활동으로 어느 정도의 안정화를 거친 후에는 꾸준한 다수의 수정활동을 통해서 'W-let'의 생명력을 유지함으로써 지식의 실제적인 변화를 반영한다. 생산된 'W-let'들은 위키형 집단지성 서비스의 데이터베이스에 축적되고, 이것들은 내부링크를 통해서 모두 연결되어 있다. 백과사전 형식으로 하나의 개념어를 설명하는 하나의 아티클은 오로지 사실적인 지식들로만 구성되나 내부링크와 외부링크를 통해서 다양한 스펙트럼을 가지는 모델로 설정하였다. 위와 같이 설정된 모델을 바탕으로 공통된 질의어 및 개념어를 선정하여 각각의 서비스에 노출시켰다. 이를 통해서 얻어진 각 서비스의 데이터베이스에 축적된 모든 데이터들 중에서 일정한 기간을 기준으로 각각의 모델 검증에 필요한 데이터를 추출하여 분석하는 방식으로 진행되었다. 그 결과 지식검색형 집단지성에서는 '질문-답변-채택'의 생산 구조 속에 다수가 참여하여 질문-채택답변-기타답변으로 배열되어 있는 완성된 형태의 K-let들을 지속적으로 생산하며 비슷한 성향을 가진 K-let들이 반복적으로 생산되어 지식검색 데이터베이스에 누적된다. 지식 소비자들은 질의어 검색을 통해서 다양한 K-let들을 선택하여 비교, 검토한 후에 선택된 K-let들의 배열은 해체되어 소비자들에 의해서 재배열됨을 발견할 수 있었다. 이에 지식검색형 집단지성이란 다수의 의해서 생산되고 누적된 지식들이 소비자의 검색과 선택에 의해 해체되어 재배열되는 지식의 맞춤화 과정이라고 정의내릴 수 있었다. 반면에 위키형 집단지성에서는 '내용입력-미세수정' 구조 속에서 생명력 있는 W-let을 생성한다. W-let은 백과사전처럼 정리되어 내부링크를 통해서 서로 연결되고, 외부링크를 통해 확장되고, 지식소비자들은 검색을 통해 최초의 W-let에 도달한 후에 링크를 선택함으로써 지식을 확장시킴을 검증할 수 있었다. 따라서 위키형 집단지성이란 다수의 의해서 생산되고 정리된 지식들이 소비자의 검색과 링크에 의해 무한히 확장되는 지식의 확대 재생산되는 과정이라고 정의 내릴 수 있다. 결국, 현재의 집단지성이란 지식이 다수의 참여로 생산됨으로써 개인에게 맞춤화되고, 끊임없이 확대 재생산되는 과정을 의미한다. 그리고 이러한 집단지성의 방식은 지식이라는 현재의 차원을 넘어서 정치, 경제를 비롯한 사회의 전 영역으로 점차적으로 확대되어갈 것이다. 앞으로 연구들은 두 가지 모델이 혼재되어 있는 현재의 집단지성이 어떠한 새로운 모델을 만들면서 다른 영역으로 확장되어갈 것인지에 대해서 초점을 맞춰 나가야할 것이다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.159-164
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• 2000

치열한 경영 환경을 돌파하기 위해 제품 생산 기지를 해외에 구축하는 글로벌화가 진행되고 있다. 생산 요소 중 기계나 장비는 쉽게 이전 가능하나, 고참 작업자가 소지하고 있는 경험적 지식은 이전하기 어렵다. 그러나 해외 생산 거점을 조기에 안정화 시키기 위해서는 경험자의 생산 지식이 필수적인 요소이다. 기존에는 이를 위해 국내 생산 전문가의 현지 공장 파견 및 현지의 국내 교육이 이루어졌다. 그러나 이는 한시적인 지원에 불과하며, 좀더 체계적이고 지속적인 지원, 즉 글로벌 지식 네트워크 구축이 요구 되어졌다.본 논문에서는 웹기반의 지식관리 시스템 구축 및 이를 활용한 해외 공장 지식 전이 활동에 대한 소개를 담고 있다. 즉 먼저 노하우 및 경험적 지식을 가지고 있는 국내 공장에 지식 고유 시스템을 구축하고 이를 활성화시켰다. 국내 경험적 지식은 사례 기반 추론을 활용하여 수집 및 활용되었다. 그리고 일정 수준의 지식이 시스템에 축적되었을 때 해외 생산 법인에 훈련 및 문제 해결 활용에 사용하도록 하였다.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.38 no.2
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• pp.237-256
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• 2003

The main aim of this paper is to provide a plan for building an effective and competitive innovation system of Daeduck Valley in Korea through analysing the process of knowledge production and commercialisation of venture firms in the perspective of industry-(university) research networks. Since 1997, with the willingness of the government aimed at building' second Sillicon Valley', an ostensible innovation system cantered around the existing science technology town has been able to be built in Daeduck Valley. Nonetheless, some fundamental problems with the knowledge production and commercialisation of venture firms were appeared as the results of this study. It is led tv not only the lack of network agents and institutes that are able to facilitate and coordinate the networks of economic actors comprised of the innovation system, but also the impertinent roles of economic actors. In particular, these problems were differentiated in accordance with the growth stage of venture firms and the processes of knowledge production. Therefore, several policy implications for building innovation system are suggested in the perspective of the complement of existing innovation system of Daeduck, rather than constructing a new innovation system. At the same time, they are provided in accordance with different growth stages and knowledge production processes.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.18 no.3 s.81
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• pp.39-48
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• 2003

본 연구는 1990년대 우리나라를 포함한 OECD 국가의 지식기반산업 현황을 기술하고, 지식기반산업에서 IT 산업의 역할을 분석하는 데 목적이 있다. 1990년대 OECD 국가들의 지식기반산업의 중요한 특징은 OECD 각 국가들이 지식기반산업을 미래 중요한 산업으로 인식하고 지속적 자원투자와 관심을 기울이고 있다는 데 있다. 본 연구에서 대상 분석기간 동안 OECD 국가의 지식기반산업성장률은 5% 증가하였으며, 우리나라의 경우는 이보다 높은 10%대의 증가를 기록하였다. 또한 OECD 국가들의 지식기반산업 형성과정에서 IT 산업은 전통적 제조업의 역할보다 기술혁신 측면과 무역수지 측면에서 매우 중요한 역할을 수행한 것으로 나타났다. 특히 우리나라의 경우에 지식기반산업의 형성과정에서 IT 산업의 기여도는 다른 OECD 국가보다 높은 것으로 나타났다. 지식기반산업 가운데 IT 산업은 생산성 증가요인을 분해하여 볼 때, 전반적으로 산업간의 효율성에 의한 생산성증가, 산업간의 자원이동에 의한 생산성증가 그리고 IT 산업자체의 노동생산성증가 요인에서 다른 산업에 비하여 상대적으로 우월하게 나타났다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.8 no.7
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• pp.1075-1081
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• 2013

Twitter, Facebook, and KakaoStory are the major SNS in Korea. Social knowledge production is being produced by those services from numerous collaboration and co-participation in those SNS. Wikipedia or Naver JishikIN service was regarded as the representative product of collective knowledge production during the wired internet era. However now at the wireless internet era centered with smart phones, various forms of collective knowledge production would be achieved by connecting to SNS in real-time. In this thesis, the survey data of collective knowledge production for users of three SNS have been compared and analyzed. The difference of the collective knowledge production mechanism among Twitter, Facebook and KakaoStory has been studied and compared through three variables: the motivation of collective knowledge production, the preference of collective knowledge production model, and collective knowledge production cultural perception. As a result of the analysis of the discriminant factors for three SNS user groups, it turns out that the diversity-toward usage motivation, personal contribution motivation, and collective knowledge production tendency perception are the most influential variables. This thesis is of significance in that it unites the value of social science such as social capital and collective knowledge production from the viewpoint of computer science and opens the new chapter of collective knowledge production with the real-time SNS of wireless internet from the wired internet.

• Journal of Korea Technology Innovation Society
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• v.13 no.2
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• pp.231-251
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• 2010

The numbers of SCI paper or patent in science and technology are expected to be related with the number of researcher and knowledge stock (R&D stock, paper stock, patent stock). The results of the regression model showed that severe multicollinearity existed and errors were made in the estimation and testing of regression coefficients. To solve the problem of multicollinearity and estimate the effect of the independent variable properly, principal component regression model were applied for three cases with S&T knowledge production. The estimated principal component regression function was transformed into original independent variables to interpret properly its effect. The analysis indicated that the principal component regression model was useful to estimate the effect of the highly correlate production factors and showed that the number of researcher, R&D stock, paper or patent stock had all positive effect on the production of paper or patent.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.13 no.3
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• pp.153-171
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• 2008

Center of labor power was moved from physical labor to knowledge labor on modern knowledge society comparing with past industrial age, but dramatic result is not appearing in knowledge worker's productivity. "Peter F. Drucker" called "father of modern business management" is essential factor of knowledge labor based on expert, performance, concentration, own administration official, second half of life. And studied about task, reform, autonomy, education, quality, relation of information communication that is knowledge worker's productivity determinant factor. As research result, was expose that relativity is high by performance>concentration>own administration official>expert, second half of life in essential factor of knowledge labor. Specially, all productivity determinants and effect factor were performance by result to knowledge worker. Therefore, knowledge worker can expect formation's target and performance though search and practical use of continuous information are achieved in own field.

• Journal of Scientific & Technological Knowledge Infrastructure
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• s.12
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• pp.86-89
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• 2003

변혁의 소용돌이 환경 속에서 국가의 잠재성장력을 가속화하고 지속적으로 유지하기 위해서는 국가차원에서 지식정보인프라와 지식정보시스템을 단계적으로 구축하는 것이 무엇보다도 시급한 과제이고, 구축된 시스템도 정부중심의 공급자위주 측면에서 벗어나 수요자 측면에서 지식정보를 생산.유통시키는 것이 바람직하다고 판단된다. 지식기반경제에서 과학기술정보의 역할은 대표적인 지식창출과 경쟁력 엔진으로 작용하게 될 것이고, 또한 엔진의 성능은 정보의 생산.유통.활용체제 시스템 수준에 의해서 좌우될 것이다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1997.04a
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• pp.18-22
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• 1997

FMS를 포함한 다양한 형태의 생산 시스템에 있어서 일정계획문제는, 고가의 생산 설비를 효율적으로 운영한다는 의미에서 점점 더 중요해지고 있다. 일정 계획문제를 해결하 기 위하여 많은 방법들이 제시되었고 지금 현재도 다양한 방법들이 시도되고 있다. 이런 많 은 방법중에서 최적해를 구하는 수리계획법이 가장 우수한 대안을 제시하는 것으로 알려져 있지만, 최적해를 구하는 데 상당히 많은 시간이 필요한 것으로 알려져 있다. 다음으로 우 선 순위 규칙을 제공하는 방법은 짧은 시간을 이용하여 어느 정도 효율적인 일정계획을 제 시하지만, 생산 시스템의 구성과 상황에 따라서 가장 적합한 우선 순위 규칙이 변한다고 알 려져 있다. 이런 상황에 대응하여 시스템의 구성과 상황에 가장 적합한 규칙을 제안하는 전 문가시스템들이 연구되고 있다. 본 연구는 일정계획을 실시간에 수립하는 스케쥴러를 위한 지식을 획득하는 Intelligent Simulator 개발에 관한 연구이다. 일정계획을 위한 인공지능형 스케쥴러를 구축하는데 있어서 가장 큰 난관은 지식을 어떻게 획득할 것인가 하는 점이다. 이런 지식획득의 방법으로 주로 사용되는 벙법은 인간 전문가의 지식을 추출하는 방법이 있 다. 그러나 인간 전문가가 없거나 인간전문가의 지식으로는 부족한 경우에는 기계학습을 통 하여 지식을 추출한다. 기계학습을 위하여는 반드시 많은 case들을 통하여 지식을 획득하 게 되는 데 이런 case의 축적을 위하여는 실제의 시스템을 운영해본다는 것은 많은 비용을 필요로 한다. 이때 필요한 경험의 생성을 위하여 시뮬레이션은 그 중요한 효용성이 있어서 많은 연구자들이 사용하였다. 그러나 경험을 다 생성한 후 그 경험으로부터 지식을 획득하 다보니 서로 다른 방법의 사용에 의하여 동일한 경험으로부터 서로 다른 지식이 생성되는 가능성이 있다. 본 논문은 시뮬레이션이 계속 수행되는 상황하에서 일정계획에 관련된 지식 을 획득하여 축적할 수 있는 Intelligent Simulator의 개발에 관한 연구이다.