지식경영의 기본적인 목적은 조직 구성원간에 효과적으로 지식을 공유 하도록 하는 것이다. 지식 경영에 관련된 많은 연구들은 지식 공유가 필요한 상황 및 지식 공유를 촉진시키는 조직 환경에 집중해왔다. 그러나 조직에 속한 개인들이 누구와 어떻게 지식을 공유하는 것이 가장 효과적인지에 대해서는 충분한 연구가 이루어지지 않았다. 본 연구의 첫 번째 주제는 지식 전달자와 지식 수용자간에 지식을 주고 받을 때 전달되는 지식 속성의 질을 결정하는 요인을 규명하는 것이다. 특히 본 연구는 프로젝트를 수행하는 개인간의 지식 공유에 초점을 맞추고 있다. 본 연구의 두 번째 주제는 지식 속성의 구성과 지식 속성이 지식 효용 및 업무 결과의 물리적 그리고 심리적 측면에 어떠한 영향을 미치는 지를 규명하는 것이다. 본 연구는 기존 연구와 달리 지식 속성의 질을 지식 공유의 성공 여부를 결정짓는 중요 요소로 인지한다.
This study examines antecedent factors that influence subsidiaries' MNC (multinational corporation) knowledge adoption. I argue that subsidiary local environmental factors(local embeddedness, level of local competition), subsidiary organizational factors(parent investment, subsidiary CEO expatriation, scope of subsidiary value chain), and subsidiary relational factors(subsidiary autonomy, the strength of subsidiary in MNC, social capital) are the important enablers for subsidiaries to adopt knowledge from other MNC units. Especially, I use two data set (knowledge from (1) peer subsidiaries, (2) parent company) to estimate the effect of the factors. The results indicate that subsidiary local embeddedness and scope of subsidiary value chain negatively influence on subsidiary knowledge adoption from peer subsidiaries. Conversely, the strength of subsidiary in MNC and social capital positively influence on that. Subsidiary knowledge adoption from parent company is positively influenced by parent investment and social capital.
Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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2000.06a
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pp.198-202
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2000
차세대 검색 엔진의 모형으로 일컬어지는 질의/응답 시스템을 개발하는데 있어서, 보다 정확하고 유연한 검색 결과를 제공하기 위하여 개념망에 기반한 지식베이스 구축의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문은 기존의 개념망에 속성 구조를 추가한 확장 개념망과 속성에 의해 분류되는 정답문서 집합으로 구성되는 지식베이스를 이용한 질의/응답 시스템을 제안한다. 본 논문의 지식베이스에서 정의한 속성은 질의/응답에서 정답문서를 효과적으로 연계시켜 사용자에게 보다 유연한 정답을 제공할 수 있게 한다. 본 논문에서는 경제 분야의 지식베이스의 활용 예를 설명한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10a
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pp.793-795
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2004
본 논문은 인물 도메인의 백과사전 지식베이스를 구축하기 위하여 백과사전 본문의 자연어 문장으로부터 인물 표제어의 특징을 잘 나타내는 속성 값을 인식하여 추출하는 방법에 관하여 기술한다. 속성은 인물 공통 및 세부 분야별로 총 52개의 속성을 정의하였고 이를 태그셋으로 정의하여 1천 문서의 백과사전 인물 속성태깅코퍼스를 구축하였다. 속성태깅코퍼스로부터 반자동으로 약 1천 8백여 개의 속성패턴을 추출하였고 백과사전 인물 표제어 24,848개에 대해 속성패턴을 적용하여 지식베이스를 구축하였다. 추출성능은 f-score 0.68의 결과를 나타내었다.
나노기술, 정보통신기술, 바이오 기술 등을 중심으로 기술융합이 급속히 진행되는 가운데, 이러한 변화에 대응할 수 있는 인력 양성의 필요가 제기되고 있다. 이에 대하여, 본고에서는 지식형성측면을 중심으로, 이러한 융합기술의 확산에 대응한 융합인력양성의 방향성을 제시하고자 한다. 융합기술에 대응한 인력양성 및 활용을 위해서는, 융합기술의 진행에서 지식의 속성이 어떠한 변화를 가지는지, 또한 특정한 속성의 변화가 존재한다면 새로운 속성을 포함한 지식의 생성과 습득은 어떠한 과정을 통해 달성될 수 있는지가 규명되어야 할 것이다. 본고는 IT기반 의공학부문과 양자암호체계에서의 융합연구 사례를 통해, 기술 성격과 지식 습득 전략을 검토하고, 이들 융합기술 수행과정상의 특징으로 부터 인력양성에 대한 함의를 얻고자 한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10a
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pp.463-465
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2001
본 논문에서는 패턴 기반의 시각적 속성 명세 연구를 통해 모든 명세 논리를 포괄하는 요구성 명세의 단일 프레임워크와 자동화 지원 도구를 제시한다. 또한 유도 질문을 통한 속성 명세와 속성의 구조 및 상호관계 표현 방법을 보인다. 본 연구에서는 패턴 기반의 시각적 속성 명세 언어(PVSL)를 정의했다. 요구 속성은 속성도를 통해 표현되며 패턴 다이어그램과 속성 and-or 트리로 의미 및 구조를 해석한다. PVSL 과 속성도는 검증자의 기존 지식을 최대한 활용할 수 있도록 계층형 유한 상태 기계의 표기법을 활용한다. 그리고 Nu-SMV 에서 실제 사용된 CTL 예제를 속성도로 명세하고 이를 해석하는데 적용했다. 그 결과 배경 지식을 최소화할 수 있었으며 빠른 명세와 해석이 가능했다. 또한 명세의 오류를 방지할 수 있었으며 속성의 구조와 상호관계를 쉽게 파악할 수 있었다.
In today's knowledge-based industries, knowledge can be said to be a significant factor that has a decisive impact on corporate competitiveness. Recently, Korean construction companies have been going through a difficult period of time because of various negative domestic and foreign factors, such as economic decline and a continued sluggish domestic construction market, mainly due to the Korean government's real estate regulations and increasing competition from overseas companies with improved technologies. To help domestic construction companies navigate such an environment, this study empirically analyzes how the nature of corporate knowledge impacts the acquisition, transfer and deployment of knowledge within the organization of a company. Through such empirical analysis, we looked into how internal attributes of corporate knowledge affect the acquisition, transfer and application of such knowledge for domestic construction companies, with the application of the structural equation modeling (SEM). According to the results of this study, it is clear that the attributes of corporate knowledge have a significant impact on the acquisition, transfer and application of corporate knowledge, and therefore on the managerial performance of domestic companies.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.3
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pp.291-296
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2007
The ontology has been used widely in recent years with its aim to accumulate knowledge that machine can comprehend. We believe that machine can manage and analyze information on its own using the ontology. In this paper, we propose an algorithm that allows us to extract properties of ontology instances from structured information already existing in web documents. In particular, by stratification of the domain knowledge that is composed of property information, we were able to make the algorithm better and improve the quality of extraction results. In our experiments with 20 thousands targeted documents, we were able to extract property information with 83% confidence.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.8
no.6
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pp.27-36
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1998
This paper suggests an integrated method based on rough sets for discovering useful knowledge from a large databse. Our approach applies attribute-oriented concept hierarchy ascension technique to extract generalized data from actual data in database, induction of decision trees to measure the information gain, and knowledge reduction method of rough set theory to remove superfluous attributes and attribute values. The integrated algorithm first reduces the size of database through the concept generalization, reduces the number of attributes by means of eliminating condition attributes which have little influence on decision attribute, and finally induces simplified decision rules by removing the superfluous attribute values by analyzing the dependency relationships among the attributes.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.03a
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pp.11-15
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1998
일반적으로 러프집합은 지식베이스 시스템에서 근사공간을 이용한 불확실한 데이터의 분류, 추론 및 의사결정 등에 사용된다. 지식베이스 시스템의 데이터 중에서 연속적인 구간 특성을 갖는 정량적 속성값이 불연속적일 때 중복 또는 불일치 등의 불확실성이 발생된다. 본 논문은 러프집합의 정량적 속성값들의 정성적 속성으로 변환시킬 때 식별 불가능 영역에 있는 정량적 속성값들을 명확한 경계를 갖는 보조구간으로 분리하여 불확실성을 제거함으로써 러프집합의 분류능력을 향상시키는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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