• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.400-405
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• 2005

R&D의 발전과 함께 필요한 지식과 정보가 증가하며 참여자들도 확대되었다. 따라서 기업은 외부의 지식을 관리할 필요가 발생하였으며, 고객의 지식은 가장 중점적인 관리의 대상이다. 본 연구는 고객의 지식을 R&D에 활용할 수 있도록 해주는 고객지식관리시스템(CKMS)의 설계를 목적으로 한다. CKMS는 고객을 성공적인 지식 창출 사이클로 유도하며, 기업의 고객 지식 획득을 지원하고 고객의 관점에서 생성된 지식을 R&D에 유용한 형태로 전환하는 과정을 지원한다. 우선 R&D 프로세스와 필요한 고객 지식과 CKMS의 기능을 정의하였다. 또한 시스템 설계를 위하여 고객 선정, 고객 참여, 지식 창출 및 지식 획득의 관점에서 설계를 위한 기준과 그 속성을 정의하였다.

• The Korean Journal of Archival Studies
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• no.54
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• pp.45-79
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• 2017

This paper examines the significance of records as knowledge information resources that are illuminated by the electronic record environment nowadays based on existing research results and examples. As the production mode of records changes, it is possible to avoid the tendency to prioritize historical and cultural values when keeping records. In addition, according to the change of the operating mode and the work pattern of an organization, the value of knowledge information resource is also important. For this purpose, this paper reviews the recent changes in the work environment in Chapter 2 and then examines attributes not only as evidence but also as information. Based on these discussions, the paper explores the relationship between the records and the information that has been discussed in western academic circles since the 1980s in Chapter 3. With this, it also analyzes the correlation between record management and knowledge management. In Chapter 4, it reviews recent trends to link records management and knowledge management in Australia, the United Kingdom, and the United States. In addition to the current state of public records management in Korea, this paper presents the direction of institutional improvement in three aspects.

• Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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• v.30 no.5 s.153
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• pp.818-828
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• 2006

The purpose of this study was to clarify differences in the product attribute evaluation in relation to the objective knowledge, subjective knowledge and involvement of apparel. The measurement instruments were developed by researcher on the basis of previous studies in the same field. The subjects of this study were female adults who lived in Seoul, Kyunggi or Incheon areas and quota sampling using age and residential areas was employed. The data were obtained from 603 questionnaires. Data were statistically analyzed using SPSS 10 and LISREL 7.0. Major statistical methods were factor analysis, Cronbach's a coefficient, multiple regression analysis, and structural equation model analysis. The results were as follows: 1. Involvement was related to the consumer knowledge and the knowledge influenced evaluation of intrinsic attributes, social attributes, and economic attributes. 2. The dimensions of objective knowledge significantly influenced intrinsic attributes and economic attributes. The dimensions of subjective knowledge significantly influenced intrinsic attributes, social attributes and economic attributes. 3. Apparel involvement significantly influenced intrinsic attributes, social attributes and economic attributes. Consumers who have higher interest in apparel product but not in trends considered intrinsic attributes more importantly, whereas consumers who care trends considered social attribute more.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.439-445
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• 2000

다차원의 속성들을 포함한 대용량의 데이터베이스 또는 점보 저장소의 데이터로부터 지식을 추출하고 이를 활용하기 위해서는 데이터 마이닝의 인공지능 기법 중 기계학습을 활용할 수 있다. 본 논문은 질의어를 바탕으로 각 작성들에 가중치를 적용하여 사용자가 원하는 데이터 집합을 분류하고, 사용자 피드백을 통하여 속성 가중치를 동적으로 변화시킴으로써 검색결과를 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 데이터 집합을 분류해내기 위해서 각 속성간의 거리에 가중치를 적용하는 k-nearest neighbor 분류법을 사용하였고, 속성 가중치를 동적으로 변화시키는 규칙을 추출하기 위한 방법으로는 결정 트리 생성에 의한 규칙(decision rule) 생성 방법을 적용하였다. 검색결과 향상을 \ulcorner이기 위한 실험으로써 온라인 커플매칭(online couple-matching) 시스템의 핵심부문을 구현하고 이를 적용하였다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.32 no.6
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• pp.567-584
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• 2005

Temporal data mining, the incorporation of temporal semantics to existing data mining techniques, refers to a set of techniques for discovering implicit and useful temporal knowledge from temporal data. Association rules and classification are applied to various applications which are the typical data mining problems. However, these approaches do not consider temporal attribute and have been pursued for discovering knowledge from static data although a large proportion of data contains temporal dimension. Also, data mining researches from temporal data treat problems for discovering knowledge from data stamped with time point and adding time constraint. Therefore, these do not consider temporal semantics and temporal relationships containing data. This paper suggests that temporal associative classification technique based on temporal class association rules. This temporal classification applies rules discovered by temporal class association rules which extends existing associative classification by containing temporal dimension for generating temporal classification rules. Therefore, this technique can discover more useful knowledge in compared with typical classification techniques.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.1 no.1
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• pp.1-27
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• 1996

본 연구는 혁신도입에 관련된 선행연구를 바탕으로 정보시스템 개발팀의 소프트웨어 개발기법 도입현상을 혁신결정설계와 지식장애가설을 이용하여 분석하였다. 동일한 혁신도 도입하는 조직에 따라 다르게 인식되며 그 인식의 차이를 선행연구에서 사용되던 속성들이 아닌 지식차이로 측정하여 도입에 미치는 영향을 조직변수와 함께 규명하고자 하였다. 설문대상은 종업원 1000명 이상의 제조업체로 한정하였고, 자료는 설문 컴퓨터 프로그램을 개발하여 수집하였으며 분석에는 판별분석과 경로분석을 활용하였다. 연구결과를 살펴보면 지식장애가 개발기법의 도입에 영향을 미치기는 하나 도입현상을 전부설명하지는 못하는 것으로 나타났다. 조직변수로는 집권화가 교육훈련투자가 개발기법 도입에 영향을 미치는 거승로 분석되었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.32-37
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• 2014

비구조 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지 기반 지식베이스를 구축하는 연구가 최근 국내외로 다양하게 진행되고 있다. 이러한 목적을 달성하기 위해서는 자연어 텍스트에서 나타난 지식요소들의 다양한 속성들을 표현할 수 있는 온톨로지를 필요로 한다. 디비피디아 역시 위키피디아의 지식들을 표현하기 위하여 디비피디아 온톨로지를 사용한다. 그러나 디비피디아 온톨로지는 위키피디아의 인포박스에 기반한 온톨로지로서, 요약된 정보를 설명하기에는 적합할 수 있으나 자연어 텍스트로 표현된 다양한 지식표현을 충분히 커버하는 것은 보증되지 않는다. 본 논문에서는 자연어 텍스트로 쓰여진 지식을 디비피디아 온톨로지가 충분히 표현할 수 있는지를 검토하고, 또한 그 불완전성을 프레임넷이 어느정도까지 보완할 수 있는지를 살핀다. 이를 통해 한국어 텍스트로부터 지식베이스를 자동구축하는 온톨로지 인스턴스 자동생성 연구의 방향으로서 디비피디아 온톨로지와 프레임넷의 효용성을 전망한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.14 no.2
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• pp.107-113
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• 2014

The derivation of optimal information from decision table is based on the concept of indiscernibility relation and approximation space in rough set. Because decision table is more likely to be susceptible to the superposition or inconsistency in decision table, the reduction of attributes is a important concept in knowledge representation. While complete subsets of the attribute's domain is considered in algebraic definition, incomplete subsets of the attribute's domain is considered in information-theoretic definition. Therefore there is a marked difference between algebraic and information-theoretic definition. This paper proposes a conditional entropy using rough set as information theoretical measures in order to deduct the optimal information which may contain condition attributes and decision attribute of information system and shows its effectiveness.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.103-108
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• 2008

주제어는 정보 서비스를 비롯한 여러 응용 분야들에서 유용하게 사용되는 지식이지만, 주제어 간 관계가 다양할 뿐만 아니라 목적에 맞도록 개별적으로 설계됨으로써 주제어 관계 속성 유형과 무관하게 공유가 가능한 주제어 공통 표현 모델이 제시되지 못하였다. 본 연구는 응용 분야, 온톨로지 종류와 무관하게 적용될 수 있으며 시맨틱 웹 서비스 간 공유가 가능한 주제어 공통 표현 모델을 제시하고자 한다. 이를 위해, 주제어 관계를 범용 클래스로 정의하고, 주제어 관계 속성 유형을 데이터타입 속성 (Datatype Property)으로 선언하였다. 또한, 주제어 역시 그 속성 유형을 데이터타입 속성으로 선언하였는데, 결국 다양한 유형의 관계들을 용이하게 표현할 수 있도록 하기 위한 것이다. 실험을 위해 주제어 간 관계수가 70,804,233개이며 주제어 관계 속성 유형이 4가지인 과학 기술 기반 정보 온톨로지와 주제어 간 관계수가 44,147개이며 주제어 관계 속성 유형이 13가지인 표준 정보 온톨로지를 대상으로 본 연구에서 제안한 주제어 공통 표현 모델을 적용하였으며 총 284,744,802개의 RDF(Resource Description Framework) Triple을 생성하였다.

• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 2005.06a
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• pp.531-544
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• 2005

최근 우리는 인접학문 간 그리고 학계와 산업계 간의 연구협조가 점차 증가하고 있음을 보아오고 있다. 이러한 현상은 특히 학술저널 간 지식의존성을 촉진하는 계기를 제공하고 있다고 할 수 있다. 본 논문의 목적은 관련저널 간 지식상호 의존성을 규명하고 저널지식의 구조화를 위하여 association, 군집화, 링크분석 등 데이터마이닝 기법을 적용하는 방법론을 제시하는 것이다. 제시된 방법을 통하여 기대되는 점들은 1) 논문의 기본속성인 키워드, 저자, 그리고 인용데이터를 통합하는 규칙 집합을 통하여 논문지식검색기능의 향상, 2) 키워드를 기반으로 관련 저널 간 그리고 저널내부의 군집분석으로 지식동향 파악, 3) Kleinberg (1999)의 권위와 허브 개념을 인용데이터 분석에 활용하여 기존의 양적 평가 기준인 영향력 지수 (impact factor)의 문제점을 보완하며, 4) 특정 논문이나 저널의 지식파급과 관련한 영향력을 산출하는 잠재적 지식파급 지수를 제안하는 것이다.