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.
본 연구는 자회사의 다국적기업 내 존재하는 지식의 습득에 영향을 미치는 요인을 밝히는 것을 목표로 하고 있다. 자회사의 기존 지식 습득에 대한 기존 연구들이 존재하는 상황에서 본 연구는 지식 습득 활동의 결정 요인을 크게 세 가지 개념으로 정리하였다. 첫째, 자회사가 속한 현지 환경 속성, 둘째, 자회사의 조직 속성, 마지막으로 자회사가 다국적기업와 구축하고 있는 관계 속성이 그것이다. 특히 본 연구는 관계적 속성에서 다국적기업 내 자회사의 영향력 변수를 추가하였고, 종속변수인 자회사의 지식습득의 속성을 지식원에 따라 두 가지로 구분하여 접근하였다. 즉, 모기업으로부터의 지식습득과 동료 자회사들로부터의 지식습득에 각각의 속성들이 미치는 영향력을 측정했다는 점에서 기존 연구의 확장을 꾀하였다. 그 결과 자회사의 동료자회사 지식 습득은 현지협력관계와 가치사슬로부터 부정적인 영향, 사회적자본 및 자회사 영향력의 긍정적인 영향을 받는 것으로 나타났으며, 자회사의 모기업 지식 습득은 자회사에 대한 모기업의 투자비율 및 사회적자본에 긍정적인 영향을 받는 것으로 나타났다.
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.
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.
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.
오늘날과 같은 지식기반 산업에 있어서 지식은 기업의 경쟁력을 좌우하는 중요한 요인이라고 할 수 있다. 최근 국내 건설기업의 경우 기술력 제고와 정부의 부동산 규제정책에 따른 건설경기의 하락과 내수시장의 지속적인 불황으로 국내 외의 많은 불안정적인 요인들로 인해 어려움을 겪고 있다. 본 논문은 이러한 국내 건설업체들의 문제점을 해결하기 위해 기업조직이 보유한 조직지식의 속성이 조직 내 지식획득, 이전, 활용과 경영성과에 어떠한 영향을 주는지를 알아보고자 하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 본 연구에서는 구조방정식 모형을 이용하여 국내 건설업체들이 조직지식 속성의 내부 요인들이 지식의 획득, 이전. 활용과 경영 성과에 어떠한 영향을 주는지를 실증분석 하였다. 본 연구의 결과 국내 건설업체들의 경우 기업지식의 속성이 지식획득, 이전, 활용에 유의한 영향을 미치며, 지식이전은 경영 성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인하였다.
최근에 여러 분야에서 구축되고 있는 온톨로지는 기계가 이해할 수 있는 지식을 축적하는 것을 목표로 하고 있다. 기계가 온톨로지를 이용하여 정보의 관리 및 해석을 스스로 하는 것이 가능할 것으로 본다. 본 논문에서는 온톨로지의 인스턴스를 구성하는 속성을 기존 웹 문서의 구조정보로부터 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 특히, 속성 정보로 구성하는 도메인 지식을 계층화함으로써 속성 추출 알고리즘을 개선하고, 추출 결과의 품질을 향상시킨다. 2만 문서를 대상으로 제안된 알고리즘을 적용한 결과 약 83%의 신뢰도의 속성 정보를 추출할 수 있었다.
본 논문은 대규모 데이터베이스에서 유용한 지식을 발견하기 위해 라프셋을 중심으로 한 통합적 방법을 제시한다. 본 방업에서는 데이터베이스에 있는 실제 데이터에서 일반화된 데이터를 추출하기 위해 속성중심의 개념계층 상승기법을 사용하고, 획득 정보량을 측정하기 위해 결정 트리에 의한 귀납법을 사용한다. 그리고 불필요한 속성 및 속성값을 제거하기 위해 라프셋 이론의 지식감축 방법을 적용한다. 통합 알고리즘은 먼저, 개념의 일반화에 의해 데이터베이스의 크기를 줄이고, 다음으로 결정속성에 영향을 적게 미치는 조건속성을 제거함으로써 속성의 수를 줄인다. 마지막으로 속성간의 종속관계를 분석함으로써 불필요한 속성값을 제거하여 간략화된 결정규칙을 유도한다.
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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