한국정보기술응용학회 2001년도 춘계학술대회 E-Business 활성화를 위한 첨단 정보기술
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pp.37.1-38
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2001
지식경영(KM)은 기존의 여타 혁신활동과는 달리 조직문화 및 제도의 변화를 기반으로 하여 새로운 지식이 창출, 공유, 활용되도록 하자는 한 차원 발전된 개념임. 따라서, 지식경영의 추진은 필연적으로 기업의 총체적 변화를 요구하게 되고 이것을 뒷받침하기 위한 프로세스의 변화 및 정보시스템의 구축, 변화관리 등이 필요하게 됨. 금일 강의에서는 LG-EDS시스템이 지식경영 도입과 실행을 위해 구체적으로 어떤 활동을 전개하였고 이를 통해 어떤 변화를 이루었는지에 대해 소개하고 그간의 경험으로부터 얻게 된 know-how 등의 암묵적 지식(Tacit Knowledge)\`을 공유코자 함.
최근 데이터와 데이터베이스의 폭발적 증가에 따라 무한한 데이터 속에서 정보나 지식을 찾고자하는 지식채굴과정 (knowledge discovery process)에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 기업 내외부 데이터베이스 뿐만 아니라 데이터웨어하우스 (data warehouse)를 기반으로 하는 OLAP환경에서의 데이터와 인터넷을 통한 웹 (web)에서의 정보 등 정보원의 다양화와 첨단화에 따라 다양한 환경 하에서의 지식채굴과정이 요구되고 있다. 본 연구에서는 인터넷 상의 지식을 효과적으로 채굴하기 위한 지식채굴과정을 제안한다. 제안된 지식채굴과정은 명시지 (explicit knowledge)외에 암묵지 (tacit knowledge)를 지식채굴과정에 반영하기 위해 선행지식베이스 (prior knowledge base)와 선행지식관리시스템 (prior knowledge management system)을 이용한다. 선행지식관리시스템은 퍼지인식도(fuzzy cognitive map)를 이용하여 선행지식베이스를 구축하여 이를 통해 웹에서 찾고자 하는 유용한 정보를 정의하고 추출된 정보를 지식변환시스템 (knowledge transformation system)을 통해 통합적인 추론과정에 사용할 수 있는 형태로 변환한다. 제안된 연구모형의 유용성을 검증하기 위하여 재무자료에 선행지식을 제외한 자료와 선행지식을 포함한 자료를 사례기반추론 (case-based reasoning)을 이용하여 실험한 결과, 제안된 지식채굴과정이 유용한 것으로 나타났다.
효율적인 연구개발을 위해서는 관련된 여러 자원들을 적절하게 활용할 수 있어야 하며, 기업연구소는 자원의 축적과 활용, 의사결정 지원을 위하여 연구관리시스템의 도입과 정착을 추진하고 있다. 본 연구에서는 국내 인간연구소에서의 R&D 지식관리시스템의 성공적인 실행을 위한 방안을 도출하기 위해 조직상황요인 이론을 적용하였다. 즉 조직상황요인에서의 조직구조와 연구관리시스템 실행간의 관련성 규명이 본 연구의 핵심이다. 이와 같은 연구결과를 바탕으로 하여 R&D 지식관리시스템의 실행특성을 관찰하고, 성공적인 R&D 지식관리시스템의 실행을 위한 방안을 제시하였다.
샤모아 지식공학 시스템(Chamois Knowledge Engineering System)은 대용량의 데이터 소스로부터 의미 있는 지식을 추출하는 시스템이다. 이러한 지식공학 시스템에서 데이터 소스의 품질을 보장하는 일은 매우 중요하다. 본 논문에서는 샤모아 지식공학 시스템에서의 데이터 정제관련 컴포넌트의 구조 및 동작에 대해 기술한다. 또한 이들 컴포넌트들이 동작할 수 있는 컴포넌트 프레임웍의 기능 및 동작에 대해 기술한다. 구현한 데이터 정제 관련 컴포넌트는 컴포넌트 기반의 시스템에서 데이터의 정제를 통해 신뢰성 있는 데이터를 제공하고, 이를 통해 개발하고자 하는 시스템의 품질을 향상 시킬 수 있다.
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.
PhotoShop 등과 같은 디자인 관련 소프트웨어의 사용자들은 관련 지식에 관하여 알고 싶을 경우, 일반적으로 인터넷을 검색하게 된다. 그러나 인터넷에서 원하는 디자인 관련 지식만을 검색하기는 매우 어려운 실정이다. 왜냐하면 기존의 지식 공유 시스템들은 다루는 분야가 광범위하고, 디자인에 특화된 다양한 형태의 질문 및 답변, 지식 거래 등을 제공하는 곳은 거의 없기 때문이다. 본 논문에서는 디자인 지식의 특성을 반영하여 텍스트 뿐만 아니라 이미지, 동영상 등을 통한 자유로운 질의 응답 기능, 강의 기능, 지식거래 기능 등을 제공하는 동영상 기반 디자인 지식 공유 시스템을 개발하였다. 본 시스템을 이용하여 디자인 지식을 공유함으로써 제품 경쟁력 확보에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 본 시스템은 디자인 지식뿐만 아니라 다양한 지식을 공유할 수 있는 프레임으로 확대가 필요할 것이다.
우리 나라의 건설산업은 건설시장 개방으로 외국기업과의 경쟁체제 돌입이 불가피하고, 건설정책과 각종 행정규제의 급변으로 대응전략 수립이 불가피하다. 또한, 건설정보의 지식관리체제의 부재와 건설지식관리시스템의 미구축, 그리고 정보 공유와 공공정보 공개 마인드의 미성숙으로 인하여 적극적인 대처가 불가능한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 건설업체, 설계사무소, 감리업체 등이 안고 있는 제반 현황을 고찰하여 건설지식관리시스템 구현방안을 제시 이를 건설지식관리시스템에 적용하여 국내 건설분야 건설지식 맵을 도출하고 환용 실태를 파악하고, 해외 파국에서 지식관리의 활용관련 자료를 분석하여 국제기준 및 국내 건설환경에 적합한 지식 맵 및 분류체계 적용한 시스템 개발 건설업체에 적용하였다.
전통적인 디지털 박물관 시스템은 전시를 조직화하는 단순한 기능에 촛점을 두고 있으며 설계 패턴은 전시 항목들에 기반을 두고 있다. 이것의 생명주기는 직선적이고 피드백과 재사용성이 부족하여 생명 주기에서 지식 처리를 다루는 것에 대해서는 관심을 가지지 않고 있다. 하지만 현대 디지털 박물관은 급진적으로 증가하는 정보를 다루어야 하고, 디지털 감상, E-학습과 관련 연구를 위해 통합된 기능을 제공해야 한다. 이러한 요구사항들은 디지털 박물관에서 객체들이 고수준으로 추상화되고, 생명주기도 반복적이며 재사용이 가능하도록 요구하고 있다. 그러므로 체계적으로 통합된 지식처리 과정들이 디지털 박물관에서 정보시스템을 다루기 위해서 절대적으로 필요하게 되었다. 본 논문에서는 현대 디지털 박물관 시스템에서 새로운 생명주기를 제안한다. 지식 흐름(knowledge flow)은 디지털 박물관 생명주기에 걸쳐서 모든 정보 흐름으로부터 고수준으로 추상화된 객체이다. 지식 흐름을 따라가게 되면 이 특별한 생명주기는 정의된 시금석으로서 다차원의 분수 모델(Fountain Model)과 비슷하며, 이 생명주기에서 지식처리 과정은 각 차원에서 다른 강조점을 지닌 계층으로 잘 나누어진다. 또한 분산된 지식 처리 절차를 체계적이고 재사용할 수 있도록 통합하기 위한 지식 기반 소프트웨어 공학 접근방법을 제공한다.
질의응답시스템을 활용한 지능형 케릭터 시스템에서는 지능형 케릭터가 사용자(게이머)의 질의에 대해 응답할 때 해당 케릭터에 특정 지식이 주어지지 않은 경우에 대비하여 해당 지식을 질의의 주체인 사용자 혹은 다른 외부변수로부터 획득하는 방법론과 획득한 지식을 지능형 케릭터의 지식구조에 저장하는 방법론에 대한 연구가 병행되어 왔다. 본 논문에서는 지능형 케릭터가 사용자가 입력한 자연어 문장으로부터 특정 지식을 획득하고 획득한 지식을 정해진 방법에 따라 지능형 케릭터가 이해할 수 있는 지식구조로 구조화하는 방법론에 대해 구체적인 예를 통해 상세하게 설명한다.
Text to SPARQL은 지식 그래프 기반 질의응답의 한 형태로 자연어 질문을 지식 그래프 검색 쿼리로 변환하는 태스크이다. SPARQL 쿼리는 지식 그래프의 정보를 기반으로 작성되어야 하기 때문에 기존 언어 모델을 통한 코드 생성방법으로는 잘 동작하지 않는다. 이에 우리는 거대 언어 모델을 활용하여 Text to SPARQL를 해결하기 위해 프롬프트에 지식 그래프의 정보를 증강시켜주는 방법론을 제안한다. 이에 더하여 다국어 정보 활용에 대한 영향을 검증하기 위해 한국어, 영어 각각의 레이블을 교차적으로 실험하였다. 추가로 한국어 Text to SPARQL 실험을 위하여 대표적인 Text to SPARQL 벤치마크 데이터셋 QALD-10을 한국어로 번역하여 공개하였다. 위 데이터를 이용해 지식 증강 프롬프팅의 효과를 실험적으로 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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