생물학 분야의 방대한 지식을 효율적으로 다루기 위하여 생물정보학이 주요한 연구 분야가 되었다. 이중 특히 생물학 문헌에서 정보를 자동으로 추출하는 연구가 활발히 진행되고 있는데, 이러한 정보추출 결과를 이용하여 유전자 온톨로지와 같은 유용한 지식베이스를 자동으로 확장함으로써 폭발적으로 증가하는 생물학 분야의 연구 결과들을 지식베이스에 통합할 수 있다. 자동으로 확장된 온톨로지는 신뢰성을 보장하기 위한 검증 과정을 거쳐, 정보추출 시스템의 성능을 향상시키기 위한 지식베이스로 사용되게 된다. 본 연구에서는 단백질 간의 상호작용에서 나타나는 조건을 추출하는 시스템과 유전자 온톨로지를 이용하여 추출된 생물학 용어를 분석하는 시스템을 제안하고 유전자 온톨로지의 자동 확장 및 검증 시스템에 대하여 논의한다.
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.
본 논문에서는 인과관계 지식의 표현과 추론에 가장 대표적으로 사용되는 퍼지인식도(FCM, Fuzzy Cognitive Map)와 베이지안 신뢰 네트워크(BBN, Bayesian Belief Network)를 구조적으로 분석한다. 퍼지인식도와 베이지안 신뢰 네트워크는 의사 결정을 지원하는데 중요한 인과관계 지식을 표현하고 추론하는데 사용되는 가장 대표적인 프레임워크이지만 인과관계 지식응용 영역에서 두 프레임워크의 역할에 대한 구조적 비교 연구는 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 두 프레임워크의 구조적 비교를 통해 퍼지인식도와 베이지안 신뢰 네트워크의 중요한 특징들을 추출하고, 이를 통해 인과 지식 공학에서 어떻게 퍼지 인식도와 베이지안 신뢰 네트워크가 이용되어야 하는지를 보인다. 인과관계 지식의 표현과 추론의 과정을 평가하는데 비교 평가를 위한 항목으로서 본 논문에서는 사용성, 표현력, 추론능력, 정형화와 완결성이 사용되었다.
2017년 한국을 비롯한 세계 각국에서 살충제 오염 달걀이 발견되어 큰 이슈가 되었다. 본 연구는 살충제 오염 달걀 사태의 맥락에서 건강 관련 연구에서 자주 인용되는 건강신념모형의 두 가지 변인인 지각한 민감성과 심각성, 정부에 대한 지각인 정부에 대한 신뢰성과 정부 출처 정보에 대한 평가, 및 관련 지식에 대한 개인의 확신을 의미하는 주관적 지식이 예방행동의도에 영향을 미치는지를 알아보았다. 단계적 회귀분석 결과 최종적으로 지각한 심각성(${\beta}=.262$, t=3.531, p<0.001), 정부에 대한 신뢰성(${\beta}=.252$, t=3.281, p<0.001), 정부 출처 정보에 대한 평가(${\beta}=.226$, t=2.936, p<0.01)가 예방적 행동의도를 예측하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 향후 유사한 사태가 발생할 때 정부가 신뢰성, 정확성, 일관성의 견지에서 정책을 시행해야 함을 시사한다.
컴퓨터가 인간의 자연언어를 처리하고 이해하도록 하기 위한 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 컴퓨터에 의해 자동으로 구축한 정보의 신뢰성 문제로 인해 그 효용성이 낮다. 따라서 최근에는 웹 2.0 환경에서의 집단지성을 통한 오픈지식의 구축과 지식 간의 링크 정보의 활용이 주목을 받고 있다. 그러나 양질의 지식을 구축하기 위해서는 인간의 개입이 불가피하며 대부분의 오픈지식도 사용자들의 노력에 의존하여 구축되고 있다. 따라서 본 논문에서는 자연언어로 작성된 문장의 용어에 대한 태깅 작업을 지원하는 태깅지원 시스템을 개발한다. 개발한 시스템에서는 사용자가 문장을 작성하는 과정에서 자동으로 태깅 가능한 용어를 추천하고, 시스템이 추천한 용어에 대해 사용자는 태그셋(tagset) 에 등록된 태그 및 링크로 태깅을 수행한다. 이 시스템을 이용하여 경제, 과학, 문학, 철학의 4개 분야에 대해 5인의 실험자가 한글문서의 태깅 실험을 수행함으로써 개발한 시스템의 효용성을 확인한다.
블록체인 기반의 플랫폼은 거래기록의 분산처리 및 암호화 기술 적용을 통해 데이터 무결성, 신뢰성, 보안성을 확보할 수 있다. 기존 지식공유 플랫폼에서는 정보 비대칭, 중앙화 등의 이유로 창출된 지식이 충분히 공유되거나 활용되지 못하는 문제점이 존재하지만 이에 관한 연구는 그동안 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 블록체인 기술, 토큰 이코노미, 지식공유, 동기이론, 사회적 교환 이론의 선행연구를 바탕으로 블록체인 기반의 지식공유 플랫폼에 대한 사례 연구와 발전 가능성에 대하여 살펴보고자 한다. 블록체인 기반의 플랫폼은 정보 비대칭성을 해소하고, 지식공유 흐름의 일원화 및 탈중앙화를 통한 권한 집중화 배제를 통해 불필요한 업무 절차를 간소화하고, 플랫폼이 생산하는 지식에 대한 접근과 활용을 강화하여 지식공유의 활성화에 이바지할 수 있을 것으로 기대한다.
아프리카의 인터넷 이용인구는 3%로 웹 정보접근성이 부족하다. 디지털 정보자원의 주체인 대학도서관은 정보접근의 수단을 넘어 의사소통의 역할을 담당하기 때문에 대학도서관 웹사이트 신뢰성은 매우 중요하다. 본 연구에서는 신뢰성 가이드 10개 요소를 중심으로 아프리카 중부지역의 10개국 14개 대학의 신뢰성을 분석하였다. 그 결과 잘 지켜지지 않은 항목은 정보의 정확성, 정보의 최신성, 오류제한, 웹사이트 기관의 신뢰성으로 나타났다. 이는 웹사이트의 기능과 디자인보다는 콘텐츠로 정보의 정확성, 충실함, 신뢰성에 관한 요인들 이었다. 따라서 운영자는 자관의 사용을 배려한 콘텐츠의 정기점검으로 페이지의 정확한 연결, 안내페이지와 정보페이지의 명확성, 최신정보의 유지, 오류를 최소화 하여야 한다. 또한 도움말 제공과 반복적인 페이지를 제한하여 신뢰성을 갖추어야 하며 이를 토대로 웹사이트를 구축해야 할 것이다.
지식의 생성과 활용의 원천으로서 인터넷 커뮤니티를 '지식 커뮤니티'로 정의할 때 지식 커뮤니티는 '검색엔진', '공개공동체', '전문공동체', '활동공동체'의 4대 유형으로 구분되며 개별 지식 커뮤니티는 시간이나 환경의 변화에 따라 각 유형을 넘나들며 변화하고 있다. 변화하는 지식 커뮤니티를 기업경영에 적절하게 활용하기 위해서는 각 지식 커뮤니티 유형별 활용전략이 절실함에도 불구하고, 지식 커뮤니티 유형별 효과 분석과 활용전략에 대한 연구는 많지 않다. 이에 본 연구에서는 지식 커뮤니티 유형별 분류에서 제안한 4대 지식 커뮤니티 유형에 대해 지식 생성 및 활용에 영향을 미치는 요인을 실증분석을 통해 도출함으로써 지식 커뮤니티의 변화를 설명하고 그 활용방안을 제시하고자 한다. 첫째, 관련 선행연구를 통해 지식 커뮤니티 유형별로 지식의 생성과 활용에 영향을 미치는 요인을 적합성, 신뢰성, 체계성, 충실성, 유사성, 피드백, 이해도로 파악하였다. 둘째, 유형별 대표사이트에 30개의 실제 질문을 질의하여 전문가의 평가를 통해 각 요인을 평가했다. 마지막으로 Stepwise 회귀분석을 이용해 각 유형별로 지식 커뮤니티의 지식 생성과 활용에 영향을 미치는 주요 요인을 도출했다. 회귀분석 결과 검색엔진 유형의 지식 커뮤니티는 신뢰성과, 공개 공동체 유형은 적합성과, 전문공동체 유형은 신뢰성 및 유사성과, 활동공동체 유형은 충실성 및 유사성과 높은 상관관계가 있었다. 본 연구에서 제시한 지식 커뮤니티 유형별 영향요인에 대한 실증분석 결과는 지식 커뮤니티의 변화를 설명하고 그 활용방안을 제시하는데 유용할 것으로 기대된다.
전문가 시스템이란 어떤 분야의 전문가가 가지고 있는 문제해결능력을 컴퓨터 프로그램화한 것이다. 수박에 관하여 풍부한 지식을 가지고 오랜 경험을 쌓은 전문가들은 수박병에 관해 신뢰성 있는 진단을 내리고 적절히 대응할 수 있다. 하지만 일반 농민들은 병해에 대하여 많은 지식을 가지고 있지 못할 뿐만 아니라 해당 지역에 잘 발생하지 않는 병이 발생했을 때 전문가의 도움을 필요로 하는 경우가 많을 것이다. 본 연구에서는 수박을 오랫동안 재배하여 경험과 지식이 풍부한 전문가로부터 수박병 진단을 위한 규칙을 알아내어 수박병 진단을 위한 전문가 시스템(그림 1)을 개발하였다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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