기계번역에서 좋은 품질의 번역 결과를 얻기 위해서는 대상으로 하고 잇는 전문 영역에 맞게 시스템의 번역 지식을 조정해야 한다. 본 연구에서는 대상 영역 코퍼스를 이용하여 기계번역 시스템의 특정 영역화를 지원하는 워크벤치를 설계하고 구현한다. 워크벤치는 대상 영역의 코퍼스에서 대상 영역의 지식을 추출하는 영역 지식 추출기와, 추출된 지식을 사용자에게 제시하여 사용자가 사전을 편집할 수 있는 환경을 제공하는 영역 지식 검색기와 사전 편집기로 구성된다. 구혀된 워크벤치를 이용하여 일반 영역 사전을 군사 정보 영역으로 특정 영역화를 해 본 결과, 효율성과 정확성에서의 향상이 있었다.
본 연구는 효과적인 수한 괴수(teaching)를 위해 괴사들이 갖추어야 할 지식 기반영역들을 소개하고, 지식 기반 영역 중에서도 가장 핵심 영역인 수학적 지식에 대한 다양한 정의와 구조에 관한 모델을 소개하고자 한다. 이를 통해, 본 연구는 교사지식 영역에 대한 전반적인 이해를 제공 할 뿐만 아니라, 수학적 지식에 대한 구체적이고 이론적인 틀을 제공하고자 한다.
기계번역에서 좋은 품질의 번역 결과를 얻기 위해서는 대상으로 하고 있는 전문 영역에 맞게 시스템의 번역 지식을 조정해야 한다. 본 연구에서는 대상 영역 코퍼스를 이용하여 기계번역 시스템의 특정 영역화를 지원하는 워크벤치를 설계하고 구현한다. 워크벤치는 대상 영역의 코퍼스에서 대상 영역의 지식을 추출하는 영역 지식 추출기와, 추출된 지식을 사용자에게 제시하여 사용자가 사전을 편집할 수 있는 환경을 제공하는 영역 지식 검색기와 사전 편집기로 구성된다. 구현된 워크벤치를 이용하여 일반 영역 사전을 군사 정보 영역으로 특정 영역화를 해 본 결과, 효율성과 정확성에서의 향상이 있었다.
디지털 보존 주제분야를 중심으로 지식영역 비주얼화(knowledge domain visualization)를 시도하였다. 분석을 위한 데이터는 1990년부터 2005년까지의 기간 동안의 Web of Science DB를 중심으로 총 74건의 문헌을 추출하여 활용하였다. 지식영역 비주얼화를 위하여 사용한 툴은 서지DB를 중심으로 비주얼 데이터마이닝 결과를 제공하는 Java 어플리케이션인 CiteSpace이다. 분석 결과, 디지털 보존 분야의 핵심적인 지식 영역은 최신정보기술을 중심으로 한 디지털 보존전략, 정보네트워크와 보존시스템, 전자정부와 지식관리의 세 영역인 것으로 나타났다.
현대는 지식사회이다. 이는 사회복지영역에서도 예외일 수 없다. 사회복지영역에서 지식의 중요성은 이미 오래 전에 합의되었다. 그렇지만 ICT(Information Communication Technology)의 급격한 발달은 사회복지영역에서도 적지 않은 논의를 불러일으켰다. 본 연구에서는 10의 영향은 이미 전제되어있는 상태에서 변화된 조직 관리를 실증적으로 파악하고자 하였다. 사회복지가 사회의 구조적이고 파생적 문제해결에 중심을 둔 실천과학이라는 정체성을 획득하고자 하는 단초적 시도로서 지식관리가 필요하다는 전제하에, 지식관리 중 지식공유를 중심으로 연구를 진행시켰다. 즉 사회복지영역에서 이루어지는 지식공유는 어느 정도이며, 그 결과는 어떤 조직적 성과를 산출하고, 또 이러한 지식공유에 영향을 주는 전제 조건은 무엇인지를 부산광역시 사회복지담당공무원을 중심으로 파악하였다. 지식공유 관련 요인을 11개의 요인으로 재구성하여 이를 구성요인별로 나누어 분석한 결과, 동료관계 망, 보상, 상부관계, 조직 규범, 의사소통 둥의 조직 환경이 지식공유와 조직성과에 큰 영향을 주고 있으며, 특히 조직성과에 미치는 직접적 영향력 보다 지식공유를 고려한 상태의 전체 영향력이 강하게 나타나 지식공유가 조직성과에 직접적인 영향을 주고 있었다. 이에 사회복지 조직에서 조직성과를 높이는 지식공유를 원활하게 할 수 있는 환경 조성의 노력과 아울러 추후과제로서 여타 사회복지 기관에서의 지식관리 관련 연구가 필요하다.
본 연구에서는 중등단계 직업교육에서 활용되고 있는 기존 발명 지식재산 관련 교과서를 대상으로 '발명 지식재산 핵심 학습 요소'의 반영 비율에 대한 편성 실태를 분석하고, 앞으로 중등단계 직업교육에서 요구되는 적정한 발명 지식재산 교육내용별 편성 비율을 제안하고자 하였다. 이를 위해서 현재 특성화고 및 마이스터고에서 사용되고 있는 발명 지식재산 교과서의 교육내용에 '어떤 종류의 발명 지식재산 핵심 학습 요소가, 얼마나 있는지와, 향후 어떤 학습 요소를 얼마나 편성하는 것이 바람직한가'를 연구 문제로 설정하였다. 이를 해결하기 위해서 내용분석 방법을 활용하여 발명 지식재산 교육내용의 반영 실태를 분석하고, 델파이 조사로 앞으로 요구되는 발명 지식재산 교육내용별 반영 비율을 제시하였다. 본 연구를 통해서 얻어진 결과를 제시하면 다음과 같다. 첫째, 중등단계 직업교육에서 활용되고 있는 기존 발명특허 인정도서에 포함된 발명 지식재산 핵심 학습 요소를 분석한 결과 모든 핵심 학습 요소가 교과서에 분포하고 있었으나 일부 교과서에서는 D(문제 해결과 활동)영역이 집중되어 있는 경향이 있었다. 둘째, 중등단계 직업교육에서 활용되고 있는 발명특허 인정도서에 제시되어 있는 발명 지식재산 교육내용의 영역별 반영 비율을 분석한 결과 대부분의 교과서가 창출영역에 치중되어 있는 경향이 있었으며, 일부 교과서에서는 보호영역과 활용영역을 다루고 있었다. 그러나 대체적으로 활용영역에 대한 반영 비율이 미흡한 실정이었다. 성취유형별로는 모든 교과서에서 지식영역이 주를 이루고 있었다. 또한 발명특허기초, 발명과 문제해결, 발명과 디자인 교과서에서만 기능영역을 일부 다루고 있었으며, 태도영역은 대부분의 교과서에서 없거나 미흡하게 다루고 있었다. 셋째, 전문가 델파이 조사를 통해 얻어진 중등단계 직업교육에서 요구 되는 발명 지식재산 교육 핵심 학습 요소 영역 중에서 D(문제 해결과 활동) 17.7%, E(발명 융합 지식) 2.9%, K(특허출원) 6.9%, L(특허정보 조사) 9.6%를 줄여야 하는 것으로 나타났다. 발명 지식재산 교육내용 중에서 발명 소양영역 3.1%, 지식재산 창출영역 4.5%, 지식재산 보호영역 10.6%를 줄여야 하고, 지식재산 활용영역은 17.7%를 늘려야 하는 것으로 나타났다. 또한 성취유형의 적정 반영 비율은 지식영역은 52%를 줄여야 하고, 기능영역 32.3%, 태도영역 19.6%를 늘려야 하는 것으로 나타났다.
최근 지식의 융합에 관한 논의가 많이 이루어지고 있음에도 불구하고 왜 지식의 융합인가 혹은 지식의 융합이 어떻게 가능한가에 대한 논의는 그리 많지 않다. 이 글은 이를 논의하기 위해 '우리의 지식은 무엇을 위해 존재하는가?'라는 물음에서 출발한다. 지식의 존재 근거가 우리의 생존에 있다는 사실을 전제하기 위해서였다. 지식의 융합을 논하는 이유도 같은 맥락이다. 지식의 융합은 지식의 증가이며, 생존에 관한 올바른 지식이 증가할수록 생존의 위기와 위험은 그만큼 줄어들 것이기 때문이다. 지식의 융합은 단순한 지식의 확장이 아니라 생존과 직결되어 있다. 문제는 방법이다. 어떻게 지식의 융합이 가능한가? 가장 쉽게 생각할 수 있는 것이 경계적 사유와 경계 넘기이다. 경계적 사유는 단순히 두 영역 '사이'나 '중간'에 위치하는 것이 아니다. 두 영역을 함께 보는 것이 곧 경계적 사유이다. 그러므로 경계적 사유는 사유의 영역과 지식의 확장이다. 경계적 사유 자체가 사유의 새로운 영역이며 또 이를 통해 기존의 지식과는 다른 새로운 지식이 생산되기 때문이다. 그렇다면 과연 경계는 어디인가? 경계는 곧 마음이다. 그리고 지식의 생산과 융합은 마음의 프로그램이다. 결국 왜 융합인가에 대한 해답은 지식의 존재 근거와 동일하며, 둘 다 생존을 위한 우리 마음의 프로그램이다.
본 연구에서 퍼지인식도(Fuzzy Cognitive Map) 개념을 기초로 하여 (1) 특정 문제영역에 대한 전문가의 인과관계 지식(causal knowledge)을 추출하는 알고리즘을 제시하고, (2) 이 알고리즘에 기초하여 작성된 해당 문제영역에 대한 여러 전문가들의 인과관계 지식을 계층별로 분해하여, (3) 해당 계층간의 양방향 추론이 가능한 추론메카니즘을 제시하고자 한다. 특정 문제영역에 있어서의 인과관계 지식이란 해당 문제를 구성하는 여러 개념간에 존재하는 인과관계를 표현한 지식을 의미한다. 이러한 인과관계 지식은 기존의 IF-THEN 형태의 규칙과는 달리 행렬형태로 표현되기 때문에 수학적인 연산이 가능하다. 특정 문제영역에 대한 전문가의 인과관계 지식을 추출하는 알고리즘은 집합연산에 의거하여 개발되었으며, 특히 상반된 의견을 보이는 전문가들의 의견을 통합하여 하나의 통합된 인과관계 지식베이스를 구축하는데 유용하다. 그러나, 주어진 문제가 복잡하여 다양한 개념들이 수반되면, 자연히 인과관계 지식베이스의 규모도 커지게 되므로 이를 다루는데 비효율성이 개재되기 마련이다. 따라서 이러한 비효율성을 해소하기 위하여 주어진 문제를 여러계측(Hierarchy)으로 분해하여, 해당 계층별로 인과관계 지식베이스를 구축하고 각 계층별 인과관계 지식베이스를 연결하여 추론하는 메카니즘을 개발하면 효과적인 추론이 가능하다. 이러한 계층별 분해는 행렬의 분해와 같은 개념으로도 이해될 수 있다는 특징이 있어 그 연산이 간단명료하다는 장점이 있다. 이와같이 분해된 인과관계 지식베이스는 계층간의 추론메카니즘을 통하여 서로 연결된다. 이를 위하여 본 연구에서는 상향 또는 하향방식이 추론이 가능한 양방향 추론방식을 제시하여 주식시장에서의 투자분석 문제에 적용하여 그 효율성을 검증하였다.
학술 연구정보의 지식활용을 위한 노력으로 국내 환경공학 R&D 정보의 지식전환 가능성을 조사하였고 그 가능성에 따라 지식관리시스템 개발을 위한 고려사항과 접근법을 제시하였다. 연구범위는 정보자원자체의 현황 정보 기술 인프라, 지식기반, 그리고 지식활용 영역의 4개영역으로 구성되었고 각 영역은 세부항목으로 구분되어 총 103개 지식관리시스템의 전환가능성이 조사, 분석되었다. 진단된 결과를 중심으로 연구소 연계 프로젝트의 공동작업을 수행하고 그 진행에 따라 발생하는 연구과 정상의 문제해결과 지식전환 시에 예상 가능한 시행착오를 최소화하는 프로세스 중심의 지식관리시 스템 개발방안을 제시하였다.
오늘날 지능형 교수 시스템은 과거와는 달리 전문영역 지식, 학습자 지식과 융통적인 개별 학습과 개인교수를 지원하기 위한 교수 전략에 대한 지식이 사용되고 있다. 학습자들이 배웠던 내용이 무엇인지를 설명하고 가르칠 도메인 지식을 전문영역 지식으로 표현한다. 교수법 모듈은 학습을 제어하거나 가르치기 위한 모든 결정을 한다. 학생 모형은 학습자의 지식을 기술하고 학습자 개개인에 대한 특정한 정보를 저장한다. 본 논문에서는 지능형 교수 시스템의 구성 요소인 학습자 모형의 지식을 기존의 인공지능에서의 지식 표현 기법인 생성 시스템의 절차 지식을 온톨로지를 사용하여 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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