• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.179-180
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• 2019

본 연구는 우리나라 기업의 프로젝트조직 중심으로 기업조직이 보유한 조직지식의 특성이 조직 내 지식이전 및 활용과 경영 성과에 어떠한 영향을 주는지를 알아보고자 하는 실증연구이다. 이를 위해 본 연구에서는 구조방정식을 이용하여 국내기업들의 기업 지식 특성의 내부요인들이 지식의 이전, 활용과 경영성과에 어떠한 유의한 영향을 미치는지 실증분석을 통하여 알아보고자 한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2008.02b
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• pp.392-398
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• 2008

이 연구는 정보의 효과적인 전달을 목적으로 하는 정보디자인에 있어서 지식의 활용에 대해 고찰하며, 정보시각화와 지식시각화의 특성에 대한 비교분석을 목적으로 한다. 지식은 일종의 고부가 가치의 정보로서 주어진 데이터에 관한 인간의 인지활동을 내포하고 있다. 지식은 정보에 관한 사용자의 해석, 인지, 이해 등을 거친 것으로서 정보 이상의 가치를 지닌 것으로 사용자의 심상과 인지를 확장시켜 새로운 정보와 지식의 생성 및 의사 결정에 사용될 수 있다. 지식의 표현은 현재 정보의 양적 팽창으로 인해 정보디자인에서 나타나는 정보과중, 해석오류와 오역, 사용자 태도 등의 문제를 해결하는 대안이 될 수 있다. 지식시각화는 지식의 전달과 장조를 위한 방법론으로써 사람들이 알고 있는 것을 좀 더 풍부한 의미로 전달한다. 또한 개인 또는 그룹 사이의 지식의 장작을 촉진하고 전달을 개선하며 습득을 용이하게 할 수 있다. 이 연구는 지식시각화란 정보디자인의 새로운 연구 분야로써 이론적 부분을 정립하고 표현방법 및 효과적인 프로세스 모델 설계를 연구하였다. 정보시각화와 지식시각화의 이론적 특성과 표현 방법 요소의 비교분석을 통해 지식시각화의 성격과 특정을 파악하였다. 또한 지식시각화의 대표적 표현방법을 도출하고, 지식의 표현에 적함한 시각화 방법 에 관해 고찰하였다. 더불어 지식의 실질적 표현에 기초가 되는 지식 구조화에 적합한 시각화 프로세스 모델을 제안하였다. 일반적인 시각화에서는 다양한 관점 제시나 지원구분을 하고 있지 않기 때문에 이 연구를 통해 도출되는 시각화 요소를 이용한 합리적인 시각화 프로세스 모델은 지식의 표현에 있어 효과적일 것이라 생각한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.4 no.1
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• pp.41-58
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• 1998

본 연구는 여러 가지 Data Mining 기법들로부터 도출된 지식과 AHP를 이용하여 도출된 전문가의 지식을 사용된 정보의 특성에 따라 조사하고, 이러한 각각의 지식들을 중심으로 부도예측 모형을 설계한 후, 각 모형의 특성 및 부도예측력에 대한 실증적 비교연구에 그 목적을 두고 있다. 사용된 Data Mining 기법들은 통계적 다중판별분석 모형, ID3 모형, 인공신경망 모형이며, 전문가 지식의 추출은 AHP를 사용하여 45명의 전문가로부터 부도와 관련하여 인터뷰 및 설문조사를 실시하였다. 특히 부도예측에 사용된 변수의 특성을 정량적 재무정보와 정성적 비재무정보로 나누어서 각 모형의 특성을 비교연구하였다. 연구결과 부도예측시 정성적정보의 중요성을 확인하였으며, 전문가의 지식을 기반으로한 AHP 모형이 위험예측모형으로 사용될 수 있음을 실증적으로 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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• 2002.11a
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• pp.425-432
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• 2002

The purpose of this study is to help implement KISTI knowledge management systems through analysis of ordering which is most important among system characteristics. This study uses Delphi technique to specialist in science and technology knowledge content area for empirical analysis. The result of this study is as fellowed First the most important characteristic is retrieval function in systems. Second knowledge management systems basic characteristics like as retrieval function storage/retention function accessibility, easy of use, classification function lank high position while additional characteristics like as knowledge linkage knowledge evaluation personalization communication supporting, multimedia supporting lank low position.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2002.11a
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• pp.425-432
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• 2002

The purpose of this study is to help implement KISTI knowledge management systems through analysis of ordering which is most important among system characteristics. This study uses Delphi Technique to specialist in science and technology knowledge content area for empirical analysis. The result of this study is as followed First, the most important characteristic is retrieval function in systems. Second knowledge management systems basic characteristics like as retrieval function storage/retention function, accessibility, easy of usa classification function lank high position while additional characteristics like as knowledge linkage, knowledge evaluation, personalization, communication supporting, multimedia supporting lank low position.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.102-108
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• 1997

기존의 품사 태깅 방법에서 독립적으로 사용해온 언어 지식과 통계 정보는 품사 태깅의 정확도와 처리 범위의 향상을 위해서 상호 보완적인 특성을 갖는다. 이에 본 논문은 언어 지식과 통계 정보의 보완적 특성을 이용한 규칙 우선 직렬 품사 태깅 방법을 제안한다. 제안된 방법은 언어 지식에 의한 품사 태깅 결과를 선호함으로써 규칙 기반 품사 태깅의 정확도를 유지하며, 언어 지식에 의해서 모호성이 해소되지 않은 어절에 통계 정보에 의한 품사 태깅 결과를 할당함으로써 통계 기반 품사 태깅의 처리 범위를 유지한다. 또한, 수정 언어 지식에 의해 태깅 결과의 오류를 보정함으로써 품사 태깅의 정확도를 향상시킨다. 약 2만 어절 크기의 외부 평가 코퍼스에 대해 수행된 실험 결과, 규칙 우선 직렬 품사 태깅 시스템은 통계 정보만을 이용한 품사 태깅의 정확도보다 32.70% 향상된 95.43%의 정확도를 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.148-150
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• 2005

최근 유비쿼터스 컴퓨팅의 관심이 증대되면서, 방대하고 다양한 형태의 데이터에 대한 효율성과 효과성을 고려한 지식 탐사방법연구의 필요성이 제기되었다. 기존의 지식 탐사방법에 대한 연구들은 방대한 비공간 데이터들의 지식을 효율적으로 탐사하고자 하였다. 그러나 기존의 연구는 탐사된 지식의 효율성안을 고려하여 유용한 지식탐사를 보장하지 못하는 문제점을 가진다. 따라서 본 논문은 공간 데이터 타입을 포함하는 대용랑의 데이터들로부터 효과성을 보장하는 특성화 지식 탐사방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 특성화 지식 탐사기법은 공간 및 비공간 데이터들의 특성을 나타내는 요약된 지식을 제공하며, 밀도 기반의 클러스터링 기법을 적용하여 특성화 지식 탐사의 효과성을 높인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.52-54
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• 2001

전문가시스템의 개발과정에서 가장 힘들고 많은 시간과 비용을 필요로 하는 단계는 전문가가 소유하고 있는 지식을 구조화하여 시스템에 이식하는 이른바 지식공학 과정이다.[1] 이러한 사정은 체력관리전문가시스템의 경우도 예외일 수 없다. 본 연구에서는 체력관리전문가시스템이 갖는 지식의 구조적인 특성을 파악한 후, 이 특성을 이용하여, 전문가시스템이나 지식공학에 관한 지식이나 경험이 없는 체력관리자들이 지식의 구축, 테스트, 수정을 어렵지 않게 수행할 수 있도록 하는 지식관리시스템을 개발하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.223-232
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• 2001

지식, 정보사회에로의 급속한 변화에 따라 지식경영은 국방분야에서도 군사력의 향상과 경제적 군 운용을 위한 중요한 경영패러다임이 되었다. 군에서 지식경영을 도입하기 위해서는 학계에서 연구되어온 지식경영의 제반개념을 바탕으로 군 현실과 특성에 부합하는 지식경영의 프레임웍과 모델이 필요하다. 본 논문에서는 지식프로세스, 영향요소 및 기반요소로 구성되고 조직 문화와 정보기술이 중시된 국방지식경영 프레임웍을 제시한다. 또한 국방지식경영 추진을 위하여 준비단계, 도입단계, 확산단계 및 성숙단계로 구성된 지식경영 추진모델을 제안한다.

• Journal of Scientific & Technological Knowledge Infrastructure
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• s.12
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• pp.108-117
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• 2003

대용량의 생명정보 데이터의 분석과 새로운 지식 추출을 지원하기 위해 생명정보 데이터의 저장과 관리를 책임지는 데이터베이스의 역할은 생명정보학 분야에서 더욱 중요해 지고 있다. 그러나 최근 새롭게 출현한 생명정보 데이터의 저장 관리는 생명 정보 데이터의 고유한 특성과 이러한 데이터의 특성을 이해하기 위한 생물학적 지식의 요구로 인해 많은 문제점과 어려움이 발생되고 있다. 따라서 이 원고에서는 생명정보 데이터를 관리하기 위해 데이터베이스 분야의 최근 연구 현황과 연구방향을 제시한다.