정책연구기관에서 생산되는 지식정보자원의 특성을 연구하기 위해 연구과정의 지식정보자원, 연구결과의 지식정보자원, 연구결과 가공의 지식정보자원으로 구분하고, 13개 정책연구기관 홈페이지에서 지식정보자원의 명칭과 메타데이터 항목과 8개 유형별 특화 지식정보자원의 제공 현황을 조사하였다. 연구결과, 정책연구기관 홈페이지가 관련분야 지식자원관리시스템의 역할을 수행하는 것을 확인하였다. 연구 제언으로, 동일한 연구주제에 따른 연구결과물의 종합적 검색시스템 구성, 정책정보의 지식맵 개발, 정책당국자용 연구결과물의 압축 가공, 주제 전문가 데이터베이스 구축, 영상보고서의 제작, 메타데이터 표준의 개발, 주제 분야별 통계 데이터베이스와 지표 등의 개발을 제안하였다.
이 연구에서는 기존 연구에서 지식공유의 영향 요인을 살펴보고, 업무특성에 따라 영향요인이 지식공유에 미치는 영향을 검증해 보고자 한다. 구체적으로 개인적 요인, 관계적 요인, 구조적 요인이 지식공유의도에 미치는 영향을 분석하고자 하며, 공유지식의 형태를 업무적 지식과 비업무적 지식으로 나누고 이들이 지식공유에 미치는 영향에 대하여 실증적으로 연구하고자 한다. 이를 위하여 지식경영을 도입해서 활용하고 있는 국내기업의 조직구성원을 대상으로 설문조사를 실시하고자 한다.
세계경제는 지식이 기업의 경쟁력을 좌우하는 글로벌 지식경제시대로 진입했다 할 수 있다. 즉 지식이 국가 경쟁력을 좌우하고, 지식을 활용한 다양한 경영활동이 기업의 성패를 결정짓는 지식경영시대가 도래 한 것이다. 이에 본 연구는 우리나라의 IT기업에 종사하는 종사자들을 대상으로 하여 프로젝트 참여자, 조직의 특성, 관계자의 특성이 지식의 공유 및 활용에 어떠한 영향을 주며 이는 기업의 성과에 긍정적인 영향을 주는 요인이 무엇인가를 살펴보았다. 그 결과 본 연구에서 제시한 모든 요인들이 지식공유 및 활용에 긍정적인 영향을 주며 이는 작게는 특정 프로젝트의 성과에 긍정적인 영향을 주며 크게는 기업의 성과에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다.
현재 국내에는 약 10만여종의 생물자원 종을 보유하고 있고, 이중에서 3만여종이 파악이 된 실정이다. 그러나 지리적인 특성상 국내에서 알려지는 종들 대부분 일본이나 중국에서도 존재하는 것이 대부분이기 때문에 고유한 생물자원 정보는 미약한 실정이다. 이러한 현실 속에서 데이터베이스 구축 뿐만 아니라 정보의 가공을 통한 지식화 및 범세계적인 정보 공유를 이끌어내야 한다. 왜냐하면, 정보는 데이터들의 속에서 얻어지는 것이며, 지식은 정보들 속에서 얻어지는 것이기 때문에 독립된 생물자원 정보를 구축하여야 하고, 또한 경쟁력 우위를 확보하기 위해서는 표준화를 기반으로 정보화를 추진하고 구축된 정보들을 분석하여 지식화하는 과정이 필요하다.
최근 GIS 시스템, 위성사진, 원격 탐사 시스템과 같은 다양한 응용 시스템으로부터 수집된 방대한 양의 공간 데이터에서 지식을 발견하는 공간 데이터 마이닝에 대한 관심이 더욱 높아지고 있다. 기존의 공간 데이터마이닝에 대한 연구들은 방대한 비공간 데이터들의 지식을 효율적으로 탐사하고자 하였다. 그러나 기존의 시스템은 발견된 지식의 효과성을 보장하지 못하는 문제점을 가진다. 따라서 본 논문은 공간 데이터 타입을 포함하는 대용량의 데이터들로부터 효과성을 보장하는 특성화 지식 탐사시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 공간 특성화 지식 탐사시스템은 밀도 기반의 클러스터링 기법을 적용하여 탐사된 특성화 지식의 효과성을 높였다.
지식검색은 방대한 지식정보 데이터를 바탕으로 사용자의 질문에 대한 답변을 검색하는 시스템이다. 이러한 사용자 참여로 구축된 지식정보는 잘못된 답변으로 인한 신뢰성 부족과 중복 답변 등의 문제점이 있어, 원하는 답변을 찾기 위해서는 지식검색에서 다수의 답변을 읽고 그 답변의 진위여부를 판단해야만 한다. 만일 정답에 포함되는 단어나 어구가 답변들에서 나타내는 통계적 특성을 활용하여 사용자가 원하는 답변을 제시할 수 있다면, 지식검색의 효용성과 신뢰성이 크게 향상될 수 있다. 본 논문에서는 지식정보 데이터 분석을 통해 사용자의 질문의 유형을 단어, 목록, 도표, 글의 4가지 유형으로 분류하고, 각 분류에 대한 사용자 질의어의 답변을 요약하는 방식을 제안한다. 단어, 목록, 글 유형은 TF와 IDF, 어휘 간의 거리 정보를 통해서 중요 단어를 추출하여 각 유형에 적합한 형식의 답변을 사용자에게 제시한다. 도표형은 답변들에서 사용자의 의견 정보를 추출하여 의견 통계를 도표로서 제시한다.
지식경? 전략과 기업 성과에 대한 기존 연구는 연구방법 및 대상이 제한적이었다. 본 연구는 전략과 성과에 대한 영향분석을 위해 국내 기업을 대상으로 설문을 실시하였다. 지식경영 전략은 (ⅰ) 내부 및 외부 지식원천을 이용하고 사람 및 지식 재사용을 모두 강조하는 적극적 전략, (ⅱ) 내부지식을 위주로 한 사람중심 전략(ⅲ) 외부지식 위주의 재사용중심 전략(ⅳ) 지식원천 활용이 저조하고 확실한 지식경영 중심이 미비한 소극적 전략의 4 유형으로 대별된다. 기업성과는 재무적 요소와 비재무적 요소가 고려되었다. 또한 조직구조, 문화, 기술적 특성의 차이도 파악되었는데, 적극적 전략의 기업이 조직구조, 문화, 그리고 정보기술 측면에서 지식경영에 적합하다는 점이 파악되었다. 내부지식 위주의 사람 중심형 기업은 조직 공동의 문화형성에 많은 노력을 기울이는 반면, 외부지식 중심의 재사용 중심형 기업은 정보기술 인프라 구축에서 우수함이 분석되었다. 본 연구결과는 기업의 지식경영 전략 수립에 실제적 지침을 제공할 것으로 기대된다.
본 연구는 지식검색서비스의 특성과 성능 분석을 근거로 이용자의 정보요구와 이용행태 등 지식검색 서비스 이용과 관련된 제반사항을 조사 · 분석함으로써 이용자들의 요구를 보다 충족시킬 수 있는 지식검색서비스 방안을 제시하기 위한 목적으로 수행되었다. 이론적 연구와 실증적 이용연구에서 분석된 결과를 기초로 한 개선방안은 지식의 효과성과 검색서비스의 효율성을 강화시키는 요소를 중심으로 제시되었다. 지식 자체의 효과를 높이기 위해서는 답변의 전문성, 정확성, 주제의 특성 및 다양성을 향상시켜야 하고, 검색서비스의 효율성을 높이기 위해서는 쌍방향성, 즉시성, 편리성의 측면을 강화시켜야 한다. 이에 대한 구체적 방안으로 답변자나 답변내용의 제한, 지식 자체의 가치결정, 커뮤니케이션 수단의 확대, 질문처리과정 확인 기능, 질문자나 답변자의 로그온 상태 표시, 지능형 검색방식의 확충 등을 제안한다.
이 연구는 정보와 지식을 효과적으로 시각화하기 위해 만들어진 개념적 맵(Conceptual map)들의 종류와 그 특성과 차이점을 분석하고 활용 방안으로서 디지털 스토리텔링으로의 적용 가능성과 방법에 대한 연구이다. 사회현상에 존재하는 다양한 정보에서 사용자가 원하는 정보를 검색하고 조직하기 위해 다이어그램, 그래프, 맵 등 정보시각화를 통한 여러 방법들이 사용되고 있다. 특히 이 중에서 맵을 이용한 시각화에 주목하는 이유는 수많은 정보와 지식을 기반으로 만들어진 개념적 지도가 정보와 지식을 표현해 줄 뿐만 아니라, 이들 사이의 관계를 조직해주는 데에도 효율적으로 사용되고 있기 때문이다. 이러한 정보시각화는 대량의 정보 속에서 사용자들이 찾고자 하는 정보를 빠르고 용이하게 찾을 수 있도록 도와준다. 또한, 일련의 스토리 라인을 갖고 있는 책의 시각화의 경우 등장인물과 그들 주변에서 일어나는 사건들의 관계를 형상화할 수 있다. 이러한 과정을 통해 만들어진 개념적 맵에서는 개개인이 알고 있는 이야기와 그에 관한 정보를 다른 사람들과 의사소통하며 그 정보와 지식들이 확장될 수도 있어, 이는 지식시각화의 좋은 활용사례가 될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 대표적인 개념적 맵의 세 가지 종류인 개념맵(Concept map), 지식맵(Knowledge map), 토픽맵(Topic map)의 정의와 특성들을 살펴보고, 각각의 구성요소의 차이점을 비교하여 시각화 방법론을 제안하였다. 또한, 각 맵의 특성과 차이점을 이용해 루이스 캐롤(Lewis Carroll)의 <이상한 나라의 엘리스>의 이야기 요소들을 각각의 개념적 맵들로 구성해봄으로써, 그 효과를 확인해보았다. 스토리텔링을 개념적 맵을 이용하여 표현할 경우, 사용자들은 스토리텔링을 효과적으로 접근할 수 있으며, 이러한 분석은 개념적 맵을 제작할 때 가이드라인으로 활용될 수 있을 것이다.
위치 기반 서비스(LBS)는 유비쿼터스(Ubiquitous) 시대에 필요한 핵심 엔진으로 그 중요성이 논의되어 왔다. LBS 시스템은 GPS 뿐만 아니라 휴대폰을 통한 고속 인터넷 접속을 사용하여 사용자의 위치 추적과 같은 기술이 현재 서비스된다. 그러나 소프트웨어 측면에서 대부분의 위치 기반 서비스는 서비스 제공자 위주의 일부 특정 상황을 가정한 서비스 모델 또는 사전에 정의된 일정 지역과 한정된 상황에서의 상황 인식(Context Aware) 서비스 제공이 대부분이다. 그러나 이러한 방법론들은 현실 적용이 어려운 문제점이 제기되고 있다. 본 연구에서는, 사용자들의 상환인식을 통하여 사용자의 특성 지식과 공간지리 선호도 지식 정보 추론을 통한 Geo-Ontology통합시스템을 제시한다. 본 연구에서는 Geo-Ontology통합시스템 중에서 사용자의 상황인지기반 LBS시스템을 제시한다. 사용자들의 개인적인 특성 지식과 공간지리 선호도 지식을 구축할 수 있으며, 이러한 특성으로 구축된 지식 기반 하에 입력된 사용자 정보와 추론을 통하여 사용자의 현재 상황에 대한 가장 적절한 추천 결과가 도출되는 프로토타입 시스템을 제공 할 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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