서술논리를 기반으로 하는 OWL 온톨로지는 표준화된 형식적 언어로써 실세계의 도메인 지식을 표현하는데 적합하다. 따라서 논리를 바탕으로 명시적으로 정의된 지식 속에 내재되어 있는 새로운 지식의 추론이 가능하다. 그러나 OWL이 가지는 Open World Assumption(OWA)의 특성은 근거가 불완전하거나 완전한 정보획득이 불가능한 상황에서의 추론을 제한한다. 더불어 OWL이 가지는 또 다른 특성으로 Unique Name Assumption(UNA)의 비지원은 실제적 지식표현을 지원하는 반면, 표현의 불충분으로 인해 결과 도출의 불능을 야기한다. 이러한 특징을 고려하여, 본 논문에서는 지능형 에이전트 구성을 위한 서술논리 기반 지식 표현 방법을 제안한다. 이는 논리적 정당성을 유지하고 올바른 결과를 이끌어 낼 수 있도록 하며, 항상 논리적 결론 도출이 가능한 지식모델을 구성할 수 있도록 돕는다. 이를 통해, 지식모델에 정의된 불완전한 개념에 있어서 OWL이 가지는 특징으로 인하여 발생할 수 있는 문제점에 대한 해결방안을 제시한다. 이에 있어서, 모바일 온톨로지의 예를 통하여 OWA와 UNA에 따른 추론의 제약을 보이며, 이를 해결할 수 있는 방안을 논리적으로 표현함으로써 본 제안의 정당성을 증명한다.
본 연구는 평가와 보상요인이 지식관리 시스템 도입요인(조직특성, 지식정보특성, 이용자특성)과 성과요인 간에 조절적 역할을 하고 있는지를 실증적으로 분석하였다. 분석 결과 조직 유연성, 신뢰, 지식의 적합성, 기능의 제공정도, 인지된 이익 요인은 KMS 활용도에 조절적인 역할을 하고 있는 것으로 분석되었으며, 사용 용이성, 이용자 전문성 요인은 KMS 활용도에 조절적인 역할을 하지 않는 것으로 나타났다. KMS 만족도에는 조직 유연성, 신뢰, 기능의 제공 정도, 이용자 전문성 요인은 KMS 만족도에 조절적인 역할을 하고 있는 것으로 분석되었으며, 지식의 적합성, 사용 용이성, 인지된 이익 요인은 KMS 만족도에 조절적인 역할을 하지 않는 것으로 나타났다.
소프트웨어 제품의 품질을 보증하는 일은 매우 중요하며, 국제 표준인 ISO/IEC9126은 소프트웨어 품질 특성 및 측적 메트릭 표준을 제공하고 있다. 이때 ISO/IEC 9126에서는 소프트웨어를 프로그램, 절차, 규칙 및 관련문서로 한정하고 있기 때문에 데이터의 품질에는 적용할 수 없다. 본 논문에서는 데이터 품질 평가 및 제어를 위하여 오류 데이터 형태를 분류하고, 이를 기반으로 데이터 품질 특성을 추출한다. 추출된 데이터 품질 특성을 측정하기 위해, 오류 데이터를 품질 속성으로 하는 데이터 품질 특성을 추출한다. 본 논문에서 제시하는 데이터 품질 메트릭은 지식 공학(knowledge engineering) 시스템이 최종 사용자에게 제공하는 데이터나 지식의 품질 측정 및 제어에 기준이 된다.
스마트폰의 보급으로 모바일 소셜 네트워크 게임(SNG: Social Network Game)을 즐기는 사용자들이 증가하고 있다. 그러나, SNG의 특성에 맞는 자원 활용률을 고려한 효율적인 게임서버에 대한 연구는 매우 부족한 실정이다. 본 논문은 가상화 기반으로 SNG게임서버를 설계 및 구현한다. 또한 가상화 기반 분산 게임서버의 CPU 사용률과 Memory 사용량을 분석하여 게임서버의 자원 활용률을 보인다. 이를 토대로 SNG게임서버 환경구축의 기반지식을 제공한다.
최근 조직 내 정보시스템이 제공하는 지식과 정보에 대한 공유와 교환이 더 이상 성공적이라고 판단되지 않음에 따라 그 대안으로써 가상공동체(Virtual Community)가 주목받고 있다. 그러나, 가상공동체에서 살아있는 지식과 정보의 공유를 위해서는 공동체 안의 구성원인 리더와 구성원(팔로워) 들의 상호작용을 통한 몰입이 매우 중요하다는 인식이 확산되었다. 그러나, 이러한 몰입에 영향을 주는 리더-구성원 간의 영향관계는 충분히 연구된 바 없다. 이에 본 연구는 가상공동체에서 리더의 리더십 스타일과 팔로워의 특성 그리고 이들 간의 동기와 신뢰가 가상공동체의 몰입에 미치는 인과관계에 대해 분석하고자 하였다. '지각된 리더의 배려'로 측정된 '서번트 리더십'과 '지각된 리더의 조직지향'을 통해 측정된 '변혁적 리더십'이 구성원의 팔로워십과 동기, 리더와 조직에 대한 신뢰에 어떠한 영향을 미치는지 460명의 가상공동체 구성원을 통해 실증적으로 분석하였다. 분석결과 서번트 리더십과 구성원의 팔로워십 특성이 구성원의 몰입에 있어서 중요한 역할을 수행함을 알 수 있었다.
이 연구는 21세기 지식기반사회에서 우리나라 전문도서관ㆍ정보센터가 서비스를 향상하고 조직의 경쟁력을 강화하기 위한 방안을 모색하였다. 이를 위해 우선 전문도서관ㆍ정보센터의 특성을 살펴보고 현재 전문도서관ㆍ정보센터가 처한 경쟁환경을 진단하였다. 다음으로 지식경영과 경쟁정보의 관점에서 전문도서관ㆍ정보센터의 경영전략을 모색하였다 나아가 우리 사회의 전문도서관ㆍ정보센터 현실에서 지식경영과 경쟁정보를 활용하기 위한 전략을 제시하였다.
정보시스템 구축 프로젝트는 전문가의 지식과 경험을 공유하면서 진행되는 업무특성을 가지며, 커뮤니케이션의 문제가 실패의 근본 원인일 가능성이 있다. 본 연구에서는 휴대형 정보통신 기기 혹은 PC의 상시접속에 의해 언제나 어디서나 응답이 가능한 온라인 소셜네트워킹(On-line Social Networking)을 프로젝트 현장에서 커뮤니케이션 시스템으로 활용할 경우 프로젝트 구성원의 업무성과에 어떠한 영향을 미치는지 연구하고자 한다. 연구를 위한 구성으로 업무성과는 교류기억체계에 의해 영향을 받고, 교류기억체계는 온라인 소셜네트워킹의 특성에 의해 영향을 받는 구조방정식 모형을 수립하였다. 온라인 소셜네트워킹의 특성으로는 선행연구를 통해 시스템 특성, 지식 특성, 사회적 특성으로 분류하였다. 교류기억체계는 전문가의 위치, 전문가 인식에 기초한 신뢰, 그리고 전문가의 지식과 신뢰에 의한 업무-지식 조정의 과정을 통한 매개효과를 분석하였다. 구성원의 성과는 정보시스템 구축프로젝트에서 수행시간의 단축과 용이한 업무처리를 분석하였다. 가설의 검증 결과, 온라인 소셜네트워킹의 프로젝트에서의 활용은 구성원의 업무성과를 향상시키는 것으로 나타났다. 본 연구는 프로젝트 현장을 중심으로 연구를 진행한 것에 의의가 있으며, 프로젝트 관리자보다는 구성원에게 초점을 맞춘 특징이 있다.
최근 국내에서도 지식경영과 관련한 연구와 실례가 다수 발표되고 있다. 그러나 지식경영의 이론적 배경을 완전히 이해하지 못한다면, 이를 지식창출(Knowledge creation)을 지원하는 경영도구(Managerial application)로 이해하기 보다는 정보를 관리하는 또 다른 방법으로 오인하기 쉽다. 이에 본 논문에서는 지식경영이 최근 주요 경영도구로 회자되고 있는 배경을 당대의 경영환경 및 과학철학(Philosophy of Science)을 중심으로 살펴본다. 이후 데이터(Data) 및 정보(Information)와 비교되는 지식의 특성을 고려하여 이를 창출하거나 이의 흐름(Flow)을 활성화(Facilitating)하기 위한 여러 가지 방안 중 연성정보시스템 방법론(Soft Systems Methodology)을 고찰해 본다. 연성정보시스템 방법이 건설경영(Construction Management)관련 대학교육과 실무에 어떻게 접목될 수 있는지에 관한 논의로 결론을 맺는다.
기업 전략 경영의 자원기반 접근방법(resource based approach)에서 핵심역량에 대한 중요성이 부각되면서 지식이 기업 핵심역량의 원천의 하나로 인식되고 있으며 지식 근로자는 지식 사회의 중심적 역할을 할 것으로 기대되고 있다. 그러나 지금까지 지식 경영을 도입하고 있는 기업의 반 이상이 가시적 성과를 얻지 못하고 있는 실정이며 이것은 지식경영을 단순한 정보기술로 간주하거나 명확한 목표와 전략 없이 도입하는 데에서 기인한다고 볼 수 있다. 본 연구는 지식의 원천이 데이터베이스나 인터넷보다는 사람의 머리 속에 더 풍부하게 존재한다는 측면에서 휴먼 네트워크를 생성하고자 하였다. 이를 위하여 지식의 흐름을 정의하고 지식 행렬을 산출하며 이를 토대로 조직의 구성원간의 네트워크를 생성한다. 마지막으로는 각 구성원들의 중요도와 네트워크의 구조적 특성을 분석하였다. 이 결과는 지식 경영에서의 전략을 수립하는 데 의미 있는 정보를 제공할 수 있을 것이다.
자가 지식 학습 프레임워크는 자연어 텍스트에서 지식 트리플을 생성하기 위한 방법 중 하나로, 문장의 의존 관계 트리 상에서 주어 개체와 목적어 개체 사이의 관계를 패턴으로 학습해 이 패턴을 바탕으로 새로운 지식 트리플을 생성한다. 그러나 이 방법은 의존 관계 트리를 생성하는 도구의 성능에 영향을 받을 뿐만 아니라 생성된 지식 트리플을 반복적으로 사용하는 자가 지식 학습의 특성상 오류가 누적될 가능성이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 자가 지식 학습 프레임워크에서 생성된 지식 트리플을 TransR 신뢰도 함수를 사용해 신뢰도 값을 측정하여 그 값에 따라 지식 트리플을 필터링하는 방법을 제안한다. 실험 결과에 따르면 필터링 된 지식 트리플들이 그렇지 않은 지식 트리플들에 비하여 더 높은 정확률을 보여주어, 제안한 방법이 자가 지식 학습 프레임워크의 정확률 향상에 효과적임을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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