지식지도는 대량의 정보 속에 숨겨진 특별한 형태와 패턴을 찾아서 그 의미를 파악할 수 있도록 가시적인 형태의 결과를 보여주는 것이다. 기존의 지식지도를 살펴보면, 대부분 빈도수나 평균 증가율과 같은 단순한 정보 분석에 그친다는 것을 알 수 있다. 그러나 사용자에게 보다 고차원적인 정보 분석을 통해 주어진 분석대상에 관한 유용한 지식 전달이 필요하다. 본 논문에서는 2000년부터 2009년까지의 컴퓨터 공학 분야의 학술 논문 데이터베이스를 활용하여 지식지도 구축을 시도한다. 이를 위해 학술논문 데이터베이스를 네트워크의 관점에서 분석한다. 그 결과, 네트워크 내에서 패턴을 발견할 수 있었다. 네트워크에서 이러한 분석방법은 학술 분야의 연구동향 패턴을 이해할 수 있게 한다.
본 논문은 대규모 데이터베이스에서 유용한 지식을 발견하기 위해 라프셋을 중심으로 한 통합적 방법을 제시한다. 본 방업에서는 데이터베이스에 있는 실제 데이터에서 일반화된 데이터를 추출하기 위해 속성중심의 개념계층 상승기법을 사용하고, 획득 정보량을 측정하기 위해 결정 트리에 의한 귀납법을 사용한다. 그리고 불필요한 속성 및 속성값을 제거하기 위해 라프셋 이론의 지식감축 방법을 적용한다. 통합 알고리즘은 먼저, 개념의 일반화에 의해 데이터베이스의 크기를 줄이고, 다음으로 결정속성에 영향을 적게 미치는 조건속성을 제거함으로써 속성의 수를 줄인다. 마지막으로 속성간의 종속관계를 분석함으로써 불필요한 속성값을 제거하여 간략화된 결정규칙을 유도한다.
기업 네트워크에서 안전하고 효과적이며 안정된 망 운영관리 환경 제공은 당면한 중요과제이며 기업 경쟁력의 핵심인 정보기술을 통한 생산성과도 연계성을 갖고 있다. 이러한 필요에 맞추어 많은 네트워크 관리 시스템들이 개발되어 상용화 되었으나 이들 관리시스템들은 트래픽 모니터링에 의한 통계값 제공과 같은 단순 평면적인 관리 기능만을 제공할 뿐 네트워크의 특성과 환경에 따른 분석, 진단 기능은 제공하지 못하고 있다. 또한 현재의 네트워크 환경은 다양한 통신장비와 서비스들의 개발에 따른 망 구성 요소의 이질성과 복잡성이 증가하고 있으며 이는 전문적인 네트워크 운영관리와 분석기술을 요구하고 있다. 이는 관리자에게 네트워크가 점점 다양화, 복잡화 되는 환경에서 부담으로 작용할 뿐 아니라 결과를 도출하는데 많은 시간과 비용이 소요된다. 따라서 기존 네트워크 관리 시스템의 한계를 극복하고 네트워크 환경 변화를 수용, 관리자의 운영경험지식을 데이터베이스화하여 지능적인 네트워크의 분석과 진단이 가능한 시스템의 개발이 필요하다. 본 논문은 이러한 시스템 구축의 전제조건으로 네트워크 운영경험 데이터베이스를 구축하여 이를 통한 네트워크 환경 변화를 수용할 수 있는 임계값 최적화와 향후 한국전력 사내 데이터통신망의 지능화된 분석과 진단을 위해 활용하게 될 지식 발견 시스템을 설계 및 구현하였다.
지식과 정보의 양이 폭발적으로 증가하는 최근 사회의 변화에 의해 지식의 선택과 활용 능력을 신장해야 한다는 요구가 더 높아지고 있다. 이를 반영하기 위한 하나의 방안으로 문제기반학습은 구체적 맥락에서 문제를 해결하여 지식의 이해와 활용을 가능하게 하는 접근 방안임을 강조했다. 하지만, 주어진 문제를 해결하는 경험만으로는 본래의 목표를 달성하기 어렵다는 비판이 많은 것이 사실이다. 따라서 학생들이 주어진 상황으로부터 문제 해결을 위한 구체적 목표와 방법을 결정하는 경험을 쌓게 하여 문제를 발견하는 능력을 강조해야 한다. 본 연구는 대학생들이 과학기술 분야를 어떻게 활용하여 문제를 발견하는지 이해하고자 하였다. 이러한 선상에서 융합형 교수학습프로그램에 참여한 대학생들 중, 과학기술 분야를 활용한 네 명의 참여자들의 사례에서 문제발견 과정과 과학기술 분야의 활용 방식, 활용 이유를 조사하였다. 연구결과는 문제 제안서, 중간발표인 포스터, 최종 보고서와 함께 인터뷰 자료를 분석하여 도출하였다. 연구결과, 연구 참여자들은 초기의 비구조화된 문제로부터 구조화하여 결론을 구체적으로 도출할 수 있는 형태로 변화시켰다. 과학기술 분야는 문제의 구조화를 위한 구체적 사례로 활용되거나, 타 학문 분야와 연계하기 위한 분석 도구 혹은 배경 이론으로 활용되는 것을 확인하였다. 과학기술 분야가 도입된 이유는 사전 경험에 근거한 개인적 흥미와 불만족 해소를 위한 기존 학문 분야의 대안으로 설명할 수 있었다. 연구 결과를 토대로 문제기반학습에서 문제발견을 촉진할 수 있는 방안으로 직관적 사고와 논리적 사고의 통합적 관점, 메타인지적 조절을 제안하였다.
정보 검색에 대한 연구는 방대한 데이터에서 원하는 검색 정보를 제공할 뿐 만 아니라 개인의 취향에 따른 맞춤 검색 및 추론된 지식을 제공하는 데 초점을 두고 있다. 본 논문의 목적은 데이터를 개념화하여 분류 및 정의할 수 있는 온톨로지 구조를 기반으로 숨어있는 지식을 발견하여 개인 맞춤 검색을 제공하는 추론 알고리즘에 대해 연구하는 것이다. 현재의 검색에서는 방대한 데이터에서 너무 많은 검색 결과를 제공 하거나 검색 결과를 제공하지 못하는 경우도 발생하고 여다. 이러한 정보 검색의 단점을 보완하기 위해 OWL 온톨로지 제약조건과 연관 마이닝 방법으로 추론된 연관 지식을 SWRL 추론 언어로 표현하여 Jess 엔진을 통한 새로운 지식을 발견하여 효율적인 검색을 지원하는 알고리즘을 제안한다. 식당, 주유소, 제과점 등의 도메인에 따른 개인별 선호 온톨로지를 구축하고, 주유소 개인 선호 데이터를 예제로 하여 연관 및 온톨리지 기반에서 정보를 검색할 때, 연관 및 추론 정보를 제공함을 보여준다.
본 논문은 벤처기업가의 창업위치결정에 대한 분석을 통해 기업집적의 전략적도구로 인정되는 클러스터의 성장 동력을 체계적으로 분석했다. 한 기업가의 창업위치 결정은 '전략적 사안'으로서, 다음의 세 가지 동력의 상호작용에 의해 작동함을 도출하였다. 그 세가지 동력은 창업위치에 본질적으로 담겨진 효용과 비용의 편차, 신규 진입기업의 연구개발 역량, 클러스터에 이미 진입해 있는 기존기업의 연구개발 역량 등이다. 본 논문은 신생기업의 입장이 클러스터에 진입하는 것에 존재하는 긍정적인 면과 부정적인 면을 제안하면서 연구가설을 도출하였다. 그 긍정적인 면은 기존기업의 지식 스필오버에 의한 지식학습 효과이며, 부정적인 면은 지식뺏김 효과이다. 이 양 측면에 대한 전략적 결정에 의해 창업위치가 결정되고, 거시적으로는 클러스터의 성장 여부가 결정됨을 가설로 설정했다. 한국 바이오 벤처기업 710개를 실증대상으로 선정해서, 앞서 설정한 논리에서 도출된 연구가설들을 검증하였다. 실증분석에서 발견은, 조직유산과 클러스터의 경쟁상황에 의해 비용과 효과가 달라진다는 점, 그리고 클러스터에서 작동하는 협력규범의 존재 등에 의해 신생기업이 클러스터에서 창업하게 됨을 발견하였다. 결론적으로 신생기업에게 전달되는 지식 스필오버 효과가 클 때 기업집적 효과가 증가하며, 클러스터가 성장하게 됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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