지속적인 정보기술의 발전으로 최근 인문학, 지역학 등 다른 학문 분야와의 융합에 대한 필요성이 대두되고 있다. 정보기술과 인문 지역학의 융합 분야 중에서 전자문화지도는 점, 선, 면의 공간데이타와 시간, 공간, 주제를 통하여 다양한 문화정보를 디지털화하여 전자지도 위에 표현한다. 지식지도는 전자문화지도의 활용을 고도화시킨 개념으로, 기존의 전자문화지도 상에 전문학술정보를 표현하는 것이다. 이 지식지도는 세부적으로 전자문화지도와 연계하여 학술정보를 제공하므로 주제별, 지역별, 시대별 데이터가 유기적으로 연결된 시각적이고 통합적인 정보 공유 및 확산이 가능하다. 따라서 지식지도 구축이 활성화되면 효율적인 학문 연구 및 연구결과 확산을 위한 도구로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 먼저 지식지도에 대한 전반적인 개념, 구성에 대한 연구 내용을 기술하고, 이를 기반으로 실제 지식지도 구현을 위한 설계를 제시한다.
협력지식은 협력과정에서 협력그룹에 의해 계속 생성되고 수정되면서 변화하는 지식으로서 그룹의 과제를 해결하기 위해 구성원들에 의해 표출된 지식이다. 이러한 협력지식은 협력그룹 내에서 신뢰적인 환경이 조성될 때 효과적으로 구축되어지는 것을 위키피디어를 통하여 경험할 수 있었다. 또한 문제를 해결해가는 과정 속에서 쌓이는 협력지식은 그 공간이 넓어지고 복잡한 구조를 가지게 됨으로써 효율적 사고지원이 되지 못하는 문제를 해결하기 위해 협력지식관리시스템의 필요성이 있다. 본 연구에서 구현한 협력지식관리 시스템은 위키 기반의 시스템으로서 개념공간의 탐색을 효율적으로 지원하는 내비게이션 시스템과 협력그룹 내에서 사고의 수렴을 지원하기 위한 지식 맵이 있으며, 이들의 효과를 실험을 통하여 검증하였다.
We propose utilizing a fuzzy cognitive map(FCM) to integrate tacit knowledge and explicit knowledge both of which are crucial to the success of knowledge management. Recently, explicit knowledge is getting more available as CRM and data mining approaches become popular as the advent of using database and the Internet technology. However, for the knowledge management to be successful, tacit knowledge should be seamlessly integrated with explicit knowledge seamlessly. The problem hindering such effort is how to find a vehicle facilitating transformation of explicit knowledge into tacit knowledge, and vice versa. FCM has been important method for representing tacit knowledge as a form of explict knowledge. In this respect, we suggest the detailed process about how to integrate explicit knowledge and tacit knowledge by using FCM. We gathered extensive set of data from the credit card company, and applied our proposed method. Results showed that our approach is robust and promising for the field of integrating two different kinds of knowledge.
본 연구는 조직에서 구성원들이 문제해결에 쓰일 수 있는 지식을 스스로 평가함으로써 유용성의 측면에서 조직지가 어떻게 표현될 수 있는가에 대하여 다룬다. 즉, 조직차원에서의 개념화는 조직의 목표와 당면한 문제의 종류, 그리고 그에 따른 제시된 대안들의 중요성이 끊임없이 변하기 때문에 동적인 지식지도를 생성함으로써 가능하다. 이러한 동적인 지식지도는 문제해결의 특정 도메인 내(within a domain)의 지식 항목들 사이의 관계뿐만 아니라 여러 도메인들(across domains) 사이의 지식 항목들 사이의 관계를 표현할 수 있는 다차원적이며 목적 중심적이라 할 수 있다.
This study proposes the knowledge discovery process for the effective mining of knowledge on the web. The proposed knowledge discovery process uses the Prior knowledge base and the Prior knowledge management system to reflect tacit knowledge in addition to explicit knowledge. The prior knowledge management system constructs the prior knowledge base using a fuzzy cognitive map, and defines information to be extracted from the web. In addition, it transforms the extracted information into the form being handled in mining process. Experiments using case-based reasoning and neural network" are performed to verify the usefulness of the proposed model. The experimental results are encouraging and prove the usefulness of the proposed model.
Modeling product configurations needs large amounts of knowledge about technical and marketing restrictions on the product. Previous attempts to automate product configurations concentrate on representations and management of the knowledge for specific domains in fixed and isolated computing environments. Since the knowledge about product configurations is subject to continuous change and hard to express, these attempts often failed to efficiently manage and exchange the knowledge in collaborative product development. In this paper, XML Topic Map (XTM) is introduced to represent and exchange the knowledge about product configurations in collaborative product development. A product configuration model based on XTM along with its merger and inference facilities enables configuration engineers In collaborative product development to manage and exchange their knowledge efficiently. An implementation of the proposed product configuration model is presented to demonstrate that the proposed approach enables enterprises to exchange the knowledge about product configurations during their collaborative product development.
Due to the increasing use of very large databases, mining useful information and implicit knowledge from databases is evolving. However, most conventional data mining algorithms identify the relationship among features using binary values (TRUE/FALSE or 0/1) and find simple If-THEN rules at a single concept level. Therefore, implicit knowledge and causal relationships among features are commonly seen in real-world database and applications. In this paper, we thus introduce the mechanism of mining fuzzy association rules and constructing causal knowledge base form database. Acausal knowledge base construction algorithm based on Fuzzy Cognitive Map(FCM) and Srikant and Agrawal's association rule extraction method were proposed for extracting implicit causal knowledge from database. Fuzzy association rules are well suited for the thinking of human subjects and will help to increase the flexibility for supporting users in making decisions or designing the fuzzy systems. It integrates fuzzy set concept and causal knowledge-based data mining technologies to achieve this purpose. The proposed mechanism consists of three phases: First, adaptation of the fuzzy membership function to the database. Second, extraction of the fuzzy association rules using fuzzy input values. Third, building the causal knowledge base. A credit example is presented to illustrate a detailed process for finding the fuzzy association rules from a specified database, demonstration the effectiveness of the proposed algorithm.
본 논문에서는 LED의 지식 맵 구성을 위한 초기 준비단계로서 지식 재산권을 기반으로 경쟁력을 분석하여 관련 분야의 지식 맵 구성에 기초자료로 활용할 수 있는 방법을 제시한다. 분석 데이터 추출을 위해 분석 대상 기술을 LED를 선정하고 특허 데이터를 중심으로 최근 특허 비율, 특허 활동 지수, 시장 확보 지수, 인용도 지수를 추출하고 특허 수준 분석을 통하여 LED 응용 분야 종합 분석 결과를 제시하였다.
빠른 웹 정보의 변화에 잘 대응하기 위해서는, 사실과 지식이 실제로 유효한 시간과 장소들도 함께 표현하고 그들 간의 관계도 추론할 수 있도록 웹 기술의 확장이 필요하다. 본 논문에서는 그동안 소규모 지식 베이스를 이용한 실험실 수준의 정성 시간 추론 연구들에서 벗어나, 웹 스케일의 대규모 지식 베이스를 추론할 수 있는 병렬 정성 시간 추론기인 MRQUTER의 설계와 구현을 소개한다. Hadoop 클러스터 시스템과 MapReduce 병렬 프로그래밍 프레임워크를 이용해 개발된 MRQUTER에서는 정성 시간 추론 과정을 인코딩 및 디코딩 작업, 역 관계 및 동일 관계 추론 작업, 이행 관계 추론 작업, 관계 정제 작업 등 몇 개의 MapReduce 작업으로 나누고, 맵 함수와 리듀스 함수로 구현되는 각각의 단위 추론 작업을 효율화하기 위한 최적화 기술들을 적용하였다. 대규모 벤치마킹 시간 지식 베이스를 이용한 실험을 통해, MRQUTER의 높은 추론 성능과 확장성을 확인하였다.
Knowledge management (KM) is emerging as a robust management mechanism with which an organization can remain highly intelligent and competitive in a turbulent market. Organization knowledge is at the heart of KM success. As a vehicle of acquiring organizational knowledge in a distributed decision-making environment, we applied a fuzzy cognitive map (FMM) technique and proved its effectiveness in a distributed knowledge management environment. Our approach was applied to the financial statement analysis problem, yielding a robust result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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