A knowledge map, a taxonomy of knowledge repositories, must have capabilities supporting and enhancing knowledge user's activity to search and select proper knowledge for problem-solving. Conventional knowledge maps, however, have been hierarchically categorized, and could not support such activity that must coincide with the user's cognitive process for knowledge utilization. This paper, therefore, aims to verify and develop a methodology to build a networked knowledge map that can support user's activity to search and retrieve proper knowledge based on the referential navigation between content-relevant knowledge. This paper deploys keywords as the semantic information between knowledge, because they can represent the overall contents of a given document, and because they can play the role of semantic information on the link between related documents. By aggregating links between documents, a document network can be formulated: a keyword-based networked knowledge map can be finally built. Domain expert-based validation test was also conducted on a networked knowledge map of 50 research papers, which confirmed the performance of the proposed methodology to be outstanding with respect to the precision and recall.
지식지도는 상호참조적 네비게이션 방식의 지식 탐색, 즉 내용적 연관성을 갖는 연관지식에 대한 교차적이고 순차적인 검색 및 조회를 지원할 수 있어야 한다. 본 연구는 계층형 및 네트워크형 지식지도 중 어떤 유형의 지식지도가 문제 풀이에 필요한 지식 탐색을 지원하는 데에 우월한 성능을 나타내는가를 사용자 관점에서 규명하는 테스트를 수행한다. 테스트 결과, 정답률을 이용하여 파악한 효과성과 문제 풀이 완료시간 및 참고 문서 수를 이용하여 파악한 효율성 모두 네트워크형 지식지도가 우월한 성능을 보임이 확인되었다. 본 연구에서 규명한 네트워크형 지식지도를 이용한 지식 검색 및 조회 방식의 우월성은 보다 사용자 친화적이고 합리적인 지식서비스 개발에 응용될 수 있다.
저장 및 관리하는 지식의 분류체계로서의 의미를 갖는 지식지도는, 문제해결을 위하여 지식을 조회 및 선택하는 사용자의 활동을 지원하고 보완할 수 있는 구조를 갖추어야 한다. 계층형 구조를 갖는 기존의 지식지도는, 관리하는 지식을 체계적으로 정리하는 데에는 이점이 있으나, 지식 사용자가 갖는 인지 및 활용의 논리를 반영하지 못할 뿐만 아니라 지식을 조회 및 추출하는 사용자의 활동을 지원하지 못한다. 본 연구는, 내용적 관련성을 갖는 연관지식을 연쇄적으로 조회 및 추출하는 사용자의 지식활용 패턴을 반영하는, 키워드 기반 네트워크형 지식지도를 구축하는 방법론을 제시한다. 즉, 지식 간 내용적 연관성을 파악하기 위하여 키워드를 추출하고 공통된 키워드를 갖는 지식 간 링크를 해당 키워드를 이용하여 정의한다. 키워드는 해당 지식의 내용을 대변하므로, 키워드를 기반으로 정의된 링크는 내용적으로 관련성이 있는 지식 간에 형성되며, 이를 종합하면 내용적 연관성을 지식 간의 네트워크, 즉 네트워크형 지식지도가 완성된다. 제시된 방법론의 적용 타당성을 검토하기 위해 50개의 연구논문을 이용하여 이들 간의 내용적 연관성을 표현하는 네트워크형 지식지도를 구현하였으며, 검토 결과 만족할만한 수준의 정밀도와 재현율을 보였다.
Despite significant advances in multimedia transferring technologies in various fields of robotics, it is sometimes quite difficult for the operator to fully understand the context of 3D remote environments from 2D image feedback. Particularly, in the remote control of mobile robots, the recognition of the object associated with the task is very important, because the operator has to control the robot safely in various situations not through trial and error. Therefore, it is necessary to provide the operator with 3D volumetric models of the object and object-related information as well such as locations, shape, size, material properties, and so on. Thus, in this paper, we propose a vision-based human interface system that provides an interactive, information-rich map through network-based information brokering. The system consists of an object recognition part, a 3D map building part, a networked knowledge base part, and a control part of the mobile robot.
문제해결을 위해 지식을 활용하는 사용자는 내용 면에서 관련된 또 다른 지식, 즉 연관지식에 대한 교차적이고 순차적인 탐색을 진행한다. 지식지도는 관리하는 지식의 현황을 보여주는 도식이자 지식저장소의 분류체계로서, 지식 간 연관성에 기반한 사용자의 지식 탐색을 지원하는 도구이다. 따라서 지식지도는 지식 간 연관성에 의한 네트워크 형식으로 표현되며, 이를 정의 및 추론하는 데에 최적화된 기술을 접목하여 구현되어야 한다. 이를 위해 본 연구는 관리하는 개체와 개체 간 관계를 표현 및 추론하는 데에 최적화된 기능성을 발휘하는 것으로 알려진 그래프DB를 이용하여 지식그래프 기반 지식지도를 개발하는 방법론을 제시한다. 제시된 방법론의 유효성을 확인하기 위하여, 선행 연구의 온톨로지 기반 지식지도 구축 사례 데이터를 그래프DB에 적용하여 지식그래프 기반 지식지도를 구현하고, 구현된 지식 네트워크의 유효성과 Class 자동 구성 능력을 선행 연구의 결과와 비교하는 성능 테스트를 진행한다. 성능 테스트 결과, 본 연구의 지식그래프 기반 지식지도는 선행 연구의 온톨로지 기반 지식지도와 동일한 수준의 성능을 나타냈으며, 지식 및 지식 간 관계 정의 및 추론을 더욱 효율적으로 진행할 수 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 연관지식에 대한 사용자의 인지과정을 반영한 지식 탐색 기능의 구현에 활용될 수 있으며, 추론에 의한 새로운 연관지식의 발견을 통해 자율적으로 확장되는 지능적 지식베이스의 개발에 응용될 수 있다.
지식지도는 관련된 지식의 현황을 네트워크 형식으로 보여주는 일종의 도식으로, 지식 간의 상호참조적 네비게이션 관계를 기초로 하는 지식 분류 및 저장 체계 역할을 한다. 이러한 이유로 인하여 지식 및 이들 지식이 또 다른 지식과 갖는 관계를 네트워크 형식으로 형식적이고 객관적으로 묘사하기 위한 온톨로지 기반 지식지도의 필요성이 대두되어왔다. 본 논문은 지식 간의 상호참조적 네비게이션이 가능한 온톨로지 기반 지식지도를 구현하기 위한 방법론을 제시한다. 제시된 방법론에 의해 구현되는 온톨로지 기반 지식지도는 지식 간의 상호참조적 네비게이션을 가능하게 할 뿐만 아니라 이러한 지식 간 네트워크 관계에 의해 추가적인 지식 간의 관계를 추론할 수 있다. 제시된 개념의 타당성을 검증하기 위하여 두 가지의 실제 비즈니스 프로세스를 기반으로 지식지도를 구현하였고, 구현된 지식지도에 나타나는 지식 간 네트워크 구성의 유효성을 검토하였다.
본 연구는 저자 동시인용 데이터를 이용하여 커뮤니케이션 분야의 학자들간의 네트워크를 연구하였다. 저자 동시인용 분석이란 두 저자가 제 3의 다른 저자에 의해 동시에 인용되는 경우를 말하는데, 본 연구에서는 International Communication Association의 가장 대표적인 학술지인 Journal of Communication의 편집위원회를 그 대상으로 하였다. 저자동시인용 데이터는 좌우대칭의 매트릭스에 입력되고, 그 행렬에서 얻어지는 저자들의 위치도(network map)를 통해 각 저자들의 전문분야들이 위치도 안에서 어떻게 구분되는지, 또한 네트워크 상에서 어떤 저자들이 다른 저자들에 비해 중심적인 지 보여주는 데 이용된다. 기본적인 저자동시인용분석 외에도 두 매트릭스의 연관성을 비교하는 QAP 분석을 통해 어떠한 요인들이 커뮤니케이션 분야의 지식구조에 영향을 미치는 지 조사하였는데, 저자들의 교육적 배경이나 현재 소속된 기관보다는 각자의 전문분야가 더 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 저자동시인용분석에 필요한 데이터는 Social Science Citation Index (SSCI) 데이터베이스를 통해 수집되었고, 저자들의 네트워크 지도는 UCInet이라는 프로그램을 이용하여 만들어졌다.
본 연구는 학술지를 이용한 동시인용분석을 통해 문헌정보학 분야의 지적구조를 분석하고자 하였다. Journal Citation Reports의 Journal Impact Factor를 바탕으로 선택한 문헌정보학 분야의 30개 학술지를 대상으로 조사된 동시인용 수치를 이용하여 네트워크 분석을 시행하였으며, 이 연구의 결과를 통해 어떤 학술지가 이 분야의 주요한(core) 학술지이며 그렇지 않은 학술지는 어떤 것들이 있는지 파악할 수 있다. 네트워크 분석을 통해 비교적 간단한 방법으로 얻어진 결과임에도 불구하고, 군집분석이나 다차원축적법 같은 통계적 접근법을 통한 대부분의 지적구조분석과 매우 유사한 결과를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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