한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.278-282
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2001
The discovery of tacit knowledge from domain experts is one of the most exciting challenges in today\`s knowledge management. The nature of decision knowledge in determining the quality a firm\`s short-term liquidity is full of abstraction, ambiguity, and incompleteness, and presents a typical tacit knowledge extraction problem. In dealing with knowledge discovery of this nature, we propose a scheme that integrates both knowledge elicitation and knowledge discovery in the knowledge engineering processes. The knowledge elicitation component applies the Verbal Protocol Analysis to establish industrial cases as the basic knowledge data set. The knowledge discovery component then applies fuzzy clustering to the data set to build a fuzzy knowledge based system, which consists of a set of fuzzy rules representing the decision knowledge, and membership functions of each decision factor for verifying linguistic expression in the rules. The experimental results confirm that the proposed scheme can effectively discover the expert\`s tacit knowledge, and works as a feedback mechanism for human experts to fine-tune the conversion processes of converting tacit knowledge into implicit knowledge.
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.
The purpose of this article is to develop a dynamic model of organizational capabilities and knowledge creation, and at the same time identify the organizational capability factors for effective knowledge creation, by empirically analyzing the history of new Quinolone antibacterial drug compound (LB20304a) discovery process at LG, as a case in point. Major findings of this study are as follows. First, in a science-based area such as drug development, the core of successful knowledge creation lies in creative combination of different bodies of scientific explicit knowledge. Second, the greater the difficulty of learning external knowledge, the more tacit knowledge is needed for the recipient firm to effectively exploit that knowledge. Third, in science-based sector such as pharmaceutical industry, the key for successful knowledge creation lies in the capability of recruiting and retaining star scientists. Finally, for effective knowledge creation, a firm must keep its balance among three dimensions of organizational capabilities: local, process, architectural capabilities.
최근 데이터와 데이터베이스의 폭발적 증가에 따라 무한한 데이터 속에서 정보나 지식을 찾고자하는 지식채굴과정 (knowledge discovery process)에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 기업 내외부 데이터베이스 뿐만 아니라 데이터웨어하우스 (data warehouse)를 기반으로 하는 OLAP환경에서의 데이터와 인터넷을 통한 웹 (web)에서의 정보 등 정보원의 다양화와 첨단화에 따라 다양한 환경 하에서의 지식채굴과정이 요구되고 있다. 본 연구에서는 인터넷 상의 지식을 효과적으로 채굴하기 위한 지식채굴과정을 제안한다. 제안된 지식채굴과정은 명시지 (explicit knowledge)외에 암묵지 (tacit knowledge)를 지식채굴과정에 반영하기 위해 선행지식베이스 (prior knowledge base)와 선행지식관리시스템 (prior knowledge management system)을 이용한다. 선행지식관리시스템은 퍼지인식도(fuzzy cognitive map)를 이용하여 선행지식베이스를 구축하여 이를 통해 웹에서 찾고자 하는 유용한 정보를 정의하고 추출된 정보를 지식변환시스템 (knowledge transformation system)을 통해 통합적인 추론과정에 사용할 수 있는 형태로 변환한다. 제안된 연구모형의 유용성을 검증하기 위하여 재무자료에 선행지식을 제외한 자료와 선행지식을 포함한 자료를 사례기반추론 (case-based reasoning)을 이용하여 실험한 결과, 제안된 지식채굴과정이 유용한 것으로 나타났다.
최근 데이터와 데이터베이스의 폭발적 증가에 따라 무한한 데이터 속에서 정보나 지식을 찾고자하는 지식채굴과정(Knowledge discovery process)에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 기업 내외부 데이터베이스 뿐만 아니라 데이터웨어하우스(data warehouse)를 기반으로 하는 OLAP 환경에서의 데이터와 인터넷을 통한 웹(web)에서의 정보 등 정보원의 다양화와 첨단화에 따라 다양한 환경 하에서의 지식 채굴과정이 요구되고 있다. 본 연구에서는 인터넷 상의 지식을 효과적으로 채굴하기 위한 지식채굴과정을 제안한다. 제안된 지식채굴과정은 명시지(explicit knowledge)외에 암묵지(tacit knowledge)를 지식채굴과정에 반영하기 위해 선행지식베이스(prior knowledge base)와 선행지식관리시스템(prior knowledge management system)을 이용한다. 선행지식관리시스템은 퍼지인식도(fuzzy cognitive map)를 이용하여 선행지식베이스를 구축하여 이를 통해 웹에서 찾고자 하는 유용한 정보를 정의하고 추출된 정보를 지식변환시스템(knowledge transformation system)을 통해 통합적인 추론과정에 사용할 수 있는 형태로 변환한다. 제안된 연구모형의 유용성을 검증하기 위하여 재무자료에 선행지식을 제외한 자료와 선행지식을 포함한 자료를 사례기반추론 (case-based reasoning)을 이용하여 실험한 결과, 제안된 지식채굴과정이 유용한 것으로 나타났다.
혁신클러스터 이론에서는 산학연 협력 등을 통해 암묵적 지식과 노하우 접근이 수월할수록 클러스터의 성장이 촉진된다. 산학협력이란 산학연간의 공동연구를 지원하는 혁신네트워크 정책이라고 할 수 있다. 이러한 측면에서 최근의 정부 정책의 흐름은 산학연협력 생태계가 자발적으로 조성되도록 대학 및 연구기관의 지원 전담조직을 활성화 하고 있는 추세이다. 중소기업청은 2013년도에 우수한 연구기반을 갖춘 대학 또는 연구기관 내에 중소기업의 연구 기능을 집적화하여 산학연협력 연구개발 및 사업화를 지원하기 위한 '연구마을 지원사업'을 첫 시행하였다. 이러한 권역별 특성을 반영한 사업의 생태계가 잘 조성되기 위해서는 지역의 특화산업을 반영한 산학협력기술개발이 추진되어야 할 것이다. 특화발굴 전략이 잘 반영된 연구마을의 경우, 유사 기술분야 기업들의 집적화로 자연스럽게 클러스터가 조성되어 연구의 시너지를 창출 할 수 있을 것이다. 이에 본 사업에 참여한 충청권의 연구마을 특화분야 발굴사례를 통해 지역 특화사업 연계 전략을 조사 정리하여 향후 연구마을뿐만 아니라 지역특화 전략에 기반한 산학협력을 추구하는 기관에 발굴전략을 제시하고 정부의 클러스터정책이 활성화 될 수 있도록 정책적 제언을 제시해보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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