• Asia pacific journal of information systems
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• 제22권2호
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• pp.39-69
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• 2012

With the advent of communication technologies including electronic collaborative tools and conferencing systems provided over the Internet, virtual collaboration is becoming increasingly common in organizations. Virtual collaboration refers to an environment in which the people working together are interdependent in their tasks, share responsibility for outcomes, are geographically dispersed, and rely on mediated rather than face-to face, communication to produce an outcome. Research suggests that new sets of individual skill, knowledge, and ability (SKAs) are required to perform effectively in today's virtualized workplace, which is labeled as individual virtual competence. It is also argued that use of online social networking sites may influence not only individuals' daily lives but also their capability to manage their work-related relationships in organizations, which in turn leads to better performance. The existing research regarding (1) the relationship between virtual competence and task performance and (2) the relationship between online networking and task performance has been conducted based on different theoretical perspectives so that little is known about how online social networking and virtual competence interplay to predict individuals' task performance. To fill this gap, this study raises the following research questions: (1) What is the individual virtual competence required for better adjustment to the virtual collaboration environment? (2) How does online networking via diverse social network service sites influence individuals' task performance in organizations? (3) How do the joint effects of individual virtual competence and online networking influence task performance? To address these research questions, we first draw on the prior literature and derive four dimensions of individual virtual competence that are related with an individual's self-concept, knowledge and ability. Computer self-efficacy is defined as the extent to which an individual beliefs in his or her ability to use computer technology broadly. Remotework self-efficacy is defined as the extent to which an individual beliefs in his or her ability to work and perform joint tasks with others in virtual settings. Virtual media skill is defined as the degree of confidence of individuals to function in their work role without face-to-face interactions. Virtual social skill is an individual's skill level in using technologies to communicate in virtual settings to their full potential. It should be noted that the concept of virtual social skill is different from the self-efficacy and captures an individual's cognition-based ability to build social relationships with others in virtual settings. Next, we discuss how online networking influences both individual virtual competence and task performance based on the social network theory and the social learning theory. We argue that online networking may enhance individuals' capability in expanding their social networks with low costs. We also argue that online networking may enable individuals to learn the necessary skills regarding how they use technological functions, communicate with others, and share information and make social relations using the technical functions provided by electronic media, consequently increasing individual virtual competence. To examine the relationships among online networking, virtual competence, and task performance, we developed research models (the mediation, interaction, and additive models, respectively) by integrating the social network theory and the social learning theory. Using data from 112 employees of a virtualized company, we tested the proposed research models. The results of analysis partly support the mediation model in that online social networking positively influences individuals' computer self-efficacy, virtual social skill, and virtual media skill, which are key predictors of individuals' task performance. Furthermore, the results of the analysis partly support the interaction model in that the level of remotework self-efficacy moderates the relationship between online social networking and task performance. The results paint a picture of people adjusting to virtual collaboration that constrains and enables their task performance. This study contributes to research and practice. First, we suggest a shift of research focus to the individual level when examining virtual phenomena and theorize that online social networking can enhance individual virtual competence in some aspects. Second, we replicate and advance the prior competence literature by linking each component of virtual competence and objective task performance. The results of this study provide useful insights into how human resource responsibilities assess employees' weakness and strength when they organize virtualized groups or projects. Furthermore, it provides managers with insights into the kinds of development or training programs that they can engage in with their employees to advance their ability to undertake virtual work.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.422-432
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• 2018

본 연구는 재취업여성의 사회적지지와 진로역량, 진로결정효능감 및 진로적응성 간의 인과적 관계를 구명하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 사회적지지 척도와 진로역량 척도, 진로결정자기효능감 척도, 진로적응성 척도가 사용되었으며, 연구는 2018년 3월 2일부터 4월 6일까지 서울 경기 지역의 직업전문학교, 미용학원, 여성 센터에서 미용교육을 1-9개월 이상 받고 있는 30-50대, 기혼, 6개월 이상 직장경험이 있는 경력단절여성 960명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 총 920부의 설문지가 최종분석에 사용되었으며, 데이터 분석은 SPSS프로그램과 AMOS프로그램으로 빈도분석, Cronbach's ${\alpha}$, 탐색적 요인분석, 상관관계분석, 확인적 요인분석, 구조모형분석을 수행하였다. 분석을 통해 나타난 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 사회적지지, 진로역량 진로결정자기효능감, 진로적응성 간의 구조모형의 적합도가 적합한 것으로 나타났다. 둘째, 구조모형의 경로계수는 사회적지지, 진로역량, 진로결정자기효능감, 진로적응성 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다. 셋째, 사회적지지, 진로역량과 진로적응성 간의 관계에서 진로결정자기효능감의 매개효과가 검증되었다. 이는 경력단절여성의 진로적 응성의 수준을 향상시키기 위해서는 사회적지지, 진로역량과 함께 진로결정자기효능감이 중요한 역할을 할 수 있다는 것을 시사하고 있다. 이에 본 연구는 재취업을 위해 미용교육을 받고 있는 경력단절여성의 성공적인 재취업을 위해 실제 직업진로상담이나 직무교육 프로그램 활용에 필요한 기초자료로 제공하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.253-266
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• 2018

본 연구는 질의 응답(QA) 시스템에서 사용하는 개체명 인식(NER)의 성능을 향상시키기 위하여 시퀀스 태깅 방법론을 적용한 새로운 방법론을 제안한다. 사용자의 질의를 입력 받아 데이터베이스에 저장된 정답을 추출하기 위해서는 사람의 언어를 컴퓨터가 알아들을 수 있도록 구조화 질의어(SQL)와 같은 데이터베이스의 언어로 전환하는 과정이 필요한데, 개체명 인식은 사용자의 질의에서 데이터베이스에 포함된 클래스나 데이터 명을 식별하는 과정이다. 기존의 데이터베이스에서 질의에 포함된 단어를 검색하여 개체명을 인식하는 방식은 동음이의어와 문장성분 구를 문맥을 고려하여 식별하지 못한다. 다수의 검색 결과가 존재하면 그들 모두를 결과로 반환하기 때문에 질의에 대한 해석이 여러 가지가 나올 수 있고, 계산을 위한 시간복잡도가 커진다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 신경망 기반의 방법론을 사용하여 질의가 가지는 문맥적 의미를 반영함으로써 이러한 문제를 해결하고자 했고 신경망 기반의 방법론의 문제점인 학습되지 않은 단어에 대해서도 문맥을 통해 식별을 하고자 하였다. Sequence Tagging 분야에서 최신 기술인 Bidirectional LSTM-CRF 모델을 도입함으로써 신경망 모델이 가진 단점을 해결하였고, 학습되지 않은 단어에 대해서는 온톨로지 기반 특성치를 활용하여 문맥을 반영한 추론을 사용하였다. 음악 도메인의 온톨로지(Ontology) 지식베이스를 대상으로 실험을 진행하고 그 성능을 평가하였다. 본 연구에서 제안한 방법론인 L-Bidirectional LSTM-CRF의 성능을 정확하게 평가하기 위하여 학습에 포함된 단어들뿐만 아니라 학습에 포함되지 않은 단어들도 포함한 질의를 평가에 사용하였다. 그 결과 L-Bidirectional LSTM-CRF 모형을 재학습 시키지 않아도 학습에 포함되지 않은 단어를 포함한 질의에 대한 개체명 인식이 가능함을 확인하였고, 전체적으로 개체명 인식의 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권2호
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• pp.135-147
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• 2017

본 연구에서는 처음으로 한반도 서울지역에서 OMI (Ozone Monitoring Instrument) 센서로 관측된 대류권 이산화질소 칼럼농도를 이용하여 OMI 센서의 관측시간인 13:45에서의 월 평균 및 일별 위성 지표 이산화질소 혼합비를 추정하였다. 본 연구에서는 세 가지 회귀모델들이 이용되었다. 첫 번째 회귀모델(M1)은 OMI 대류권 이산화질소 칼럼농도와 지점 측정값과의 선형회귀를 통한 회귀계수로 구성되어있다. 두번째 회귀모델(M2)은 OMI 대류권 이산화질소 칼럼농도와 AIRS (Atmospheric Infrared Sounder) 센서로 관측한 행성경계층 높이, 온도, 압력 자료 모두가 반영된 회귀모델이다. 세 번째 회귀모델(M3M, M3D)은 다중회귀모델로서 앞서 고려된 이산화질소 칼럼농도와 행성경계층 높이와 다양한 기상변수를 추가적으로 반영하는 회귀모델이다. 본 연구에서는 2009년에서 2011년까지를 회귀모델의 훈련기간으로 하여서 각 회귀식의 회귀계수를 도출하였으며 2012년도는 검증기간으로서 훈련기간에 도출된 회귀모델들의 성능을 평가하였다. 회귀모델들로 추정된 월 평균 지표 이산화질소 혼합비와 지점 관측소에서 지점 측정장비로 측정된 월평균 지표 이산화질소 혼합비와 가장 높은 상관성(avg. R = 0.77)을 보이는 회귀분석방법은 다중회귀분석방법(M3M)이다. 또한, 회귀모델들로 추정된 13:45에서의 일 지표 이산화질소 혼합비와 지점 관측소에서 지점장비로 측정된 지표 이산화질소 혼합비와 가장 좋은 상관성(avg. R = 0.55)을 보인 것도 다중회귀분석방법(M3D)이다. 회귀모델들로 추정된 지표 이산화질소 혼합비는 지점 측정값에 비해 과소추정 되는 경향이 나타났다. 회귀모델들로 추정된 지표 이산화질소 혼합비를 평가하기 위해 지점 측정값과의 RMSE (Root Mean Square Error), mean bias, MAE (Mean Absolute Error), percent difference와 같은 통계분석을 실시하였다. 본 연구는 위성을 통한 지표 이산화질소 혼합비 산출 가능성을 보여준다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제4권2호
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• pp.1-12
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• 2019

인공지능 기술이 발전하면서 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 분야에 적용되고 있으며, 데이터가 충분한 경우 기존 기법들에 비해 좋은 결과를 보인다. 주식시장은 경제, 정치와 같은 많은 변수에 의해 영향을 받기 때문에, 주식 가격의 움직임 예측은 어려운 과제로 알려져 있다. 다양한 기계학습 기법과 인공지능 기법을 이용하여 주가 패턴을 연구하여 주가의 등락을 예측하려는 시도가 있어왔다. 본 연구는 딥러닝 기법 중 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크(CNN)를 기반으로 주가 패턴 예측률 향상을 위한 데이터 증강 방안을 제안한다. CNN은 컨볼루셔널 계층을 통해 이미지에서 특징을 추출하여 뉴럴 네트워크를 이용하여 이미지를 분류한다. 따라서, 본 연구는 주식 데이터를 캔들스틱 차트 이미지로 만들어 CNN을 통해 패턴을 예측하고 분류하고자 한다. 딥러닝은 다량의 데이터가 필요하기에, 주식 차트 이미지에 다양한 데이터 증강(Data Augmentation) 방안을 적용하여 분류 정확도를 향상 시키는 방법을 제안한다. 데이터 증강 방안으로는 차트를 랜덤하게 변경하는 방안과 차트에 가우시안 노이즈를 적용하여 추가 데이터를 생성하였으며, 추가 생성된 데이터를 활용하여 학습하고 테스트 집합에 대한 분류 정확도를 비교하였다. 랜덤하게 차트를 변경하여 데이터를 증강시킨 경우의 분류 정확도는 79.92%였고, 가우시안 노이즈를 적용하여 생성된 데이터를 가지고 학습한 경우의 분류 정확도는 80.98%이었다. 주가의 다음날 상승/하락으로 분류하는 경우에는 60분 단위 캔들 차트가 82.60%의 정확도를 기록하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_3호
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• pp.1109-1123
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• 2020

국토 대부분이 산림으로 구성되어 있는 대한민국은 매 년 많은 산불이 발생한다. 산불은 토양의 전단강도를 약화시켜 산사태에 취약한 토양층을 만들기도 하고, 수목의 복구가능여부에 따라 다른 계획 설립이 필요하기 때문에 산불피해면적 뿐만 아니라 피해강도에 대한 파악도 중요하다. 위성 원격탐사를 통한 산불피해강도 추정 연구가 많이 수행되어 왔으나, NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 NBR(Normalized Burn Ratio) 등과 같은 단일 인자의 시계열 변화만을 이용하여 피해강도를 파악하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 Sentinel-1A SAR-C (Synthetic Aperture Radar-C)와 Sentinel-2A MSI(Multi Spectral Instrument)센서의 자료를 이용하여 기계학습방법을 통한 산불 피해강도 탐지 모델들을 제시하였다. 2017년 5월 삼척, 2019년 4월 강릉·동해, 2019년 4월 고성·속초 총 세개의 산불사례를 이용하여 RF(Random forest), LR(Logistic regression), SVM(Support Vector Machine)기계학습 모델을 구축하였다. 연구결과, random forest 모델이 82.3%의 총정확도로 가장 높은 성능을 보여주었다. 모델의 범용성 및 학습자료 민감도 확인을 위해 사례교차검증도 추가 시행하였는데, 그 결과 사례들의 시기적 차이에 의한 식생활력 및 재생도의 차이에 민감도가 높음을 확인하였다. 이는 추후 다양한 시공간적 사례를 추가할 시 개선이 될 것으로 보인다.

• 시큐리티연구
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• 제18호
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• pp.73-99
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• 2009

본 논문에 분석자료로 소개되는 요인암살 및 위해사건은 3가지인 바 미국의 레이건대통령 저격사건, 한국의 박정희대통령 저격사건, 이스라엘의 라빈수상 암살사건이다. 1981년 레이건대통령이 워싱턴의 힐튼호텔 앞에서 연설을 마치고 백악관으로 이동하기 위하여 차량에 탑승하기 직전, 범인 힝클리가 33구경 리볼버 권총으로 대통령의 가슴과 공보비서 및 경호원 등을 실탄6발로 저격한 사건이 발생하였으며, 한국에서는 제일동포 2세 문세광이 1974년 서울 장충동 소재 국립극장에서 거행된 29주년 8. 15광복절 기념식 행사장에서 박정희대통령을 시해하려다 실패하고 육영수여사를 저격하여, 우측두부에 총상을 입혀 사망케 한 사건이 발생하였고, 이스라엘 라빈수상은 1995년 이스라엘 텔아비브 시청 앞에서 중동평화정착 계획지지 군중대회를 마치고 차량에 탑승하려는 순간 범인 이갈 아미르가 쏜 총탄에 피격되어 사망하였다. 이러한 사건들은 경호분석 측면에서 큰 교훈을 남겼으며, 경호기관에서 교육훈련시 활용되고 있는 소재들이다. 한국에서도 대통령실 경호처는 물론이고, 전국 경호관련학과에서 '경호분석학', '경호실무', '경호방법론' 등의 교과목에 주요한 위해사건 모델로 다루어지고 있다. 경호임무를 수행함에 있어 경호기법은 가장 중요한 사안이다. 더불어 정치 사회 문화와의 제반관계와 밀접한 관련성을 가지고 있다. 본 연구에서는 경호분석적 측면에서 주요 모델로 다루어지고 있는 이 사건들을 소개 수준을 넘어, 경호기법적 측면에서 분석하여 재평가하고자 하는데 연구의 목적을 두었다. 특히 미국 레이건대통령 암살미수사건은 현장의 근접경호원들이 총성 이후 10초 만에 경호 대상자인 레이건 대통령을 사건 현장에서 즉시 대피시키는 신속성을 발휘한 부분에 있어서 1963년 케네디 대통령 암살 사건과 비교해 볼 때 경호원들의 행동이 상당히 전문화 되었다는 긍정적 성공사례로 평가되고 있으나 본 연구에서 제기된 행사장 외곽 취재구역 근무요원의 방심, 수시사용 행사장에 대한 안일한 자세, 무선교신 혼란과 무선보안 누설위험, 의무기록철 비치 미비, 위해 인물 프로파일링 미비, 병원 및 응급실 사전 미확보 등의 문제점을 발생시켰음을 부인할 수 없다.

• 경영과정보연구
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• 제37권3호
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• pp.83-113
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• 2018

본 연구의 목적은 변화저항에 따라 달라지는 스마트워크 투자와 직무 성과를 실증적으로 검정하는 것이다. 연구에서는 우선적으로 스마트워크 투자와 생산성 성과 사이의 의사소통 매개 효과를 살펴볼 것이다. 그 다음 스마트워크 투자를 저하시키는 조직 변화저항을 수준별로 분류하여 투자와 생산성의 차이를 확인할 것이다. 스마트워크란 조직 구성원들에게 시간과 장소의 유연성을 제공하고, 업무 생산성을 개선시키는 근무방식을 말한다. 스마트워크의 도입은 조직 내부에 새로운 조직문화, 조직제도, 신기술을 채택하는 것을 의미한다. 조직 의사소통과 협업이 변화된 형태이기 때문에 기존 조직문화와 제도, 기술의 관행에 대한 변화를 요구할 수밖에 없다. 이에 본 연구 방법은 스마트워크 투자에 따른 의사소통의 매개적 효과, 조직저항 수준별로 조절 효과를 검정할 수 있도록 구조방정식 모형을 채택하였다. 구조방정식 모형을 통해서 스마트워크 투자가 의사소통과 조직 생산성에 긍정적 영향을 제공하는지 확인하고자 한다. 또한, 조직 변화 저항을 군집 분석하여 수준별로 구분하여 스마트워크 생산성에 미치는 효과 차이를 확인하였다. 연구결과, 스마트워크 투자로서 조직IT, 조직제도, 조직문화는 의사소통에 중요한 영향자로서 나타났으며, 개인적 성과에 직접적 영향력을 제공한다고 나타났다. 또한, 조직IT와 조직제도, 문화는 의사소통을 매개로 하여 개인 생산성과 조직 생산성에 간접적 영향력도 가진다고 나타났다. 하지만 조직IT와 조직제도의 독립변수는 조직 생산성을 높여주는 직접적 영향력은 없다고 나타났다. 그럼에도 불구하고, 조직IT와 조직제도는 의사소통을 매개로 하면 조직 생산성을 높이는 영향력을 가진다고 간접효과가 나타났다. 다음으로 조직저항의 세 집단의 생산성을 확인한 결과, 집단 간에 스마트워크 생산성 성과의 차이가 있다고 나타났다. 여기서 조직 저항이 낮은 집단은 다른 집단에 비해서 높은 생산성 성과의 영향력을 가진다고 나타났다. 집단별 분석 결과의 함의로는, 스마트워크의 긍정적 성과를 위해서는 우선적으로 조직제도를 개정하고, 다음으로 조직 문화를 형성시키고, 마지막으로 기술 도입을 고도화시키는 것이 중요하다고 나타났다. 본 연구의 이론적 함의로는 스마트워크의 배경을 기반으로 사회기술시스템 이론과 조직제도, 문화이론, 조직 변화저항이론, 직무 생산성 이론을 설명하였고, 기존 사회과학 이론들을 한층 더 구체화시키는 기반을 넓혔다. 실천적 함의로는 스마트워크로 발생될 수 있는 변화저항을 수준별로 관리한다는 것이다. 스마트워크를 급진적으로 투자하기보다는 단계별로 투자하여 생산성 성과를 높여야 한다는 것을 설명하였다. 향후 연구에는 스마트워크 투자를 국내 기업과 공공기관으로 구분하고 조직문화, 제도, 기술, 성과에 대한 차이를 비교 분석할 필요가 있겠다.

• 대한간호학회지
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• 제20권1호
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• pp.88-117
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• 1990

The purposes of this study are to delineate a profile of the state of a stroke patient's adaptation at 3 months after hospitalization and to explore the relationship between the level of adaptation and the variables which influence the adaptation of hemiplegic patients. To these ends, theoretical framework was derived basically from the stress adaptation model. The basic assumption underlying the level of adaptation is influenced by the presenting focal, contextual and residual stimuli. This group of stimuli is further operationalized and represented by a perception of stress. which is the perceived effect of the disability and by the mediating variables such as sociodemographic factors as an external conditioning variables and perceived social support and hardiness personality characteristics as an internal intervening variables. The dependent varibales in this study is the level of physical, psychological and social adaptation and is hypothesized to be a function of the interaction between 3 sets of variables namely, the perceived disability effect, external conditioning variables and internal intevening varibles. A total of fourty three subjects from 3 general hospitals in Seoul were observed and interviewed with the aid of 7 structured instruments. The data were collected twice on each subject : first at the pre-discharge period arid at 3 months post-discharge from hospital for the second time. The study was carried out for the period from February to August, 1988. The instruments used for the study include 4 existing scales and 3 scales developed by the researcher for this study. They are : 1) The ADL dependency scale and the scale of the clinical physical functions for the assessment of physical adaptation. 2) the SDS(self report of depression) to measure the level of psychological adaptation. 3) The scale for the amount of social activities for the measurement of the level of social adaptation. 4) The scale for the perceived effect of disability for the measurement of the focal stimuli. 5) The health related hardiness scale and the perceived interpersonal support self evaluation list(ISEL) for the measurement of the hardiness personality character and the perceived social support. The data obtained were analyzed using percentage, oneway ANOVA, Pearson coefficients correlation and stepwise multiple regression. The findings provide valuable information about the present level of physical adaptation at 3 months after discharge. The patient revealed a decreased ADL dependency and lowered limitation of physical function as compared with pre - discharge state. Psycholcgically, the average degree of depression at follow up was within normal range of depression. Socially, the amount of social activities was very low. The one way ANOVA and the correlational analysis revealed the relationship between the 3 sets of variables and the adaptation level as follows : 1) The perceived disability effect was related to the degree of the depression and the amount of social activities but was not related to the physical adaptation. 2) Among the sociodemographic variables, sex and education were related to the difference of ADL dependency and the change of physical function. These factors indicate that women more than men and educated more than the less educated were found more independent. The education was also related to the degree of depression suggesting that the higher the educational level, the more well adapted the patients were both physically and psychologically. Age, marital status and job state were not found to be related to the patient's adaptation level. 3) Among the internal intervening variables, the health related hardiness characteristic was related to the differences of ADL dependency, physical functions and the social activities, indicating that the higher the hardiness character the higher the level of physical and social adaptation. 4) The perceived social support, another internal intervening variable, was related to the degree of depression and the social activities. This data suggest that the higher the perception of social support, the better adapted the patients were psychogically and socially. In summarizing the results of the correlational analysis, the level of physical adaptation was influenced by sex, the years of education and the hardiness character. The level of psychological adaptation was influenced by the years of education, the perceived disability effect and the perceived social support. And the level of social adaptation was influenced by the perceived disability effect, the hardiness character and the perceived social support. The stepwise multiple regression analysis shows findings as follows : 1) The most important factor to explain the difference of ADL dependency was sex, indicating females were more independent than males. 2) The most important factor to explain the difference of physical function and the degree of depression was the patient's education level. 3) The strongest explaining factor for the amount of social activities was perceived self esteem(one of the subconcepts of perceived social support). Thus the most important factors influencing the level of adaptation were found to be sex, education, the hardiness character and self esteem. From the above findings, the significance of this study can be delineated as follows : 1) Corroboration of the assumed relationship between the various variables and the adaptation level as suggested in the conceptual model. 2) Support for the feasibility of the cognitive approach for nursing intervention such as hardness character training, counselling and teaching for self-care in the chronic patients.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.43-61
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• 2019

최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.