본 연구는 한국 다문화 지식체계의 구조를 분석하는데 목적을 두고, 2005년부터 2010년까지 발행된 등재(후보) 학술지에 수록된 다문화분야의 논문에서 저자가 부여한 키워드를 중심으로 동시단어 네트워크를 생성하고 k-core분석을 수행한다. 먼저, 2010년까지 주요 학술지에 게재된 논문들을 중심으로 한국의 다문화 연구의 현황을 살펴보고, 다문화분야의 핵심 연구주제를 추출한다. 둘째, 다문화연구가 집중적으로 생산되기 시작한 2005년부터 2010년까지의 연구 논문을 대상으로 연도별 다문화 지식구조의 변화 추이를 분석한다. 셋째, 2005년부터 2010년까지 다문화연구가 활성화된 학문분야를 중심으로 분야별 핵심 주제와 다문화 지식구조의 특성을 비교분석한다.
Objectives : This study aims to record and conserve oral traditional knowledge of medicinal animals from the indigenous people living in the local communities of Songnisan National Park, Korea. Methods : Data was collected by participatory observations and in-depth interviews with semi-structured questionnaires. Quantitative comparative analyses were accomplished through data received from the following three methods: informant consensus factor (ICF), fidelity level (FL), and network analysis. Results : The investigation reveals that the indigenous people have used 49 species of medicinal animals distributed within 45 genera, belonging to 39 families with 336 different usages. According to the distribution of recorded families, the most representative families were Scolpendridae and Phasianidae, which were utilized 36 times each (10.71 % each). The category with the highest degree of consensus from informants was disorders related to the nervous system (0.97). 16 species were classified with a fidelity level of 100 %. The network analysis revealed that a lack of vigor was related to 23 species, including Agkistrodon blomhoffii, Gallus domesticus, and Canis familiaris, among the total 49 species investigated. Conclusions : This documentation can help preserve the traditional knowledge and local health traditions of Korea that are disappearing due to rapid industrialization, urbanization, and death of the elderly with traditional knowledge. Additionally, the animals investigated in this study can be developed into medicinal food and drug for treating specific health conditions through further research.
최근 다양한 기술분야에서 가속화되고 있는 기술융합은 서로 다른 기술간 지식의 교환을 통해 새로운 기술을 발견하고 이를 기존 기술 영역에 활용함으로써 이루어진다. 특히 지식집약적 기술인 정보통신기술의 경우 기술융합이 활발하게 이루어지고 있으나, 정보통신기술의 지식 확산 경로를 살펴보기 위한 데이터의 부족으로 현재까지 관련 연구가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 한국의 2006년부터 2013년까지 출원된 특허 데이터와 그들의 선행특허들간의 인용관계에 대한 데이터베이스를 구축하고, 이를 통해 특허 인용 네트워크, 기술 인용 네트워크, 출원인 인용 네트워크를 도출함으로써 기술의 지식 확산 경로에 대한 다양한 분석을 실시하였다. 분석결과, 첫째, 기술간 지식 인용에 있어 정보통신기술이 주요한 역할을 수행함을 확인하였으며, 기술인용이 빈번하게 이루어지는 기술관계일수록, 정보통신기술간의 인용일수록 기술 인용에 소요되는 기간이 짧아짐을 확인하였다. 둘째, 대부분 정보통신기술은 다른 정보통신기술 혹은 물리학과 전기분야 기술과의 인용 피인용 관계가 강한 반면, 기본적 전기소자(H01)의 경우, 정보통신기술 이외의 기술과 다양한 인용 피인용 관계를 가지는 것으로 나타났다. 셋째, 국내법인과 국내자연인간의 상호 기술확산이 강하게 이루어지는 것으로 나타났으며, 국내법인의 특허는 타출원인에 의해 활발히 인용되고 있는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 현재 한국의 기술지식 확산경로에 대한 고찰이 가능할 뿐만 아니라, 기술의 성과 측정에서도 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
기존의 영상 기반 질문-응답(VQA) 문제들과는 달리, 새로운 영상 기반 상식 추론(VCR) 문제들은 영상에 포함된 사물들 간의 관계 파악과 답변 근거 제시 등과 같이 추가적인 심층 상식 추론을 요구한다. 본 논문에서는 영상 기반 상식 추론 문제들을 위한 새로운 심층 신경망 모델인 KG_VCR을 제안한다. KG_VCR 모델은 입력 데이터(영상, 자연어 질문, 응답 리스트 등)에서 추출하는 사물들 간의 관계와 맥락 정보들을 이용할 뿐만 아니라, 외부 지식 베이스인 ConceptNet으로부터 구해내는 상식 임베딩을 함께 활용한다. 특히 제안 모델은 ConceptNet으로부터 검색해낸 연관 지식 그래프를 효과적으로 임베딩하기 위해 그래프 합성곱 신경망(GCN) 모듈을 채용한다. VCR 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서는 제안 모델인 KG_VCR이 기존의 VQA 최고 모델과 R2C VCR 모델보다 더 높은 성능을 보인다는 것을 입증한다.
인터넷을 통한 지식의 유통이 텍스트 형태의 지식뿐만 아니라 동영상 형태의 지식 유통으로 진화하고 있는 상황에서, UCC 지식 동영상을 공유하는 서비스가 나타나왔다. 본 논문은 동영상 UCC를 중심으로 지식 공유를 하는 'H' 사이트의 비즈니스 모델 평가 과정에서 수행된 고객 모델 분석사례를 보고한다. UCC 지식 동영상 공유 서비스는, 텍스트 형태의 지식공유 형태를 벗어나 새로운 형태인 동영상으로 지식을 공유한다는 점에서 불연속적 혁신의 형태를 띠며, 컨텐트 제공자와 컨텐트 소비자가 상호 매개되므로 직간접적 네트워크 효과가 일어나는 Value Network라는 특성을 가진다. 이렇게 불연속적 혁신이 일어나는 Value Network의 고객 모델 분석을 위해 첨단기술수용주기 이론인 캐즘 이론과 이를 심화 발전시킨 테크노그래픽스, 그리고 블루오션 전략에서 소개된 비고객 분석을 적용하여, UCC 지식 동영상 공유 사이트인 'H'사이트의 To-Be 고객 모델을 제안한다.
본 논문에서는 인과관계 지식의 표현과 추론에 가장 대표적으로 사용되는 퍼지인식도(FCM, Fuzzy Cognitive Map)와 베이지안 신뢰 네트워크(BBN, Bayesian Belief Network)를 구조적으로 분석한다. 퍼지인식도와 베이지안 신뢰 네트워크는 의사 결정을 지원하는데 중요한 인과관계 지식을 표현하고 추론하는데 사용되는 가장 대표적인 프레임워크이지만 인과관계 지식응용 영역에서 두 프레임워크의 역할에 대한 구조적 비교 연구는 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 두 프레임워크의 구조적 비교를 통해 퍼지인식도와 베이지안 신뢰 네트워크의 중요한 특징들을 추출하고, 이를 통해 인과 지식 공학에서 어떻게 퍼지 인식도와 베이지안 신뢰 네트워크가 이용되어야 하는지를 보인다. 인과관계 지식의 표현과 추론의 과정을 평가하는데 비교 평가를 위한 항목으로서 본 논문에서는 사용성, 표현력, 추론능력, 정형화와 완결성이 사용되었다.
지식 그래프 기반의 질문 응답 문제는 자연어 질문들에 대한 깊은 이해뿐만 아니라, 대규모 지식 그래프 상에서 올바른 답변을 찾기 위한 효과적인 추론 능력을 필요로 한다. 본 논문에서는 다중 홉 추론을 요구하는 복잡한 자연어 질문에 대해 연관 지식 그래프 위에서 답변 추론을 효과적으로 수행할 수 있는 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 지식 그래프 상의 각 개체 노드와 이웃 노드 간의 양방향 특징 전파를 허용할뿐만 아니라, 두 이웃 노드 쌍 간의 맥락 정보까지 활용할 수 있는, 표현력이 뛰어난 쌍 선형 그래프 신경망(BGNN)을 이용한다. 본 논문에서는 오픈 도메인의 지식 베이스인 Freebase, 자연어 질문 응답을 위한 벤치마크 데이터 집합들인 WebQuestionsSP와 MetaQA를 이용한 실험들을 통해, 제안 모델의 효과와 우수성을 확인하였다.
한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.431-434
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2001
Knowledge discovery in databases(KDD) is the process for extracting valid, novel, potentially useful and understandable knowledge form real data. There are many academic and industrial activities with new technologies and application areas. Particularly, data mining is the core step in the KDD process, consisting of many algorithms to perform clustering, pattern recognition and rule induction functions. The main goal of these algorithms is prediction and description. Prediction means the assessment of unknown variables. Description is concerned with providing understandable results in a compatible format to human users. We introduce an efficient data mining algorithm considering predictive and descriptive capability. Reasonable pattern is derived from real world data by a revised neural network model and a proposed fuzzy rule extraction technique is applied to obtain understandable knowledge. The proposed neural network model is a hierarchical self-organizing system. The rule base is compatible to decision makers perception because the generated fuzzy rule set reflects the human information process. Results from real world application are analyzed to evaluate the system\`s performance.
This cross-level study of 77 samples from Korean 1st-tier suppliers participating in knowledge-sharing networks examined the impact of partnering(joint establishment of goal and joint problem solving system) on supplier relationship outcomes(competativeness improvement and innovative idea suggestion). The findings showed that joint establishment of goal and joint problem solving system were positively related to both supplier's competativeness improvement and its innovative idea suggestion. Whereas, joint problem solving system did account for a significant variance only in innovative idea suggestion. The findings, further, demonstrated that mutual trust moderated the relationship between joint problem solving system and supplier relationship outcomes. Implications for theory and practice are suggested.
대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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pp.87-91
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2004
This research presents distributed database and knowledge-base modeling approach for intelligent product design system. The product design information in this study is described by a collection of rules and design knowledge that are utilized according to the product development procedures. In this work, a network-based architecture has been developed to enable dispersed designers to simultaneously accomplish remote design tasks. A client/server communication diagram has also been proposed to facilitate consistent primary information modeling for multi-user access and reuse of designed results. An intelligent product design system has been studied with the concepts of distributed database and network-based architecture in order to support concurrent engineering design and automatic design part assembly. The system provides the capability of composing new designs from proper design elements stored in the database and knowledge-base. The distributed intelligent product design is applied to the design of an automobile part as an example.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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