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최근 기업의 경쟁력 강화를 위하여 기업내의 지식을 중요한 자원으로 인식하고 활용하는 지식경영의 필요성이 강력히 대두되고 있다. 이러한 지식경영의 주요 활동을 지원할 구체적인 방법론으로 정보기술의 활용 방안이 다각도로 제시되고 있으나, 실제적인 연구는 아직 초보단계에 있다고 하겠다. 본 연구에서는 지식의 생성, 저장, 그리고 추출 및 활용이라는 지식경영의 주요 과제를 효과적으로 해결하는 방안으로써 인공지능기법인 사례기반추론과 유전자 알고리즘을 이용한 통합방법론을 제시한다. 본 연구에서 제시하고 있는 방법론은 생성된 지식의 표현, 저장, 그리고 추출에 사례기반추론기법을 활용하였다는 점 이외에 다음과 같은 두 가지 특징을 가지고 있다. 첫째로는, 해결하고자 하는 문제에 가장 적절한 과거 지식이 추출되도록 함으로써 활용 효과를 높일 수 있도록 하였다는 점이다. 둘째로는, 환경의 변화를 반영할 수 있는 방안을 제시하고 있다는 점이다. 본 인공지능 통합방법론은 신용평가부서의 지식관리모형을 통해 검증해 본 결과 그 효과가 입증되었다.

의사결정자 지원은 문제 인식, 대안 생성, 최적안 선정 등 협의의 의사결정 지원시스템 (Decision Support System, DSS) 뿐 아니라 의사결정자의 일상업무지원과 의사결정 능력 향상을 위한 교육을 포함한다. 본 논문의 목적은 의사결정자를 지워하기 위한 일종의 광의의 의사결정 지원 시스템인 의사결정자 지원시스템(Decision Maker Support System, DMSS)에 대한 개념적 틀을 제시하는 것이다. DMSS는 전통적인 의사 결정 지원시스템, 업무처리 시스템, 가상교육 시스템 및 이들을 통합 관리하여 특정 의사결정자의 요구에 맞게 구성해 주는 DMSS 관리자를 핵심 요소로 하며 원격의 의사결정자 존재를 생각하여 사용자 인터페이스는 웹 기반을 고려하였다. 특히 DMSS의 하위 시스템의 지식을 통합하기 위해 일원화된 지식베이스를 설계하였다. 그리고 DMSS의 가능성을 보이기 위해 가상 시나리오를 통해 설명하였다.

우리 나라의 경우는 선진외국과는 달리 국가연구개발 및 기술개발사업의 수립에 있어서 확산 지향적 관점에 의한 접근이 시작단계에 머무르고 있어서 국책기술개발의 전략성 부족, 개발된 기술의 산업적 이전 내지는 확산의 미약, 및 산업경쟁력제고에로 연계부족 등의 현상이 노출되어 왔다. 또한 21세기 지식기반확립을 위한 고도정보화의 구축과 국가경쟁력 제고의 기반이 되고 있는 초고속정보통신기반사업에서의 효율적인 기술개발을 위해서는 국가 정책적 목표와 기술적 목표를 동시에 고려한 기술확산을 기초한 자원배분 우선 순위설정에 관한 체계적인 연구가 요구되고 기존연구는 거의 없는 실정이다. 본 고에서는 이러한 점을 중시하여 연구활성화 및 연구결과의 정책적 활용도 증대를 위한 탐색적 연구의 일환으로 확산을 기반으로 한 초고속관련 기술개발사업에 대한 자원배분 우선순위 설정에 관한 연구를 수행하였다. 구체적인 연구의 진행은 모형화 및 통계적 검증을 지양하였다. 먼저 기술개발과 우선순위에 관한 기존연구를 분석하여 자원배분 우선순위표를 작성하였으며, 이를 델파이 방법을 통하여 전문가들에게 조사하여 우선순위에 대한 가중치를 도출하였다. 끝으로 우선순위표를 이용하여 초고속관련 분야에서 이루어진 기존연구결과를 재구성, 종합/체계화하였다.

최근 기업의 생산성 향상을 위한 설계 및 생산 환경의 분산화에 따른 원격지 공동설계의 필요성이 증대되고 있다. 마찬가지로 선박설계 과정도 그 과정이 매우 복잡하고 많은 양의 데이터를 다루고 있는 작업으로서 그 환경이 분산화, 이질화됨에 따라 최근 들어 CSCW (Computer Supported Collaborative Work)의 요구가 증대되고 있다. 본 논문에서는 분산된 선박설계 환경에서의 원격지 공동설계를 지원하기 위한 에이전트기반 선박설계 시스템을 개발하였다. 특히 여기서는 에이전트간의 정보교환 및 지식공유 과정에서 발생하는 의사충돌 문제를 해결하기 위하여 사례기반 추론 기법을 이용하여 이의 해결을 시도하였다. 설계 에이전트, 이들을 중재하는 퍼실리테이터, 충돌 처리기, 그리고 사례기반 시스템의 유기적인 도움을 받아 설계자는 설계과정에서 발생하는 설계 시스템간의 의사충돌 문제에 대한 의사결정을 과거의 유사한 문제해결 사례로부터 효과적으로 처리할 수 있다.

Under the concept of global economy, the enterprises are assigning design and production environments around the world in different areas. A serious problem of information exchange emerges as companies use traditional hardware and very distinct softwares appropriate to their field of expertise. To overcome the decreased productivity due to the interruption of information, the concept of simultaneous engineering and concurrent design becomes very significant. In this article, an agent-based ship design system is developed in order to support a cooperation in distributed ship design environments. Above all, the conflicts that occur in the middle of knowledge sharing in the system must be resolved. An approach to do this is the case-based conflict resolution strategy formulated to resolve current conflict on the basis of previous resolved similar cases in agent-based collaborative design system environments. To do this conflict cases that occur in initial ship design stage are extracted. On the basis of the extracted cases, case-base is constructed. In addition conflict resolution handler located in the facilitator is developed to treat conflict problems effectively by reasoning of the case-base and thus presenting an appropriate solution. The validation of developed case-based conflict resolution strategy is evaluated by applying to collaborative design process in initial ship design stage, especially the machinery outfitting design, the preliminary design, the hullform design, and the structural design. Through the help of the cooperation of the design agents, the facilitator, the conflict resolution handler, and the case-based system, a designer can be supported effectively in his/her decision-making based on the previous cases resolved similarly.

본 논문은 국내 소프트웨어 산업에 있어서 기업의 시장 활동과 관련된 특성을 분석하고 정부의 정책 및 역할을 분석하였다. Porter의 국가 경쟁력 모형을 기본 프레임워크로 하여 국내의 소프트웨어 산업에 있어서의 수요조건의 특성과 이에 관련된 관련 정책 방향을 점검하였다. 실증적 자료가 부족한 국내의 소프트웨어 산업을 대상으로 탐색적 성격의 시장 활동 분석용 설문을 작성하여 약 200개의 소프트웨어 사업자를 대상으로 설문을 수행하여 이들 사업자들이 느끼는 시장 활동의 특성을 분석하였으며, 이를 바탕으로 정부의 역할에 대한 정책적 시사점을 도출하고자 하였다.

Business organizations suffer from transferring information technology(IT) into practice. If the problem is solely an technical issue, the strategy to solve the problem is assumed to be identical regardless of the cultural differences of the organizations. Many studies, however, indicated that the cultural differences between organizations were attributed to the differences of championing behaviors in the organizations. The study develops the cultural model of IT transfer from well developed countries to the less developed countries. It is assumed that the outcomes of IT systems are affected by the cultural sets, technology acculturation, and national technology infrastructure. This study examines the effects of cultural sets and technology acculturation on the outcome of IT systems, however. The analysis results show that technological acculturation has strong relationship with the individual IT outcomes and the cultural sets. The cultural sets, however, did not show any significant relation with the individual IT outcomes in the context of the structural model even though the correlation between the cultural sets and the IT outcomes were relatively high. Thus, kit is considered that the interaction between the technological acculturation and the cultural sets might interfere the relations.

The task of classification permeates all walks of life, from business and economics to science and public policy. In this context, nonlinear techniques from artificial intelligence have often proven to be more effective than the methods of classical statistics. The objective of knowledge discovery and data mining is to support decision making through the effective use of information. The automated approach to knowledge discovery is especially useful when dealing with large data sets or complex relationships. For many applications, automated software may find subtle patterns which escape the notice of manual analysis, or whose complexity exceeds the cognitive capabilities of humans. This paper explores the utility of a collaborative learning approach involving integrated models in the preprocessing and postprocessing stages. For instance, a genetic algorithm effects feature-weight optimization in a preprocessing module. Moreover, an inductive tree, artificial neural network (ANN), and k-nearest neighbor (kNN) techniques serve as postprocessing modules. More specifically, the postprocessors act as second0order classifiers which determine the best first-order classifier on a case-by-case basis. In addition to the second-order models, a voting scheme is investigated as a simple, but efficient, postprocessing model. The first-order models consist of statistical and machine learning models such as logistic regression (logit), multivariate discriminant analysis (MDA), ANN, and kNN. The genetic algorithm, inductive decision tree, and voting scheme act as kernel modules for collaborative learning. These ideas are explored against the background of a practical application relating to financial fraud management which exemplifies a binary classification problem.

본 논문에서는 지식관리에 대한 정의와 지식관리시스템의 요구기능에 대해서 살펴보고 몇 가지 구축 방법간의 차이점을 알아본다. 아울러 지식관리 프로세스 모델 및 지식관리 모델을 제시하며 KWave의 내부 기술 구조를 통하여 지식관리시스템 구축용 소프트웨어의 구체적인 동작원리를 알아본다.