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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
지식관리 인프라의 구축에는 다양한 정보시스템간의 인터페이스와 통합이 필요하다. 특히 디지털도서관과 지식관리시스템은 조직 내·외부 지식의 유기적인 상호작용을 위해 통합적인 시각에서 구현되어야 한다. 본 연구에서는 지식관리의 주요 요소별로 두 시스템을 비교·분석하여 공통기반과 차이점을 도출하고 각각의 제한요소를 상호 보완할 수 있는 지식관리 통합모형을 제시하고자하였다. 정제된 외부지식을 적시적소에 공급하는 디지털도서관과 이를 기반으로 새로운 지식의 창출을 지원하는 지식관리시스템의 유기적인 연계와 통합은 지식관리의 성과제고에 기여할 수 있을 것이다.
Abstract
An interface or integration among various information system is needed to construct knowledge management infrastructure. Particularly, digital library and knowledge management system have to be implemented in the view of integration for activating interaction of organizational knowledge. So this study conducts comparative analysis between two systems in the perspective of knowledge management key factors, and then explores the ways toward an integration model. The integration model is designed for activating user interface and consistent flow of knowledge. This model is expected to contribute to increase the performance of knowledge management.
초록
사용자는 원하는 자료를 검색하기 위해서 각 위치에 대한 정보를 저장하고 있는 검색엔진을 이용하는 경우가 대부분이다. 하지만 자료의 양이 방대해 짐에 따라 사용자에게 실제로 필요한 정보가 아닐 경우가 많이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 개인형 릴 인터페이스 에이전트 시스템인 7f 가이드를 제안하였다. 웹 가이드는 사용자의 행동과 에이전트의 방문을 키워드를 중심으로 각각의 사례로 저장하는 사례기반 학습 방법을 이용, 특징 개인 사용자가 웹 상에서 검색하고자 하는 자료를 입력받은 후부터 사용자의 방문 행동을 학습하여 보다 빠른 시간 내에 원하고자 하는 자료를 검색할 수 있도록 도와주는 에이전트 시스템이다.
Abstract
Users usually search for the required information via search engines which contain locations of the information. However. as the amount of data gets large, the result of the search is often not the information that users actually want. In this paper a web guide is proposed in order to resolve this problem. The web guide uses case-based learning method which stores and utilizes cases based on the keywords of user's action and agent's visit. The proposed agent system learns the user's visiting actions following the input of the data to be searched, and then helps rapid searches of the data wanted.
초록
사용자는 원하는 자료를 검색하기 위해서 각 위치에 대한 정보를 저장하고 있는 검색엔진을 이용하는 경우가 대부분이다. 하지만 자료의 양이 방대해짐에 따라 사용자에게 실제로 필요한 정보가 아닐 경우가 많이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 개인형 웹 인터페이스 에이전트 시스템인 웹 가이드를 제안하였다. 웹 가이드는 사용자의 행동과 에이전트의 방문을 키워드를 중심으로 각각의 사례로 저장하는 사례기반 학습 방법을 이용, 특정 개인 사용자가 웹 상에서 검색하고자 하는 자료를 입력받은 후부터 사용자의 방문 행동을 학습하여 보다 빠른 시간 내에 원하고자 하는 자료를 검색할 수 있도록 도와주는 에이전트 시스템이다.
Abstract
Users usually search for the required information via search engines which contain locations of the information. However, as the amount of data gets large, the result of the search is often not the information that users actually want. In this paper a web guide is proposed in order to resolve this problem. The web guide uses case-based learning method which stores and utilizes cases based on the keywords of user’s action and agent’s visit. The proposed agent system learns the user’s visiting actions following the input the data to be searched, and then helps rapid searches of data wanted.