초록

본 연구는 조직에서 구성원들이 문제해결에 쓰일 수 있는 지식을 스스로 평가함으로써 유용성의 측면에서 조직지가 어떻게 표현될 수 있는가에 대하여 다룬다. 즉, 조직차원에서의 개념화는 조직의 목표와 당면한 문제의 종류, 그리고 그에 따른 제시된 대안들의 중요성이 끊임없이 변하기 때문에 동적인 지식지도를 생성함으로써 가능하다. 이러한 동적인 지식지도는 문제해결의 특정 도메인 내(within a domain)의 지식 항목들 사이의 관계뿐만 아니라 여러 도메인들(across domains) 사이의 지식 항목들 사이의 관계를 표현할 수 있는 다차원적이며 목적 중심적이라 할 수 있다.

Abstract

This paper is mainly concerned with the matter of how organizational knowledge is represented in terms of usability by letting the members of the organization evaluate knowledge items in the problem solving situations. Organizational knowledge can be represented in the form of a visualized dynamic knowledge map since the organizational members experience constant changes in goals, kinds of problems, and the importance of alternatives to solve the given problems. The dynamic map suggested in this study is goal oriented in the sense that it represents the relationship between knowledge items across domains as well as within a domain.

초록

Abstract

This study explores knowledge structures of science and technology disciplines using a cocitation analysis of journal subject categories with the publication data of a science & technology oriented university in Korea. References cited in the articles published by the faculty of the university were analyzed to produce MDS maps and network centralities. For the whole university research domain, six clusters were created including clusters of Biology related subjects, Medicine related subjects, Chemistry plus Engineering subjects, and multidisciplinary sciences plus other subjects of multidisciplinary nature. It was found that subjects of multidisciplinary nature and Biology related subjects function as central nodes in knowledge communication network in science and technology. Same analysis procedure was applied to two natural science disciplines and another two engineering disciplines to present knowledge structures of the departmental research domains.

초록

본 연구의 목적은 1) 소설 속 지명 데이터베이스(DB)를 구축하고, 2) 확장 가능한 지명 DB를 위해 자동으로 지명을 추출하여 데이터베이스를 갱신하며, 3) 데이터베이스 내의 소설지명과 용례를 검색하고 시각화하는 파일럿시스템을 구현하는 데 있다. 특히, 학습자료(training)에 해당하는 말뭉치(corpus)를 확보하기 어려운, 소설지명과 같이 현재 잘 쓰이지 않는 개체명을 자동으로 추출하는 것은 매우 어려운 문제이다. 효과적인 지명 정보 추출용 학습자료 말뭉치 확보 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 이미 수작업으로 구축된 웹 지식(어휘사전)을 활용하여 학습에 필요한 충분한 양의 학습말뭉치를 확보하는 방안을 적용하였다. 이렇게 확보된 학습용 코퍼스와 학습된 자동추출 모듈을 가지고, 새로운 지명 용례를 찾아 추가하는 지명 데이터베이스 확장 도구를 만들었으며, 소설지명을 지도 위에 시각화하는 시스템을 설계하였다. 또한, 시범시스템을 구현함으로써 실험적으로 그 타당성을 입증하였다. 끝으로, 현재 시스템의 보완점을 제시하였다.

Abstract

This study aimed to design a semi-automatic web-based pilot system 1) to build a Korean novel geo-name, 2) to update the database using automatic geo-name extraction for a scalable database, and 3) to retrieve/visualize the usage of an old geo-name on the map. In particular, the problem of extracting novel geo-names, which are currently obsolete, is difficult to solve because obtaining a corpus used for training dataset is burden. To build a corpus for training data, an admin tool, HTML crawler and parser in Python, crawled geo-names and usages from a vocabulary dictionary for Korean New Novel enough to train a named entity tagger for extracting even novel geo-names not shown up in a training corpus. By means of a training corpus and an automatic extraction tool, the geo-name database was made scalable. In addition, the system can visualize the geo-name on the map. The work of study also designed, implemented the prototype and empirically verified the validity of the pilot system. Lastly, items to be improved have also been addressed.