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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
기업체의 경우 지식의 창출, 공유, 활용이 조직의 전 부서에서 발생하고 있기 때문에 자료실 정보시스템 또는 지식관리시스템이라는 제한된 공간에서 수동적으로 수집되는 정보, 지식만으로는 이용자의 요구를 제대로 만족시킬 수 없다. 따라서 본 연구에서는 BPM(Business Process Management)이 활성화 되어 있는 은행 환경에서 은행의 일반 업무 및 조사를 지원해 주는 지식, 정보, 문서 등의 암묵적 지식과 형식적 지식을 수집, 공유, 활용할 수 있는 온톨로지 기반 지식 리포지토리 모형을 구현해 보았다. 국내 일반 은행 환경에 맞는 모형을 제안하기 위해서 은행의 지식 관리의 현황, 문제점 및 개선점 등을 네 개의 일반 은행의 각 지식관리자와 자료실 사서 그리고 30명의 은행원들을 대상으로 한 면담과 설문지 조사를 통해서 파악한 후, 이러한 조사 결과를 기초로 하여 모형을 구현하였다.
Abstract
Many Korean financial firms have built knowledge management systems, however, most of the systems have fragmentary ideas or suggestions. This study proposes the model of ontology-based knowledge repository through which one could integrate knowledge for business use in the BPM environments. The knowledge includes implicit and explicit knowledge, library materials, documents, and information for experts as well. In order to get basic ideas for this model, case studies utilized interviews and surveys were conducted targeting at four Korean banks' knowledge managers, librarians and thirty staffs.
초록
이 연구에서는 문헌 및 질의의 내용을 대표하는 주제어의 중의성 해소를 위해 대표적인 지도학습 모형인 나이브 베이즈 분류기와 비지도학습 모형인 EM 알고리즘을 각각 적용하여 검색 실험을 수행한 다음, 주제어의 중의성 해소를 통해 검색 성능의 향상을 가져올 수 있는지를 평가하였다. 실험문헌 집단은 약 12만 건에 달하는 한국어 신문기사로 구성하였으며, 중의성 해소 대상 단어로는 한국어 동형이의어 9개를 선정하였다. 검색 실험에는 각 중의성 단어를 포함하는 18개의 질의를 사용하였다. 중의성 해소 실험 결과 나이브 베이즈 분류기는 최적의 조건에서 평균 92%의 정확률을 보였으며, EM 알고리즘은 최적의 조건에서 평균 67% 수준의 클러스터링 성능을 보였다. 중의성 해소 알고리즘을 통합한 의미기반 검색에서는 나이브 베이즈 분류기 통합 검색이 약 39.6%의 정확률을 보였고, EM 알고리즘 통합 검색이 약 36%의 정확률을 보였다. 중의성 해소 모형을 적용하지 않은 베이스라인 검색의 정확률 37%와 비교하면 나이브 베이즈 통합 검색은 약 7.4%의 성능 향상률을 보인 반면 EM 알고리즘 통합 검색은 약 3%의 성능 저하율을 보였다.
Abstract
This paper presents a semantic vector space retrieval model incorporating a word sense disambiguation algorithm in an attempt to improve retrieval effectiveness. Nine Korean homonyms are selected for the sense disambiguation and retrieval experiments. The total of approximately 120,000 news articles comprise the raw test collection and 18 queries including homonyms as query words are used for the retrieval experiments. A Naive Bayes classifier and EM algorithm representing supervised and unsupervised learning algorithms respectively are used for the disambiguation process. The Naive Bayes classifier achieved 92% disambiguation accuracy, while the clustering performance of the EM algorithm is 67% on the average. The retrieval effectiveness of the semantic vector space model incorporating the Naive Bayes classifier showed 39.6% precision achieving about 7.4% improvement. However, the retrieval effectiveness of the EM algorithm-based semantic retrieval is 3% lower than the baseline retrieval without disambiguation. It is worth noting that the performances of disambiguation and retrieval depend on the distribution patterns of homonyms to be disambiguated as well as the characteristics of queries.
초록
본 연구는 정보활용능력의 기준과 범위를 설정하여 평가영역 및 평가문항을 설계함과 동시에 대학생들의 현재 정보활용능력의 수준을 진단하고 분석하여 정보활용능력 개발을 위한 평가모형을 제시하는데 목적이 있다. 실증적인 연구를 위해 정보활용능력 웹 평가사이트를 설계하여 학부학생을 대상으로 정보활용능력을 측정하였다. 정보활용능력 구성영역을 통계적 요인분석을 통해 정보자원 영역, 정보요구 영역, 정보검색 영역, 정보분석 영역, 정보기술 및 표현 영역, 정보윤리 영역임을 밝혀내었고, 기초환경 요인, 자가진단 요인, 영역별 요인, 정보활용능력 총점 요인 및 문항분석을 통해 평가설계 요소와 평가절차, 영역별, 수준별 교육 및 평가지침을 제시하였으며, 이를 근거로 정보활용능력의 통합적 평가모형을 개발하였다.
Abstract
This study is aimed to evaluate the undergraduate students’ information literacy, examine the current level of their capability of using information, and make a evaluation model to develop information literacy. Information literacy consists of six fields: information resources, information needs, information search, information analysis, information technology and presentation, and information ethics. Based on the result of statistic factor analysis, the integrated evaluation model of information literacy, evaluation factor, and evaluation procedure can be suggested based on the instruction guidance.