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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
국사편찬위원회는 역사 연구의 자료가 되는 기록인 사료의 중심 수집기관으로 사료조사수집 활동을 통한 성과물을 이용자에게 제공하기 위한 수집사료 관리시스템을 개발하고 있다. 사료는 기록물의 특성을 가지고 있어 출처주의, 계층목록과 같은 기록물관리체계를 따르지만 실제 업무흐름은 도서관업무와 유사하다. 국편이 목표로 하는 수집사료 관리시스템은 전자사료관시스템과 전자도서관시스템의 통합된 형태가 된다. 본 연구는 국사편찬위원회의 사례를 중심으로 수집사료 관리시스템의 개발과 시스템의 성공적인 운영을 위해 고려해야 할 사항들을 제안하고 있다.
Abstract
National Institue of Korean History(NIKH) is the major collecting organization of manuscripts, records for historical research and develops a Collecting Manuscripts Management System. Manuscripts description conforms to records management system, such as provenance information and hierarchical catalog records and business process observes library management system because it is not the public records. Goal system is integrated system containing both. This study proposes development of Collecting Historical Manuscripts Management System in the NIKH and the aspects to achieve successful system operation.
초록
정보센터는 지식 집약적이며 조직의 업무프로세스와 조직구성원이 생성하는 지식자원을 공유 및 교류시키기 위한 조직으로 지식관리와 관련하여 매우 중요한 의미를 갖는다. 본 연구는 조직의 역량개발을 위해 중요한 의미를 갖는 정보센터의 지식관리 수준과 관련된 요인들을 살펴봄으로서 조직의 정보공유 및 지식교류 향상을 위해 고려되어야 할 사항에 대해 논의하였다. 조직문화, 지식의 중요성, 그리고 정보기술 지원정도가 지식관리에 영향을 미치는 잠재요인으로 파악되어 43명의 데이터베이스 전문 인력의 설문내용을 기초로 가설을 검증하였다. 연구결과 정보기술에 대한 지원정도가 크면 클수록 정보센터의 지식관리 수준이 향상되는 것으로 파악되었다.
Abstract
Information center represents an important source which seems very well suited for knowledge management investigation. Information center is knowledge intensive and the use of advanced technology may transform the knowledge of business processes for delivering an unique capabilities in an organization. To exam knowledge management, organization culture, importance of knowledge, and support of information technology were identified as potential predictors of knowledge management support in information center. Three hypotheses have been tested with 43 database management specialist surveys. This study presents that the level of information sharing and knowledge exchange is significantly influenced by the extent support of information technology.
초록
해외에 진출한 국내기업의 소송 사례가 증가하면서 기업들의 전자증거개시제도의 대응에 대한 요구가 증가하고 있다. 영미법에서 유래된 제도인 전자증거개시제도는 절차 진행과정에서 여러 곳에 산재해 있는 전자적 정보들을 중 제한된 시간 내에 소송과 관련된 전자적 정보들을 찾아 증거자료로 검토하여 제출하는 제도이다. 이는 하루에도 수많은 전자기록이 생산되는 국내기업들의 기록관리가 잘 이루어지지 않고 있는 현실에서 제한된 시간 이내에 증거자료를 추리고 검토하여 제출하는 것은 쉽지 않은 일이다. 검토대상을 줄이고 검토과정을 효율적으로 진행하는 것은 소송에서 승소를 위한 가장 중요한 과제 중 하나이다. Predictive Coding은 전자증거개시 검토 과정에서 사용되는 도구로써 기계학습을 이용하여 기업들이 보유하고 있는 전자적 정보들의 검토를 도와주는 도구이다. Predictive Coding이 기존의 검색 도구보다 효율성이 높고 잠재적으로 소송과 관련된 전자적 정보를 추려내는데 강점이 있다고 판단된다. 기업의 효율적인 검색도구의 선택과 지속적인 기록관리를 통해 검토비용의 시간적, 비용적 절감을 꾀할 수 있을 것으로 예상된다. 따라서 기업은 전자증거개시 제도에 대응하기 위해서 시간과 비용적 측면을 고려한 전문적인 Predictive Coding 솔루션의 도입과 기업 기록관리를 통해 가장 효과적인 방법을 모색해야 할 것이다.
Abstract
As the domestic companies which have made inroads into foreign markets have more lawsuits, these companies’ demands for responding to E-Discovery are also increasing. E-Discovery, derived from Anglo-American law, is the system to find electronic evidences related to lawsuits among scattered electronic data within limited time, to review them as evidences, and to submit them. It is not difficult to find, select, review, and submit evidences within limited time given the reality that the domestic companies do not manage their records even though lots of electronic records are produced everyday. To reduce items to be reviewed and proceed the process efficiently is one of the most important tasks to win a lawsuit. The Predictive Coding is a computer assisted review instrument used in reviewing process of E-Discovery, which is to help companies review their own electronic data using mechanical learning. Predictive Coding is more efficient than the previous computer assister review tools and has a merit to select electronic data related to lawsuit. Through companies’ selection of efficient computer assisted review instrument and continuous records management, it is expected that time and cost for reviewing will be saved. Therefore, in for companies to respond to E-Discovery, it is required to seek the most effective method through introduction of the professional Predictive Coding solution and Business records management with consideration of time and cost.
초록
빅 데이터 시대에 접어들면서 저장 기술과 처리 기술이 급속도로 발전함에 따라, 과거에는 간과되었던 롱테일(long tail) 데이터가 많은 기업과 연구자들에게 관심의 대상이 되고 있다. 본 연구는 롱테일 법칙의 영역에 존재하는 데이터의 활용률을 높이기 위해 텍스트 마이닝 기반의 기술 용어 네트워크 생성 및 통제 기법을 제안한다. 특히 텍스트 마이닝의 편집 거리(edit distance) 기법을 이용해 학문 분야에서 사용되는 기술 용어의 상호 네트워크를 자동으로 생성하는 효과적인 방안을 제시하였다. 데이터의 활용률 향상 실험을 위한 데이터 수집을 위해 LOD(linked open data) 환경을 이용하였으며, 이 과정에서 효과적으로 LOD 시스템의 데이터를 활용하는 기법과 용어의 패턴 처리 알고리즘을 제안하였다. 마지막으로, 생성된 기술 용어 네트워크의 성능 측정을 통해 제안한 기법이 롱테일 데이터의 활용률 제고에 효과적이었음을 확인하였다.
Abstract
As data management and processing techniques have been developed rapidly in the era of big data, nowadays a lot of business companies and researchers have been interested in long tail data which were ignored in the past. This study proposes methods for generating and controlling a network of technical terms based on text mining technique to enhance data utilization in the distribution of long tail theory. Especially, an edit distance technique of text mining has given us efficient methods to automatically create an interlinking network of technical terms in the scholarly field. We have also used linked open data system to gather experimental data to improve data utilization and proposed effective methods to use data of LOD systems and algorithm to recognize patterns of terms. Finally, the performance evaluation test of the network of technical terms has shown that the proposed methods were useful to enhance the rate of data utilization.