[논문 리뷰] Dynamic Capitalization And Visualization Strategy In Collaborative Knowledge Management System For Ei Process

Bolanle Oladejo, Victor Odumuyiwa외 1명|arXiv (Cornell University)|2010. 06. 29.

Big Data and Business Intelligence인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 경제지능(EI) 프로세스에서 지식 재사용을 향상시키기 위해 공동 지식 관리 시스템에서 동적 자본화 및 시각화 전략을 제안한다. 지식 주석화와 시간적 속성을 활용하여 시스템은 실시간으로 참가자의 암묵적 지식을 캡처하고, 맥락화하며, 검증함으로써 신뢰성과 재사용 가능성을 향상시킨다. 이는 샘플 사례를 대상으로 한 프로토타입 테스트를 통해 긍정적인 검증 결과로 입증되었다.

ABSTRACT

Knowledge is attributed to human whose problem-solving behavior is subjective and complex. In today's knowledge economy, the need to manage knowledge produced by a community of actors cannot be overemphasized. This is due to the fact that actors possess some level of tacit knowledge which is generally difficult to articulate. Problem-solving requires searching and sharing of knowledge among a group of actors in a particular context. Knowledge expressed within the context of a problem resolution must be capitalized for future reuse. In this paper, an approach that permits dynamic capitalization of relevant and reliable actors' knowledge in solving decision problem following Economic Intelligence process is proposed. Knowledge annotation method and temporal attributes are used for handling the complexity in the communication among actors and in contextualizing expressed knowledge. A prototype is built to demonstrate the functionalities of a collaborative Knowledge Management system based on this approach. It is tested with sample cases and the result showed that dynamic capitalization leads to knowledge validation hence increasing reliability of captured knowledge for reuse. The system can be adapted to various domains

연구 동기 및 목표

• 공동 문제 해결 환경에서 암묵적이고 맥락 의존적인 지식을 관리하는 데 도전하는 데 대응하기 위해.
• 결정 과정 중 참가자의 기여를 동적으로 캡처하고 검증하여 지식의 신뢰성과 재사용 가능성을 향상시키기 위해.
• 시간적 및 주석 기반 메커니즘을 통해 맥락 기반 지식 표현을 지원하는 시스템을 개발하기 위해.
• EI 프로세스에서의 투명성과 추적 가능성을 향상시키기 위해 지식 흐름과 참가자 기여를 시각화하기 위해.

제안 방법

• 시스템은 소스, 맥락, 관련성과 같은 메타데이터를 포함하여 지식 기여를 태그하고 구조화하기 위해 지식 주석화를 활용한다.
• 시간적 속성이 통합되어 지식의 시간에 따른 변화를 추적하고, 맥락 인식 기반 검색 및 검증을 가능하게 한다.
• 문제 해결 세션 중 지식의 동적 자본화를 지원하기 위해 공동 지식 관리 아키텍처를 설계한다.
• 지식 흐름, 참가자 역할, 기여 시간대를 표시하여 시스템 투명성을 향상시키기 위해 시각화 모듈을 프로토타입에 구현한다.
• 지식을 기여한 참가자와 그 맥락 내 신뢰도와 연결함으로써 동적 검증을 지원한다.
• 도메인 적응형으로 설계되어 다양한 공동 지식 집약적 도메인에 적용 가능하다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다양한 참가자들로부터의 암묵적 지식를 공동 결정보조 환경에서 효과적으로 캡처하고 검증할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ2 지식의 신뢰성과 재사용 가능성을 향상시키기 위해 지식을 동적으로 자본화하는 데 어떤 메커니즘이 필요한가?
• RQ3 시간적 및 맥락적 메타데이터는 공유 지식의 추적 가능성과 관련성에 어떻게 기여하는가?
• RQ4 지식 흐름의 시각화가 공동 이해 및 결정보조 과정을 어떻게 지원하는가?
• RQ5 제안된 시스템은 정적 지식 캡처 방법에 비해 지식 검증 능력을 어느 정도 향상시키는가?

주요 결과

• 동적 자본화 메커니즘이 기여한 참가자와 그 맥락 기반 성과와 연결함으로써 지식의 신뢰성을 효과적으로 향상시켰다.
• 프로토타입은 시간 추적과 주석화를 통해 효과적인 지식 검증을 실현하여 지식 재사용의 모호성을 감소시켰다.
• 시각화 기능은 지식 흐름과 참가자 기여를 명확하게 표현하여 시스템의 투명성과 사용자 이해도를 향상시켰다.
• 샘플 사례를 대상으로 한 테스트를 통해 시스템이 공동 EI 프로세스에서 맥락 인식 기반 지식 캡처 및 재사용을 지원하는 것으로 확인되었다.
• 모듈식 설계와 민감한 주석 지원 덕분에 시스템의 도메인 간 적응성이 검증되었다.
• 시간적 속성의 통합은 시스템이 실시간으로 변화하는 지식을 관리하는 능력을 크게 향상시켰다.