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고도의 경쟁적인 비즈니스 환경하에서 조직의 경쟁력을 지속적으로 유지하기 위한 방법으로 조직 내부의 운영 지침이나 기준, 전문가의 노하우 등의 형태로 존재하는 조직의 암묵지(tacit knowledge)를 효과적으로 관리하는 것은 형식지를 관리하는 것 이상으로 중요하게 인식되고 있다.
이러한 암묵지의 효과적인 관리를 위한 기업의 요구는 지식관리시스템(KMS: Knowledge Management System) 연구의 많은 부분을 차지하고 있음에도 불구하고 암묵지를 효과적으로 저장, 관리, 검색, 공유하기 위한 연구 결과들은 다양한 분야에 적용되고 있지 못한 실정이다.
암묵지를 관리하기 위한 효과적인 방법의 하나로 조직내의 전문가 데이터베이스를 구축하고 필요한 전문 지식을 보유하고 있는 전문가를 효과적으로 검색할 수 있는 방법을 제공하는 것이 있다.
본 기술은 주제 분야 분류체계 (subject field hierarchy) 상에서 주제 분야간 유사도를 퍼지 관계와 퍼지 연산을 활용하여 표현하고 계산하는 퍼지 추상화 계층(FAH: Fuzzy Abstraction Hierarchy)을 도입하여 활용한다.
FAH를 도입함으로써 KMS 사용자는 자신이 필요로 하는 전문가를 검색할 때 퍼지 관계를 이용하여 계산된 유사도를 기반으로 검색 대상이 되는 분야는 물론 이와 유사한 분야에 대한 전문가까지도 검색할 수 있게 된다.
본 기술에서는 기존 FAH 방법론이 가지는 초기 유사도 부여를 위한 개입을 없애고 이를 자동화할 수 있는 방법을 제안함으로써 해당 방법론을 개선하였다. 즉, 주제 분야간 초기 유사도 값을 도출하기 위하여 벡터 공간 모형(vector space model)이라는 문서 범주화 기법을 활용하게 되는데 이를 통해 미리 주제 분야가 결정된 학습문서를 이용하여 필요한 유사도 값이 자동으로 계산된다.
이러한 기술을 바탕으로 전문가의 전문지식을 측정하고, 그 정보를 모아 전문가 프로파일 데이터베이스를 구성하게 되어 사용자가 원하는 전문가 검색에 대한 질의 응답을 가능하게 해준다. |
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