초록

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본 논문에서는 E-mail을 적용한 지능형 E-mail 지식관리시스템을 제안하고자 한다. E-mail은 사용자에게 익숙하고, 정형화된 정보로 표현이 쉽고, 이미 많이 구축되어 있는 시스템이다. 이러한 E-mail의 정보를 활용하여 사용자에 따라 지식을 평가하고, 지식그룹 생성이 가능한 지식 관리 시스템을 설계한다. 이를 위해서 클러스터링을 이용해 지식간의 유사 정도에 따라 유사한 지식을 그룹화 시키는 지식그룹(Knowledge Group) 생성 알고리즘을 제안하고 사용자의 선호도(preference)를 반영하기 위해 사용자 프로파일(User Profile)을 설계하고, 사용자의 선호도에 적합한 지식을 검색하는고리즘을 제안한다.

본 논문에서는 E-mail을 적용한 지능형 E-mail 지식관리시스템을 제안하고자 한다. E-mail은 사용자에게 익숙하고, 정형화된 정보로 표현이 쉽고, 이미 많이 구축되어 있는 시스템이다. 이러한 E-mail의 정보를 활용하여 사용자에 따라 지식을 평가하고, 지식그룹 생성이 가능한 지식 관리 시스템을 설계한다. 이를 위해서 클러스터링을 이용해 지식간의 유사 정도에 따라 유사한 지식을 그룹화 시키는 지식그룹(Knowledge Group) 생성 알고리즘을 제안하고 사용자의 선호도(preference)를 반영하기 위해 사용자 프로파일(User Profile)을 설계하고, 사용자의 선호도에 적합한 지식을 검색하는고리즘을 제안한다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 본 논문에서는 사용자 위주의 지식 관리 시스템을 위해, 사용자의 관심도를 나타내는 사용자 프로파일 (User Pmfile)을 설계하고, 사용자 프로파일에 의한 자동 지식 검색 알고리즘과 유사한 지식을 그룹화 시키는 지식그룹을 생성하기 위한 알고리즘을 제안하고자 한다.

제안 방법

• E-mail 간의 유사 정도를 측정하기 위해서 E-mail의 제목과 내용에서 추출한 키워드를 사용하고, 키워드의 발생 빈도를 가중치로 적용한다. 발생 빈도를 가중치로 적용할 때 E-mail 마다 내용의 크기가 다르기 때문에 E-mail의 내용이 많을수록 특정 키워드가 자주 발생한다.
• E-mail을 내용에 따라 분류하기 위해서 본 논문에서는 클러스터링 기법을 사용해서 메일간의 유사도를 측정한다. 클러스터링 기법은 E-mail°1] 부여된 키워드나 또는 기계적으로 추출된 키워드를 E-mail 내용의 식별요소로 삼아 E-mail 간의 유사도가 기준치 이상일 때 클러스터가 형성된다.
• 또한, 사용자 프로파일에 의한 지식 평가 알고리즘과 유사한 지식을 그룹화 시키는 지식그룹(Knowledge Group) 의 생성 알고리즘을 제안하였다.
• 본 논문에서는 효율적인 지식 관리 시스템을 위해, 이미 사용자에게 익숙한 E-mail을 사용하였다. 사용자 위주의 지식 관리 시스템을 위해 사용자의 선호도를 나타 내기 프로파일을 설계하였고, E-mail에서 추출한 키워드를 이용해서 프로파일을 갱신한다.
• 키워드 추출 : 메일의 제목과 내용에서 특정 용어의 발생 빈도가 높으면 높을수록 그 용어는 메일의 내용을 잘 표현하는 용어일 수 있다. 형태소 분석기를 이용하여 추출한 용어의 빈도를 이용해서 키워드를 추출한다.

대상 데이터

• 여기에서, D : E-mail의 내용의 크기에 따른 가중치. 본 논문에서는 KMS를 개발하는 업체의 E-mail 서버에서 78개의 E-mail 중 임의의 E-mail 9개를 선택하였다. 그리고 [4]의 형태소 분석기를 이용하여 각 E-mail에서 추출한 키워드와 발생 빈도는<표 2>와 같다.
• 본 논문에서는 효율적인 지식 관리 시스템을 위해, 이미 사용자에게 익숙한 E-mail을 사용하였다. 사용자 위주의 지식 관리 시스템을 위해 사용자의 선호도를 나타 내기 프로파일을 설계하였고, E-mail에서 추출한 키워드를 이용해서 프로파일을 갱신한다.

후속연구

• 향후 연구로는 E-mail 정보를 XML 구조의 문서로 자동 변환하여 저장하는 시스템과 본 논문에 제안한 알고리즘을 적용한 시스템을 구현하고자 한다.

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