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문제 정의
- 한다. 그리고 문서뿐만 아니라 이미지, 음성 및 영상 자료 등의 다양한 지식 저장 매체로 확장할 수 있는 방법을 연구하여 시스템에 적용하고자 한다.
- 형식지로 저장하기 위하여 문서, 웹 페이지, 이미지, 음성 데이터 등과 같은 여러가지 매체가 사용될 수 읏L지문上 현재 대부분의 조직에서는 작성, 보관 및 공유의 편의성, 그리고 저렴한 비용으로 인하여 지식을 저장하는 매체로서 문서를 가장 많이 사용하고 있다. 따라서 본 논문에서는 문서를 기본적인 지식 저장매체로 한정하고, 이를 체계적이고 효과적으로 저장할 수 있고, 사용자가 원하는 문서를 빠르고 정확하며 유연하게 검색할 수 있는 지식관리 시스템을 구축하고자 한다.
- 따라서 본 논문에서는 지식 맵을 사용하는 지식관리 시스템의 비유연성을 극복하기 위하여, 온톨로지 맵을 새롭게 정의하고 이를 지식 관리에 이용하고자 한다.
- 본 논문에서는 지식관리 시스템의 중요성을 인식하고, 암묵지의 가장 일반적인 저장매체인 문서를 효율적으로 관리하고 검색할 수 있는 방안을 제안하였다. 시스템의 확장성과 문서 관리 및 검색에 있어 효율성을 높이기 위해 온톨로지 맵을 새롭게 정의하고 이를 이용하는 방법을 제안하였다.
- 본 연구에서는 지식 검색에 적합한 문서들을 제공하기 위하여, 입력된 질의어와 온톨로지 맵과의 유사도, 온톨로지 맵과 문서와의 유사도를 측정한다. 최종적으로 이 두 유사도를 결합하여 질의에 가장 적합한 문서 목록을 제공한다.
가설 설정
- 최종적으로 이 두 유사도를 결합하여 질의에 가장 적합한 문서 목록을 제공한다. 사용자로부터 입력되는 질의어는 벡터의 형태로, 온톨로지 맵은 여러 개념들의 나무구조를 가정한다.
- 온톨로지 맵(。)은 Z개의 개념들로 이루어진 나무 구조를 가지며, 문서(Q)는 物개의 키워드들로 이루어진 집합으로 가정한다. 온톨로지 맵과 문서와의 유사도는 F-measure를 이용한다.
- 질의어는 k개의 용어로, 온톨로지 맵은 Z개의 개념들로 구성된 집합으로 가정한다. 앞 절에서 설명한 방법대로 질의어 내의 용어(允)은 온 톨로 지맵 내의한 개념(。, 으로 가중치(%) 값을 가지 고사상 된다.
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