Knowledge management systems (KMS) have been researched and developed to manage valuable information assets in organizations. Knowledge can be categorized into two types, explicit and implicit. While managing explicit knowledge is comparatively easy using information technology such as databases, implicit knowledge, which are usually embedded in the operating procedures as routines or standards in the organizations is hard to be systemized. In the highly competitive business environments, organizations are required to manage their tacit knowledge to maintain their core competencies and even to survive. Not appropriately managing tacit knowledge results in (1) the loss of valuable organizational knowledge with the departure of its holders and (2) inefficient allocation of organizational resources.
Even though its strategic importance is sufficiently acknowledged by knowledge management researchers and practitioners, tacit knowledge is very much difficult to be managed easily due to its semi- or unstructured characteristics. Even though much research effort has been contributed to develop ways to codify and store implicit knowledge the same way manipulating its counterpart, explicit knowledge, researches in this direction have failed to be widely accepted in industry due to its limited applicability. Recent researches in knowledge management systems have shown that it is more applicable in many ways to provide expert search mechanisms in KMS to pinpoint experts in the organizations with searched expertise so that users can contact them for help.
In this research, we develop a framework to automate expert profiling using text categorization to minimize maintenance cost of manual expert profiling process while eliminating possible incorrectness or obsolescence resulted from subjective manual processing. To do so, we develop the structure of expertise consisting of activeness, relevance, and usefulness factors to enable deriving the overall expertise level of experts by analyzing knowledge artifacts registered to the knowledge base.
In addition, to make expert searches more satisfactory, Fuzzy Abstraction Hierarchy (FAH) framework has been adopted, through which finding experts with similar or related expertise is possible according to the expert field hierarchy defined in the system. Through interacting with system users, the automatic knowledge classifier along with expert profiles proposed in this research can provide more satisfactory search results for needed experts. To show the applicability and practicality of the proposed expert management framework, the prototype system called "Knowledge Portal for Researchers in Science and Technology" was developed on Web portal platform.
Finally, we use the newly derived expertise measures as trust variables with which the credibility or trustworthiness of knowledge contents circulated within a certain CoP (Community of Practice) of an organization. The importance of CoPs as organizational informal units for fostering knowledge transfer and sharing gains a lot of attention from KM researchers and practitioners. In this research, an improved trust measuring method is proposed using new trust variables such as level of degrees derived from the relationship among community users as well as expertise measures derived from the automatic knowledge classifier we propose.
정보기술의 발달에 따라 개개인이 일상에서 접하고 처리해야 할 정보의 양은 크게 증가하고 있다. 특히, 획득 가능한 정보를 바탕으로 중요한 경영 의사 결정을 해야 하는 기업 환경하에서 정보를 획득, 저장, 공유 및 검색하는 일련의 과정은 대부분의 조직이 직면하고 있는 핵심적인 과제 중 하나로 인식되고 있다. 지식관리시스템 (Knowledge Management System)은 조직 내에 존재하는 이러한 가치 있는 지식을 효과적으로 관리하고자 하는 요구에 의해 탄생하여 발전하고 있다. 지식관리시스템에서 형식지 (explicit knowledge)의 경우 데이터베이스와 같은 정보 기술을 이용하여 관리하기 용이한 반면 특정 상황에 대한 전문적인 지식, 기술, 기능 등을 포함하는 암묵지 (tacit knowledge)의 경우 그 특징에 따라 비구조적인 경우가 많아 효과적으로 관리하기가 용이하지 않다.
최근의 연구들에서는 암묵지를 해당 지식 소유자로부터 의도적으로 분리하는 것보다는 암묵지를 관리하기 위한 효과적인 방법의 하나로 조직내의 전문가 데이터베이스를 구축하고 필요한 전문 지식을 보유하고 있는 전문가를 효과적으로 검색할 수 있는 방법을 제공하는 접근들이 시도되고 있다. 지속적으로 변화하는 비즈니스 경쟁 환경에서 지식관리시스템의 지식베이스에 저장된 정적인 지식물들은 끊임없이 발생하는 모든 비즈니스 문제를 효과적으로 해결하는데 충분한 범용성을 제공하지 못할 가능성이 높다. 이는 지식 자체의 동적인 특성 및 지식의 상황 종속적인 (context dependent) 특성에 기인하며 따라서, 문제 해결에 필요한 지식을 보유하고 있는 전문가를 찾아 해당 지식을 제공 받는 것이 다양한 비즈니스 문제를 적시에 해결하기 위한 효과적이고 효율적인 방법이라고 볼 수 있다.
전문가 검색 기능을 위해서는 우선 조직 내에서 누가 어느 분야에 대한 전문 지식을 보유하고 있는지를 파악하는 전문가 식별 (expert identification) 과정이 선행되어야 한다. 일단 이러한 과정을 통해 전문가 프로파일 데이터베이스가 구축되면 이를 기반으로 사용자는 필요한 전문가를 검색할 수 있게 된다. 본 연구에서는 기존 수동 전문가 식별 방법이 가지는 지속적인 관리비용 요구와 주관적인 요소 개입 등의 단점을 개선하고자 지식관리시스템에 등록된 전문가의 전문 분야 정보를 자동으로 수집하고 특정 주제 분야에 대한 전문 지식의 수준을 측정할 수 있는 전문가 분류 및 관리 자동화 방법론을 제안하였다.
또한 이렇게 구축된 전문가 프로파일 데이터베이스를 대상으로 사용자는 각 시스템에서 제공하는 검색 방법을 이용하여 전문가 검색을 수행하게 되는데 기존의 질의 처리 방법을 이용할 경우 질의문에 표현된 모든 조건을 만족하는 정확한 값들만이 질의의 결과로 사용자에게 제공된다. 본 연구에서는 주제 분야 분류 체계 (subject field hierarchy) 상에서 주제 분야간 유사도를 퍼지 관계와 퍼지 연산을 활용하여 표현하고 계산하는 퍼지 추상화 계층 (FAH: Fuzzy Abstraction Hierarchy) 을 도입하여 활용하였다. FAH를 도입함으로써 KMS 사용자는 자신이 필요로 하는 전문가를 검색할 때 퍼지 관계를 이용하여 계산된 유사도를 기반으로 검색 대상이 되는 분야는 물론 이와 유사한 혹은 관련이 있는 분야에 대한 전문가까지도 검색할 수 있게 된다. 본 연구에서는 기존 FAH 방법론이 가지는 초기 유사도 부여를 위한 개입을 없애고 이를 자동화할 수 있는 방법을 제안함으로써 해당 방법론을 개선하였다. 또한 본 연구에서 제안된 방법론을 적용하여 개발된 '과학기술 연구를 위한 지식포탈' 시스템을 소개하였다.
아울러 본 연구에서는 실행공동체 내의 회원 상호간 인맥 관계, 특정 전문 분야에 대한 활동성 (activeness), 관련성 (relevance), 유용성 (usefulness) 등의 다양한 신뢰 측정 변수를 고려한 신뢰 측정 방법론을 개발하였다. 본 연구에서 제안하는 실행공동체를 위한 신뢰 측정 방법론에서는 다양한 신뢰 측정 변수를 이용하여 특정 회원간의 상대적 상호 신뢰도 및 특정 지식물에 대한 신뢰도를 계산하여 제공하는데 이를 위해 퍼지 신뢰 평면과 이를 이용한 퍼지값 합성 기법을 도입하여 활용하였다.
