KR20160120583A - 지식 관리 시스템 및 이의 지식 구조 기반의 자료 관리 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 태그 정보와 분류체계를 동시 이용하여 자료 등록과 검색을 수행함으로써, 한 번의 검색을 통해 보다 다양하고 정확한 검색 결과를 얻을 수 있도록 하는 지식 관리 시스템 및 이의 지식 구조 기반의 자료 관리 방법에 관한 것으로,
상기 지식 구조 기반의 자료 등록 및 검색 방법은 등록 대상 자료의 다수의 데이터 섹션 각각에 대응되는 다수의 메타 데이터 각각에 적어도 하나의 태그를 매핑하고, 상기 태그를 기준으로 상기 다수의 메타 데이터를 분류하여 다수의 지식 노드를 등록한 후, 태그 단위로 지식 노드간 연관성을 파악하고 지식 노드간 연결 관계를 설정하는 자료 등록 단계; 및 사용자로부터 검색 문장이 입력되면 상기 검색 문장에 대응되는 태그와 분류 체계를 획득한 후, 상기 태그와 분류 체계를 기반으로 관련 지식 노드를 검색 및 안내하는 자료 검색 단계를 포함할 수 있다.

Description

지식 관리 시스템 및 이의 지식 구조 기반의 자료 관리 방법{Knowledge Management System and method for data management based on knowledge structure}

본 발명은 지식 관리 시스템에 관한 것으로, 특히 검색 효율을 극대화하기 위한 자료 등록 방법과 검색 방법에 관한 것이다.

일반적으로, 지식 관리(Knowledge Management)란 특정한 도메인의 전문적 지식, 노하우(Know-how)를 갖은 사람의 업무 분석 및 인터뷰 과정을 통하여 지식 행위(Knowledge Activity)의 산출물을 정의하고, 그 정의한 해당 지식을 효과적으로 수집, 추출하여 관련된 사람들끼리 쉽게 공유토록 함으로써, 업무의 효율을 향상시키는 과정이다.

일련의 지식관리를 지원해주는 전산 시스템을 지식관리 시스템이라고 말한다. 현재 "지식관리 시스템"은 정보기술 분야에서 가장 핫(Hot) 이슈가 되고 있으며, 정보 검색 시스템이나 전자문서 관리시스템, 그룹웨어 등의 기존 시스템을 개발해온 사업자는 현재 지식관리 시스템을 개발, 연구 중에 있다.

종래의 지식관리 시스템은 다양한 정보를 다양한 지식을 체계화하기 위하여, 다양한 분야에서 각기 다른 분류 체계로 데이터베이스화된 리소스들을 통합하여 온톨로지(ontology) 분류 스키마(schema)를 이용하여 다른 분야의 다른 분류 개념에 있는 분류와도 연관성 정도에 따라 매핑시켜서 데이터베이스화하여 효율적으로 분류 카테고리를 추천하며 의미있는 리소스 검색 결과를 서비스할 수 있도록 하고 있다.

이러한 방식은 다수의 대중에 이용되는 지식 관리 시스템에는 매우 유용하나, 분류 체계라는 하나의 검색 조건만을 이용한다는 한계에 의해 특정 주제를 깊이 연구하는 것을 특징으로 하는 소규모 집단이 이용하기에는 부적절한 문제가 있다. 즉, 분류 체계에 기한 검색 결과는 소규모 집단이 사용하기에는 너무 넓거나 많은 노이즈가 포함된다는 단점이 있다.

또한, 사용자가 특정 정보가 여러 분류 체계를 거쳐 동시 이용될 수 있으나, 상기와 같이 분류 체계를 기반으로 정보 검색을 수행하는 경우, 여러 분류 체계를 거쳐 동시 이용되는 정보를 일괄적으로 검색하는 것이 불가능한 단점이 있다. 이에 사용자는 분류 체계를 수정해가서면 원하는 정보를 반복적으로 검색해야 하는 번거로움이 발생하는 문제가 있다.

온톨로지 기반 영화 메타데이터간 연관성을 활용한 영화 추천 기법(김재영 (아주대학교 컴퓨터공학과), 이석원 (아주대학교 소프트웨어 융합학과)/Journal of intelligence and information systems / v.19 no.3, 2013년, pp.25-44)

이에 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 본 발명은 태그 정보와 분류체계를 동시 이용하여 자료 등록과 검색을 수행함으로써, 한 번의 검색을 통해 보다 다양하고 정확한 검색 결과를 얻을 수 있도록 하는 지식 관리 시스템 및 이의 지식 구조 기반의 자료 관리 방법을 제공하고자 한다.

본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상기 과제를 해결하기 위한 수단으로서, 본 발명의 일 실시 형태에 따른 지식 관리 시스템의 지식 구조 기반의 자료 등록 및 검색 방법은 상기 지식 관리 시스템이 등록 대상 자료의 다수의 데이터 섹션 각각에 대응되는 다수의 메타 데이터 각각에 적어도 하나의 태그를 매핑하고, 상기 태그를 기준으로 상기 다수의 메타 데이터를 분류하여 다수의 지식 노드를 등록한 후, 태그 단위로 지식 노드간 연관성을 파악하고 지식 노드간 연결 관계를 설정하는 자료 등록 단계; 및 사용자로부터 검색 문장이 입력되면 상기 검색 문장에 대응되는 태그와 분류 체계를 획득한 후, 상기 태그와 분류 체계를 기반으로 관련 지식 노드를 검색 및 안내하는 자료 검색 단계를 포함할 수 있다.

상기 자료 등록 단계는 상기 자료를 다수의 데이터 섹션으로 분류하고, 상기 다수의 데이터 섹션 각각에 대응되는 다수의 메타 데이터를 생성하는 단계; 상기 다수의 메타 데이터 각각에 대응되는 태그를 사용자로부터 입력받고 상기 다수의 메타 데이터 각각에 매핑하는 단계; 상기 태그에 따라 상기 다수의 메타 데이터를 분류하여 상기 다수의 메타 데이터 각각에 대응되는 지식 노드를 등록하는 단계; 및 태그 단위로 상기 다수의 지식 노드간 연관성을 분석하고 연결 관계를 설정하는 단계;를 포함할 수 있다.

상기 연결 관계를 설정하는 단계는 지식 노드 각각에 대응되는 메타 데이터를 분류학(taxonomy) 알고리즘, 시소러스(Theaurus) 알고리즘, 및 어휘사전을 기반으로 지식 노드간 연관성을 분석하는 것을 특징으로 한다.

상기 자료 검색 단계는 상기 검색 문장에 대응되는 태그와 분류체계를 획득하는 단계; 상기 획득된 태그와 분류체계를 기반으로 상기 검색 문장에 관련된 지식 노드들을 선정하는 단계; 상기 선정된 지식 노드들 각각에 대해 상기 검색 문장과의 연관성을 산출한 후, 연관성이 높은 순으로 상기 선정된 지식 노드들을 사용자에게 순차 안내하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 과제를 해결하기 위한 수단으로서, 본 발명의 다른 실시 형태에 따른 지식 관리 시스템은, 등록 대상 자료의 다수의 데이터 섹션 각각에 대응되는 다수의 메타 데이터 각각에 적어도 하나의 태그를 매핑하고, 상기 태그를 기준으로 상기 다수의 메타 데이터를 분류하여 다수의 지식 노드를 등록한 후, 태그 단위로 지식 노드간 연관성을 파악하고 지식 노드간 연결 관계를 설정하는 자료 등록부; 및 사용자로부터 검색 문장이 입력되면 상기 검색 문장에 대응되는 태그와 분류 체계를 획득한 후, 상기 태그와 분류 체계를 기반으로 관련 지식 노드를 검색 및 안내하는 자료 검색부를 포함할 수 있다.

본 발명은 기존의 지식 구조에서 일반적으로 사용하는 분류 체계 이외에 사용자 각각이 설정 가능한 태그를 추가로 활용하여 지식 노드를 다중 분류하고, 이를 기반으로 지식 노드를 검색할 수 있도록 함으로써, 한 번의 검색을 통해 획득 가능한 자료의 다양성과 정확도가 보다 향상될 수 있도록 해준다.

도1은 본 발명의 일 실시예에 따른 지식 구조 기반의 자료 관리 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도2는 본 발명의 일 실시예에 따른 지식 구조 기반의 자료 등록 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도3은 본 발명의 일 실시예에 따른 태그 입력창의 일례를 도시한 도면이다.
도4는 본 발명의 일 실시예에 따른 지식 구조 기반의 자료 검색 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도5는 본 발명의 일 실시예에 따른 지식 구조 기반의 자료 관리 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도6은 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터베이스의 일례를 도시한 도면이다.

본 발명의 목적 및 효과, 그리고 그것들을 달성하기 위한 기술적 구성들은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.

그리고 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다.

그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있다. 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.

도1은 본 발명의 일 실시예에 따른 지식 구조 기반의 자료 관리 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도1을 참고하면, 본 발명의 자료 관리 방법은 크게 등록 대상 자료의 다수의 데이터 섹션 각각에 대응되는 다수의 메타 데이터 각각에 적어도 하나의 태그를 매핑하고, 태그를 기준으로 다수의 메타 데이터를 분류하여 다수의 지식 노드를 등록한 후, 태그 단위로 지식 노드간 연관성을 파악하고 지식 노드간 연결 관계를 설정하는 자료 등록 단계(S10)와, 사용자로부터 필요 정보를 찾기 위한 검색 문장이 입력되면 검색 문장에 대응되는 태그와 분류 체계를 획득한 후, 이들을 기반으로 관련 지식 노드를 검색 및 안내하는 자료 검색 단계(S20)를 포함하여 구성될 수 있다.

이하, 도2 내지 도4를 참고하여 본 발명의 일 실시예에 따른 지식 구조 기반의 자료 관리 방법을 보다 상세히 설명하기로 한다.

도2는 본 발명의 일 실시예에 따른 지식 구조 기반의 자료 등록 방법을 설명하기 위한 도면이다.

먼저, 기술 문서 및 보고서 등과 같은 자료가 등록되면(S11), 해당 자료를 다수의 데이터 섹션으로 분류한 후, 다수의 데이터 섹션 각각에 대응되는 메타 데이터를 생성한다(S12).

이때, 데이터 섹션 분류 동작으로 목차, 분량 등의 기준으로 자동 수행되거나, 사용자가 각각의 데이터 섹션을 분류하는 방식으로 수행될 수 있을 것이다. 그리고 메타 데이터는 데이터 섹션의 위치, 데이터 섹션의 주제어 등을 포함할 수 있으며, 데이터 섹션의 주제어는 데이터 섹션에 포함된 텍스트에서 단어(명사)를 추출한 후, 의미 없는 단어를 제거하여 소정개의 주제어를 추출하고, 추출된 주제어를 색인화하는 방식으로 선정될 수 있을 것이다. 물론, 상기의 방법 이외에 텍스트로부터 의미있는 주제어를 포함하는 메타 데이터를 생성하는 방법이 있다면 이 또한 이용 가능할 수 있음은 당연할 것이다.

그리고 사용자로부터 다수의 메타 데이터 각각에 대응되는 태그 정보를 직접 입력받고, 이를 다수의 메타 데이터 각각에 매핑하도록 한다(S13). 예를 들어, 사용자가 다수의 데이터 섹션 및/또는 메타 데이터 중 하나를 선택한 후 태그 입력을 요청하면, 도3와 같은 태그 입력창을 제공하여 사용자가 태그를 직접 입력할 수 있도록 한다. 이때 하나의 메타 데이터에는 다수의 태그가 동시 매핑될 수 있다. 그리고 태그 입력창의 일부 영역을 통해 사용자가 이전에 입력한 태그 내역을 리스트화하여 제공함으로써, 사용자가 보다 손쉽게 태그를 입력할 수도 있도록 한다.

다수의 메타 데이터에 태그가 모두 매핑되면, 태그에 따라 다수의 메타 데이터를 분류하여 다수의 데이터 섹션 각각에 대응되는 지식 노드를 생성한다(S14).

그리고 메타 데이터를 기반으로 지식 노드간 연관성을 태그 단위로 산출하도록 한다(S15). 본 발명에서는 지식 노드 각각에 대응되는 메타 데이터를 분류학(taxonomy) 알고리즘, 시소러스(Theaurus) 알고리즘, 및 어휘사전을 기반으로 지식 노드간 연관성을 분석할 수 있으며, 이때, 분류학 알고리즘에서 사용하는 분류체계, 시소러스 알고리즘에서 사용하는 의미구조, 그리고 어휘사전은 시스템 관리자에 의해 사전 정의 및 변경될 수 있도록 한다.

그리고 단계 S15를 통해 산출된 지식 노드간 연관성에 따라 지식 노드간 연결 관계를 태그 단위로 설정하도록 한다(S16). 단계 S16을 통해 형성되는 동일 태그내 지식 노드간 연결 관계는 트리, 그래프, 그물망 구조 등 다양한 연결 구조를 가질 수 있을 것이다.

도4는 본 발명의 일 실시예에 따른 지식 구조 기반의 자료 검색 방법을 설명하기 위한 도면이다.

사용자가 지식 노드 기반의 자료 검색을 요청하면, 검색창을 제공하여 사용자가 이를 통해 필요로 하는 자료를 찾기 위한 검색 문장을 입력할 수 있도록 한다(S21). 특히, 본 발명에서는 검색 문장이 "육식 동물 중 누가 가장 세요" 등과 같이 대화식 서술 문장 형태로 입력 가능하도록 함으로써, 사용자가 전문적인 용어, 규격화된 포맷을 맞춰 검색 문장을 작성할 필요가 없도록 해준다.

단계 S21을 통해 입력된 검색 문장으로부터 주요 키워드를 추출하고, 이를 사전에 등록된 다수의 태그와 분류 체계와 비교 분석하여 검색 문장과 가장 상관성이 높은 태그와 분류체계를 획득하도록 한다(S22).

그리고 단계 S22를 통해 획득된 태그와 분류 체계를 기반으로 검색 문장에 관련 지식 노드들을 선정하도록 한다(S23).

그리고 단계 S23을 통해 선정된 지식 노드들에 대해 검색 문장과의 연관성을 산출한 후, 연관성이 높은 순으로 선정된 지식 노드들을 재정렬한 후 사용자에게 순차 안내하도록 한다(S24). 이때, 사용자 안내 정보에는 지식 노드에 관련된 메타 데이터(예를 들어, 데이터 섹션의 위치, 데이터 섹션의 주제어), 분류 체계, 검색 문장과의 연관성 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또한 사용자가 특정 지식 노드에 관련된 정보가 표시된 화면 영역에 커서를 이동시킨 후 클릭하거나 특정 지식 노드에 관련된 정보가 표시된 화면 영역에 형성된 상세 보기 버튼 등을 클릭함에 따라, 해당 지식 노드에 대응되는 데이터 섹션의 원본 자료를 불러와 화면 표시해줄 수 있도록 한다.

도5는 본 발명의 일 실시예에 따른 지식 구조 기반의 자료 관리 시스템을 설명하기 위한 도면이다.

도5를 참고하면, 본 발명의 자료 관리 시스템은 등록 대상 자료의 다수의 데이터 섹션 각각에 대응되는 다수의 메타 데이터 각각에 적어도 하나의 태그를 매핑하고, 상기 태그를 기준으로 상기 다수의 메타 데이터를 분류하여 다수의 지식 노드를 등록한 후, 태그 단위로 지식 노드간 연관성을 파악하고 지식 노드간 연결 관계를 설정하는 자료 등록부(10), 자료 등록부에 등록된 지식 노드에 관련된 자료를 카테고리화하여 저장하는 데이터베이스(20), 사용자로부터 검색 문장이 입력되면 검색 문장에 대응되는 태그와 분류 체계를 획득한 후, 태그와 분류 체계를 기반으로 관련 지식 노드를 검색 및 안내하는 자료 검색부(30) 등을 포함하여 구성될 수 있다.

자료 등록부(10)는 새로운 자료가 등록되면, 이를 확인하고 자료내 정보를 다수의 데이터 섹션으로 분류하는 자료 등록부(11), 다수의 데이터 섹션 각각에 대응되는 다수의 메타 데이터를 생성하는 메타 데이터 생성부(12), 다수의 메타 데이터 각각에 대응되는 태그를 사용자로부터 입력받고 다수의 메타 데이터 각각에 매핑하는 태그 설정부(13), 태그에 따라 상기 다수의 메타 데이터를 분류하여 다수의 메타 데이터 각각에 대응되는 지식 노드를 생성한 후, 태그 단위로 상기 다수의 지식 노드간 연관성을 분석하고 연결 관계를 설정하는 하는 지식 노드 생성부(14)를 포함하여 구성될 수 있다.

데이터베이스(20)는 도6에 도시된 바와 같이, 태그별 데이터베이스를 구비하고, 각각의 데이터베이스는 메타 데이터 각각에 대한 태그 정보, 지식 노드, 타지식 노드와의 연관성, 데이터 섹션 정보 등을 포함할 수 있다.

자료 검색부(30)는 사용자로부터 검색 문장이 입력되면, 검색 문장에 포함된 주요 키워드를 다수의 태그와 분류 체계와 비교 분석하여 검색 문장과 가장 상관성이 높은 태그와 분류체계를 획득하는 검색 문장 분석부(31), 검색 문장 분석부(31)를 통해 획득된 태그와 분류체계를 기반으로 검색 문장에 관련된 지식 노드들을 검색 및 선정하는 지식 노드 검색부(32), 및 지식 노드 검색부(32)를 통해 선정된 지식 노드들 각각에 대해 검색 문장과의 연관성을 산출한 후, 연관성이 높은 순으로 선정된 지식 노드들을 사용자에게 순차 안내하는 지식 노드 안내부(33) 등을 포함하여 구성될 수 있다.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (5)

1. 지식 관리 시스템의 지식 구조 기반의 자료 등록 및 검색 방법은
   상기 지식 관리 시스템이
   등록 대상 자료의 다수의 데이터 섹션 각각에 대응되는 다수의 메타 데이터 각각에 적어도 하나의 태그를 매핑하고, 상기 태그를 기준으로 상기 다수의 메타 데이터를 분류하여 다수의 지식 노드를 등록한 후, 태그 단위로 지식 노드간 연관성을 파악하고 지식 노드간 연결 관계를 설정하는 자료 등록 단계; 및
   사용자로부터 검색 문장이 입력되면 상기 검색 문장에 대응되는 태그와 분류 체계를 획득한 후, 상기 태그와 분류 체계를 기반으로 관련 지식 노드를 검색 및 안내하는 자료 검색 단계를 포함하는 지식 구조 기반의 자료 등록 및 검색 방법.
2. 제1항에 있어서, 상기 자료 등록 단계는
   상기 자료를 다수의 데이터 섹션으로 분류하고, 상기 다수의 데이터 섹션 각각에 대응되는 다수의 메타 데이터를 생성하는 단계;
   상기 다수의 메타 데이터 각각에 대응되는 태그를 사용자로부터 입력받고 상기 다수의 메타 데이터 각각에 매핑하는 단계;
   상기 태그에 따라 상기 다수의 메타 데이터를 분류하여 상기 다수의 메타 데이터 각각에 대응되는 지식 노드를 등록하는 단계; 및
   태그 단위로 상기 다수의 지식 노드간 연관성을 분석하고 연결 관계를 설정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 지식 구조 기반의 자료 등록 및 검색 방법.
3. 제2항에 있어서, 상기 연결 관계를 설정하는 단계는
   지식 노드 각각에 대응되는 메타 데이터를 분류학(taxonomy) 알고리즘, 시소러스(Theaurus) 알고리즘, 및 어휘사전을 기반으로 지식 노드간 연관성을 분석하는 것을 특징으로 하는 지식 구조 기반의 자료 등록 및 검색 방법.
4. 제1항에 있어서, 상기 자료 검색 단계는
   상기 검색 문장에 대응되는 태그와 분류체계를 획득하는 단계;
   상기 획득된 태그와 분류체계를 기반으로 상기 검색 문장에 관련된 지식 노드들을 선정하는 단계;
   상기 선정된 지식 노드들 각각에 대해 상기 검색 문장과의 연관성을 산출한 후, 연관성이 높은 순으로 상기 선정된 지식 노드들을 사용자에게 순차 안내하는 단계를 포함하는 지식 구조 기반의 자료 등록 및 검색 방법.
5. 등록 대상 자료의 다수의 데이터 섹션 각각에 대응되는 다수의 메타 데이터 각각에 적어도 하나의 태그를 매핑하고, 상기 태그를 기준으로 상기 다수의 메타 데이터를 분류하여 다수의 지식 노드를 등록한 후, 태그 단위로 지식 노드간 연관성을 파악하고 지식 노드간 연결 관계를 설정하는 자료 등록부; 및
   사용자로부터 검색 문장이 입력되면 상기 검색 문장에 대응되는 태그와 분류 체계를 획득한 후, 상기 태그와 분류 체계를 기반으로 관련 지식 노드를 검색 및 안내하는 자료 검색부를 포함하는 지식 관리 시스템.

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