본 논문의 목적은 한국인 대학생을 대상으로 하여, 중국어의 수용적 어휘량과 생 산적 어휘량의 차이, 수용적 어휘와 생산적 어휘의 난이도 차이를 분석하는 데 있다. 분석 결과 생산적 어휘 정답률 27.66%이고 생산적 어휘량은 691.5개로 분석되었다. 수용적 어휘 정답률은 74.57%이고 어휘량은 1864개였다. 수용적 어휘량과 생산적 어 휘량은 거의 세 배 차이가 났다. 같은 어휘여도 생산적 어휘 지식이 더 어렵다는 것 을 알 수 있었다. 다음은 문항반응이론에 입각한 난이도 분석 결과다. 첫째, 수용적 어휘와 생산적 어휘는 HSK 급수가 높아질수록 난이도가 높아졌다. 둘째, 수용적 어휘에 비해 생산적 어휘의 난이도는 상당히 높았다. 셋째, 수용적 어휘와 생산적 어휘 목록이 비대칭을 보였다. 예를 들어 HSK 2급 어휘 ‘雪, 教室, 左边’은 수용적 지식 난이도 목록에서는 ‘매우 쉽다’, ‘쉽다’에 속했지만 생산적 어휘 목록에서는 ‘어렵다’에 속했다.

현대에는 개인 연구자 대부분이 지식생산기관에 소속되어 지식생산기관의 유 형과 지식생산기관 간의 협력이 과학 지식생산에 미치는 영향이 높음에도 불구하고, 지식생 산기관이 정확히 식별되지 않아 과학 지식생산 과정을 실증적으로 파악하는 데는 한계가 있 다. 본 연구는 지식생산기관의 식별 정확도를 높이는 방법을 제안하였다. 구체적으로 디지털 헬스 분야의 PubMed 서지정보를 수집한 후 알고리즘을 적용하기 전 데이터 처리 단계에서 ‘맥락적 연결’을 활용하여 기관정보의 불완전성을 해소하고, 알고리즘 적용단계에서는 기관 명 모호성(IND)을 개선하는 방법을 제시하였다. 본 연구가 산출한 ‘지식생산기관 데이터셋’ 과 동일한 서지정보를 대상으로 하는 기존 공개 데이터셋인 ‘PKG datasets’을 비교했을 때, 본 연구가 제시한 방법은 지식생산기관 데이터셋에 포함된 대상 데이터 수를 2배로 증가시켰으며, 국가별 순위도 보다 정확하게 반영하였다. 또한 한국 지식생산기관의 디지털 헬스 분야 기여도가 과소 또는 과대 평가되고 있다는 사실도 발견하였다. 본 연구에서 제시한 방 법은 향후 과학지식을 생산하고 과학 혁신을 달성하는 데 있어 지식생신기관의 역할을 실증 적으로 연구하는 데 기여할 것으로 판단된다.

경제 불안정과 고령화, 경쟁격화 및 개인 가치관의 변화 등 사회 문제가 점점 심각해질 가능성이 있다. 이러한 상황에서 이를 해결 가능한 방안 중 하나로써 감성컴퓨팅 관련 연구가 증가하고 있다. 이에 본 연구는 감성컴퓨팅 연구 키워드를 중심으로 국내 및 글로벌 연구의 지식구조와 주요 키워드, 연구생산 현황 및 국가간 협력관계 및 주요 키워드별 네트워크 등을 파악하였다. 이를 위해 전문 학술데이터 베이스(Scopus)로부터 해당 키워드를 중심으로 논문을 검색하였으며, 서지분석과 네트워크 분석을 실시하였다. 중국과 미국이 Affective computing 분야에서 지식생산이 활발하였고, 한국은 약 10% 정도로 저조한 상황이다. 주요 키워드는 Affective computing을 중핵으로 주로 컴퓨팅 처리 및 감성분석, 인식을 분류하는 연구 및 사용자들의 모델링, 심리 분석이 주요 연구 키워드이다. 국가 간 협력구조는 중국과 미국이 가장 큰 클러스터를 형성하고 있고, 그 외에 영국, 독일, 스위스, 스페인, 캐나다 등이 협력을 주도하고 있다. 한국의 연구협력은 다양하지 않고 연구생산도 저조한 결과를 보였다. Affective computing 분야의 연구발전을 위해 미국, 중국 등 주요국과의 연구협력 강화와 연구파트너의 다양화를 위한 시사점을 결론으로 제언하였다.

  In the knowledge-based society which recognizes knowledge as a core value, knowledge management is one of the most interesting issues. The creation of knowledge within an organization occurs as a result of interactions of tacit and explicit knowledge, i

To keep enterprise's competitiveness on condition of the automatic manufacturing system such as FA, FMS and CIM, all the maintenance problems should be considered seriously in not only production and maintenance but also related Industrial safety. As we analyze in the surveys for the maintenance management of domestic enterprises and the causes of industrial accident, there will be necessity of drawing up countermeasures for prevention of industrial accidents and for ensuring expertise maintenance technologies. Based on these analyses, this study studied the safety information system, maintenance management information system, and the machinery condition diagnosis technique by using of the knowledge-based system under the internet environment. This web based knowledge-based diagnosis system can easily provide not only the knowledge of expert about deterioration phenomenon of industrial robot, but also the knowledge of relating safety and facility on everywhere, everytime. Therefore, when we use this system, it is expected to improve the efficiency of business processes in the production and safety.

A company needs low cost and high efficient S/W tools to improve the white color productivity in daily operation, These needs may be satisfied by end-user knowledge management system to be suggested in this paper. We suggest that the end-user knowledge management is not made by specialized developer but directly made by end-users of some related managers using company-wide DB and department DB. We expect that this end-user knowledge management system will increase the efficiency of end-user daily operation and minimize the total life cycle cost of end-user computing system in industry. The suggested end-user knowledge management system has been tested in some companies through the training course.