[지식수집] 지식수집의 개념(정의)과 방법, 지식수집과 전문가평가, 지식수집의 방법

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[지식수집] 지식수집의 개념(정의)과 방법, 지식수집과 전문가평가, 지식수집의 방법에 대한 보고서 자료입니다.

목차

지식수집

Ⅰ. 지식수집의 개념

Ⅱ. 지식수집과 전문가평가

Ⅲ. 지식수집의 방법

1. 현장관찰
2. 브레인스토밍
3. 프로토콜 분석
4. 합의의사결정
5. 레퍼토리 그리드
6. 명목집단기법
7. 델파이방법
8. 개념매핑
9. Blackboarding

본문내용

문제에 관해서 아이디어를 창출하려는 비구조적인 접근방식인 브레인스토
밍(brainstorming)은 단일 전문가의 작업에 초점을 두는 현장관찰과는 다르게
다수전문가들을 모임에 초대해서 토론을 수행하고 다양한 의견들을 주고받는
다. 이 프로세스의 주요 목표는 문제에 대한 창의적인 해결안들을 제안하는
것이다. 브레인스토밍에 있어서는 모든 가능한 해결안들이 동등하게 고려된다.
주제에 관련이 있는 어떠한 내용도 제시될 수 있으며 모든 내용은 가치를 가지고
있다. 제시된 내용의 정확한 이해를 위해서 질문은 가능하지만 평가는 하지
않는다. 만약 전문가들이 두 가지 혹은 세 가지 대안으로부터 최종 해결안에
동의할 수 없다면, 지식개발자는 최고의 최종해결안에 대한 동의를 얻기 위해서
투표 혹은 합의를 요청할 수 있다.
브레인스토밍에서 비교적 새로운 개발은 다수 전문가들을 위한 컴퓨터-지
원 접근방식이다. U자 형태의 책상에 네트워크로 연결된 PC를 이용하는 것이다.
여기에서 사용되는 소프트웨어는 모임에서 촉매제역할을 하며, 전문가들 사이
에 즉각적인 아이디어의 교환을 촉진하고, 그들의 아이디어를 정렬하고 압축하
여서 조직화된 형태로 만들어 준다. 또한 이 도구는 전문가들이 아이디어들에
관해서 생각하고 투표할 수 있도록 해준다.
3) 프로토콜 분석
다수 전문가들과 일하는데 있어서 문제해결 프로세스는 매우 다양하다.
두 명의 전문가들이 동일한 해답을 줄 수 있지만, 그들은 두 가지 상이한 문제해
결 전략들을 사용할 수 있다. 말하면서 생각하는 프로토콜(think-aloud protocol)은
개별 전문가의 언어화를 통해 각 전문가들이 어떻게 해결안에 도달하는지에
대해서 명확한 통찰력을 제공한다. 이 방법은 인지 프로세스에 관한 정보와
KMS구축을 위한 효과적인 원천이며, 또한 지식표현을 위한 풍부한 정보를 제공
한다.
4) 합의의사결정
합의(consensus)란 용어는 문제에 대한 최고의 해결안에 관한 명확한 동의를
의미한다. 합의의사결정(consensus decision making) 도구는 브레인스토밍을 따른
다. 이 방법은 팀에 있는 각 전문가가 각자의 관점을 발의할 수 있는 적절한
기회를 가지고 있을 때 효과적이다. 이 방법에서 지식개발자는 전문가들이 합의
에 도달하는 방식에서 공정성과 표준화를 보장하기 위해 설계된 절차에 따른다.
5) 레퍼토리 그리드
레퍼토리 그리드(repertory grid) 방법에서는 도메인 전문가를 각 자신의 모델
을 이용해서 문제를 분류하고 범주화하는 과학자로 간주한다. 전문가의 모델과
해결안을 통해 전문가가 작업하는 방식을 수집하고 평가하기 위해서 그리드를
이용한다. 동일한 문제도메인에서 두 전문가들은 개인적이고 주관적인 상이한
결과를 생성한다. 전문가들은 추론을 바탕으로 문제를 보며 이 심층 지식을
문제해결 프로세스에 사용한다.
6) 명목집단기법
명목집단기법(nominal group technique: NGT)은 합의 (consensus)와 브레인스
토밍 사이에 인터페이스를 제공한다. 이 기법에서 전문가들의 패널은 개인별
판단을 효과적으로 수렴하기 위해서 모임을 조직하는 '명목'집단이 된다. NGT
는 아이디어작성(ideawriting) 혹은 아이디어창출 기법이다. 아이디어작성은 아이
디어를 개발하고 명확성과 구체성을 위해 그 의미를 탐구하기 위해서 사용되는
구조적 집단 접근방식이다. 결과는 작성된 보고서이다.
7) 델파이방법
델파이방법(Delphi method)은 기본적으로 전문가를 대상으로 조사하는 것
이다. 전문가들은 주어진 문제도메인에 관해서 모집된다. 일련의 설문지들이
어려운 문제를 해결하기 위해 전문가들의 응답을 수렴하기 위해서 사용된다.
각 전문가의 공헌은 새로운 설문지 작성을 위해서 서로 공유된다.
8) 개념매핑
개념매핑(concept mapping)은 노드와 링크로 구성되어 있는 개념들의 네트워
크이다. 노드는 개념을 나타내며 링크는 개념들 사이의 관계를 나타낸다. 이
방법은 복잡한 구조의 설계(예, 대형 웹사이트), 아이디어의 창출(예, 브레인스토
밍), 복잡한 아이디어의 의사소통(예, 원유의 발견)' 오해의 진단 등을 위해서
이용된다. 1960년대 코넬대학의 J.D. Novak에 의해서 처음으로 개발된 이 방법은
새로운 개념과 제안을 지식수집과 관련된 기존의 인지구조(cognitive structures)로
전환시키기 위해서 설계되었다.
9) Blackboarding
전형적인 blackboard 시스템은 다음과 같은 세 가지 부분으로 구성되어 있다.
지식원천 : 전문가-문제해결을 위해 지식을 가지고 있는 모듈
Blackboard : 글로벌 기억구조, 데이터베이스, 혹은 저장소로서 모든 부분적
인 문제해결안과 다른 자료들을 저장하고 있다.
' 통제 메커니즘 : 문제해결안의 흐름과 패턴을 조정하며 blackboard의 변경을
감시하고 취해야할 다음의 단계를 결정한다.
Blackboarding은 다음과 같은 특징을 가지고 있다.
문제해결을 위한 다양한 접근 Ct전문가들은 상이한 사고방식을 가지고 있
다"라는 사실은 그들의 문제해결을 방해하지 못한다. 이 기법에서 전문가
(혹은 지식원천)는 모임에서 그들의 내적 사고프로세스가 다른 지식원천들
에게 숨겨져 있다는 차원에서 'black box'와 유사하다.
상호작용을 위한 공통언어: 이 방법에 참가하는 지식원천(전문가)은공통언
어를 공유하고 상호작용하며 해석하고 최종해결안에 공헌한다.
정보의 유연한 표현: 그래프 대비 문자로 대안 혹은 부분 해결안의 전문가
제안은 모든 전문가들이 이해할 수 있는 한 소프트웨어에 의해서 허용된다.
정보의 효율적 저장과 위치'' 지식원천이 공헌한 모든 정보는 blackboard에
저장된다.
규칙적인 참여 : blackboard 기술에서는 두 사람 혹은 그 이상의 전문가들이
동시에 사건에 반응할 수 없다. 이는 통제를 강화하며 각 지식원천에게
변경에 대해서 숙고할 수 있는 기회를 부여한다.
문제해결을 위한 반복적 접근 : 문제도메인에 대한 해결안은 단계별로 점근
된다. 이 상황에서 단일 지식원천은 문제에 대한 완벽한 해답을 가지고
있지 않다.

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