지식 공학에는 전문 지식과 경험을 적용하는 사람과 동일한 수준의 전문 지식을 달성하기위한 지식 기반 시스템을 구축하는 것이 포함됩니다. 지식 공학을 적용하는 데있어 주요한 어려움은 시스템이 문제를 해결할 수 있도록 충분한 품질과 지식을 얻는 것입니다. 필요할 때 검색을 위해 지식을 분류하고 보관하는 데있어서의 이러한 어려움은 모든 조직의 지식 관리가 직면 한 작업과 유사합니다. 따라서 지식 관리는 지식 기반 운영을 특정 기술이 필요한 여러 유형의 작업으로 분류하는 것과 같은 일부 지식 엔지니어링 분석 도구의 이점을 활용할 수 있습니다. 따라서 지식 공학 및 관리는 유사한 목표를 공유하며, 지식 공학에서 사용하는 도구는 지식 관리에 유용 할 수 있습니다.
지식 공학은 컴퓨터 과학 및 인공 지능과 관련이 있으며 복잡한 상황에 대한 정교한 답변을 생성하는 데있어 인간의 전문 지식을 동등하게 지향합니다. 목표는 체계화 된 데이터베이스에서 자세한 지식을 바탕으로 문제의 본질을 분석하고 솔루션을 생성 할 수있는 시스템을 만드는 것입니다. 그런 다음 피드백을 통해 구조화 된 지식을 유지 관리하고 시스템을 지속적으로 평가하고 개선 할 수 있습니다. 시스템이 사용하는 각 유형의 지식은 지식이 완전히 활용되도록 특정 기술을 사용해야합니다. 지식 공학과 관리는 문제를 해결하고 기회를 식별하는 데 중점을두기 위해 지식을 습득하고 구성해야 할 필요가 있습니다.
지식 공학의 일부 측면에서 사용되는 개념은 지식 관리와 관련이있을 수 있으며 지식 관리 프로젝트에서 기업을 지원할 수 있습니다. 지식 공학 응용 프로그램의 특정 분석 작업에는 지식의 배열 및 조작이 포함되며 유사한 지식 관리 활동의 모델로 사용될 수 있습니다. 구조화 된 지식 기반에 기초한 분류, 평가 및 계획과 같은 작업을 수행하기 위해 지식 공학에 의해 사용되는 방법은 지식 관리에 사용하기 위해 양도 될 수 있습니다. 지식 공학과 관리는 과제를 분류하고 분석을 돕기 위해 지식을 구성해야합니다.
실제로, 지식 공학에서 도출 된 접근 방식은 기회가 존재할 수있는 조직의 문제와 영역을 파악하고 관련 직원과의 인터뷰 및 토론과 같은 도구를 사용하여 시도합니다. 이 연습의 결과는 기업의 주요 가치 동인을 고려하여 조직의 목표와 사명 선언문과 일치합니다. 지식 엔지니어링과 관리를 연결하는이 분석의 결과는 기업의 지식 관리에 중점을 두어야 할 주요 과제와 기회에 대한 개요입니다.
