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다른 사이트에 글 올렸는데 마음에 드는 답글이 있어서 이렇게 글
올립니다...참고하세요..
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제가 생각하는
자료(Data or Fact), 정보(Information), 지식(Knowledge),
지능(Intelligence), 지혜(Wisdom) 사이의 관계입니다.
맞을수도 있고 안 맞을 수도 잇으므로 참고삼아 보시기 바랍니다.
일단 자료(Data)에 대해서 말하면 자료는 우리가 인식하는 모든 대상을
명명화(Naming) 함으로써 이루어집니다. 이것도 일종의 모델링이라고 할
수 있는데 전산에서는 Table Schema 즉 Entity 또는 Class를 생각하시면
됩니다. 즉 우리가 보는 대상을 객체화해서 수집힌 것이 자료라고
보시면 됩니다.
이렇게 만들어지는 데이터는 우리가 보는 대상에 따라 엄청나게 많은
양이 생깁니다. 그래서 여기서 우리가 원하는 것 즉
정보(Information)을 갖고 오기 위해서는(Managing or Searching)
데이터를 가공해야 합니다. 그때 보통 사용하는 방법이 Entity 간
Relation 을
구축해서 관련된 정보를 관리하거나. 아니면 인덱싱 파일 또는 Summary
Data, 다차원 Cube 등을 구축해서 원하는 정보를 검색하는 시스템을
구축하게 됩니다.
원래 정보(Information)라는 말은 Shannon 이 정보이론을 소개할 때
불확실성을 줄이는 양으로서 정보량을 소개하면서
구체화되었습니다.
그다음 지식(Knowledge)은 여러분들도 잘 알다싶이 정보를 통하여
얻어온 것을 개인의 인식과정을 통하여(Understanding, Knowing)
경험으로서 축적된 것을 말합니다. 이것은 다나까 교수가 지식경영을
소개하면서 명백지와 암묵지의 상호작용으로 설명했던 내용입니다.
다시말해 지식은 정보 검색과정을 수행하고 검색된 결과를 인식하는
동안 축적된 경험치라고 할 수 있습니다. 전산에서는 이런 내용을
구체화하기 위해 패턴 또는 Rule 을 찾는 작업 으로 데이터마이닝
작업이 있습니다. 여기에 대해서는 나중에 자세히 소개.
그다음 지능(Intelligence)는 제 생각에 모여진 지식에의해 새로운 것을
발견할 수 있는 능력(Creating, Inventing) 이라고 생각합니다. 절대
기계가 인간으로 부터 모방할 수 없는 영역이라고 생각되는
영역이었는데 이부분도 조금씩 깨져가고 있더군요.
그다음 지혜(Wisdom) 은 통찰력(Insights) 입니다.
여기에 대해서도 좀더 자세히 얘기해야 하는데 제가 시간니 없어서
나머지를 작성 못하겠네요, 이부분은 나중에 다시
언급하겠습니다.
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