KANIS
KANIS
로그인이 필요합니다.

학회활동

ACTIVITIES

콜로퀴움, 세미나, 워크숍 등 KANIS의 전문적인 학술 연구 활동 아카이브입니다.

학회활동

ACTIVITIES

용어사전

디지털 아카이브

국가정보용어사전

국가정보용어사전

최신 학술 용어를 실시간으로 탐색하십시오.

정보분석

양적분석기법

Quantitative techniques

실재의 현상을 계량화하여 통계적인 방법을 사용하여 분석하는 기법. 실증주의 및 경험주의적 패러다임에 근거하여 분석대상이 분석관과 독립적으로 이격 되어 있어 객관적인 해석이 가능하다는 전제에 바탕을 두고 있다. 통계적 일반화가 이해, 설명 및 예측을 주도한다. 대표적 기법으로는 베이지안 기법, 의사결정나무 기법, 델파이 기법, 등이 있다.
자세히 보기
정보분석

악마의 변론

Devil’s advocacy

어떤 정보 주제에 관한 일치된 견해에 도전하기 위해 정반대되는 주장을 개발하여 분석하는 기법. 이러한 분석은 분석관들이 사회적 통념에 입각해 사용하는 핵심가정이나 증거에 대해 이의를 제기하는데 초점을 맞춘다. 현행사고에 대한 진정한 대안보다는 일종의 테스트로 고안되어 사용되어왔다.
자세히 보기
정보분석

예측

forcast

미래상황에 대해 추정하여 예견하는 것을 말함. 미래에 대한 정보판단. 분석에서 추정적?예측적인 설명은 진행중이거나 불확실한 상황에 관해 불확실성을 줄이거나 제한 하는데 목표를 두며 정책결정자를 위한 함의를 강조한다. 예측은 개연성 서술을 수반하거나 사건 또는 결과의 발생여부에 관한 수치적 확률을 명시한다..
자세히 보기
정보분석

의사결정나무 기법

Decision Tree

가능한 여러 가지 대안을 나뭇가지 형태로 계통별로 분류한 후 주어진 첩보와 환경에 비추어 최적의 대안을 찾아내는 기법. 복잡하고 불확실환 상황에 대해 전체상황을 파악할 수 있는 통찰력을 제공한다. 대안도출이나 결과를 계량화하기 어려울 경우 유용성이 떨어지는 단점이 있다.
자세히 보기
정보분석

인과경로분석

Casual Loop Diagram

분석상황에 영향을 미치는 다양한 변수들을 인과적 모델로 형상화하여 현 상황에 영향을 주고 있는 원인들을 논리적으로 규명하는 분석기법. 인과경로를 구축할 때는 독립변수, 매개변수, 종속변수 등 변수와의 관계를 인과관계의 의미를 지닌 선으로 연결하여 분석한다.
자세히 보기
정보분석

인지적 편향

Cognitive bias

첩보처리과정에서 최초의 개념을 고수하려는 원칙성, 자신의 생각과 모순되는 결과를 잘 받아들이지 않으려는 집착성, 자신의 기대를 어떤 결과물에 반영하려는 기대성, 편견과 사고의 경직성, 평범한 사고와 보통의 결과를 따르려는 인식론적 조화의지, 집단 분위기에 매몰되어 묻어가는 집단 합류성, 집단에 귀속하여 안전감을 확인하려는 귀소본능 등 다양한 형태의 오류를 가리킴.
자세히 보기
정보분석

인텔링크

INTELINK

미국 정보공동체와 정책공동체에서 사용하고 있는 내부 정보망 인트라넷을 가리킴. 인터넷 시스템을 활용하여 컴퓨터상으로 구성한 프레임워크로 정보생산자와 정보수요자를 직접 연결해 정보기관이 생산한 정보를 배포하고, 필요한 정보를 교환하는 통합정보 보급망이다. 1994년 구축되었으며 미국 정보공동체의 16개 개별 정보기관이 생산한 정보를 개별 정보기관 상호간에는 물론이고 정책부서와도 손쉽게 공유하고 의사소통을 촉진하기 위해 정보공동체의 비밀정보 데이터베이스를 연결하고 있다.
자세히 보기
정보분석

유효피해

effective damage

표적 혹은 구성요소가 무효하고 사용하기에 부적절하고 비생산적이거나 주거하기에 부적합한 수준에 달할 정도의 피해를 말함. 표적 분석( target analysis)참고.
자세히 보기
정보분석

의도

intention

외국 정부가 일련의 행동을 통해 추구하고자 하는 목적 또는 성향, 잠재적 적대세력의 목적과 행동계획, 전쟁수행을 위한 의사결정과 관련이 있는 정부, 지도자, 기타 관계자들의 의도.
자세히 보기
정보분석

영상해석능력

interpretability

정보소비자의 요구충족에 관한 영상의 해석 능력을 말함. 영상해석능력의 수준을 4개의 범주로 구분한다. (1) 훌륭하다 - 정보소비자의 요구를 완전히 충족할 수 있는 영상해석능력이다; (2) 좋다 - 완전하지 않지만 상당한 정도로 정보소비자의 요구를 충족할 수 있는 영상해석능력이다; (3) 보통 - 평균 정도로 정보 소비자의 요구를 충족할 수 있는 영상해석능력이다; (4) 나쁘다 ? 정보소비자의 요구에 미치지 못하는 영상해석능력이 다.
자세히 보기
1