• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.79-88
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• 1999

전문가 시스템의 지식베이스 구축에 필요한 규칙추출에 관련되는 지식공학자의 인력 부족자 전문분야에 적합한 지식공학자 확보에 따른 비용 증가, 지식공학자 수행 프로세스의 비 정형화로 인하여 특정한 전문가 시스템의 개발 때마다 관련된 지식획득 과정의 어려움 발생, 전문가 시스템의 지식베이스 특성이 고려되지 않은 개발 과정 수행에 따른 비현실적인 지식베이스 구축 등의 현존 문제점은 효율적인 전문가 시스템 개발의 장애 요인이 되고 있다. 이 논문에서는 전문가 시스템 개발에 있어서 체계적인 규칙추출을 위하여 지식베이스 구축에 관한 분석단계까지를 5개 단계로 세분화하여 지식획득과정을 강화하였고, 각 단계별로 지식공학자가 수행해야 하는 프로세스와 각 프로세스별로 지식공학자가 실질적인 작업을 통해 결과를 산출하는 태스크를 정형화하였다. 규칙추출 프로세스/태스크를 체계적으로 정형화하는 것은 성공적인 전문가 시스템의 개발에 도움을 줄 것이며, 개발자가 지식공학자의 역할을 대행할 수 있으므로 지식공학자의 확보 문제를 해결할 수 있다. 또한, 전문가 시스템의 적용 분야에 대한 확대 효과가 기대된다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.06a
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• pp.137-143
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• 1999

전문가시스템은 지식베이스를 이용하여 지식을 추론하는 추론엔진과 해당분야의 전문지식이 쌓여있는 지식베이스로 구성되어진다. 전문가시스템연구에 있어서 지식베이스에 저장되는 지식획득과정의 규명이 가장 핵심적인 연구분야라고 할 수 있다. 전문지식은 일반적으로 지식공학자들이 전문가로부터 전문지식을 획득하여 구현하는 것이 가장 일반적인 방법으로서 많은 전문가시스템 개발방법 이론들은 지식획득과정에서 지식공학자들의 역할을 필수적인 것으로 이해하고 있다. 그러나 지식획득에 관한 광범위한 해결책은 여전히 제시되고 있지 못하며, 이러한 문제점은 전문가시스템의 상용화에 가장 큰 어려움으로 지적되고 있다. 최근에는 이러한 지식획득병목현상을 해결하기 위하여 상황인식론과 같은 지식에 대한 새로운 해석을 기반으로한 지식획득 방법 이론들이 소개되고 있다. Multiple Classification Ripple Down Rules이론은 1995년 소개된 이론으로서 지식의 획득과정을 지식의 유지보수라는 소프트웨어 공학적 개념에서 접근하고 있다. 지식의 획득과정에서 완전무결한 지식의 모델 찾기를 지양하고 지식이란 단계적 확장개념에서 진화한다고 이해한다. 즉 지식베이스의 구축 단계를 개발과 완료가 불가능하다는 관점에서 지식베이스는 끊임없이 유지보수가 필요한 대상으로 이해하고 이러한 유지보수를 가능하게 하는 방법론을 제시한다 MCRDR에서 가장 핵심적인 부분은 지식공학자의 역할을 최소화하고 시스템 내부에서 지식의 관리와 획득을 수행하여 전문가로 하여금 직접적인 지식 입력이 가능하도록 하는 부분이다. MCRDR이론의 경우 여러가지 연구실험을 통하여 실용성이 입증되었고 의료분야에서 상용화 시스템 개발 툴로서 사용되어져 왔다. 그러나 MCRDR이론이 적용된 전문가시스템 들의 경우 MCRDR이론을 기본으로한 개발 툴로서 개발된 시스템들이 아니고 해당분야에서 MCRDR이론을 적용한 엔진을 직접 설계 구현하여 온 것이 사실이다. KEE(Knowledge Engineer for Experts) 시스템은 최근 개발된 MCRDR기반 전문가시스템 개발 툴로서 본 논문에서는 이러한 분야별 전문가시스템 개발을 지양하고 MCRDR이론을 기반으로 한 범용성 있는 전문가시스템 개발 툴의 개발에 관한 연구를 소개한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.03a
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• pp.137-143
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• 1999

전문가시스템은 지식베이스를 이용하여 지식을 추론하는 추론엔진과 해당분야의 전문지식이 쌓여있는 지식베이스로 구성되어진다. 전문가시스템연구에 있어서 지식베이스에 저장되는 지식획득과 정의 규명이 가장 핵심적인 연구분야하고 할 수 있다. 전문지식은 일반적으로 지식공학자들이 전문가로부터 전문지식을 획득하여 구현하는 것이 가장 일반적인 방법으로서 많은 전문가시스템 개발방법 이론들은 지식획득과정에서 지식공학자들의 역할을 필수적인 것으로 이해하고 있다. 그러나 지식획득에 관한 광범위한 해결책은 여전히 제시되고 있지 못하며, 이러한 문제점은 전문가 시스템의 상용화에 가장 큰 어려움으로 지적되고 있다. 최근에는 이러한 지식획득병목현상을 해결하기 위하여 상황인식론과 같은 지식에 대한 새로운 해석을 기반으로한 지식획득 방법 이론들이 소개되고 있다. Multiple Classification Ripple Down Rules 이론은 1995년 소개된 이론으로서 지식의 획득과정을 지식의 유지보수라는 소프트웨어 공학적 개념에서 접근하고 있다. 지식의 획득과정에서 완전무결한 지식의 모델 찾기를 지양하고 지식이란 단계적 확장개념에서 진화한다고 이해한다. 즉 지식베이스의 구축 단계를 개발과 완료가 불가능하다는 관점에서 지식베이스 끊임없이 유지보수가 필요한 대상으로 이해하고 이러한 유지보수를 가능하게 하는 방법론을 제시한다. MCRDR에서 가장 핵심적인 부분은 지식공학자의 역할을 최소화하고 시스템 내부에서 지식의 관리와 획득을 수행하여 연구실험을 통하여 실용성이 입증되었고 의료분야에서 상용화 시스템 개발 툴로서 사용되어져 왔다. 그러나 MCRDR 이론이 적용된 전문가시스템들의 경우 MCRDR이론을 기본으로한 개발 툴로서 개발된 시스템들이 아니고 해당분야에서 MCRDR이론을 적용한 엔진을 직접 설계 구현하여 온 것이 사실이다. KEE(Knowledge Engineer for Experts) 시스템은 최근 개발된 MCRDR기반 전문가시스템 개발 툴로서 본 논문에서는 이러한 분야별 전문가시스템 개발을 지양하고 MCRDR 이론을 기반으로 한 범용성 있는 전문가시스템 개발 툴의 개발에 관한 연구를 소개한다.

• 대한공업교육학회지
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• v.38 no.2
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• pp.136-155
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• 2013

The purpose of this study is to analysis the recognition of engineering professionals in Primary and middle school education. For the study, survey was proceeded through experts in engineering. The result of research follows. First, experts in engineering recognized that engineering has a significant impact in the national economic development and competitiveness. Experts in engineering, had a recognition consistent to some extent for engineering. and we have found engineering's own characteristics that emphasize "problem solving and design, innovation and creativity, economy optimization". Second, experts in engineering recognized that engineering education in Primary and middle school rarely take place, and also does not provide enough information for students. Third, experts in engineering recognized that engineering education is very needed in Primary and middle school. Through this, students can understand creative design problem-solving process. In addition, Experts of engineering, have a variety of educational demands for School level to the level of engineering education should start, level educational purposes, how to apply effective and so on.

• Journal of the KSME
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• v.57 no.3
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• pp.46-51
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• 2017

이 글은 전문가시스템의 개요와 사례를 살펴보고, 인지컴퓨팅을 활용하여 다양한 분야에 인공지능을 적용하고 있는 Watson의 사례를 제시하여 향후 기계공학 전문가시스템의 개발방향을 탐색한다.

• The Magazine of the IEIE
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• v.15 no.3
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• pp.43-50
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• 1988

대다수의 사람들이 갖고 있지 않은 특정분야-예를 들어 의학, 법률, 과학적 분석, 회로설계 등-의지식을 요하는 일은 이에 필요한 지식을 갖춘 전문가에 의해서만 가능하였으나 최근 컴퓨터 기술의 발달로 이런 일을 해주는 프로그램의 탄생을 보게 되었으며 이런 프로그램을 전문가 시스템이라고 하고 전문가 시스템을 구축하는 일을 지식공학(knowledge engineering)이라고 한다. 지식공학은 인공지능을 응용면에서 추구하는 바이며 지적기능을 프로그램화하는 과학이라 할 수 있다. 먼저 지식공학을 위한 컴퓨터 구조를 기술하기 전에 인공지능 응용 프로그램의 특징에 대해 언급하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.52-54
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• 2001

전문가시스템의 개발과정에서 가장 힘들고 많은 시간과 비용을 필요로 하는 단계는 전문가가 소유하고 있는 지식을 구조화하여 시스템에 이식하는 이른바 지식공학 과정이다.[1] 이러한 사정은 체력관리전문가시스템의 경우도 예외일 수 없다. 본 연구에서는 체력관리전문가시스템이 갖는 지식의 구조적인 특성을 파악한 후, 이 특성을 이용하여, 전문가시스템이나 지식공학에 관한 지식이나 경험이 없는 체력관리자들이 지식의 구축, 테스트, 수정을 어렵지 않게 수행할 수 있도록 하는 지식관리시스템을 개발하였다.

• Computational Structural Engineering
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• v.1 no.2
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• pp.37-40
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• 1988

본 기사에서는 전문가 시스템의 구축에 관한 제반사항, 즉 전문가 시스템에 대한 개략적인 소개, 문제영역의 선택, 전문가 시스템의 올바른 모델, 지식의 관리요령 및 시스템 개발상의 문제들에 대하여 기술하였다. 이러한 전문가 시스템은 특정분야 전문가의 지식을 컴퓨터에 내장함으로써 전문가가 희귀한 분야에서 그 지식을 쉽게 획득하거나, 그 분야의 초보자를 교육시키거나, 전문가의 부재시 일의 능률을 유지시키기 위한 목적 등의 실효성이 점차 인정되어 가면서 그 개발노력도 증대되고 있다. 그리고 전문가 시스템의 개발은 기존 프로그램 방식과는 달리 개념의 구체화 작업의 연속으로, 반복적인 과정을 통하여 이루어지므로 다소 시행착오적인 일이라 할 수 있다. 따라서 시스템의 구축에는 많은 시간과 노력이 필요하다. 구축된 전문가 시스템은 그 전문성을 높이기 위하여 지식베이스내에 새로운 지식의 Update가 부단히 계속되어야 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2012.04a
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• pp.1081-1084
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• 2012

최근 다양한 직업을 가진 SNS 사용자가 증가함에 따라, SNS 사용자들은 전문가 간 협업 및 기술적 의사소통을 위한 전문가 추천 기능을 요구하고 있다. 하지만 기존 협업적 여과 기법은 전문가 추천 서비스를 효율적으로 제공하지 못한다. Content-boosted 협업적 여과 기법은 다양한 예측 알고리즘을 제시하여, 효과적인 추천을 수행할 수 있도록 지원한다. 그러나 명확한 계산 조건이 제시되지 못하는 경우 아이템 및 사용자 유사도 계산을 수행할 수 없는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 Content-boosted 협업적 여과 기법의 단점을 해결하는 하이브리드 협업적 여과기법을 이용한 새로운 전문가 추천기법을 제안한다. 또한, 이를 이용하여 SNS에서의 전문가 추천 시스템을 설계한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1992.10a
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• pp.131-140
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• 1992

전문가 시스템은 인공지능 분야에서 가장 성공적인 사례로 꼽히고 있다. 본 논문에서는 전문가 시스템에서 채용하고 있는 핵심기술인 패턴-액션 규칙이 자연어 구문 분석 작업에도 성공적으로 적용될 수 있음을 보이고자 한다. 자연어의 문법 규칙을 전문가 시스템의 생성 규칙 형태로 표현하고, 전문가 시스템의 추론 엔진에서 이용하는 알고리즘(특히 전향 추론 방식)을 이용하여 구문 분석을 진행하도록 한다. 이 방법이 부분 자유 어순과 중심어 후행과 같은 특징을 가진 한국어의 분석에도 적용될 수 있음을 보였다.