사출 성형의 초보자도 이용할 수 있으며 사출 성형기의 이력 관리를 할 수 있는, 플라스틱 사출 성형의 진단과 불량대책을 위한 지식 기반 전문가 시스템을 ATR-IM 이라는 범용 전문가시스템 쉘을 이용하여 구현하였다. 지식베이스(knowledge base)는 수지 회사와 관련 서적, 전문가의 경험을 토대로 구축하였으며, 구현된 시스템은 크게 사출 공정 조건 설정 시스템, 사출기 ID에 따른 이력 관리 시스템, 사출성형 불량진단 시스템의 세부분으로 나누어 구성하였다. 본 연구를 통해 제안된 방법에 따라 업체별 사출기 성능에서 오는 공정 조건값의 차이를 사출공정 조건값의 저장에 의해 고려할 수 있으며, 불량 해결에 대한 전문가시스템이 추론 순서 결정을 경험적 확률에 따라 이루어지도록 함으로써 현장에서의 작업 환경을 고려한 전문가시스템이 되도록 하였다.
본 연구는 배합설계시 사용빈도가 높은 CODE를 대상으로 하여 설계기준강도 210∼500㎏/㎠인 보통 및 고강도 콘크리트이 배합설계절차를 정립하였고, 관련 기술정보와 전문가와 경험 및 지식 등을 분석정리하여 전문가 시스템을 위한 지식베이스를 구축하였다. 또한 지식의 표현방법, 결론의 추론방식 및 전문가 시스템 개발도구 등에 대한 비교연구를 수행하여 보다 효율적인 콘크리트 배합설계를 위한 전문가 시스템을 개발하였다.
전문가 검색 엔진은 전문가 시스템과 같은 목적에서 특정 전문 분야에 대한 특수한 정보를 수집 검색하기 위한 검색 엔진을 지칭한다. 특정 전문 분야를 위한 검색 엔진은 제작하기 위해서는 해당 분야만으로 구성된 웹 문서가 필요하다. 본 논문에서 제안한 전문가 검색 엔진은, 특정 분양의 웹 문서만 수집하기 위해서 개념 지식을 사용하여 웹 문서의 특정 분야 귀속 여부를 판단하였다. 개념 지식을 사용하여 웹 문서의 특정 분야 귀속 여부를 판단하기 위해서는, 개념 지식이 특정 분양에 대해 충분히 수집이 되어야 하며, 다른 분야와 충돌하지 않아야 한다. 이러한 개념 지식을 구축하는 것은 사람의 손으로 하는 것은 매우 어려운 일이므로, 본 논문에서는 학습을 토하여 개념 지식을 확장하고, 이를 전문가가 개입하여 학습 과정을 확인하였다. 본 논문은 개념 지식의 학습과 효용성에 대한 실험 및 결과에 대한 논문이다.
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.
본 연구에서 퍼지인식도(Fuzzy Cognitive Map) 개념을 기초로 하여 (1) 특정 문제영역에 대한 전문가의 인과관계 지식(causal knowledge)을 추출하는 알고리즘을 제시하고, (2) 이 알고리즘에 기초하여 작성된 해당 문제영역에 대한 여러 전문가들의 인과관계 지식을 계층별로 분해하여, (3) 해당 계층간의 양방향 추론이 가능한 추론메카니즘을 제시하고자 한다. 특정 문제영역에 있어서의 인과관계 지식이란 해당 문제를 구성하는 여러 개념간에 존재하는 인과관계를 표현한 지식을 의미한다. 이러한 인과관계 지식은 기존의 IF-THEN 형태의 규칙과는 달리 행렬형태로 표현되기 때문에 수학적인 연산이 가능하다. 특정 문제영역에 대한 전문가의 인과관계 지식을 추출하는 알고리즘은 집합연산에 의거하여 개발되었으며, 특히 상반된 의견을 보이는 전문가들의 의견을 통합하여 하나의 통합된 인과관계 지식베이스를 구축하는데 유용하다. 그러나, 주어진 문제가 복잡하여 다양한 개념들이 수반되면, 자연히 인과관계 지식베이스의 규모도 커지게 되므로 이를 다루는데 비효율성이 개재되기 마련이다. 따라서 이러한 비효율성을 해소하기 위하여 주어진 문제를 여러계측(Hierarchy)으로 분해하여, 해당 계층별로 인과관계 지식베이스를 구축하고 각 계층별 인과관계 지식베이스를 연결하여 추론하는 메카니즘을 개발하면 효과적인 추론이 가능하다. 이러한 계층별 분해는 행렬의 분해와 같은 개념으로도 이해될 수 있다는 특징이 있어 그 연산이 간단명료하다는 장점이 있다. 이와같이 분해된 인과관계 지식베이스는 계층간의 추론메카니즘을 통하여 서로 연결된다. 이를 위하여 본 연구에서는 상향 또는 하향방식이 추론이 가능한 양방향 추론방식을 제시하여 주식시장에서의 투자분석 문제에 적용하여 그 효율성을 검증하였다.
본 논문에서는 저장조 설계에 필요한 설계용 입력데이타의 자동생성을 위한 지식베이스 구축과 그래픽 사용자 인터페이스를 개발하였다. 지식베이스는 전문가의 오랜 경험을 통해 축적된 지식을 전문가의 도움을 받아 객체지향 모델링 기법들을 이용하여 구축하였으며, 추론기법은 전문가시스템 내에 전향추론 기법과 후향추론 기법을 모두 갖고서 사용자와 지식베이스간의 인터페이스와 사용자가 쉽게 시스템을 사용할 수 있게 하기 위하여 윈도우 환경에서 그래픽 사용자 인터페이스를 개발하였다. 이렇게 개발된 전문가시스템을 과거 수행했던 저장조 설계 프로젝트에 적용해 봄으로써, 비전문가도 전문가의 도움 없이 저장조를 설계할 수 있었으며, 표준화된 절차에 의하여 설계함으로써 설계상의 오류를 줄일 수 있었고, 약 88%의 비용을 감소시킬 수 있었다.
냉방기인 에어컨디셔너에 대해 기존의 설계방법과 지식, 그리고 경험을 체계화하고, 설계 제한 조건에 따른 최적설계 기법을 도입한 전문가시스템을 구현한다면, 적은 데이터 입력으로 주어진 설계 조건에서의 최적 해를 시간 낭비 없이 얻을수 있고, 설계자 간의 설게 능력 차이에 의한 상이한 결과도 해소할 수 있으므로 경제적인 설계가 중심에서 전문가시스템 중심으로 축적되는 것이 가능해져, 설계자의 이동에 따른 설계 지식의 누수를 방지할 수 있고, 설계 지식이 별도의 지식베이스에 구축되어 있으므로 보수 관리도 용이하게 되어 설계 지식의 지속적인 발전과 집적을 도모할 수 있다. 현장에서 사용중인 에어컨 설계용 소프트웨어를 기초로 실제 실무에서 접할 수 있는 설계 제약 조건에 대해서, 최적설계 기법의 적용과 지식베이스 구축을 통해 경제적인 설계가 가능한 설계 전문가시스템을 개발하였다.
지식구조로 시소러스를 이용하는 기존의 정보검색 시스템들이 사용자에게 만족할 만한 검색결과를 제시하지 못하고 있다. 이것은 기존의 정보검색 시스템들이 이용하고 있는 시소러스 구조가 사람의 지식구조와 다르고, 시소러스를 이용하는 검색 방법이 사람의 검색 방법과 차이가 있기 때문이다. 본 논문에서는 어떤 분야의 인간 전문가가 해당분야에 관한 전문지식이 없는 일반인이 필요로 하는 정보를 찾아주는 방법을 모델링한 지능형 정보검색 시스템을 개발하기 위하여 인간 전문가의 지식구조를 모방한 시소러스 구조를 설계하였고, 인간 전문가의 검색 방법을 모방한 검색 방법을 고안하였다. 설계된 시소러스 구조에는 인간 전문가의 지식구조 내에 표현되어 있는 여러 종류의 관계들이 포함되어있고, 고안된 검색방법은 관련도를 사용자의 질의어와 확장된 색인어 사이의 관계의 종류를 추론한 결과와 거리 단계를 고려하여 평가한다.
본 연구는 여러 가지 Data Mining 기법들로부터 도출된 지식과 AHP를 이용하여 도출된 전문가의 지식을 사용된 정보의 특성에 따라 조사하고, 이러한 각각의 지식들을 중심으로 부도예측 모형을 설계한 후, 각 모형의 특성 및 부도예측력에 대한 실증적 비교연구에 그 목적을 두고 있다. 사용된 Data Mining 기법들은 통계적 다중판별분석 모형, ID3 모형, 인공신경망 모형이며, 전문가 지식의 추출은 AHP를 사용하여 45명의 전문가로부터 부도와 관련하여 인터뷰 및 설문조사를 실시하였다. 특히 부도예측에 사용된 변수의 특성을 정량적 재무정보와 정성적 비재무정보로 나누어서 각 모형의 특성을 비교연구하였다. 연구결과 부도예측시 정성적정보의 중요성을 확인하였으며, 전문가의 지식을 기반으로한 AHP 모형이 위험예측모형으로 사용될 수 있음을 실증적으로 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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