추론엔진과 지식베이스를 기반으로 하는 전문가 시스템은 사용목적에 맞게 구성되며,인간의 사고 방식을 모방한 컴퓨터가 올바른 해를 도출시키도록 하는데 궁극적인 목표가 있다. 즉, 추론의 효율성이 전문가 시스템의 효율성을 좌우한다. 시스템이 어떠한 목적을 갖는가에 따라서, 추론 방법과 지식표현 방법등이 결정된다. 최근 추론의 효율성을 극대화하기 위해 이용되고 있는 지식표현 및 추론 방법으로는 Rete, TREAT 등의 트리 표현을 사용하는 전향추론, 관계리스트를 사용하는 직접추론 등이 있다. 전문가 시스템의 성능은 추론을 얼마나 효율적이고 정확하게 하는지에 따라 좌우된다. 본 논문에서는 이러한 추론의 효율성이 지식베이스의 구축형태와 밀접한 관련을 이용하여 효율적인 추론 엔진을 구성하였다. 지식의 표준화가 모듈화가 쉬운 생성규칙을 사용하여 지식을 표현하였으며 , 사용자의 요구에 의해 전향추론, 후향추론이 수행되도록 하였다. 본 논문에서는 추론을 효율적으로 하기위한 기본 방법중, 지식표현을 보다 더 효과적으로 구축하는 방법을 택하였다. 기존의 지식표현방법을 살펴보고, 이를 기반으로 새로운 지시표현 방법인 ECBM(extedned clause bit matrix)과 ERCBM(extended clause bit matrix)을 제안하고 이를 이용하여 전향추론, 후향추혼이 가능한 추론엔진을 구축하였으며 이 두 지식표현을 이용하여 구축되어진 추론엔진을 비교하였다. 이 추론엔진은 기존에 시스템과는 달리 전향, 후향이 모두 효율적으로 수행되어지며, 모든 지식에 대해 적용이 가능한 강력한 범용성을 갖고 있다.
인공지능 기법을 응용하는 한 분야로서 전문가시스템에 대한 일반적인 개념을 소개하였다. 응용분야에서 전문가의 의사결정 수준과 버금가는 능력을 부여할 수 있는 시스템의 특성을 고려하여 전문가들의 지식을 시스템에 묘사하는 방법과 이를 이용하는 방법에 관하여 논하였다. 또한 지식획득 과정의 특수성을 고려하여 전문가시스템의 개발방식에 관하여도 논하였다.
본 논문에서는 화력발전소 터빈의 안정적 운전을 지원하고 발전소의 불시정지를 예방하기 위하여 필요한 전문가시스템의 지식베이스 구축과 그래픽 인터페이스에 대한 proto-type을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 전문가시스템은 화력 발전소 터빈 계통의 현재 상태로부터 대상 운전조작에 대한 운전방법을 지원하는 기능, 고장을 진단하는 기능 등을 제공한다. 지식베이스는 객체와 규칙의 혼성형태로 구성하였으며, 추론방법으로는 후향추론을 기본적으로 사용하고 현재 운전상황에 따른 고장진단을 위하여 전향 추론을 혼용함으로써 필요에 따라 최적추론을 유도하였다. 또한 지식베이스의 효율적 활용과 사용자의 손쉬운 접근을 위하여 그래픽 사용자 인터페이스를 구현하였다.
본 논문은 지식경영의 기술적 기반을 확보하고 숨어있던 지식을 명시화하여 공유하는 데 성과를 거두고 있는 지식경영 선도기업들이 지식경영 활동을 업무 성과와 직결시키기 위해 시도하고 있는 활동들에 주목한다. 지식경영이 업무와 별개로 이루어지는 것이 아니라 업무 프로세스와 통합되기 위해 필요한 요인들을 탐색하기 위해 우선 현장 전문가들을 대상으로 조사를 실시하였고, 그 결과를 반영한 설문지를 바탕으로 지식경영 사용자들을 대상으로 조사를 실시한 후 확인적 요인분석 기법을 활용하여 각 요인들의 타당성을 검증하였다.
미술진단을 위한 전문가 시스템에는 (1)그림의 특징 (2) 환자의 심리증상 (3)그림 특징과 환자 심리증상 간의 관계 (4) 전문가의 진단과정 (5)지식의 표출 및 표현 방법 둥 다양한 분야에서 광범위한 지식이 필요하다. 이 지식들은 현장의 그림진단 치료사와 함께, 심리학자, 심리치료사, 그리고 미술진단을 컴퓨터에 구현할 지식공학자들로부터 얻어진다. 전문가는 다양한 요인들을 복합적으로 고려하는 매우 복잡한 진단과정을 거치며, 관련되는 방대한 지식들은 성격상 모호하고, 일관성이 부족하며, 때에 따라서는 상충적이기도 하다. 이 논문에서는 전문가의 진단과정을 모델링하여, 전문가 시스템의 구조를 설립하고, 지식들을 분석하여 분류한다. 분류에 따라 지식 획득과 표현에 적합한 방법을 선정하며, 온톨로지(ontoloty) 개념에 의한 프로티지(Protege) 2000을 도구로 사용하여 이 지식들을 체계적으로 정리한다. 실제 예제를 통하여 이 시스템의 사용가능성과 적합성을 보인다.
본 논문에서는 용해로 이상감시를 위한 실시간 유리 용해로 운전 전문가시스템을 구축한 결과를 소개한다. 유리 용해 공정에서는 운전자의 경험지식에 의해 내부의 상황을 판단하게 되고, 이는 용해로 수명과 제품의 품질에 중요한 영향을 준다. 이를 전문가 시스템으로 구현하기 위하여, 먼저, 기존 운전자의 지식을 취합, 분석한다. 그 후, 취합된 각 지식들의 특성에 부합하도록 이진 룰(Crisp Rule)과 퍼지 룰(Fuzzy Rule)로 구분한다. 이 때, 선형 회귀분석을 통하여 퍼지 룰의 입력을 결정함으로써 보다 정확한 운전 지식의 표현이 가능하도록 하였다. 설계된 알고리즘은 젠심 (Gensym)사의 실시간 전문가 시스템 개발 툴인 G2를 사용하여 구현하였다. 제시된 퍼지 전문가 시스템은 삼성코닝(주) 수원사어장의 실제생산 용해 공정에 직접 적용하여 그 효율성이 검증되었다.
본 논문에서는 용해로 이상감시를 위한 실시간 유리 용해로 운전 전문가시스템을 구축한 결과를 소개한다. 유리 용해 공정에서는 운전자의 경험지식에 의해 내부의 상황을 판단하게 되고, 이는 용해로 수명과 제품의 품질에 중요한 영향을 준다. 이를 전문가 시스템으로 구현하기 위하여, 먼저 기존 운전자의 지식을 취합, 분석한다. 그 후,취합된 각 지식들의 특성에 부합하도록 이진 규칙(Crisp Rule)과 퍼지 규칙(Fuzzy Rule)으로 구분한다. 이 때, 선형 회귀분석을 통하여 퍼지 규칙의 입력을 결정함으로써 보다 정확한 운전 지식의 표현이 가능하도록 하였다. 설계된 알고리듬은 젠심(Gensym)사의 실시간 전문가 시스템 개발 툴인 G2를 사용하여 구현하였다. 제시된 퍼지 전문가 시스템은 삼성코닝(주) 수원사업장의 실제 생산 용해 공정에 직접 적용하여 그 효율성이 검증되었다.
본 연구에서 구축하고자 하는 통합OPAC은 특정 주제의 문헌정보원, 전문가정보원, 통계정보원을 제시해 주는 참고봉사 전문가 시스템, 온라인 열람목록(OPAC), 이용 안내, 외부데이타베이스의 검색 모듈이 결합된 시스템이다. 지식베이스는 문헌정보원 지식베이스, 전문가정보원 지식베이스, 통계정보원 지식베이스로 구성된다. 지시베이스의 추론방법은 전진추론(forword chining) 방식을 채택하였다. 시스템의 구현 환경은 먼저 하드웨어는 IBM 호완기종의 개인용 컴퓨터들(IBM386-DX33이상)을 사용하고 시스템 개발도구로는 전문가시스템과 하이퍼텍스트가 결합된 쉘(shell)인 KPWin++를 이용하였고 문헌정보원, 전문가정보원, 통계정보원에서의 키워드추출 등 정보처리 작업은 터보C를 사용하였다.
한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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pp.131-137
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1999
전문가시스템 개발에 있어서 지식획득 병목현상(knowledge acquisition bottleneck)은 해결해야 할 큰 걸림돌중 하나이다. 지식획득을 위한 여러 과정을 단순화하고 자동화함으로 지식공학자의 작업을 최소화하면서 전문지식을 쉽고 빠르게 획득할 수 있도록 지식획득시스템을 설계·구현한다면 전문가시스템의 대중화는 지금보다 쉽게 이루어질 것이다. 본 연구는 지식 획득시스템 설계와 구현을 위한 연구의 일환으로 기계학습의 한 방법인 PIPPER(Repeated Incremental Pruning to Produce Error Reduction)를 이용하여 규칙을 생성하고 생성된 규칙을 JESS(Justification based Expert System Shell)에서 처리하도록 하였다. 규칙을 생성하기 위한 데이터는 Bohanec이 1997년도에 만든 자동차 평가 데이터베이스(Car Evaluation Database)를 사용하여 실험하였으며, 1700여 개의 레코드에서 약 40개의 규칙이 생성되었고, 생성된 규칙은 지식베이스의 정당성을 위반하지 않으면서 실행되었다.
전문가의 지식을 지식베이스화하여 의사결정지원시스템으로 사용하려는 노력이 증대하고 있다. 특히 투자의사결정과 같은 원인결과의 관계를 명확히 규정할 수 없는 복작한 영역에서 전문가의 지식베이스는 비전문가의 의사결정에 중요한 조언을 제공할 수 있다. 불확실한 지식을 지식베이스화하는 한 방법으로 퍼지프러덕션시스템이 널리 사용되고 있다. 주식시장과 같은 동태적인 시스템에서 어떤 정보의 중요성은 상황에 따라 변화하는데 이를 정태적인 프로덕션시스템의 규칙으로 지식베이스화하는 것은 불가능하다. 그러나 추론을 수행하는 과정에서 수행당시 각 정보의 중요도에 부응하는 가중치를 부여하여 평가함으로써 정태적인 지식베이스에 동태적인 실제시스템의 특성을 반영할 수 있다. 이는 가중치가 높은 정보에 해당하는 조건명제의 충족정도가 해당규칙의 전체평가결과에 더욱 중요하게 반영되게 하여 좀더 현실성 있는 추론 결과를 얻게 한다. AHP(Analytic Hierachy Process) 방법에 의하여 얻어진 정보의 상대적 중요도에 따른 가중치 (w)를 해당 정보와 조건명제의 합치정도(Degree of Match : DM)에 (DM)w 의 형식으로 적용함으로써 퍼지프러덕션시스템에서 정보의 중요도를 반영하여 프러덕션규칙을 평가하는 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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