본 연구의 목적은 직면하고 있는 기술과 시스템 환경변화에 적합한 정보전문가 양성을 위한 문헌정보학 교육의 내용을 규명해보는데 있다. 그 중에서 현재 정보환경 변화에 따라 요구되는 최신정보기술인 인공지능과 전문가시스템이 필요함을 인식하여 인공지능과 전문가시스템의 어떤 교육내용이 문헌정보학에 도입해야 할 것인가에 대한 해결방안을 모색하고 기본적 자료를 얻어내는데 그 목적이 있다. 본 연구 결과에 따른 내용을 정리하면 다음과 같다. 첫째, 고도의 정보기술과 컴퓨터의 발전으로 인하여 문헌정보학의 전통적인 핵심내용이 새로운 내용 즉 네트워크를 통한 정보원 탐색, 온라인데이터베이스 검색, 정보시스템 분석과 설긴 컴퓨터활용능력, 정보검색전략 개발순으로 나타났다. 둘째. 인공지능과 전문가시스템 교육내용 중에서 문헌정보학 교육에 중요한 내용으로는 데이터베이스처리 시소러스 자연언어처리, 지식표현으로 나타났다. 셋째, 문헌정보학 교수들은 인공지능과 전문가시스템 교과목 주제가 대다수 학생들에게 유용한 주제라고 인식하고 있음이 나타났다. 넷째, 앞으로 사서/정보전문가를 돕는 인공지능과 전문가시스템의 역할이 참고봉사, 편목${\cdot}$ 분류, 정보검색${\cdot}$ 문헌전달 업무에서 더 중요하게 인식하고 있음이 나타났다. 다섯째, 문헌정보학과 교수들이 인공지능과 전문가시스템 교과목 주제를 중요하게 인식함에 따라 앞으로 인공지능과 전문가시스템 교육과정이 국내 문헌정보학 교육과정에 개설될 것으로 나타났으며 인공지능과 전문가시스템 교육내용 중에서 중요하다고 조사된 데이터베이스처리. 시소러스 자연언어처리. 지식표현의 과목은 앞으로 문헌정보학 교육과정에 도입하여야 할 것이다.
본 연구에서는 prolog을 저자 언어로 사용한 퍼지 지능형 튜터링 시스템을 습득 모듈, 튜터링 콘크롤러, 전문가 지식의 3부분으로 구성하여 UNSW prolog로 실행시켰다. 습득 모듈은 기존의 지식에 새로운 정보를 첨가하여 사용하는 모듈이고 튜터링 콘트롤러는 시스템 사이의 정보를 상호 조정하는데 사용한다. 전문가 지식은 전문가의 지식을 저장한 내부 지식 베이스로서 가르칠 내용에 대한 정보와 해를 구하는 해결 모듈을 포함하고 있다. 특히 애매한 지식 처리를 위하여 퍼지 이론을 적용하였다. 하지만 지능형 튜터링 시스템의 구현을 위하여 먼저 고려해야 할 것이 전문가 지식에서 지식의 변환 방법이다. 그러므로 본 논문에서는 frame과 시멘틱 네트의 성질을 결합하여 계측적 frame 상태로 지식을 포현하였다. 계층적 frame에서 설정된 frame을 goal을 나타내게 하여 G frame이라 하였다. G-frame을 AND-OR 그래프 특성에 따라서 prolog언어를 저자 언어로 사용하여 퍼지 지능형 튜터링 시스템을 설계 하였다.
한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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pp.99-107
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1999
인공지능(Artificial Intelligence : AI)이란 인간이 가지고 있는 지각, 인식, 이해, 기억, 판단, 학습, 사고, 발견, 창조 등과 같은 지적인 능력을 기계에 실현하고자 하는 분야이다. 즉 기계에 인간이 가진 지능을 복제하여 우리 인간이 소유하고 있는 추론과 학습 메커니즘 등을 이용하여 신속한 계산을 수행할 수 있도록 컴퓨터의 실제 능력을 향상시키는 것이다. 인공지능 분야는 다양한 분야에 응용되어 왔으며 수많은 기술들이 개발되었다. 석유 분야도 예외는 아니며 석유 지질, 탐사, 매장량 평가, 시추, 생산, 수송, 정제 등 다양한 분야에 걸쳐서 인공지능 분야가 활용되어 많은 문제 해결에 적용되고 있다. 이와 같은 취지에서 본 논문에서는 우선 석유 분야별로 활용되고 있는 인공 지능 분야들을 정리하고 그 후 인공지능 분야별로 실제 해결하고 있는 석유 분야의 문제들을 다시 한번 정리하였다. 그 후 특히 석유 분야가 있어서 실제 개발되어 사용중인 전문가 시스템들을 정리하였다. 마지막으로 향후 석유 분야의 전문가 시스템 발전 방향을 간략히 분석하였다.
오늘날 지능형 교수 시스템은 과거와는 달리 전문영역 지식, 학습자 지식과 융통적인 개별 학습과 개인교수를 지원하기 위한 교수 전략에 대한 지식이 사용되고 있다. 학습자들이 배웠던 내용이 무엇인지를 설명하고 가르칠 도메인 지식을 전문영역 지식으로 표현한다. 교수법 모듈은 학습을 제어하거나 가르치기 위한 모든 결정을 한다. 학생 모형은 학습자의 지식을 기술하고 학습자 개개인에 대한 특정한 정보를 저장한다. 본 논문에서는 지능형 교수 시스템의 구성 요소인 학습자 모형의 지식을 기존의 인공지능에서의 지식 표현 기법인 생성 시스템의 절차 지식을 온톨로지를 사용하여 설계하였다.
생물학적 뇌 정보처리 메커니즘을 보다 정확하게 구현할 수 있는 시스템은 입력에 대한 정확한 인지 능력, 상황 판단 능력, 학습 및 추론 능력, 출력의 결정 능력 등의 성능 구현은 물론이며, 감정과 비교될 수 있는 시스템의 상태를 평가하여 판단 및 결정에 적용함으로써 매우 뛰어난 지능형 시스템이 될 수 있다. 공학적인 의미에서 살펴본다면 정보 처리 과정을 입력의 처리, 정보의 전달, 제어 입력의 결정에 대한 의미로 정의할 수 있지만 생물학적으로 입력을 분석하고 정보를 처리 및 전달하며 출력을 제어하는 모델인 두뇌의 정보처리 메커니즘에 비교한다면 현재의 공학적인 정보처리 방식 및 제어기의 성능은 극히 미약한 수준이라고 할 수 있다. 이런 이유에서 최근 많은 공학자들은 생물학적인 뇌의 정보처리 개념에 대한 규명을 시도하고 있으며, 실제 공학적인 모델로 개발하여 설명하고 구현하는 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 생물학적인 두뇌의 정보처리 메커니즘을 해석하고 공학적인 개념의 정립과 정보처리 흐름을 규명하고 정의함으로써 출력에 반영할 수 있는 모듈을 설계하고자 한다. 본 논문에서 제안된 모듈은 공학적인 분야는 물론 생물학적 뇌 연구에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
기업간 거래에서 다수의 공급자-수요자간 거래대상자의 선택을 인터넷(Internet)상의 e-Marketplace 시스템을 통해 효율화할 수 있을 것이다. 구매기업 중심의 공급자 선택이나 구매/조달에는 e-Procurement 시스템이 적절할 수 있다. 또한, 거래대상자의 선택이나 계약과정 이후, 다수의 공급자-수요자간 여러 협력관계 속에서 거래 물량의 효율적인 공급과 운송을 위한 시스템 기능 역시 필요한 것이다. 지능형 에이전트를 비롯한 지능형 시스템은 인터넷 거래상에서 공급자-수요자간 경쟁이나 선택 또는 거래절차의 처리에 대해 활용방안이 제안되고 범위를 넓혀 가고 있다. 이러한 맥락에서 본고에서는, 공급자-수요자간 경쟁이나 선택과정의 다음 단계에 필요한, 다수의 공급자-수요자간 실제 거래 물량의 공급을 위한 최적 공급망운영(supply chain operation) 시스템을 지능형 에이젼트 체계를 활용하여 구성하였다.
가장 완벽한 지능형 모델로 알려져 있는 두뇌는 인공 지능을 구현하기 위해 이해되어야 하는 많은 내용을 지니고 있다. 하지만, 현재까지는 두뇌의 생물학적인 정보처리 메커니즘은 극히 일부분에서 밝혀졌고 대부분의 내용은 추측이나 가정으로 설명되고 있다. 이미 밝혀진 두뇌의 정보처리 메커니즘에 기반한 정보처리 시스템은 다양한 응용 분야에 활용되어 지금의 시스템보다 월등한 성능을 보일 것으로 예상된다. 이에, 본 논문에서는 두뇌의 생물학적 흐름을 카테고리 별로 정리하였으며 이를 구현할 수 있는 소프트 컴퓨팅 기법을 소개한다. 다양한 소프트 컴퓨팅 기법을 이용하여 구현된 인공 두뇌 모델은 정보처리 과정에서 자율적이며, 효과적인 정보처리 성능을 보여줌을 알 수 있다. 이는 인공 지능 시스템의 새로운 도약에 필요한, 정형화된 모델로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Radio Frequency Identification(RFID)시스템은 객체에 부착된 RFID 태그를 리더로 읽어 들여 정확하게 객체를 인식할 수 있어 상황 인지를 위한 중요한 정보를 제공할 수 있다. 그러나 태그와 리더간의 통신이 단일 홉으로 구성되어 있기 때문에 대상 지역의 전체를 인식하지 못하여, 상황인지를 위한 총체적 정보를 제공할 수 없는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 최근 제안되고 있는 무선 센서 네트워크와 RFID 시스템의 결함을 통하여 RFID시스템이 대상 지역 전체를 인식할 수 있게 하고, 이 정보를 센서 네트워크의 센싱 정보와 함께 활용하여 지능적인 상황 인지가 가능한 RFID 기반 우선 센서네트워크의 지능적 상황 인지 지원 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 RFID 시스템의 객체 인지 능력을 활용할 수 있을 뿐만 아니라, RFID 시스템에 네트워킹 기능을 제공하여 지능적 상황인지를 가능하게 한다.
지능형 기본구조에 의존하는 내용기반 정보검색 시스템을 발전시키기 위한 많은 노력들이 진행중이다. 실세계에 존재하는 상황을 구축하고 유지하며, 동적 지식 표현을 실용화하고, 문맥을 이용하고, 그리고 진보된 추론과 학습능력을 이용하여 실세계에 존재하는 상황을 구축하고 유지하는 능력을 지능이라고 간주하여 이 지능을 채택한 진보된 내용기반 정보검색시스템을 제안하였다. 지능의 이러한 요소들은 인간의 지각과 인지에 정합하는 의미적 수준에서 시각 정보를 검색하기 위한 효과적인 시스템을 만들어내기 위해 필요로 하는 것들이다. 본 논문에서는 인간이 가지고 있는 지능과 인지 심리학, 인공지능, 기호학의 분야에 존재하는 지능시스템의 구축에 관련한 연구들을 조사해 본 후, 기존의 내용기반 정보검색 시스템의 능력을 개선하기 위해 본 논문에서 제안한 멀티미디어 지식 표현 모형인 MMNet을 알아보고, 이것을 이용하여 시각 정보를 자동적으로 추출하기 위한 지능형 내용기반검색시스템 모형을 만들어 보았다.
지능형 에이전트란 환경상태를 인지하고 상태정보에 따른 적절한 행위를 자동적으로 수행하는 소프트웨어 객체를 말한다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 환경에서 시맨틱 서비스를 지능적이고 자동적으로 수행하는 에이전트 개발을 통해서 시맨틱 웹 응용사례에 대해 제안한다. 본 논문에서는 제안하는 시맨틱 서비스 에이전트는 다음과 같은 핵심 요소 기술의 특징을 갖는다. 첫째, 시맨틱 웹 환경의 온톨로지와 메타데이터 및 사용자 프로파일을 자원으로 사용하여 상태정보를 인지한다. 둘째, SWRL(Semantic Web Rule Language)기반의 추론엔진을 통해서 인지된 상황 정보를 역방향 추론하고 지능적인 행동의 수행을 결정한다. 셋째, 시맨틱 웹 환경의 확장을 통한 에이전트의 활동 범위를 증가시키기 위해서 사용자 중심의 메타데이터 저작기능을 갖는다. 넷째, 시맨틱 서비스 에이전트는 온톨로지 서버 및 시맨틱 미들웨어를 통한 시맨틱 웹 인프라 시스템의 프레임워크를 갖는다. 본 논문에서는 시맨틱 서비스 에이전트의 실제 구현을 통해서 시맨틱 웹 환경이 제공하는 자원을 적극 이용하고 사용자 요구에 맞춰 이를 사용자에게 지능적이고 자동적인 서비스로 제공하는 에이전트를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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