본 논문은 고객의 감성과 디자인 요소 간의 관련성을 퍼지논리을 통해 추론하는 시스템을 구현하고자 한다. 퍼지기반 추론기관은 감성 데이터베이스를 활용하여 고객의 감성정보를 설계자에게 제품개발에 필요한 유용한 디자인 정보로 변환시켜주는 시스템이다. 감성공학적 디자인 요소변환 지원 시스템의 일 부인 추론기관은 고객의 감성과 제품형상의 연관성을 퍼지논리를 이용하여 전향추론하도록 하였다. 출 력은 추론기관을 통해 선정된 부품 카테고리들에 대한 형상 데이터베이스의 그래픽화일을 화면에 디스플 레이하게 한다. 고객 자신의 감성에 대한 불명확함과 제품개발에 대한 효과적인 고객감성 반영의 어려움 등을 고려해 볼 때 이러한 추론기관의 개발은 보다 다양한 분야에서 고객의 감성을 적용하는데 활용되리라 본다.
ATMS(Assumption-based Truth Maintenance System)는 추론기관의 추론 과정을 기억하고 각 추론 상태의 진위를 관리해주는 기능을 수행한다. ATMS는 JTMS나 LTMS와는 다르게 각 노드의 레이블과 Nogood들을 관리함으로써, 추론기관의 추론에 모순(Contradiction)이 발생하였을 때 이를 효과적으로 처리해준다. 기존의 ATMS는 모순에 영향을 주는 가정(Assumption)을 제거(Retract)함으로써 모순에 영향을 주는 원인을 제거하는 방식을 취하고 있다. 그러나, 본 논문에서는 이와 같은 방식으로 문제가 해결되지 못하는 새로운 종류의 모순을 설명하고 이를 처리하기 위해서는 ATMS가 추론기관과 연동하여 모순을 처리하는 방식에 대해서 서술하고자한다.
시뮬레이션 모델과 전문가 시스템의 학제간 연구는 그동안 많은 학자에 의해 진행되어 왔다. 전문가 시스템은 추론 기관과 지식베이스로 구성되며, 지식베이스는 사실과 규칙으로 구성된다. 사실과 규칙은 추론 기관의 추론을 위한 정보로 사용된다. 요즘의 정보 시스템은 데이터베이스를 가지며 데이터베이스의 정보를 기반으로 모든 처리가 진행된다. 이러한 정보 시스템에 삽입되어 사용되는 시뮬레이션 모델의 전문가 시스템도 데이터베이스의 정보를 사용하여 추론을 행한다. 데이터베이스의 정보는 전문가 시스템의 추론을 위한 사실로 사용되고, 추론 결과를 저장하기 위한 저장 장소로 사용된다. 본 연구에서는 전문가 시스템의 사실과 데이터베이스 사이의 사상을 정리하고, 이를 위한 사실 클래스를 제안한다. 이 사실 클래스는 데이터베이스 데이터를 전문가 시스템이 사용할 수 있도록 필링하는 기능과 추론을 위한 의미 분석의 기능을 갖는다. 또한, 데이터베이스에 추론 결과를 저장할 때 생기는 데이터의 일치성과 무결성 문제를 해결한다. 이 사실 클래스를 갖는 전문가 시스템 기능을 갖는 시뮬레이션 모델을 그래이팅 생산 공정의 시뮬레이션에 적용하였다.
본 연구에서는 시스템의 대규모 SCADA 시스템들에 효과적으로 적용될 수 있는 전문가 시스템을 설계한다. 전문가 시스템의 추론기관은 직관적 추론 기능과 논리적 추론기능이 연동되도록 설계한다. 직관적 추론기능은 패턴인식구조로, 논리적 추론기능은 휴리스틱에 근거한 심층추론을 통해 시스템 이벤트별로 다양한 시간제야조건을 만족하는 시스템 제어전략을 결정함과 동시에, 지식 생성자의 역할을 할 수 있도록 다중 추론구조로 설계한다.
본 연구는 존재론적 기본범주가 Keil(1983)의 주장과 같이 M 제한을 유지하는 위계적인 구조를 갖는다. 또 사물의 속성을 추론할 때 이 존재론적 기본범주에 대한 지식을 사용하는지 살펴보고자 이루어진 것이다. 실험 1 에서는 문장판단 검사를 사용하여 성인과 5세 아동이 동물,식물,무생물의 존재론적 기본범주를 갖고 있는지 알아보았다.문장판단 검사 결과 이 개념들이 M제한을 갖는 위계적인 구조로 조직화되어 있음이 밝혀 졌다.실험 2에서는 아동과 성인이 모두 특성 사물이 갖는 한 속성으로부터 그 사물이 갖을수 있는 다른 속성들을 정확하게 추론하였다.또 그 추론양상은 실험 1에서 밝혀진 존재론적 기본범주의 나무구조로부터 예측될 수 있는 것이 었다.그리고,실험 3 에서는 어떤 사물이 특정 기능을 하는 가상의 기관을 갖고 있는지 추론해야 할때도 그 기관의 기능을 고려하여 판단한다는 것이 밝혀졌다.즉,동물과 식물 모두 살아있도록 만드는 가상의 기관을 갖고 있다고 판단하였다. 이결과들은 존재론적 기본범주에 대한 지식에 대한 지식이 사물들에 대한 추론을 유도한다는 것을 나타낸다.
본 연구에서는 사례기반추론, 인공신경망, 선형계획법 모형을 결합한 새로운 개념의 지능적인 경영전략수립 및 상충관계 해결 추론메카니즘을 제안한다. 본 연구에서 제안한 경영전략추론 메카니즘의 타당성을 검증하기 위하여 (1) 과거 문헌조사 결과와 (2) 비쥬얼 베이직 언어로 구현한 프로토타입인 CANNIE-SP (CAse-based Neural Network Inference Engine for Strategic Planning)를 제시하였다. 특히 본 연구에서 제안하는 인공신경망은 순방향 추론과 역방향 추론이 가능하도록 설계하여서 What-If분석 및 Goal-Seeking분석이 가능하도록 하였다. 또한 사례기반추론기관은 마이크로 소프트사의 데이터베이스 엔진인 엑세스(Access)를 사용하였다. 본 연구에서 제안하는 추론 메카니즘의 타당성을 검증하기 위하여 우리나라 화장품 시장의 실제자료를 가지고 실험하였으며 그 결과 매우 의미가 있음을 확인하였다.
본 논문은 웹 기반 전문가시스템의 구현 구조들을 분석, 장단점을 비교하고, 웹 서버의 부하를 절감할 수 있는 HTML을 이용한 역방향 추론기관의 구현 방안을 제시한다. 웹 환경 하에서 전문가 시스템을 구현하는 방안틀로는 CGI를 이용하는 방법, 웹 서버에 추론기관을 내장하는 방법, 외부 뷰어를 이용하는 방법, Java Applet을 이용하는 방법, 그리고 HTML을 이용하는 방법 등이있다. 이들은 시스템 개발, 시험, 확장, 이식, 유지보수의 용이성, 대규모 서비스 가능성 등에서 각기 장단점을 갖고 있다. 특히, HTML을 이용하여 역방향 추론을 구현하면 위의 장점들을 상대적으로 많이 누릴 수 있다. 따라서, 이 논문에서는 역방향 추론에서 진위형,OAV형 및 수치형 변수를 HTML과 JavaScript를 이용하여 표현하는 방안을 설명한 후 이를 바탕으로 HTML 방식의 전문가시스댐 설계 방법론을 제시한다. 또한, 기존 전문가시스템을 웹 기반으로 변환하기 위하여 기존 방식의 규칙베이스를 지식분석도로 바꾼 후 HTML 기반 전문가시스템을 생성하는 방법론도 설명한다.
국내외 문헌을 조사해 볼때, 최적의 퍼지 함축을 선택하는 것이 퍼지 추론 및 퍼지 추론의 모든 응용 분야에서 근본적인 문제임을 알 수 있다. 그러나 많은 연구가들의 계속적인 연구에도 불구하고 개인적인 평가 기준과 사용되는 응용 모델에 따라 각기 다른 성능 평가가 이루어졌으므로 퍼지 함축의 선택 문제는 아직까지도 논란의 대상이 되고 있다. 최근 학습이론의 도입으로 퍼지 추론을 상당한 효과를 보았으나 퍼지 함축의 선택 문제와 관련된 연구는 전무하다. 따라서 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 퍼지 추론에 적용했을 때의 퍼지 함축의 선택 문제를 고찰, 분석한다. 즉 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지 소속 함수를 조정함으로써 퍼지 추론 기관의 성능 향상뿐 아니라 폭 넓은 퍼지 함축의 선택이 가능하다.
자동차 사고 재구성이란 사고 상황으로부터 가능한 모든 정보를 수집, 분석하여 사고 거동 및 원인을 규명하는 작업을 의미한다. 본 논문에서는 자동차 사고 재구성에 직접 적용이 가능하도록 개발된 범용성의 정성적 충돌 전문가 시스템의 Prototype을 소개한다. 이 시스템은 충돌 전 물체의 운동 방향과 공간에서의 정보가 주어졌을 때, 충돌로 인한 물체의 순간적인 운동을 정성적으로 예측한다. 분야 모델은 정성적 충돌 이론과 정성적 계산을 제공하는 정성적 수학의 지식 베이스로 구성된다. 충돌로 인한 물체의 운동을 해석하는 데 있어, 충돌 전 물체의 운동 방향과 충돌시의 기하학적 배치사이의 상호 작용을 분석하는 것이 그 핵심을 이루고 있다. 본 논문에서는 그 상호 작용을 밝혀 내어 정성적 표현 방식에 의거하여 해석하는 충돌 이론을 소개하였다. 추론 기관을 설계하는데 있어서는 동력학 정보뿐만 아니라 공간 정보를 추론하기 위한 기법이 제시되었다.
공간과 관련된 의사결정문제 해결에 필요한 취득가능한 자료나 정보는 불완전하거나 부정확하며, 많은 부분 자연산어(natural language)로 기술되어 있다. 이 같은 정보들을 컴퓨터를 이용하여 처리하기 위해서는 결국 컴퓨터로 하여금 인간이 사용하는 자연어를 이해할 수 있도록 애매한 특성의 언어값(Linguistic value)을 정량적으로 기술할 필요가 있다. 이를 위해 퍼지집합(fuzzy set) 이론을 퍼지논리(fuzzy logic)가 대표적인 방법론으로 이용되고 있다. 본 논문에서는 부정확하거나 불명확한 자료 및 정보를 기반으로 의사결정문제를 지능적으로 처리하기위해 사용자가 가장 이해하기 쉬운 자연어로 『언어모델』을 구축하고, 평가사안이나 의사결정문제가 불명확하게 서술될 경우 컴퓨터를 이용한 구조화 및 추론을 통한 문제해결이 가능하도록 퍼지추론기관구축을 위한 일련의 논리적 개념과 구축과정을 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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