2018년 11월 28일
전문가 시스템
I. 전문지식 기반 자문형 인공지능 시스템, 전문가 시스템
| 개념 | 특징 |
|---|---|
| 전문가 지식 베이스를 통해 IF-THEN 구조의 전방향, 역방향 질의 기반 전문가 지식 활용 인공지능 시스템 | – 규칙 기반: IF-THEN 구조 – 휴리스틱, 비공식 추론 – 북키핑 설비: 변화감지 – 전방향, 역방향 추론 |
– 규칙 기반 전문가 시스템은 학습이 불가하므로, 신경망 기반 전문가 시스템의 활용 증가
II. 전문가 시스템의 구조/구성요소 및 추론 기법
가. 전문가 시스템의 구조/구성요소
| 구조 | 구성요소 | |
|---|---|---|
 <전문가 시스템 구조> | 규칙 추출 | – IF-THEN, 증거,가설 – 가설의 조건부확률 |
| 추론 기관 | – 규칙해석, 스케줄러 – 역방향추론 활용 | |
| 설명부 시스템 | – 추론과정 설명 – Why, How, What | |
| 지식 베이스 | – 문제영역 관련 전문가 지식 표현 | |
– 신경망 전문가 시스템은 훈련 데이터 기반 학습 통해 IF-THEN 규칙 집합 개선 가능
나. 전문가 시스템의 추론 기법
| 구분 | 개념 | 특징 |
|---|---|---|
| 정방향 추론 | – 데이터 지향 추론 – 순방향 규칙찾기 | – 결과는 항상 True – 추론의 건전성 |
| 역방향 추론 | – 목표 지향 추론 – 역방향 증거찾기 | – 결과는 false 가능 – 유사추론, 휴리스틱 |
– 정방향 추론은 추론방법 용이, 무관련 문제 수행시 비효율
– 역방향 추론은 초기 목표, 가정 어려움, 무관련 목표 미탐색
III. 전문가 시스템 활용 시 고려사항
| 고려사항 | 설명 | 대응방안 |
|---|---|---|
| 충돌해법 고려 | – 두 개이상의 규칙 동시 점화 시 선택 | – 우선순위 전략 – 최장일치 전략 |
| 메타지식 제공 | – 전문가 시스템 내 지식 사용/제어 정보 | – 전문가 시스템개선 지속 업데이트 |
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