제4부 전문가시스템 (Expert Systems)

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1 제4부 전문가시스템 (Expert Systems)

2 제9장 전문가시스템의 개관 9.1 등장배경 인공지능(AI)의 연구분야 Computer Vision
Natural Language Processing Automatic Learning Automatic Programming Automated Planning and Problem Solving Neural Networks Speech Recognition Robotics Expert Systems

3 [그림 9-1] 인공지능 연구초점의 변화 (자료: Waterman, 1986)
특정 프로그램의 개발을 위해 특정의 문제영역에 대한 고수준 전문지식 사용 특정 프로그램을 만들기 위한 범용의 접근방법이나 기술을 개발 모든 문제해결을 위한 범용의 문제해결 방법 추구 1960 1970 1980 높음 문제 해결 능력 낮음 연도

4 9.2 전문가(Experts)와 전문가시스템(Expert Systems)
전문가시스템의 정의 하나의 특정한 문제영역에서 문제를 해결하기 위한 제안이나 대안들을 제공하기 위하여 사용자 인터페이스, 추론기관, 저장된 전문지식들로 구성되어 있는 컴퓨터시스템을 말한다. 희귀하고 값비싼 전문가의 전문지식과 경험을 체계화하여 컴퓨터에 기억시켜 둠으로써 전문가가 아닌 많은 사람들이 전문가를 만나지 않고서도 전문가의 능력을 빌릴 수 있도록 한 시스템을 말한다.

5 전문가의 정의 많은 훈련과 축적된 경험으로 어느 누구도 할 수 없는 일을 수행할 수 있다.
그 일을 능숙하고도 효율적으로 처리한다. 많은 것을 알고 있을 뿐만 아니라 알고 있는 사실을 적용하는 요령과 비결을 가지고 있다. 근본적인 이슈를 파악하기 위하여 아무 관련성이 없는 정보들을 정리하는 능력이 뛰어나다. 마치 매우 익숙한 문제를 다루듯이 문제를 인식하는 데 능숙하다. 그 분야의 전문지식을 실제로 소유하고 있다.

6 대표적 시스템 1956년: Logic Theorist (by Newell, Simon, Shaw)
1960년대 중반: DENDRAL 분자구조를 결정하기 위해 분광기로부터의 데이터를 분석 1976년: MYCIN (by Shortliffe) 혈액내의 박테리아에 의한 감염여부를 판명 1980년: XCON (by McDermott) DEC의 VAX 컴퓨터시스템의 사양을 매우 효율적으로 결정 년간 1억 달러의 비용절감효과

7 [그림 9-2] DEC의 전문가시스템 네트워크 판매 계획:ILRPS ICSR 사이트계획 고객서비스 엔지니어링 ISA IPMS
제조 IMACS XSEL XCON XSITE 고객

8 9.3 전문가시스템과 지식관리 [그림 9-3] 지식관리 (자료: Waterman, 1986)
전문가의 전문지식을 컴퓨터프로그램으로 표현하여 전문가시스템을 구축해나가는 과정을 통칭하여 지식관리(knowledge engineering)이라 한다. [그림 9-3] 지식관리 (자료: Waterman, 1986) 특정문제 영역의 전문가 지식관리자 전문가 시스템 문제 제시 및 질의 응답 및 해결대안 문제해결절차나, 전략 문제해결방식을 체계화

9 [그림 9-4] 전문가시스템의 구조 지식베이스 추론기관 사용자 인터페이스

10 [그림 9-5] 전문가시스템 개발 관련자 (자료: Waterman, 1986)
개발도구제작자 제작 개발도구 사용 전문가 면담 지식관리자 구축,개선 테스트 전문가시스템 사용자 관리 시스템관리자

11 9.6 전문가시스템의 특성 [표 9-1] 데이터 프로세싱과 지식관리와의 비교 데이터 프로세싱 지식 관리 수치 처리 기호처리
데이터 프로세싱 지식 관리 수치 처리 기호처리 (numerical processing) (symbolic processing) 알고리즘(algorithm) 휴리스틱스(heuristics) 반복과정(repetitive process) 추론과정(inferential process) 수치에 근거한 데이터베이스 기호에 의해 구조화된 지식베이스 결과에 대한 설명이 불가능함 사상에 대한 설명이 용이함

12 9.7 지원수준별 전문가시스템의 형태 (1) 전문가시스템의 분류 증거수집에 의한 시스템 단계적 분석시스템 단계적 정리시스템
몇 가지 가능한 결과들을 가지고 체계적으로 해결책을 발견할 수 있도록 유도해 주는 시스템을 말한다. 가능한 결과들은 수십 가지에서 수백 가지 정도가 될 수 있다. 고장진단시스템 단계적 분석시스템 가능한 해결안이 상당수 있을 경우 그 문제의 적절한 해결책을 단계적으로 구체화 해 가면서 확인하여 주는 시스템을 말한다. 의료진단시스템 단계적 정리시스템 문제해결대안의 수가 이례적으로 큰 경우에 적합한 시스템으로 시스템과 사용자간의 많은 대화를 통하여 문제해결의 실마리를 찾아내는 것이다. 유전탐사전문가시스템

13 (2) 전문성의 정도에 따른 분류 조수 (an assistant) 동료 (a colleague)
일상적이고 반복적인 분석작업을 도우면서 사람의 전문적인 지식이 필요한 부분을 지적해 주는 역할만을 수행. Dipmeter Advisor: 시추유정의 데이터를 분석하여 혹시 중요한 데이터가 발생되었는지 살피고 전문가의 특별한 의견이 요구되는 부분을 지적. 동료 (a colleague) 사용자는 문제에 대해서 시스템과 많은 대화를 진행하게 되는데 이런 대화는 상호 동의할 수 있는 결정이 내려질 때까지 계속된다. 진정한 전문가 (a true expert) 사용자가 시스템의 결정을 의심 없이 수용하게 된다. 그 문제영역에서 몇 안 되는 전문가로서의 능력을 소유.

14 9.8 전문가시스템의 적용영역 <표 9-2> 전문가시스템이 수행하는 기본작업의 유형 기본작업 문제해결방식 해 석 예
측 진 단 설 계 획 감 시 처 방 수 리 지 도 통 제 감지장치에서 입수한 데이터로부터 상황을 추론한다 주어진 상황으로부터 가능한 결과를 관측할 있는 것들로부터 시스템의 기능 이상을 제약조건하에서 객체들을 구성배치한다 작업활동을 기획한다 관측치와 기대치를 비교한다 이상에 대한 처리방안을 내린다 처방에 따른 조치를 한다 활동을 진단 , 처방 조치한다 전반적인 관리한다

15 <표 9-3> 전문가시스템의 적용분야
제 조 수 학 의 기상학 국방과학 물리학 공정관리 화학 농업 컴퓨터시스템 전자 공학 지질학 정보관리 법률 우주기술

16 <표 9-4> 전문가시스템의 예 · 보험계약 법률소송사건 처리 제품사양 결정 보험청구 의료진단 제품사용법 교육
대출심사 화학분석 컴퓨터시스템의 진단 재무계획 품질검사 컴퓨터네트워크 관리 투자분석 교육훈련 프로젝트관리 시스템설계 생산일전계획 공장설계

17 적용분야별 대표시스템 화학분야: DENDRAL 컴퓨터시스템: XCON 전자부문: ACE
1960년대 중반 스탠포드 대학에서 수행 분자구조를 추론할 뿐만 아니라 조직의 분자를 합성도 하며 분자생물학에서의 실험계획까지도 수립한다. 컴퓨터시스템: XCON 1970년대 후반 디지탈과 카네기 멜런 대학의 공동프로젝트 컴퓨터사양구조의 결정 전자부문: ACE 1980년대 초반 BELL에서 개발 전기적 장애해결방법이나 디지털 회로설계를 위한 것이 대부분 AT&T (전화망에서의 장애지점 확인)

18 적용분야별 대표시스템 공학분야: DELTA 지질학: PROSPECTOR
1980년대 중반 General Electric에 의해 개발된 고장진단시스템 유지보수관리자가 증기기관차의 기능이상을 쉽게 발견하며 그 수리방안까지 이 시스템에서 제시 받음. 고장원인파악시간의 단축으로 유지수리비의 대폭 절감 복잡한 공정관리시스템의 운영을 위한 시스템 개발도 이루어짐. 지질학: PROSPECTOR 1970년대 중반 스탠포드 연구소에서 개발 광맥의 발견에 이용되어 1980년 대규모 몰리브덴광산의 존재를 정확하게 예측

19 적용분야별 대표시스템 의학분야: MYCIN 국방분야: HASP/SIAP 지금은 의학 강의 및 연구용으로 사용되고 있다.
의학 실험데이터의 분석, 질병의 진단, 치료, 관리기술 등 그 적용영역이 확산되고 있다. 국방분야: HASP/SIAP 1970년대 초반 스탠포드 대학과 System Control Technology에 의해 개발 해양을 감시하는 수중청음기로부터 입수한 데이터를 분석하여 선박의 유형을 판단한다. 감지한 데이터를 분석할 뿐만 아니라 전투결과를 예측하고 전략을 수립하기위한 시스템도 개발

20 9.9 전문가시스템의 개발도구 [그림 9-6] 컴퓨터 언어의 전개 1945 1960 1970 1985 ASSEMBLY
LANGUAGE SYMBOLIC LANGUAGES ALGORITHMIC LANGUAGES DECLARATIVE LANGUAGES OBJECT-ORIENTED LANGUAGES FORTH GENERATION LANGUAGES LISP PL1 PASCAL C ORACLE COBOL PROLOG Common LISP Flavors Smalltalk Objective C C++ ADA dBASE Ⅱ FORTRAN DATA LANGUAGES

21 (1) 범용 프로그래밍언어 (general purpose languages)
문제중심언어: C, PASCAL, FORTRAN 기호처리언어: LISP, PROLOG (2) 지식관리언어 (knowledge engineering languages) 범용 표현언어 (general purpose knowledge engineering languages) 전문가시스템개발을 위한 특별한 기능을 가지고 있으나 지식을 표현하고 조작함에는 유연성이 떨어지는 단점이 있다. OPS5, KEE, NEXPERT, ART, Knowledge Craft, Goldworks, UNIK, 지식 틀 (shell or skeletal systems) 특정의 문제영역을 대상으로 개발된 전문가시스템으로부터 그곳에 저장된 전문지식을 제거해 버린 추론기관과 지원환경만이 존재하는 시스템을 말한다. PROSPECTOR --> KAS, MYCIN --> EMYCIN, CASNET --> EXPERT

22 [그림 9-7] 지식 틀의 모습 MYCIN EMYCIN 지원환경 지식베이스 전염병에 관한 전문지식 추론기관 아무 것도 없음

23 제10장 지식의 획득 9.1 지식의 획득 과정 전문지식의 원천은 전문가뿐만 아니라 교과서, 보고서, 데이터베이스, 사례연구, 경헙적 데이터, 개인적 체험 등을 통하여 입수할 수 있으나, 주된 원천은 전문가이다. 지식관리자는 보통 전문지식을 전문가와의 직접적인 접촉과 대화로서 획득한다. 이 과정은 비교적 장기간에 걸친 체계적인 면담을 수반하게 된다. 주의점: 1. 지식관리자 자신이 전문가가 되어서는 안 된다. 2. 전문가가 하는 얘기를 모두 믿어서는 안 된다.

24 10.2 지식 관리 모델 [그림 10-1] 지식 관리 모델 지식 관리자 추출기법 지식의 상호 이해된 표현 외부표현 지식베이스
사양 추론기관 전문가시스템 사용자 인터페이스 전문가 문제해결방법 파악과정 유효성 검증 사용 및 검증 copyrightⓒ1999 by H.K.Park & K.J.Chun. All rights reserved.

25 10.3 지식획득에서의 중요한 요소 (1) 지식의 획득관련자의 자질 1) 지식관리자의 자질 2) 전문가의 자질
Harmon and King, Chorafas: 언어와 문제영역에 대한 이해 Rolandi: 지적, 인내심, 상냥, 유머감각, 의사전달능력, 전문가로서의 자존심 등 Bimson and Burris: 휴리스틱, 기교가 강조되며 따라서 지식관리기법의 습득필요 2) 전문가의 자질 높은 관심, 동기유발, 신뢰, 많은 경험의 소유자 전문지식을 효과적으로 전달할 수 있는 의사전달능력

26 (2) 전문지식의 추출기법 1) 직접기법/간접기법 2) 지식획득의 자동화 직접기법은 전문가와 직접 인터뷰하는 방법이며
간접기법으로는 사례연구, 시나리오에 의한 방법 등이 있다. Waterman의 전문지식 추출기법: 현장관찰 문제토의 문제분석 시스템수정 시스템검사 시스템유효성 검증 2) 지식획득의 자동화 지능적 편집 프로그램 추론프로그램 텍스트 이해프로그램 심리학자와 경영과학자: - 관찰의 방법 - 직관적인 방법

27 (3) 지식의 표현기법 1) 규칙을 이용한 지식표현 Rule 1 If a flammable liquid was spilled,
Then call the fire department. Rule 2 If the pH of the spill is less than 6, Then the spill material is an acid. Rule 3 If the spill material is an acid, and the spill smells like vinegar, Then the spill material is acetic acid.

28 [그림 10-2] 의미망으로 표현된 지식

29 <표 10-1> 프레임으로 표현된 지식
<표 10-1> 프레임으로 표현된 지식 COAT Slot: Owner Condition Condition of cuffs Condition of elbow Number of arms Fabric Pockets? Size : Style : Entries: Wilson Rumpled Worn, shiny Default : 2 Default : wool Default : yes If needed, find owner’s height and weight, and compare to Table X. If needed, find out collar : , pockets : , and length : , then look in Table Y.

30 (4) 사용자 인터페이스를 통한 최종검증 확인과정
(3) 표현도구의 선택문제 문제자체를 표현도구에 맞추어서는 안 되며 표현도구를 그 문제 특성에 맞추어 나가야 한다. 추론전략의 결정은 지식에 대한 면밀한 파악이 있은 후에 내린다. (4) 사용자 인터페이스를 통한 최종검증 확인과정 사용자 인터페이스를 통한 확인은 첫쨰, 개발된 시스템이 전문가’의 문제해결과정을 그대로 반영하고 있다는 것을 전문가가 직접 사용함으로써 검증하게 하고 둘째, 전문가로부터 전문지식의 획득이 계속적으로 용이하게 하고자 하는 데 목적이 있다.

31 제11장 전문가시스템전략 11.1 전문가시스템 개발전략 균형전략 개방전략 최종사용자컴퓨팅전략 시스템이용확산전략
다수의 소형시스템 개발독려 대형시스템 개발 개방전략 하드웨어간의 호환성 운영체제간의 호환성 최종사용자컴퓨팅전략 지원부서의 확보, 개발도구의 표준화, 자부심의 강화, 초기시스템개발의 장려 시스템이용확산전략 사용자를 개발초기에 관여 위기감 해소 조직을 훼손시키지 않도록 신중하게 개발

32 [표 11-1] DUPONT과 DEC의 개발접근방법의 비교
시스템 규모 다수의, 소규모 시스템 기업 전체 시스템 개발자 사용자가 필요한 시스 인공지능기술센터 템을 직접 개발 (AITC)를 설립,지식 관리자를 양성 개발접근방법 산만함 전문적 개발도구 저가의 몇 가지 도구를 시스템 개발을 위한 특별 표준으로 제시 도구를 사용 시스템의 수 년 후에 600개의 년 후 50개의 주요 시스템 시스템 비용절감 연간 1억 달러 연간 2억 달러 copyrightⓒ1999 by H.K.Park & K.J.Chun. All rights reserved.

33 11. 2 다른 정보시스템과의 결합 (1) 의사결정지원시스템과의 결합 (2) 중역정보시스템과의 결합
(3) 의사결정지원시스템과 중역정보시스템과의 결합

34 [표 11-2] 전문가시스템과 의사결정지원시스템과의 차이
[표 11-2] 전문가시스템과 의사결정지원시스템과의 차이 속 성 의사결정지원시스템 전문가 시스템 목 적 의사결정자를 지원 전문가를 대신 대안의 제시자 사용자 또는 시스템 시스템 주요 작업 의사결정 전문지식의 이전 및 조언 문제해결을 위한 사용자가 시스템에게 시스템이 사용자에게 질의방향 질의 질의 지원대상 개인, 그룹, 조직 개인, 그룹 데이터특성 계량데이터 기호데이터 문제의 영역 복잡하고 광범위함 특정의 좁은 문제 영역 문제의 유형 다양한 문제 동일한 문제 데이터베이스내용 사실적 절차적이고 사실적 추론기능 없음 있음 설명기능 제한적 있음

35 <표 11-3> 전문가시스템과 의사결정지원시스템의 결합에 대한 참고문헌
데이터 베이스와 DBMS Al-Zobaidie and Grimson(1987) Brodie and Mylpoulos(1986) Hsu and Skevington(1987) Jarke and Vassiliou(1984) Kerschberg(1986) 구성요소 (결합대상) 저 자 모델베이스와 MBMS Blanning(1988) Fedorowicz and Williams(1986) Elam and Konsynski(1987) 사용자인터페이스 Harris(1987), Ishikawa(1987) Sawaragi et al.(1986) 전체시스템 Turban(1988), King(1989a, b)

36 [그림 11-1] 의사결정과정 지원을 위한 지능적 정보시스템
ES # 1 ES # 2 정보의 원천 문제의 인식 EIS 시용자인터페이스 ES # 7 ES # 3 ES # 5 DSS/GDSS ES # 4 ES # 6 정성적 분석 정량적 분석 의사결정 (선택) 실 행 사용자인터페이스

37 11.3 전문가시스템의 성공적 구축요건 경영 관리자와 전문가의 적극적인 참여
높은 수익이 기대되는 응용분야의 선정 - 전략적 중요성이나 조직의 지원측면에서 판단 구성원, 고객, 공급자 및 지역사회로부터의 수용가능성 필요할 때마다 전문가시스템을 개선하여 안정적인 지식베이스를 유지

38 [표 11-4] 전문가시스템의 개발 및 활용에서의 주요 애로사항
순 위 애로 사항 지식관리자의 부족 전문가시스템 개발비용 과다 조리 있고, 협조적인 전문가의 부족 잠재적 사용자의 이해 부족과 소극적인 참여 하드웨어와 소프트웨어 비용 전문가시스템의 효과에 대한 회의 소프트웨어의 성능상의 문제 하드웨어의 성능상의 문제 적용응용분야의 확인 기술전수의 어려움