[전문가시스템]전문가시스템의 일반이론 핵심정리

목차

Ⅰ. 전문가 시스템이란
1. 정의
2. 응용분야
3. 영역
4. 언어들의 장점
5. 전문가 시스템의 구조
6. 전문가시스템의 인적구조
7. 전문가시스템의 필요성
8. 전통적인 의사결정 지원시스템의 한계점
9. 전문가시스템의 장점
10. 전문가 시스템의 추론방식

Ⅱ. 지식획득(Knowlege Acquisition)
1. 정의
2. 지식습득단계
3. 우수한 knowledge engineer의 특성
4. 지식의 특성
5. 지식의 원천
6. 전문가 선택시 기준
7. 지식추출(knowlege extraction)과 지식획득(knowlege acquisition)
8. 전문가로부터의 지식추출. 획득방법
9. 그룹 지식습득

Ⅲ. 지식표현
1. 지식표현
2. 지식표현의 유형
3. 지식의 주요원천
4. 지식표현 모형(방법)

Ⅳ. 지식의 추론
1. 연역추론(Deductive reasoning)
2. 귀납추론(Inductive reasoning)
3. 단조추론(Monotonic reasoning)
4. 비단조추론(Non - monotonic reasoning)
5. 전방추론[Forward reasoning(chaining)]
6. 후방추론[Backward reasoning(chaining)]
7. 깊이우선탐색(Depth - first search)
8. 넓이우선탐색(횡탐색, Branch - first search)

Ⅴ. 개발도구의 선택 ( LISP, PROLOG)
1. 전문가시스템의 개발도구
2. 프로그램언어의 필요성
3. 인공지능언어의 선택
4. 인공지능 프로그래밍언어의 유형
5. 기능어로서의 LISP(List of Processing)
6. 전문가시스템의 구비요건
7. 상업적 도구로서의 전문가시스템
8. GUI ( Graphic User Interface )
9. 개발도구의 선택에 있어서의 개발원인
10. 전문가시스템 도구 선택과 평가에 영향을 미치는 요소

본문내용

Ⅰ. 전문가 시스템이란
-지능제조시스템 = 지식공학
-인공지능의 한 분야
-전문가의 지식을 바탕으로 컴퓨터가 추론해 가는 시스템
-추론에 의한 지식공학
1. 정의
전문가 시스템이란 어떤 특정전문가로부터 일반이론지식에 근거한 의사결정 문제들을 해결하기 위해 사실들이나 heuristics 모두를 이용한 컴퓨터 기반 의사결정도구를 말한다.
* heuristics ; 복잡한 문제들을 해결하기 위한 간단한 규칙이나 지침
= 휴리스틱스 APPROACH
* 전문가 시스템을 전문가에 컴퓨터 시뮬레이션이라고도 한다.
* 컴퓨터 언어(인공지능언어)
* 초기 : MYCYN(병원에서 의료진단), XCON
* 현재 : LISP, PROLOG
2. 응용분야
(1) 해석과 확인(Interpreting And Identifying)
(2) 예측(Predicting)
(3) 진단(Diagnosis)
(4) 계획(Planning)
(5) 감시(Monitoring)
(6) Debugging and Testing
(7) 지시, 훈련
(8) 통제 등
3. 영역
전문가시스템에서 다루고자 하는 영역을 domain이라 함. 여기에서 특별한 도구들이나 프로그램언어(인공지능언어 : LISP, PROLOG등)들이 시스템 목적을 달성키 위해 필요함
4. 언어들의 장점
(1). 정수 및 실수 번수들이 효율적으로 혼합된 형태
(2). 양호한 메모리 관리 절차를 가짐
(3). 포괄적인 데이터 조작이 가능
(4). 증가된 COMPILE 능력
(5). label이 붙은 메모리 구조를 가짐
(6). 시스템 환경 일원화의 최적화를 기할 수 있다.
(7). 효율적 탐색절차를 추구

참고 자료

없음