전문가시스템의 미래와 발전방향

전문가 시스템 원리와 개발 : 이재규, 최형림, 김현수, 서민수, 주석진, 지원철 공저, 법영사, 1996, Page 539~549

전문가시스템의 미래를 결정할 요인은 인공지능과 전문가시스템의 고유기술의 발달, 인접 정보 기술 발달과의 조화, 사회의 수요에 대한 부응이라고 볼 수 있겠다. 이제 각 요인별로 전문사시스템의 미래를 진단해 보기로 하자.

1. 인공지능과 전문가시스템 고유 기술의 발달

인공지능과 전문가시스템의 고유기술의 발달은 자연어 처리나 신경회로망과 같은 단위 기술의 발달과 단위 기술들의 통합 기술로 구분해서 고찰해 볼 수 있겠다. 단위 기술의 발달 측면에서 가장 크나 어려운 부분은 자연어처리, 음성 및 화상 정보의 인식 기능과 현실적 수준의 복잡한 문제 자체의 표현과 해법의 개발을 들 수 있다. 특히 최근 그 중요성이 부각되는 제약 만족 문제 (Constraint Satisfaction Problems : CSP) 와 그 해결을 위한 해법을 탐구할 필요가 있다. 단위 기술의 통합 측면에서는 CSP 와 규칙 (Rule) 을 통합한 CRSP (Constraint and Rule Satisfaction Problem : CRSP), CSP 와 논리의 결합문제인 제약 논리 프로그래밍 (Constraint Logic Programming : CLP) 등을 들 수 있겠다.

그래서 본 절에서는 CSP, CRSP, CLP 를 살펴보고 자연어 처리 기술에 대한 바람을 언급하기로 한다. 음성과 화상정보처리 문제는 멀티미디어와 연계하여 제 17.2.1 절에서 다루기로 한다.

(1) 제약만족문제 (Constraint Satisfaction Problems)

제약 만족 문제 (이하 : CSP) 는 각 변수 (Variable) 에 이산형 값 (Value) 이 계량적, 비계량적으로 주어져 있을 때 인접변수의 값끼리 상호 호환성을 유지하는 값을 할당하는 문제를 말한다. 예를 들어서, PC 의 프로세서와 오퍼레이팅시스템 (Operating System : OS) 을 각각 변수라고 했을 때 프로세서가 가질 수 있는 값은 펜티엄, 486,386 등과 같고, OS 의 값은 Window 95, Window 3.*, MS-DOS, UNIX 등과 같다. 이 경우 프로세서가 펜티엄이면, 호환성 있는 OS 의 값은 Window 95, Window 3.*, MS-DOS, UNIX 이지만, 프로세서가 386 이면 MS-DOS 정도인 것과 같다. 이 예는 간단하지만 변수의 수가 수백개가 되고 각 변수의 값이 여러 개씩 되면 모든 변수를 만족하는 일관성 있는 해 (Consistent Solution) 를 찾는 것은 용이한 문제가 아니다.

이와 같은 문제를 해결하기 위해 개발된 첫 번째 접근방법은 각 변수에 값을 차례대로 할당하는 탐색기능이다. 만약 탐색 중 가능한 값을 제공할 수 없는 변수가 발생하면 되돌아가서 앞의 변수에서 다른 가능한 값을 할당하는 방식으로 해를 구하는 되돌림 추적 (Backtracking) 방식이 이용될 수 있다. 이 되돌림 추적 방식의 효율을 증대시키기 위해서는 변수나 값을 선택하는 순서를 체계적으로 결정하는 방법을 이용할 수 있다. 즉, 변수는 제약조건이 많이 부과된 것을 먼저 선택하고, 값은 인접변수에 호환값이 많은 것을 선택하는 것이 탐색 중 막다른 골목에 봉착하는 것을 줄여 줄 수 있다. 또 다른 접근방법으로는 전체적 탐색을 시작하기 전에 두 변수간에 이미 호환성이 없는 불일치 (Local Inconsistent) 되는 값들을 미리 지워버림으로써 탐색공간을 줄이자는 접근 방법이다.

CSP 는 호환성이 중요한 조립품의 설계와 부품계획 (Configuration) 에 매우 효과적으로 이용될 수 있어 각광을 받고 있고, 규칙을 확보하기 힘든 상황에서 탐색으로 그 해를 구해 주는 장점을 가지고 있다. CSP 에 대한 더 상세한 설명은 본서의 자매서인 제 3 권 (UNIK 를 이용한 전문가시스템 개발) 의 제 9 장을 참조하기 바란다.

(2) 제약 및 규칙만족 문제 (Constraint and Rule Satisfaction Problem)

제약 및 규칙만족 문제 (이하 CRSP) 는 호환성의 표현과 탐색에 의한 CSP 와 인과 관계 등과 같이 변수간의 방향성의 표현에 적합한 규칙을 통합 표현한 문제를 말한다. CSP 나 CRSP 가 진가를 발휘하게 해주는 비결은 하나이상의 중요한 변수를 출발점으로 삼아 동시에 탐색을 시작하게 하는 추론 (Concurrent Reasoning) 기능 덕분이라고 하겠다. 이같은 동시 추론은 사람이 실제 문제를 해결할 때 적용하는 매우 자연스러운 접근방법으로, 만일 서로 다른 변수로부터의 추론이 동시에 확산되어 만나게 되는 경계점 변수에서 양 방향의 추론을 다 만족시킬 수 있는 값이 존재하면 두 추론은 하나로 통합될 수 있다. 반면에 두 추론을 동시에 만족시킬 수 있는 값이 경계점 변수에 존재하지 않으면 어느 한쪽 방향이 추론의 방향을 양보하여 역으로 되돌아가서 원래 출발한 중요변수에 배정될 수 있는 값이 어떤 값까지 수정 할당이 허락될 수 있는지 파악하게 된다. 그러므로 동시 추론의 시작점인 중요변수의 값을 목표치라고 간주할 때 위의 방법으로 상호 영향성을 파악하게 해주는 기능이 가능해진다.

그러므로 이 기능은 상층된 다목적 의사결정을 지원하기에 적합하며, 설계나 구매 품목 선택시 비용과 기능의 균형을 선택하는 과정을 지원하기에 적합하여 그 응용범위가 넓음을 알 수 있다. 이 기능을 최초로 개발할 도구인 UNIK-CRSP 는 제 3 권 제 9 장에 기술되어 있다.

(3) 제약논리 프로그래밍 (Constraint Logic Programming)

제 7 장에 설명된 논리프로그래밍은 규칙형태의 관계를 가진 비계량적 변수 (즉 정상적 변수) 들간의 제약조건을 표현하기에 적합하였다. 그런데 많은 실제 문제의 변수들은 수학적 제약식을 내포하고 있기도 하다. 그래서 제 8 장에서 설명된 Prolog 에 그림 1 과 같이 수학적 제약조건을 추가한 제약논리 프로그래밍 (이하 CLP) 이 관심의 대상이 되었다.

이 예는 가벼운 식단을 찾아주는 규칙인 Lightmeal (a, m, d) 의 조건에 {i ≥ 0, j ≥ 0, k ≥ 0, i + j + k ≤ 10} 와 같은 수학적 제약식을 포함하고 있다.

만일 이 수학적 제약식이 없었다면, 이 예는 Prolog 와 꼭 같은 것을 알 수 있다. 이 수학적 제약조건은 Appetizer, MainCourse, Dessert 의 음식의 가지 수가 총 열 가지를 초과하지 않도록 제한하는 의미를 갖고 있다.

그림 1  제약논리 프로그래밍의 예

이 예에서처럼 수학적 제약식의 비중이 적을 때는 Prolog 에서 일상적으로 값을 할당하는 방식처럼 i, j, k 와 같은 변수 값을 순차적으로 할당한 후 수학적 제약식이 이 값에 의해 만족되는지를 확인하는 절차만 추가하면 된다. 그러나 수학적 제약식의 비중이 커질 때는 수학적 제약식을 먼저 풀기 위해 선형계획 모형의 해법을 이용하기도 한다. CLP(R) 에서는 이와 같은 접근방법을 채택하고 있다.

CLP 의 장점은 정성적 변수와 정량적 변수가 공존하는 문제를 표현할 수 있게 해주는 데에 있다. 그러므로 CLP 는 정성적 표현에 주안점이 주어진 인공지능연구와 최적화모형의 연구결과가 만나는 지점이라고 볼 수 있다. CLP 도구에는 CLP(R), CHIP, Trilogy, Ap Prolog 등이 있다. 서구와 일본에서 발달된 CLP 는 그 효과가 기대되지만, 아직 최적화의 기능이 취약하고 해법이 문제의 특성에 따라 적응될 수 없는 한계점이 있다. 이와 같은 한계점을 극복하기 위한 우리나라에서으 연구로는 본서 제 17.1.4 절과 제 3 권 제 10 장에서 언급된 UNIK-OPT 를 들 수 있다.

(4) 최적화와 규칙의 결합

한편 최적화 의사결정을 위해 널리 이용되는 선형 계획 모형 (Linear Programming : LP) 은 <그림 2> 와 같은 구조를 가지고 있다.

그림 2  선형계획 모형의 예

이런 수리적 구조의 표현으로는 제 4 장에 표현된 규칙과 상호 연결될 수가 없다. 그래서 제 3 권 제 10 장에 나타낸 것 같이 프레임을 이용한 의미론적 형태 (Semantic Representation) 로 선형계획 모형을 표현하였다. UNIK-LP [9] 는 이런 의미론적 선형계획 모형을 <그림 2> 와 같은 수리적 모형으로 자동전환이 되도록 해주기도 한다. UNIK-LP 는 지식베이스의 지원을 받아 선형계획 모형을 손쉽게 구축, 수정할 수 있는 기능도 갖추고 있다. 그리고 UNIK-IP (Integer Programming : 정수 계획법) 는 OR 이나 IF_THEN 등의 논리적 부호를 포함한 수리계획 모형을 구축할 수 있도록 지원하고, 이 모형을 0-1 정수계획 모형으로 자동 변환시켜 주며 [10], UNIK-RELAX 는 복잡한 정수계획 모형을 Lagrangian Relaxation 방법으로 자동 변환하여 해를 구하는 기능을 제공한다 [11].

궁극적으로 UNIK-PMA 는 규칙과 최적화 모형을 통합한 모형에서 최적화 모형의 목적함수와 규칙베이스에 표현된 목표치를 상호 조정 (Tradeoffs) 할 수 있게 지원해 준다 [12]. 이와 같은 연구 결과는 인공지능과 최적화 기법을 통합한 통합프로그래밍 (Unified Programming) 의 근간을 이루게 되었다 [13].

(5) 자연어 처리 기술

인공지능과 전문가시스템의 고유기술 중에 가장 어렵고도 근원적인 부문은 자연어처리라고 하겠다. 자연어는 그 자체가 인간에게 가장 친숙한 지식표현 방법이기 때문에 자연어로 표현된 지식을 규칙이나 사례로 자동 변환시킬 수 있는 자연어 처리 기능의 중요성은 강조해서 지나칠 것이 없다 [14]. 그러나 자연어 처리가 안고 있는 원천적인 복잡성을 우리 인간은 어떻게 하나님의 축복으로 저절로 극복하여 자연어를 구사하고, 자연어로 표현된 자료로부터 지식을 획득하는지 아직 우리의 이해가 부족하다.

다만 데이터베이스의 질의어와 같은 목적으로 자연어를 사용할 때는 어휘의 수가 제한되고, 어휘의 의미도 애매성이 적으므로 Q&A 와 같은 도구가 보여 주는 바와 같은 자연어 질의 기능을 활용할 수 있다 [15]. 그러나 데이터베이스 질의의 관점에서만 생각하면 자연어가 메뉴방식의 질의어보다 애매성이 없다는 점과 간편성면에서 유리한가를 생각해 보아야 한다. 대부분의 DBMS 에서 자연어 질의 기능의 비중이 크게 부각되지 않고 있는 것은 현시점에서 자연어 처리 기능의 장점보다는 운영과 사용이 번거러운 점이 크기 때문이라고 생각된다. 그래서 미래에 궁극적으로는 자연어 처리 기능을 제공한 컴퓨터와의 대화 기능을 보게 될 것이라고 믿어지나 그 시기가 언제가 될지는 알 수 없다. 신문이나 잡지의 내용을 스캐너 (Scanner) 로 읽히면 지식베이스로 지식을 취사 선택하여 획득할 수 있는 날이 오기를 바랄 뿐이다.

2. 인접 정보 기술 발달과의 조화

모든 기술은 인접 기술의 발달과 조화됨으로 상승효과를 얻게 된다. 전문가시스템도 예외가 아니다. 전문가시스템의 미래에 가장 큰 영향을 줄 환경적 변화는 멀티미디어, 인터넷, 그리고 분산환경에서의 전자결재체계로 보인다. 그래서 이 세 가지 환경변화로 말미암은 전문가시스템의 발전을 살펴보자.

(1) 멀티미디어 전문가시스템

근자에 실현된 멀티미디어 기술의 핵심은 광디스크 등의 저장 도구에 음성이나 화상의 자료를 압축저장 및 출력하는 기술이라고 볼 수 있다. 전문가 시스템의 관점에서는 설명기능을 문자적 설명뿐만 아니라 음성이나 정지 및 동화상으로도 표현해주는 것이 사용자의 이해를 높여 준다. 현 수준의 전문가시스템 개발 도구에서는 전문가시스템에서 별도의 멀티미디어 저작도구로 작성된 파일을 호출하는 형태로 구성되어 있지만, 미래에는 지식관리의 일환으로 음성 및 화상 정보도 같이 관리될 수 있도록 통합된 도구가 필요하다 [16]. 멀티미디어를 이용한 전문가시스템의 예로는 그림 감정을 지원하는 The Chateau Connoisseur, 고장진단 목적의 General Dynamics 의 GD-ESP, 교육 목적의 Intelligent Student Individual Instruction System, 국민학생에게 환경 교육을 가르치는 The Environmental Learning Multimedia Application, 중학교 물리 교사를 재교육하는 Physics Expert Recertification Multimedia Inservice Training System, 판매를 지원하는 Marketing Expert Systems, 해양 박물관의 관람용 Sea World Intelligent Multimedia Expert, 우편물의 자동 검색 및 분류 목적의 Total Organization Productivity Support, 경작지별 경작 계획 수립을 하는 Crop Rotation Planning System 등이 있다 <표 1> 참조).

<표 1>  멀티미디어를 이용한 전문가시스템의 예 ([16])

(2) 인터넷에서의 대행자 (Agent) 기능

인터넷의 발달은 인터넷상에 순전자식 백화점 (Electronic Shopping Mall) 과 순전자식 은행 (Cyber Bank) 의 출현을 보게 되었다. 이와 같은 전자식 상거래 (Electronic Commerce) 상황하에서는 소액의 상품도 거리에 상관없이 진열, 판매, 결재하는 것이 가능해졌으므로 이 많은 상거래를 수동적으로 한다는 것은 불가능하거나 비경제적인 상황이 전개되고 있다. 그러므로 구매나 판매 등의 상거래를 자동으로 수행할 수 있는 전문가시스템을 이용한 대행자 (Agent) 의 필요성이 대두되게 되엇다. 대행자는 방대한 인터넷상에 상품의 탐색, 주문, 입찰, 낙찰, 흥정, 대금지급 등의 기능을 자동적으로 수행할 수 있게 될 것이다 [39]. 한국과학기술원에서는 근자에 고객과 공급자 간의 계약형태에 따른 적절한 통신문 (Message) 의 생성과 문제해결의 선택을 자동화시키고 [40], 여러 상품 대안 중에서 CRSP 구조를 이용하면서 선택을 할 수 있도록 지원하는 연구가 진행중이다 [41].

인터넷에서의 전문가시스템의 활용연구는 지식공유 (Knowledge Sharing) 연구의 일환으로 전문가시스템의 새 장을 열게 될 것으로 보인다. 대행자로 발전된 전문가시스템은 지식관리 기능뿐만 아니라, 문제해결 방법 선택기능과 대화기능이 추가되었다 [42].

(3) 전자 결재 체계에서의 전문가시스템

인터넷의 환경을 기업 내적으로 활용한다면 이는 전자결재 체계에 비교될 수 있다. 만일 전자결재의 일부를 전문가시스템이 수행하고, 다음 결재자에게로 보내줄 수 있다면 전문가시스템은 많은 행정 절차를 자동화시킬 수 있게 될 것이다. 이 목적으로 수행되고 있는 연구로는 IFMS (Intelligent Form and Workflow Management System) [43] 를 들 수 있다. IFMS 는 서류의 흐름 상태를 일목요연하게 파악할 수 있게 해주므로 통계적 분석에 따라 행정절차의 혁신 (Process Re-engineering) 을 해야 할 부분을 포착해 줄 뿐만 아니라, 이 혁신의 구현을 지식의 관리라는 형태로 구현할 수 있게 해준다. 그러므로 지식은 전문가가 존재하던 곳에서, 지식이 필요한 곳으로 재배치 가능하게 되어 서류의 흐름의 길이를 단축시킬 수 있게 된다.

3. 사회의 수요에 대한 부응

전문가시스템은 사람의 필요의 관점에서 보면 어디까지나 수단이다. 그러므로 전문가시스템이 개인이나 사회적 필요 관점에서 파악될 때는 그 자체로서는 완성품이 아니고 하나의 부품일 뿐인 경우가 많다. 이와 같이 구체적 필요에 부응한 시스템을 개발하기 위한 전문가시스템의 개발 도구를 분야별 전용 도구 (Domain Specific Tools) 이라고 부른다. 전용 도구들은 고장진단, 공정제어, 공정계획, 일정계획, 재고관리, 부품 선택, 제반 상담, 설계 지원, 투자 지원 등과 같이 구체적인 목적에 맞게 지식 표현, 추론, 지식 획득 등이 이루어진 시스템을 말한다. 이런 시스템은 경우에 따라서는 전문가시스템적 요소보다 데이타베이스나 전통적 프로그래밍의 비중에 더 클 수도 있다. 그러나 사회적 수요에 부응하는 길이라면 기꺼이 인위적인 학문의 경계선을 넘어서야 한다. 실제 선진국에서 단순히 범용성 전문가시스템 도구를 판매하는 회사들은 위축되고 전용도구와 함께 문제해결 자체를 해주는 회사는 고도 성장하고 있음을 본다.

그러므로 전문가시스템을 가장 잘 활용하려면 언제 사용하고, 언제 사용하지 말아야 하며, 언제 다른 기법과 더불어 사용되어야 할지를 아는 것이 필요하다. 전문가시스템 이외의 방법도 아는 것이 전문가시스템을 제자리에 놓는 비결이다.