Knowledge Base
..... 의학서적에 있는 지식을 컴퓨터에 입력하는 단순작업 이라면 데이타베이스 (data base) 로 가능하지만 의사가 가지고 있는 경험적 지식 (heuristic), 형식화하기 힘든 지식을 입력하는 것은 지식베이스 (knowledge base) 에서 가능한 일이다 ..........
생각하는 기계, 그것은 지식을 갖고 있는 컴퓨터이다. 생각하는 것에 지식이 필요함을 안 뒤, 컴퓨터의 기억부분에 인간인 전문가가 갖고 있는 knowhow, 즉 지식을 기억시킨다. 이것이 지식 베이스 (knowledge base) 이다. 전문가의 판단이 필요한 사태가 발생했을 경우에, 이 지식 베이스를 갖고 있는 컴퓨터, 즉 AI 에 물어 보게 되면, 그 해답을 얻게 된다. 이것이 전문가 시스템 (expert system) 이라 하는, 일종의 AI 이다 .
이것을 좀 더 상세히 언급하면, 우리말 워드 프로세서를 사용하는 사람은 어려운 한자를 기억하고 있을 필요가 없다. 워드 프로세서가 우리말 사전을 기억하고 있어서, 사용자의 지시에 따라 브라운관에 표시해 주기 때문이다. 그러나 이 표시된 문자가 정확한지를 판단해야 하므로, 인간은 역시 문자를 기억하고는 있어야 한다. 문장을 만드는 일에 능숙하지 못한 사람은 문장 작성에 능숙한 전문가에 인사장이나 주문에 대한 감사문과 같은 문장을 만들어 받아서, 미리 기억시켜 두고, 필요에 따라 이 기억 문장을 불러 내어, 연월일이나 이름 등을 바꾸어 사용할 수가 있다. 타인이 생각하여 만든 문장을 이용할 수가 있으므로, 일종의 전문가 시스템이라 할 수는 있으나, 현재의 컴퓨터는 이 정도까지가 한도이다.
전문가는 여러 가지 경우에 과거 경험한 knowhow 나 연구한 지식을 떠올려서 정확한 답을 추론하여 판단을 내린다. 문제가 발생한 경우에 정확한 판단을 내린다는 것은 문제로부터 얻어진 사실, 즉 테이타를 바탕으로 하여, 인간의 지식 베이스에 있는 정보를 이용하여 추론을 행하고, 정확한 답을 내고 있음에 주목해야 하겠다. 현재의 컴퓨터에는 팽대한 정보를 기억시킬 수가 있고, 이 기억 정보는 필요에 따라 실시간으로 불러 낼 수도 있게 되어 있다. 따라서 전문가가 갖고 있는 지식을 어떻게 기억시켜 둘 것인가라는 지식 베이스 속에 지식의 기술방법과, 이것을 어떻게 이용할 것인가라는 지식의 추론기구가 되어 있으면, 전문가가 생각하여 판단하는 기능을 대행하는 "생각하는 기계", 즉 전문가 시스템이 실현된다.
전문가가 갖고 있는 전문지식을 이용하고자 하는 시도로 맨처음 성공한 것은 미국의 스탠포드대학에 있는 Edward Feigenbaum 교수에 의해서였다. 그가 DENDRAL이라는 것에 화학 분자식과 질량 스펙트럼을 입력시키면, 그 물질의 가장 가능성이 높은 화학구조식을 추정하여 출력하는 컴퓨터 프로그램을 만든 것은 1971년이었다. 이에 자극되어 1976년경부터 의료진단 시스템을 중심으로, 현재에 이르기까지, 여러 가지 전문가 시스템이 개발되었다. 의료진단은 의사라는 전문가의 과거 경험, 직감, 지식 등이 필요하다는 의미에서, 전문가 시스템을 이용하기에는 최적이다. 이 분야 최초의 것은 전술의 파이겐바움 교수팀이 개발한 MYCIN 이다. 이것은 혈액 감염증과 수막염의 치료에 한정된 시스템이나, AI 가 병의 진단에 이용한 최초의 케이스이다. MYCIN 은 의사가 환자를 진찰하여, 그 결과와 검사 결과의 세균명 등을 입력시키면 진단 결과, 즉 병명을 결정하여 어떤 항생물질을 얼마 정도 복용시키면 좋을지 등과 같은 치료법을 나타내어준다.
MYCIN 의 성공은 전문가 시스템의 개발에 박차를 가하게 했다. 미국 지질연구소와 스탠포드연구소 (SRI) 가 공동으로 광물자원 탐사를 위한 전문가 시스템 PROSPECTOR 를 개발했다. 이 개발 도중에서, 1982년에 재빨리 워싱턴주에서 모리브덴 광맥을 찾아 내는 성과로 인하여, 전문가 시스템은 점점 세인의 주목을 끌게 되었다.
전문가 시스템은 복수개의 원인으로 생긴 문제의 원인 분석과, 그 해결안의 작성에 대해서는 인간인 전문가 이상의 효과를 발휘한다. 이 점에 주목한 일본의 증권회사는 주식의 예측시스템 구축을 계획하고 있다. 상장사가 괘선 (증권 시세의 변동을 모눈종이에 나타낸 도표) 분석으로 주식의 예측을 하는 것은 잘 알려져 있으나, 상장사의 knowhow 를 지식 베이스화하여, 「8할 정도의 정확도로 예측 가능한 시스템이 된다면, 이 증권회사의 수익은 급상승한다」고 한다. 경영, 관리는 가장 경험과 직감을 요하는 분야이며, 전문가 시스템 도입이 크게 업적을 좌우하게 할 것이다. 지금까지 컴퓨터를 사용하여 OA 시스템의 구축에 성공하고 있는 기업일수록 AI 을 사용한 OA 를 지향하고 있는 것이 세계적인 추세이다.
term :
지식 (Knowledge) 지식베이스 (Knowledge Base) 지식공학 (Knowledge Engineering) 지식표현 (Knowledge Representation) 존재론 (Ontology) Cyc 계산가능성 이론 (Computability Theory) 전문가시스템 (Expert System) 휴리스틱 (Heuristic) 인공지능 (Artificial Intelligence) DENDRAL MYCIN PROSPECTOR
site :
paper :
한의진단 전문가시스템의 지식베이스 구축에 관한 연구 (상) : 김광중, 경산대 동서의학, 1987
한의진단 전문가시스템의 지식베이스 구축에 관한 연구 (하) : 김광중, 경산대 동서의학, 1987
한의 내과질환 진단 전문가시스템의 임상적 활용도 고양 연구 - 지식베이스 종 진단 및 치료지식 운용의 다양화 - (A study of the increase for the application of Diagnosis Expert System in Orienfal Clinical medicine) : 김광중, 경산대 동산의학 , 1991
Genetic 알고리즘을 이용한 풀 온도제어 시스템의 지식베이스 최적화 (The Optimization of Knowledgebase for Swimming Pool Temperature Control Systems using Genetic Algorithms) : 김성학, 한국정보처리학회, 1994
생명보험 자문을 위한 지식베이스 프로토타입 시스템의 개발 (Development of A Knowledge Based System for Life Insurance Consultatioan) : 황하진, 권기희, 대구효성가톨릭대 사회과학연구소, 1998
환경영향 평가제도에 대한 전문가 지원시스템 적용가능성 논의 - 지식베이스와 추론기관 설계를 위한 시론 (A Study on Applicability of Expert Support System to Environmental Impact Assessment) : 임광현, 원광재 환경과학연구소, 1996
지식베이스를 활용하는 의료영상관리 자동화시스템 설계 : 조형제, 김용욱, 김준태, 엄기현, 조경은, 박미화, 한국멀티미디어학회, 2001
불-한 번역도우미 FK-Tranassis 의 FKT-DvnaDic 사전 (Dictionnaire FKT-DynaDic pour un systeme d`Aide de la traduction Franco-Coreen nomme FK-Tranassis) : 서래원, 최민옥, 한국프랑스학회, 2003
한국어 의미망 구축과 활용 - 명사를 중심으로 - (Construction and application of Korean Semantic Network) : 최호선, 옥철영, 한국어학회, 2002