컴퓨터 게임에서의 인공지능은 규칙 기반 추론을 기반으로 한 추론 엔진을 사용하고 있다. 이 규칙 기반 추론 엔진은 비교적 간단하고 구현하기 쉽지만 규칙이 몇 가지 되지 않는다는 것과 규칙 변화가 없는 단점으로 게임 플레이어가 그 규칙들을 쉽게 알아버린다는 문제가 있다. 게임 제작자들은 이런 단점을 극복하고자 게임 플러이어끼리 경쟁을 붙이기 위해서 베틀넷 등 네트워크 쪽으로 그 단점을 보안하려고 하고 있다. 하지만 오히려 네트워크론의 발전은 더욱 더 인간에 가까운 게임 캐릭터 인공지능을 요구하게 되었으며 규칙 기반 추론 방법으로는 이러한 요구를 충족할 수 없기 때문에 새로운 방법이 필요하게 된 것이다. 이 논문에서는 그 새로운 방법에 대한 대책으로 신경망 알고리즘과 유전자 알고리즘을 사용한 인공생명 방법론으로 그 해결책을 모색해려 한다.
IT 기술의 발달은 컴퓨터를 이용하여 상호간에 정보를 주고 받으며 작전을 지휘하는 등 군 작전에 있어서 많은 변화를 가져왔다. 특히 해군의 경우 암호화된 유 무선망을 통해 실시간으로 이루어지는 문자 교신을 작전 훈련에 활용하고 있다. 하지만 이는 단순한 정보 교환에만 이용되고 있으며 실제 작전 훈련에 필요한 정보(교범, 지침서 등)의 내용은 필요할 때마다 찾아보고 있는 실정이다. 이에 따라 본 논문에서는 ECA 규칙을 문자 교신과 연동시켜 실시간으로 필요한 정보를 제공할 수 있는 규칙 기반 엔진을 설계하였으며 가상 시나리오 적용을 통해 이를 검증한 결과 83%의 정확율을 보였다.
조립 완료된 엔진시스템을 발사체 스테이지에 장착하기 위한 제반 사항에 대한 프로세서의 개념을 정리하였다. 엔진을 발사체 스테이지에 장착함에 있어서 주의해야 할 안전규칙, 다음으로 엔진을 이송하고 발사체 스테이지 조립장에서의 포장 해제, 입고 검사, 보존 방법 등 엔진을 스테이지에 장착하기 이전의 준비단계로 엔진 장착 준비 단계, 이후 엔진을 장착하는데 필요한 요구조건과 과정중에 수행되는 시험인 기밀시험, 전기 시험 등에 대한 내용이 포함된 엔진 장착 단계, 또한 엔진을 스테이지로부터 분리해야 할 경우 따라야 할 개괄적인 절차를 포함한 엔진 탈거 및 보관 과정에 대한 내용을 포함한다.
본 연구는 미들웨어 기반의 OSGi(Open Service Gateway initiative) 서비스 플랫폼과 규칙 기반 생성 시스템 기술을 응용하여 유연하고 효율적인 홈 서버 아키텍처를 제안한다. 미들웨어 컴포넌트인 서비스를 엔진은 서비스로부터 요청된 호출을 정해진 규칙에 따라 평가 판단하여 홈 기기들을 제어하고 관리한다. 서비스 룰 엔진은 실행 규칙이 명세 되어 있는 프로파일을 참조하여 처리하고, 홈 기기 접근 권한과 현재 서로 상충되는 홈 기기가 작동 중인지 점검하며, 우선순위와 충돌 방지 조건 및 제약조건을 조회하여 홈 기기를 제어한다. 이때 방제, 보안에 관련된 홈 기기의 작동이 요구되는 경우 정해진 방재, 보안 규칙에 따라 가장 먼저 수행된다. 프로파일은 사용자가 서비스를 매니저를 통해 관리하거나 외부의 접근 허가된 사용자가 관리할 수 있으며, 여러 형태의 프로파일이 제공되어 사용자의 성향에 따라 프로파일을 선택하여 홈 서버에 적용할 수 있다
KANT(Knowledge-based Accurate Natural language Translation) 시스템 생성 엔진을 위한 한국어 언어 정보를 구축하였다. KANT 시스템은 언어 중립적인 생성 엔진을 갖고 있기 때문에 한국어 언어 정보의 구축은 사실상 한국어 생성 모듈의 개발을 의미한다. 구축된 언어 정보는 개념별 한국어 대응 규칙, 범주별 한국어 대응 규칙, 한국어 사전 및 템플리트 선언, 한국어 문법 규칙, 한국어 어휘 유형, 한국어 어휘 규칙, 한국어 다시 쓰기 규칙 등으로 구성된다. 구축된 언어 정보를 이용해 KANT 시스템 개발 측이 준비한 118 문장 분량의 중간 언어 표현로부터 106 문장을 올바르며 완전한 한국어 문장으로서 생성하였다.
지능로봇이나 유비쿼터스 환경에서는 주변의 상황정보를 파악하여 이를 바탕으로 적당한 서비스를 제공하는 것이 필요하다. 상황에 따른 서비스를 탐색하여 제공하는 유용한 플랫폼으로 규칙기반 시스템을 활용하는 연구가 많이 진행되어왔다. 이 논문에서는 상황이해 서비스를 위한 규칙기반 시스템의 특성을 살펴보고, 이를 바탕으로 설계하여 구현한 규칙기반 상황이해 서비스 엔진에 대해서 소개한다. 구현한 상황이해 엔진은 임베이드 환경을 비롯한 모바일 환경에서도 동작할 수 있도록 설계하였다.
업무규칙은 선언적인 방법으로 업무정책을 표현하고 업무조항을 정의한다. 또한 업무프로세스를 정의하고 프로세스가 수행되는 과정에 제약을 가한다. 본 논문에서는 능동문서 처리 프레임워크를 구현하였다 즉, 사무문서에 함축되어 있는 업무규칙을 어플리케이션 로직과 분리하여 생각하였고, 업무규칙은 Prolog로 명시적으로 표현하였다. 이 Prolog 규칙은 논리프로그램 추론엔진에서 수행가능하고, 이종의 규칙기반 어플리케이션에서 사용할 수 있도록 XML 문서로 변환하였다. 이렇게 문서의 데이터와 규칙을 저장한 XML 문서는 규칙기반의 시스템과 워크플로우 관리시스템(WFMS) 환경에서 처리된다.
규칙 기반 패러다임은 복잡한 프로세스를 처리할 수 있는 정형성과 융통성을 제공하기 때문에 여러 프로세스 중심 소프트웨어 공학 환경에 도입되어 왔다 그러나, 기존의 규칙 기반 패러다임을 채택한 시스템들의 경우 프로세스 모델을 작성하거나 이해하기 어렵고 프로세스 모델링 언어가 확장 또는 개선될 때마다 추론 엔진을 수정하거나 최악의 경우에는 새로 개발하여야 한다. 본 논문에서는 빈번히 발생하는 프로세스 변경에 유동적으로 대처할 수 있으며 프로세스 모델을 규칙기반 언어의 사실로 직관적으로 맵핑함으로써 프로세스의 병렬성을 효과적으로 제어할 수 있다는 규칙 기반 패러다임의 장점을 살리면서 기존 규칙 기반 PSEE의 단점인 사용의 용이성과 추른 엔진의 안정성 문제를 해결한 PRAiSE 시스템을 기술한다. PRAiSE에서는 RAiSE라는 그래픽 프로세스 모델링 언어를 제공하며 작성된 프로세스 모델은 규칙 기반 전문가 시스템 도구인 CLiPS로 구현한 프로세스 엔진에 의해 해석되고 실행된다.
본 논문에서는 진단시스템의 추론성능을 향상시키기 위한 방법으로서, 사례 기반 추론을 통해서 규칙 기반 추론의 단점을 보완하여 성능을 향상시키는 혼합형 추론 모델을 제안한다. 본 모델의 특징은 규칙 기반 추론의 확장성 문제와 규칙화 할 수 없는 예외적인 상황에 대한 문제점을 사례 기반 추론에서 사례로 저장하여 규칙 기반 추론의 단점을 보완하는데 있다. 이런 두 모델의 문제점을 해결하는 과정은 첫째로, 문제에 따라 규칙기반추론 모듈의 베이스를 통해서 적절한 규칙을 적용 후 추론을 적용하여 근접한 해를 얻어낸다. 두 번째로, 규칙베이스에 저장되어 있지 않은 문제에 대해서는 사례 라이브러리를 검색하고 유사성 검사를 통해서 저장된 사례를 찾아 입력된 사례에 적용하여 문제를 해결한다. 셋째로, 해결된 문제에 대해서 수정작업을 통해 사례 라이브러리를 확장한다. 이와 같이 세 과정을 통해 본 논문에서 제안하는 방법론의 성과를 측정하기 위하여 정비 메뉴얼을 규칙화하여 규칙베이스를 구축하였고 전문가들의 경험적인 지식에 대해서는 사례라이브러리로 구축하였다. 또한 지식베이스를 통해서 진단을 수행하고 해결된 문제에 대해서 정확도 검사를 통해 진단의 정확성을 측정하여 혼합형추론엔진의 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 ADHD 진단을 해주는 전문가시스템을 설계 및 구현한다. DSM-IV-TR을 이용하여 ADHD 진단기준을 연령대에 따라 단어를 바꾸어 구체화한다. 이 진단지를 가지고 오브젝트와 해당 값을 설정하고 규칙을 생성한다. 그리고 'ADHD 진단 시스템 엔진'과 '사용자 질의응답 프로그램'으로 구성된 진단시스템을 설계한다. 'ADHD 진단 시스템 엔진'은 규칙 기반 추론 엔진으로 Prolog 언어로 구현하여, INPUT을 '사용자 질의응답 프로그램'으로부터 받는다. INPUT에 의해 규칙은 ADHD 진단기준을 기반으로 점화되며 진단결과를 추론해서 OUTPUT을 다시 '사용자 질의응답 프로그램'으로 보낸다. '사용자 질의응답 프로그램'은 Python 언어로 구현하여 사용자와의 대화를 처리하는 인터페이스 역할을 한다. 'ADHD 진단 시스템 엔진'과 '사용자 질의응답 프로그램'의 중간다리 역할을 Pyswip 라이브러리를 통해서 수행한다. 결과적으로 ADHD 진단 전문가시스템을 통해 진단비용 절감과 간편한 이용으로 치료계획에 도움을 주고자한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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