• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.06a
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• pp.137-143
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• 1999

전문가시스템은 지식베이스를 이용하여 지식을 추론하는 추론엔진과 해당분야의 전문지식이 쌓여있는 지식베이스로 구성되어진다. 전문가시스템연구에 있어서 지식베이스에 저장되는 지식획득과정의 규명이 가장 핵심적인 연구분야라고 할 수 있다. 전문지식은 일반적으로 지식공학자들이 전문가로부터 전문지식을 획득하여 구현하는 것이 가장 일반적인 방법으로서 많은 전문가시스템 개발방법 이론들은 지식획득과정에서 지식공학자들의 역할을 필수적인 것으로 이해하고 있다. 그러나 지식획득에 관한 광범위한 해결책은 여전히 제시되고 있지 못하며, 이러한 문제점은 전문가시스템의 상용화에 가장 큰 어려움으로 지적되고 있다. 최근에는 이러한 지식획득병목현상을 해결하기 위하여 상황인식론과 같은 지식에 대한 새로운 해석을 기반으로한 지식획득 방법 이론들이 소개되고 있다. Multiple Classification Ripple Down Rules이론은 1995년 소개된 이론으로서 지식의 획득과정을 지식의 유지보수라는 소프트웨어 공학적 개념에서 접근하고 있다. 지식의 획득과정에서 완전무결한 지식의 모델 찾기를 지양하고 지식이란 단계적 확장개념에서 진화한다고 이해한다. 즉 지식베이스의 구축 단계를 개발과 완료가 불가능하다는 관점에서 지식베이스는 끊임없이 유지보수가 필요한 대상으로 이해하고 이러한 유지보수를 가능하게 하는 방법론을 제시한다 MCRDR에서 가장 핵심적인 부분은 지식공학자의 역할을 최소화하고 시스템 내부에서 지식의 관리와 획득을 수행하여 전문가로 하여금 직접적인 지식 입력이 가능하도록 하는 부분이다. MCRDR이론의 경우 여러가지 연구실험을 통하여 실용성이 입증되었고 의료분야에서 상용화 시스템 개발 툴로서 사용되어져 왔다. 그러나 MCRDR이론이 적용된 전문가시스템 들의 경우 MCRDR이론을 기본으로한 개발 툴로서 개발된 시스템들이 아니고 해당분야에서 MCRDR이론을 적용한 엔진을 직접 설계 구현하여 온 것이 사실이다. KEE(Knowledge Engineer for Experts) 시스템은 최근 개발된 MCRDR기반 전문가시스템 개발 툴로서 본 논문에서는 이러한 분야별 전문가시스템 개발을 지양하고 MCRDR이론을 기반으로 한 범용성 있는 전문가시스템 개발 툴의 개발에 관한 연구를 소개한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.03a
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• pp.137-143
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• 1999

전문가시스템은 지식베이스를 이용하여 지식을 추론하는 추론엔진과 해당분야의 전문지식이 쌓여있는 지식베이스로 구성되어진다. 전문가시스템연구에 있어서 지식베이스에 저장되는 지식획득과 정의 규명이 가장 핵심적인 연구분야하고 할 수 있다. 전문지식은 일반적으로 지식공학자들이 전문가로부터 전문지식을 획득하여 구현하는 것이 가장 일반적인 방법으로서 많은 전문가시스템 개발방법 이론들은 지식획득과정에서 지식공학자들의 역할을 필수적인 것으로 이해하고 있다. 그러나 지식획득에 관한 광범위한 해결책은 여전히 제시되고 있지 못하며, 이러한 문제점은 전문가 시스템의 상용화에 가장 큰 어려움으로 지적되고 있다. 최근에는 이러한 지식획득병목현상을 해결하기 위하여 상황인식론과 같은 지식에 대한 새로운 해석을 기반으로한 지식획득 방법 이론들이 소개되고 있다. Multiple Classification Ripple Down Rules 이론은 1995년 소개된 이론으로서 지식의 획득과정을 지식의 유지보수라는 소프트웨어 공학적 개념에서 접근하고 있다. 지식의 획득과정에서 완전무결한 지식의 모델 찾기를 지양하고 지식이란 단계적 확장개념에서 진화한다고 이해한다. 즉 지식베이스의 구축 단계를 개발과 완료가 불가능하다는 관점에서 지식베이스 끊임없이 유지보수가 필요한 대상으로 이해하고 이러한 유지보수를 가능하게 하는 방법론을 제시한다. MCRDR에서 가장 핵심적인 부분은 지식공학자의 역할을 최소화하고 시스템 내부에서 지식의 관리와 획득을 수행하여 연구실험을 통하여 실용성이 입증되었고 의료분야에서 상용화 시스템 개발 툴로서 사용되어져 왔다. 그러나 MCRDR 이론이 적용된 전문가시스템들의 경우 MCRDR이론을 기본으로한 개발 툴로서 개발된 시스템들이 아니고 해당분야에서 MCRDR이론을 적용한 엔진을 직접 설계 구현하여 온 것이 사실이다. KEE(Knowledge Engineer for Experts) 시스템은 최근 개발된 MCRDR기반 전문가시스템 개발 툴로서 본 논문에서는 이러한 분야별 전문가시스템 개발을 지양하고 MCRDR 이론을 기반으로 한 범용성 있는 전문가시스템 개발 툴의 개발에 관한 연구를 소개한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.2 no.1
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• pp.1-9
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• 1996

사출 성형의 초보자도 이용할 수 있으며 사출 성형기의 이력 관리를 할 수 있는, 플라스틱 사출 성형의 진단과 불량대책을 위한 지식 기반 전문가 시스템을 ATR-IM 이라는 범용 전문가시스템 쉘을 이용하여 구현하였다. 지식베이스(knowledge base)는 수지 회사와 관련 서적, 전문가의 경험을 토대로 구축하였으며, 구현된 시스템은 크게 사출 공정 조건 설정 시스템, 사출기 ID에 따른 이력 관리 시스템, 사출성형 불량진단 시스템의 세부분으로 나누어 구성하였다. 본 연구를 통해 제안된 방법에 따라 업체별 사출기 성능에서 오는 공정 조건값의 차이를 사출공정 조건값의 저장에 의해 고려할 수 있으며, 불량 해결에 대한 전문가시스템이 추론 순서 결정을 경험적 확률에 따라 이루어지도록 함으로써 현장에서의 작업 환경을 고려한 전문가시스템이 되도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2000.08a
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• pp.89-94
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• 2000

본 연구에서는 경제, 비즈니스 분야의 정보원을 좀 더 효율적으로 검색하기 위해서 정보/주제 전문가들이 갖고 있는 정보원 선택과 이용에 대한 지식을 획득, 표현하여 정보검색사 또는 최종 이용자들이 공유할 수 있는 웹 기반 전문가 시스템을 구현하였다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.1 no.1
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• pp.43-59
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• 1995

본 논문에서는 규칙기반 지식표현에서 퍼지값과 확신도를 사용할 때 발생하는 문제점을 살펴본다. 이들 문제점 해결을 위해서 규칙의 매칭시에 발생하는 퍼지매칭, 퍼지비교, 구간내의 포함에 대한 만족정돌르 평가하는 척도를 제안하다. 또한, 퍼지값과 확신도를 사용하는 규칙기반 지식표현에 대해 적용가능한 추론방법을 소개한다. 한편, 일반규칙과 퍼지생성규칙을 전문가시스템에서 동시에 융통성있게 사용하는 방법을 제시한다. 끝으로 제안된 방법들을 고려하여 설계한 퍼지 전문가시스템 개발도구인 FOPS5에 대하여 소개한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.135-139
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• 2002

전문가 시스템은 여려 분야에서 활용되고 있으나 여러 가지 문제점을 발생시키고 있다. 그 문제점 중 하나로 전문가로부터 지식을 추출해 내는 과정에서 발생하는 어려움들이 있다. 즉, 전문가로부터의 지식들을 추출하여 그것들을 지식 베이스화하는 작업과 그 지식을 추론할 수 있도록 추론 망으로 구성하는 것이다. 비록 이런 문제점들을 해결한다고 하여도 규칙화 된 추론망을 구성하는 데는 시간적 요소와 전문적인 지식을 가진 인적 자원이 많이 소모되므로 전문가 시스템을 구성하는 것은 실질적으로 불가능하다. 본 논문에서는 전문가는 단순히 자신이 가진 단편적인 지식들의 특징들을 입력하고, 이 특징들로부터 지식을 추출하여 지식 베이스화하고, 이를 이용한 추론망 구성을 자동 추론망 생성 시스템이 대신하는 기법을 제시한다. 실제 구성된 추론망은 규칙 기반의 추론 망으로 구성하여 지식 베이스화 한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.9 no.3
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• pp.49-63
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• 2003

This paper proposes and implements a tool for the development of efficient and reliable expert system. In the expert system the inference is executed, based on the knowledges stored in the knowledge base of specific domain. To acquire the reliable results of inference, the expert system requires the facilities which can access the various kinds of knowledge and maintain the consistency and accuracy of knowledge. In this context this paper implemented the knowledge management system which maintains the consistency and accuracy of knowledge, adding selectively the knowledges without error to the knowledge base by verifying their error before the knowledges are added to the knowledge base. At the same time this paper made the expert system call and use the procedural knowledge and the declarative knowledge in the data base so that it might use the various kinds of knowledge in the process of inference.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 1997.03a
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• pp.183-193
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• 1997

추론엔진과 지식베이스를 기반으로 하는 전문가 시스템은 사용목적에 맞게 구성되며,인간의 사고 방식을 모방한 컴퓨터가 올바른 해를 도출시키도록 하는데 궁극적인 목표가 있다. 즉, 추론의 효율성이 전문가 시스템의 효율성을 좌우한다. 시스템이 어떠한 목적을 갖는가에 따라서, 추론 방법과 지식표현 방법등이 결정된다. 최근 추론의 효율성을 극대화하기 위해 이용되고 있는 지식표현 및 추론 방법으로는 Rete, TREAT 등의 트리 표현을 사용하는 전향추론, 관계리스트를 사용하는 직접추론 등이 있다. 전문가 시스템의 성능은 추론을 얼마나 효율적이고 정확하게 하는지에 따라 좌우된다. 본 논문에서는 이러한 추론의 효율성이 지식베이스의 구축형태와 밀접한 관련을 이용하여 효율적인 추론 엔진을 구성하였다. 지식의 표준화가 모듈화가 쉬운 생성규칙을 사용하여 지식을 표현하였으며 , 사용자의 요구에 의해 전향추론, 후향추론이 수행되도록 하였다. 본 논문에서는 추론을 효율적으로 하기위한 기본 방법중, 지식표현을 보다 더 효과적으로 구축하는 방법을 택하였다. 기존의 지식표현방법을 살펴보고, 이를 기반으로 새로운 지시표현 방법인 ECBM(extedned clause bit matrix)과 ERCBM(extended clause bit matrix)을 제안하고 이를 이용하여 전향추론, 후향추혼이 가능한 추론엔진을 구축하였으며 이 두 지식표현을 이용하여 구축되어진 추론엔진을 비교하였다. 이 추론엔진은 기존에 시스템과는 달리 전향, 후향이 모두 효율적으로 수행되어지며, 모든 지식에 대해 적용이 가능한 강력한 범용성을 갖고 있다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.5 no.2
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• pp.43-61
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• 1999

국방정보체계는 종류가 다양하고 대규모로 추진되기 때문에 소프트웨어 개발을 위한 사업관리에 어려움이 많이 따른다. 더구나, 현재 국방정보체계의 사업관리는 자동화시스템을 이용하여 체계적으로 실시하지 않고 수동으로 처리하기 때문에 많은 문제점이 야기되고 있고 현재의 소프트웨어 개발 표준인 ISO 12207을 수정 없이 그대로 대규모 실시간 국방정보체계의 소프트웨어 개발사업에 적용하는 것도 한계가 있다. 따라서 본 논문의 목적은 효율적인 국방정보체계 소프트웨어 개발 사업관리를 위해서 국방정보체계별로 적절한 개발 생명주기 모델을 선정하고, 각 단계별로 사업관리자가 수행할 태스크를 식별하는 등의 도메인 지식을 개발하여 궁극적으로 국방정보체계 사업관리용 전문가 시스템을 개발할 때 활용함과 동시에 국방정보체계 사업관리의 일환으로 최종 산출물에 대한 품질을 높일 수 있도록 체계적인 시험평가 방안에 대한 도메인 지식도 개발하여 사업관리용 전문가 시스템 구축 시에 활용하고자 하는 것이다. 이를 위해서 국방정보체계의 소프트웨어 개발 사업관리에 영향을 미치는 요소들을 식별하고 이를 이용하여 국방정보체계 소프트웨어 개발 사업관리를 위한 전문가 시스템을 구축할 수 있도록 생명주기 모델 선정을 위한 도메인 지식, 생명주기 각 단계별 세부활동을 위한 도메인 지식, 시험평가 방안선정을 위한 도메인 지식을 개발하여 제시하였다. 본 논문에서는 이러한 도메인 지식을 전문가 시스템 개발도구에서 지원되는 각종 에디터에 사용되는 형태나 IF A, THEN B 형태로 개발하지 않고 사업관리용 전문가 시스템의 지식베이스에 포함될 지식들을 식별하는 것을 중심으로 개발하였다. 즉, 본 논문에서는 국방정보체계 사업관리용 전문가 시스템 개발의 필요성과 가능성을 검증하는 용역연구과제로써 프로토타입 혹을 완벽한 사업관리용 전문가 시스템을 개발한 것이 아니며, 전문가 시스템 개발 시 가장 어렵고 중요한 지식베이스 모듈속에 포함될 도메인 지식을 개발하는 것이 이 연구의 목적이다. 이러한 연구는 궁극적으로는 이러한 도메인 지식이 국방정보체계의 사업관리를 위한 전문가 시스템의 지식베이스 모듈 구축 시 기초/기반 및 핵심 지식으로 활용될 수 있을 것이다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.23 no.1
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• pp.7-11
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• 2013

Taking experts' knowledge to recommend items has shown some promising results in recommender system research. In order to improve the performance of the existing recommendation algorithms, previous researches on expert-based recommender systems have exploited the knowledge of a common expert group for all users. In this paper, we study a problem of identifying personalized experts within a user group, assuming each user needs different kinds and levels of expert help. To demonstrate this idea, we present a framework for using Support Vector Machine (SVM) to find varying expert groups for users; it is shown in an experiment that the proposed SVM approach can identify personalized experts, and that the person-alized expert-based collaborative filtering (CF) can yield better results than k-Nearest Neighbor (kNN) algorithm.