시뮬레이션 기반 지식 획득 시스템의 설계 및 구현

Abstract

지식 획득을 위한 많은 효율적인 방법과 지원 시스템에도 불구하고 지식획득은 아직도 지식 공학에서 병목을 초래하는 부분이다. 이것의 원인으로는, 기존 방법들이 지식 생성을 위한 표현틀(Representation Frame)을 정적으로 구성함에 따라 결국 이를 바탕으로 진행되는 지식 획득 과정에 오버헤드를 초래하기 때문이며, 또한 지식 생성에 있어 시간에 따른 변화에 중점을 두지 않음으로써 동적 세계를 반영하기에는 부족하기 때문이다. 본 논문에서는 시뮬레이션 기반 지식 획득 방법을 제안하고 이를 지원하기 위한 LOCKE 시스템을 구축하였다. LOCKE에서 지식 제공자가 가진 초기 정보는 4단계의 지식 획득 과정이 진행됨에 따라 단계적으로 구체화 되어지며, 이 과정에서 불확실성은 퍼지 개념을 통해 표현되어 진다. 제안된 지식 획득 방법은, 대상에 관계된 개념과 이들의 인과 관계를 바탕으로 모델을 자동 생성하여 이를 지식 획득 도구로 이용하는 유연한(flexible) 구조를 사용함으로써 전체 지식 획득 과정을 보다 효율적으로 운영하고자 하였으며, 또한 생성된 모델을 여러 상황에 시뮬레이션한 결과를 분석하여 지식을 획득함으로써 획득된 지식이 동적 세계를 잘 반영할 수 있도록 하였다.;The knowledge acquisition technique has not lived up to expectations and still remains a human intensive task. In this thesis, we present a knowledge acquisition system called LOCKE which uses simulation-based acquisition method. This acquisition method starts with eliciting causal information from an expert and refines deficiencies in it by referencing Experience Base, followed by automatically synthesizing all refined information into models. By simulating these models under changing conditions, domain expertise is obtained. In this whole process, fuzzy concept is employed tp deal with uncertainty. Specific emphasis is given to making acquisition steps more parsimonious, which is achieved by using automatically created models as acquisition devices and generating all detailed expertise as summaries of model behavior in unknown conditions. Also, by taking time into account in simulation step, acquired knowledge can reflect dynamic world more precisely.