Inference Engine
전문가시스템 (Expert System) 을 구축하는 툴에서 추론엔진 (Inference Engine) 은 지식베이스에서 답을 찾아내는 역할을 한다. 즉 지식베이스의 정보에 대해 추론하고 결론을 형식화하는 방법론을 제공하는 것으로서 전문가시스템의 두뇌에 해당한다. 추론엔진은 다음과 같은 세가지 주요 요소를 가진다.
추론엔진은 다음의 과정을 거쳐서 수행된다.
우리는 주어진 상황에 대한 지식을 가지고 새로운 사실을 유도하는 데 익숙해 있다. 실제 우리가 알고 있는 모든 과학적 사실들이 일정한 추론의 틀에서 비롯되었다고 하여도 과언이 아니다. 추론 (Reasoning) 이란, 이미 알고 있는 명제를 기초로하여 새로운 명제를 유도하는 과정으로 전제와 결론 간의 논리적 관계를 다루는데 반하여, 논증이란 전제나 결론의 진위를 밝힌다. 여기서 결론이란 새로 유도된 명제를 말하며, 전제란 결론의 근거를 제공하는 이미 알려진 명제를 일컫는다.
①
Deduction (연역법) : A → B 즉 A를 알면 B를 안다.
즉 가설을 통하여 증명을 하는
것이다. 이를 위해 주전제(major premise) 와 부전제( minor
premise)를 서술해야 한다
주전제 : IF X = 어머니 THEN
X = 여자
부전제 : 영자는 어머니이다
연역 : 따라서 영자는 여자다
결과는 항상True 이다. 즉 연역에 의한 추론은 항상 옳다.이것을 추론의 건전성 (soundness) 라 한다 . production rule, semantic net, logic 모두 연역법에 속한다
② Abduction : A → B 에서
B를 알면 A를 안다.
주전제 : IF X = 어머니 THEN
X = 여자
부전제 : 영자는 여자다
Abduction : 영자는 어머니다
Abduction은 rule
의 condition을 추측해 내는것이다
결과는 False일 수 있다. Abduction 은 일종의 추측이고 다수의 경우에 옳지만 항상 그런 것은 아니다. 따라서 Abduction은 유사 추론 (plausible inference) 이라고한다. 즉 deduction 과는 달리 추론의 합법적인 형태는 아니다. Abduction 은 heuristic 의 일종으로 작용하며 시작할 장소를 알려준다
③ Induction (귀납법) : Instance로부터
Rule을 만들어 낸다.
증명으로부터 가설을 유도해낸다.
즉 결론은 얻어진 사실로부터 추론된다.
은행나무는 낙엽이 진다. 단풍나무는
낙엽이 진다.
⇒ 모든 나무는 낙엽이 진다
: False
결과는 False일 수 있다. : Instance가 모든 Case를 전부 보여줄 수는 없기 때문이다. 유도된 결론은 정확하지 않을수 있고 또한 새로운 사실이 알려질 경우 변할수 있다.
Forward Chaining
A → B 즉 조건 A가 Working Memory에 있으면 B를 수행한다. 따라서 당연히 Deduction에 속한다.
Backward Chaining
A → B 즉 IF A THEN B 에서 A 가 주어져 있을 때 B를 추론할 필요가 있는가를 살피고, 필요시에 A 로부터 B를 얻어내는 deduction 의 일종이다. Backward 방향의 진행은 수많은 Rule을 모두 수행하지 않고 조건을 만족하는 Rule을 찾아서 수행하기 위한 추론의 효율성 때문이다. Backward 방향에 의해 논리상으로는 Abduction에 가깝다.그러나 Abduction은 IF A THEN B에서 B 로부터 A를 유도하는 것으로 근본적으로 다르다.
term :
추론 (Reasoning) 추론 규칙 (Inference Rule) 갈등해결 (Conflict Resolution) 패턴매칭 (Pattern Matching) 작업기억 (Working Memory) 전문가시스템 (Expert System) 전문가시스템 쉘 (Expert System Shell) 지식공학 (Knowledge Engineering) 지식 베이스 (Knowledge Base) 논리 (Logic) 연역법 (Deduction) 귀납법 (Induction) 상정논법 (Abduction) 인공지능 (Artificial Intelligence) Prolog
site :
Blaze Expert : Korea Expert 의 툴
JESS : Java expert system shell
CLIPS : 전문가시스템 툴
paper :
의료용 전문가시스템에서 추론에 관한 연구 (A Study on Reasoning for Medical Expert Systems) : 김진상, 신양규, 한국데이터정보과학회, 1999
전문가시스템의 추론성과를 향상시키기 위한 퍼지논리 지원 지식결합 메카니즘에 관한 연구 (A Fuzzy Logic-Driven Support Mechanism for Knowledge Integration of Improve the Inference Performance of Expert Systems) : 이건창, 김원철, 한국경영학회, 1997
제한된 시간내에 추론하는 지식 레벨의 전문가시스템 (A Knowledge - level expert system responsive within the available time) : 이민석, 박충식, 김재희, 한국경영정보학회, 1998
COM/OLE 를 기반으로 한 전문가시스템 추론기관의 컴포넌트화 : 민미경, 서경대 산업기술연구소, 1997
온라인 전문가시스템 구축 도구의 설계 (Design of an On-Line Expert System Shell) : 장혜진, 상명대 산업과학연구 5권, 1997
WWW 기반 전문가시스템의 구조와 구현 기술의 비교연구 : 송용욱, 경상대 산업경제, 1998
WWW 기반 전문가시스템의 구조 분석과 HTML 기반 역방향 추론기관의 구현방안 (Architectures of WWW based Expert Systems and Implementation of HTML Based Backward Chaining Inference Engine) : 이재규, 송용욱, 한국경영정보학회, 1998
WWW 상에서의 CGI 를 이용한 농업용 전문가시스템의 추론엔진과 사용자 인터페이스의 개발 (Development of Inference Engine & User Interface for Agricultural Expert system using CGI in World Wide Web) : 이종수, 조성인, 한국농업기계학회 , 1999
CLIPS 를 이용한 Windows 95 용 한글 전문가시스템 인터페이스 개발 (Development of User - Interface for Expert System in Korean on Windows95 using CLIPS) : 조성인, 김승찬, 배영민, 한국농업기계학회, 1997
퍼지 지식베이스의 조직화 및 퍼지추론의 원리에 관한 연구 : 전병찬, 대한산업공학회, 1990
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
의사결정지원을 위한 지식표현 및 확률추론 (Knowledge representation and probalistic inference for decision support) : 김성식, 한국수학교육학회, 1993
지식획득, 추론, 지식정제의 통합적 설계를 위한 규칙모델의 구축 (Rule Models for the Integrated Design of Knowledge Acquisition , Reasoning , and Knowledge Refinement) : 이계성, 한국정보처리학회, 1996
조세전문가시스템의 지식획득을 위한 규칙추론 모형의 비교 (The Comparison of Rule Reference models for Knowledge Acquisiton In tax - Expert System) : 김종원, 한국산업경제학회, 2000