Transcript Knowledger Management Systems

제14장. 인공지능에 기반한 정보기술
『디지털 경제시대의 경영정보시스템』
김효석 · 홍일유 공저
ⓒ 2000, 법문사
 Contents
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인공지능이란?
●
인공지능과 자연지능
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인공지능의 기업내 응용분야
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전문가시스템 개념과 적용분야
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전문가시스템의 특징과 예
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전문가시스템의 구조
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지식표현 방법
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전문가시스템의 구축단계
인공지능에 기반한 정보기술
No. 1
 인공지능이란?
●
컴퓨터를 이용하여 인간의 지능을 모방하여 만들어진 인위적인 지능
-
●
자연지능 vs. 인공지능
컴퓨터 기술을 통해 인간의 논리적 행태(logical behavior)를 흉내내는 방법을
연구하는 학문
●
연구의 대상: 합리성 또는 논리성을 띠는 인간 행태 (예: 평가, 추론, 관능, 판단,
문제해결 등)
인공지능에 기반한 정보기술
No. 2
 지식처리 VS 정보처리
지식 처리
정보 처리
입력
데이타
지식베이스 (개념,판단);
데이타베이스 접근도 가능
내장된 베이스
데이타베이스
기호중심,
알고리듬 불필요
처리
숫자중심,
알고리듬 이용
해결책/결정, 설명
출력
계량적 정보/데이타
데이타, 개념, 판단
인공지능에 기반한 정보기술
No. 3
 인공지능과 자연지능
비교항목
인간지능
인공지능
보유지식의 복제성
난이함
수월함
지식의 비용
값비쌈
값쌈
보유 지식의 양
제한적
거의 무한
보유 지식의 영구성
제한적 (휘발성)
영구적
문제해결의 일관성
낮음
높음
문제해결의 융통성
높음
낮음
창의력/상상력
높음
낮음
인공지능에 기반한 정보기술
No. 4
 자연지능 vs 인공지능
속성 (능력의 정도)
방대한 외부지식 습득
지각의 사용(눈,코,귀 등)
창의성/상상력
경험에 의한 학습
망각 가능성
복잡한 계산 실행
적응력
다양한 정보원의 이용
정보의 이동
지능습득 비용
인공지능에 기반한 정보기술
자연지능(인간)
고
고
고
고
고
저
고
고
저
고
인공지능(기계)
저
저
저
저
저
고
저
저
고
저
No. 5
 인공지능의 기업내 응용
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산업로봇(Industrial Robots)
●
자연어 처리(Natural Language Processing)
●
전문가시스템(Expert Systems)
●
시각 인식 (Visual Recognition)
●
기계학습
-
퍼지로직
-
신경망
인공지능에 기반한 정보기술
No. 6
 전문가시스템이란?
●
정의: 특정 문제분야에 관련한 전문지식을 컴퓨터에 표현하고 이를 이용하여
인간전문가와 같이 문제를 해결할 수 있는 컴퓨터프로그램
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진단, 예측, 설계, 해석, 계획 등에 활용
●
초보자 뿐 아니라 전문가에게도 유용
●
주요 기능:
●
-
추론 실행
-
결론 도출
-
추론에 대한 설명 제공
경영분야에서는 투자, 세금계획, 인력선발 등의 분야에 응용
인공지능에 기반한 정보기술
No. 7
 전문가 시스템의 개념
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컴퓨터에 저장된 특정분야의 전문지식과 해당문제에 대해 알려진 사실을 이용하여
문제를 해결하는 지식 기반의 소프트웨어
●
기업내 역할: 희귀하고도 값비싼 전문인력을 부분적으로 대체함으로써 비용
절감효과를 가져옴은 물론 문제해결을 정확하게 도출하도록 유도.
주요 용도
문제해결 과제
분류
주어진 특징을 토대로 사물을 알아맞춤
진단
관찰 데이타에 근거하여 고장이나 질병을 유추
모니터링(감시)
연속적으로 관찰되는 시스템의 데이타를 표준치와 비교
프로세스 제어
모니터링을 통해 물리적 프로세스 제어
설계
스펙(specifications)에 따라 시스템 구성
스케줄링 및 계획
활동계획의 개발 혹은 수정
대안 생성
문제해결 대안의 생성
인공지능에 기반한 정보기술
No. 8
 ES(Expert System)와 DSS의 차이점
속성
전문가 시스템
의사결정지원 시스템
목표
인간 전문가 대체
인간 의사결정자 보조
의사결정의 주체
시스템
인간과 시스템
주요 역할
전문지식을 토대로 조언제공
의사결정
주요 질의 방향
기계가 인간에 질문
인간이 기계에 질문
지원의 성격
개인, 그룹
개인, 그룹, 기관
데이타조작 방법
기호 중심
숫자 중심
문제영역의 특징
협소, 제한적
복잡, 광범
지원대상이 되는
문제유형
반복적 문제
불시의 문제, 독특성
지원 베이스
절차적/사실적 지식(KB)
사실적 지식(DB)
추론 능력
있음 (제한적)
없음
설명 능력
있음
단순, 제한적
인공지능에 기반한 정보기술
No. 9
 전문가시스템 응용분야
활용이 어려운 분야
활용하기 쉬운 분야
활용적절한 분야
• 봉급관리
• 진단
• 주식예측
• 재고관리
• 스케줄링
• 언어해석
• 데이타베이스
• 데이타 분석
• 회귀분석
• 기업여신 분석
• 상식을 요구하는
문제
• 그외 전문지식이 싼
분야
• 그외 전문지식이
비싸지만 구입
가능한 분야
인공지능에 기반한 정보기술
• 전문지식을 구하기
힘든 분야
No. 10
 전문가시스템의 특징
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지식 중심
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정량적보다는 정성적인 정보분석
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추론능력의 이용 (제한적)
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전문가들의 휴리스틱 이용
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추론에 대한 설명 제공
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데이타가 일부 부재시에도 실행가능
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불명확한 상황의 처리능력
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제한적 문제분야에 대한 지원
인공지능에 기반한 정보기술
No. 11
 전문가 시스템의 기업적용 예
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신용카드 거래 인가
(The Authorizer’s Assistant)
-
어 메 리 컨
익 스 프 레 스 (American
Express)의 신용카드
-
거래에 대한 인가(認可)업무
-
고객이 물품의 구매에 대한 대금을
지불하기 위해 점포에서 기다리는 동안
어메리컨 익스프레스 카드에 청구된
거래대금의 인가 여부를 결정
-
시스템의 도입으로 시스템이 자동으로
인가업무를 대부분 처리하고 나머지 5%의
인가 업무만 인가
-
전문가들이 담당. 인가 전문가의 생산성이
20% 향상됨
인공지능에 기반한 정보기술
No. 12
 전문가 시스템의 기업적용 예 - 계속
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항공요금 감사
-
노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest Airlines) 의
항공요금
-
감사업무
-
매 항공표의 먹지분에 나타나 있는
항공요금 정보를 점검하는 업무는 매우
시간소모적
-
1990년 항공표 감사를 위한 전문가시스템
개발
-
시스템을 통해 항공표 100%에 대해 감사가
이루어지고 있고, 여행사측의 오산도
10%에서 2% 수준으로 낮아짐으로 인해,
노스웨스트 항공사에 매년 1천만불의
비용을 절감시켜 주고 있다.
인공지능에 기반한 정보기술
No. 13
 전문가 시스템의 기업적용 예 - 계속
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고액대출 분석
-
3천만불이 넘는 대출을 전문으로 하는
금융기관 (대형 건설 프로젝트용 대출)
-
대출 승인에 이르기 전까지 6개월에 걸쳐
25만불의 비용이 드는 조사를 수행해야
하는데 이 조사과정을 대행할 수 있는
전문가시스템을 개발하기로 결정
-
개발된 전문가시스템은 여신을 승인 가능,
기각 가능,
-
그리고 불투명의 세가지 유형으로 분류.
불투명하다고 결정된 여신만 여신담당
전문가들이 분석함으로써 여신 심사 비용
크게 절감.
인공지능에 기반한 정보기술
No. 14
 전문가시스템의 구조
상담 환경 (사용 측면)
사용자
사용자
문제와 관련한
사실(데이타)
사용자
인터페이스
지식 엔지니어
설명 모듈
지식획득
모듈
추론 엔진
흑판 (작업대)
인공지능에 기반한 정보기술
지식
베이스
개발 환경 (지식획득 측면)
No. 15
 전문가시스템 구축단계
문제정의, 시스템 필요성 확인
프로젝트 초기화
시스템 설계
개념적 프로토타입 완성
프로토타입 개발
완전시스템 개발
사용자 수락, 설치, 사용자 교육
지식베이스 구축, 테스팅
구현 / 설치
유지 보수
인공지능에 기반한 정보기술
개발방법/툴 결정, 시스템 설계
운영, 보수/수정
No. 16
 전문가시스템의 개발방법론
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●
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일체개발(Custom Development)
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조직의 필요에 부합되는 시스템 구축가능
-
시간 소모적이고 많은 자원 소요
전문가시스템 셸(Expert System Shell)
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셸을 이용하여 짧은 기간동안 손쉽게 시스템 구축가능
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사용자가 전문가로부터 획득한 지식을 시스템에 이전시키는데 주력하게 됨
상용패키지(Off-the-shelf Package)
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이미 패키지로 개발된 소프트웨어를 구입하여 이용
-
가격이 저렴하고 시스템구축의 부담이 해소됨
인공지능에 기반한 정보기술
No. 17
 전문가시스템 셸의 예시(Exsys Professional)
인공지능에 기반한 정보기술
No. 18
 신경망(Neural Networks)
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인간의 두뇌 및 신경조직에 관한 연구에 바탕을 두는 기술
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방대한 양의 정보를 병렬처리할 수 있으며 인간 두뇌의 학습기능을 이용해서 과거
경험적 데이터를 토대로 정보를 분류할 수 있음
●
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신경망
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생물학적 신경망을 모방한 모형
-
두뇌는 수천억 개의 뉴런(neurons)으로 구성되며 이들이 정교하게 상호 연결됨
신경망 기법의 장점
-
미리 정의된 문재해결 지식에 의존할 필요없이 방대한 데이터 속에서 스스로 답을
찾아내는 것이 가능
인공지능에 기반한 정보기술
No. 19
 신경망의 구성요소
출력층
PE
PE
PE
은닉층
입력층
PE
PE
PE
PE
PE
PE
PE: Processing Element (처리요소)
인공지능에 기반한 정보기술
No. 20