전문가 시스팀의 문제점과 전망

인간과 다른 동물들과의 차이점 중의 하나는 지식을 효과적으로 이용 하는데있다. 사람은 한번 익힌 지식을 잘 저장해 두었다가 그와 유사한 상황이 되었을 때 효과적으로 이용한다.

인간의지능 또는 사고 과정을 유사한 기능을 전자적으로 실현시키려는 지식 처리의 기술은 현재 전문가 시스팀 등을 통하여 일부 실용화되어 있기는 하나 인간의 지적활동 수준에 이르기 까지는 아직도 더 많은 연구가 필요하다.

지식처리기술을 응용한 분야로는 전문가 시스팀을 들 수 있다. 전문가 시스 팀에서는 전문가가 가지고 있는 지식을 정리하여 시스팀에 입력시켜 지식 베이스로 축적한다. 그리고 이용자가 질문을 하면 추론기구가 지식베이스를 사용하여 추론을 하게 되며 그 결과를 이용자에게 알려준다.

일반적인추론은 생각보다는 상당히 어렵다는 것이 연구가 진행됨에 따라 점차 밝혀졌다. 따라서 많은 전문가 시스팀 연구가들은 제한된 특정 영역에 한정시켜 추론하는 것을 연구하고 있다.

전문가시스팀에서 지식의 수집과 표현의 방법은 매우 중요한 요소이다. 어떤 일이 정확하게 기술하는 지식의 양은 상당히 방대하므로 그 시스팀이 목적하고 있는 영역을 제한하지 않으면 안된다. 따라서 그와 관련된 논문 이나 리포트 등이 그 대상으로 선택된다. 이때 수집된 지식 가운데서 어떤 것들을지식베이스로 쓸 것인가를 면밀하게 검토해야 한다. 왜냐하면 수집된 지식들 가운데는 서로 모순되는 지식들도 상당수 존재할수 있기 때문이다.

또한 지식은 문자를 이용한 규칙으로만 표현되지 않는 것도 내포하고 있는경우가 허다하므로 효과적인 지식의 표현에 있어서 직접적으로 보이지 않는노하우 등의 지식도 첨가해야 보다 정확한 기능을 할 수 있는 전문가 시스팀 의 구현이 가능하다.

그외에앞으로 해결 되어야 할 과제로는 서로 다른 지식시스팀들 간의 대화 기능이다. 이를 통하여 여러가지 지식들을 총괄한 보다 지능적인 전문가 시 스팀의 구현이 가능해질 것이다. 명확한 지식의 정의, 지식의 자동적인 획득 , 정확한 지식의 표현 등의 기술이 앞으로 해결되어야 할 주요 과제인 것이다. 일본에서는 전문가 시스팀의 활용이 매우 활발하다. 일본강관 주식회사 후쿠야마 제철소의 경우 고로의 이상 유무를 점검하는 전문가 시스팀이 1986년부 터 가동하고 있으며 약85%이상의 적중률을 보인다고 한다. 또한 노열의 제어에 있어서는 인간 전문가와 거의 동등한 수준으로 판정되었다.

또한반도체 회로를 설계하는 전문가 시스팀도 실용화 되고 있다. 이를 위하여 숙련된 설계자와 약 6개월간의 질의응답을 거쳐 지식베이스가 만들어졌으며 부족한 면의 보완 작업을 통하여 문제점들을 개선하였다. 그 결과 순간적 인 부주의로 인한 오류를 줄임으로써 생산성 향상에 기여하고 있다. 이 경우특정한 전문가 시스팀의 지속적인 개량을 통하여 새로운 노하우를 지식 베이스에 계속하여 첨가할 수 있다는 점은 다음세대로의 기술 전수면에서는 상당 한 장점일 것이다.

전문가 시스팀의 발전 전망은 어떠한 것인가. 다가오는 21세기 초에는 상당 한 수준을 갖춘 전문가 시스팀의 구현이 가능할 것으로 예상된다. 기존의 추론 방식외에도 가설을 세워 추론해 나가는 가설추론도 가능할 전망이다. 가설추론에서는 옳고 그름이 분명하지 않은 사항의 경우에는 옳다는 가정하에 서 추론을 진행하며 그 결과를 따라 알맞는 것을 채택하게 된다.이러한 방법은 실세계에 존재하는 지식들이 상당히 애매한 것이 많음을 고려할 때 보다높은 수준의 추론을 가능케할 수 있을 것이며, 전문가 시스팀과 퍼지 이론을 결합한 퍼지전문가 시스팀의 구현도 기대된다.

인간전문가를 대신할 수 있는 전문가 시스팀은 앞서 지적한 문제점들이 해결될수 있다면 그 전망이 매우 밝다. 이를 통하여 보다 향상된 수준의 지능 적인 시스팀의 구현이 가능해질 것이다.