인공지능 5강 - 지식과 인공지능
이번 강의에서는 데이터가 정보와 지식으로 발전하는 관계를 바탕으로, 인공지능이 지식을 저장하고 추론에 이용하는 방법을 학습합니다. 논리, 규칙, 시맨틱 네트, 프레임, 인공 신경회로망의 지식표현 방식과 전문가 시스템의 구조 및 개발 과정을 비교합니다.
데이터에서 지식으로
데이터·정보·지식의 관계
데이터는 관찰하거나 기록한 개별 사실입니다. 판매 업무를 예로 들면 일시, 고객, 품목, 수량, 단가, 매출액처럼 아직 해석되지 않은 기록이 데이터에 해당합니다. 이러한 데이터를 월별·품목별로 집계하면 매출 현황이라는 정보가 됩니다. 정보는 데이터를 목적에 맞게 정리하여 의미를 부여한 결과입니다.
지식은 정보를 바탕으로 어떤 판단이나 행동을 할 수 있게 하는 이해입니다. 월별·품목별 매출 현황을 분석하여 판매 전략을 세우거나 재고 관리 방침을 결정하는 것이 그 예입니다. 따라서 데이터, 정보, 지식은 서로 단절된 것이 아니라, 기록을 정리하고 의미를 해석하여 문제 해결에 사용하는 단계적 관계에 있습니다.
| 구분 | 의미 | 강의의 판매 업무 예 |
|---|---|---|
| 데이터 | 관찰·수집된 개별 기록 | 일시, 고객, 품목, 수량, 단가, 매출액 |
| 정보 | 데이터를 목적에 맞게 정리하여 의미를 부여한 결과 | 월별·품목별 매출 현황 |
| 지식 | 정보를 판단과 행동에 활용할 수 있게 하는 이해 | 판매 전략 수립과 재고 관리 |
지식공학과 지식기반 시스템
지능적 문제풀이는 문제와 관련된 지식을 어떻게 저장하고 이용하느냐에 달려 있습니다. 지식공학(knowledge engineering)은 특정 문제 분야의 지식을 컴퓨터에서 쉽게 접근할 수 있는 형태로 체계적으로 축적하고 사용하는 활동입니다. 이렇게 조직된 지식을 이용하여 문제를 해결하는 시스템을 지식기반 시스템(knowledge-based system)이라고 합니다.
지식기반 시스템은 지식베이스, 추론기관, 사용자 인터페이스를 중심으로 구성됩니다. 지식베이스는 문제 분야의 사실과 규칙을 저장하고, 추론기관은 저장된 지식을 적용하여 새로운 결론이나 해답을 도출합니다. 사용자 인터페이스는 사용자의 질의를 시스템에 전달하고 추론 결과를 사용자에게 보여 주는 통로입니다.
시험 핵심: 지식베이스는 지식을 저장하는 부분이고, 추론기관은 그 지식을 실제 문제에 적용하는 부분입니다. 두 구성요소의 역할을 혼동하지 않아야 합니다.
지식표현의 개념과 형태
실세계 지식과 내부 표현 사이의 사상
컴퓨터가 실세계의 사실과 지식을 직접 다루는 것은 아닙니다. 사람이 이해하는 지식을 기호나 자료구조로 바꾸는 정방향 사상을 거쳐 내부 지식 표현을 만들고, 컴퓨터는 그 표현에 대해 추론 프로그램을 실행합니다. 추론 결과는 역방향 사상을 통해 사람이 이해할 수 있는 의미로 해석됩니다.
예를 들어 “철수는 사람이다”와 “모든 사람은 생각한다”는 지식을 각각 Man(철수)와 ∀x(Man(x) → Think(x))로 표현할 수 있습니다. 내부 표현에 연역 추론을 적용하면 Think(철수)를 얻고, 이를 “철수는 생각한다”라고 해석합니다. 올바른 지식표현은 기호 조작의 결과가 실세계의 의미와 대응되도록 해야 합니다.
좋은 지식표현 방법의 네 가지 요건
| 요건 | 판단 기준 |
|---|---|
| 표현방법의 적합성 | 문제영역에 필요한 모든 지식을 정확하게 표현할 수 있는가 |
| 추론의 적합성 | 표현된 지식을 이용해 결론을 도출할 추론 메커니즘이 존재하는가 |
| 추론의 효율성 | 유용한 부가정보를 표현구조에 포함하여 추론을 효율적으로 진행할 수 있는가 |
| 지식 획득 능력 | 새로운 지식을 쉽게 습득하여 표현에 추가할 수 있는가 |
표현방법의 적합성과 추론의 적합성은 각각 “무엇을 표현할 수 있는가”와 “그 표현으로 무엇을 알아낼 수 있는가”를 묻습니다. 추론의 효율성은 추론이 가능하다는 사실을 넘어 계산이 실용적으로 진행되는지를 따지며, 지식 획득 능력은 시스템을 새로운 지식으로 확장하기 쉬운지를 평가합니다.
절차적 지식·선언적 지식·신경망 지식
절차적 지식은 어떠한 경우에 무엇을 어떻게 할 것인가를 명령어의 집합으로 표현합니다. 지식을 사용하는 순서와 제어 정보가 지식 자체에 내포되므로 실행 방법이 직접 드러나지만, 추론의 적합성과 지식 획득의 효율성 면에서는 낮은 평가를 받습니다. 또한 개별 지식을 분리하여 편집하거나 새 지식을 획득하기가 상대적으로 어렵습니다.
선언적 지식은 상호 독립적인 단편 지식을 나열한 정적인 형태입니다. 지식과 별도로 추론기관이 존재하여 어떤 지식을 언제 사용할지 결정합니다. 따라서 개별 지식의 편집, 획득, 검색이 절차적 지식보다 쉽습니다.
인공 신경회로망에서는 지식이 특정 문장이나 규칙 하나로 저장되지 않고 뉴런 사이 연결가중치에 분산되어 저장됩니다. 이 때문에 개별 지식의 내용을 명시적으로 찾아내기 어렵습니다.
절차적 지식과 선언적 지식의 핵심 구분은 제어 정보의 위치입니다. 절차적 지식은 지식 안에 사용 절차가 포함되지만, 선언적 지식은 별도의 추론기관이 지식의 사용을 제어합니다.
논리에 의한 지식표현
형식논리학과 명제논리
형식논리학(formal logic)은 명제, 객체, 관계를 나타내는 기호와 논리연산자를 사용하여 논리적 연역 체계를 표현합니다. 명제는 참 또는 거짓을 명백히 판단할 수 있는 문장입니다. 명제논리는 하나의 명제를 기호로 나타내고, ∧(AND), ∨(OR), ~(NOT), →(조건명제), ↔(동치) 등의 연산자로 복합명제를 구성합니다.
예를 들어 “이것은 유리이다”를 GLASS로 표현하고 “유리는 잘 깨진다”를 GLASS → FRAGILE로 표현할 수 있습니다. 연산자의 의미는 진리값으로 결정됩니다. 특히 조건명제 X → Y는 X가 참이고 Y가 거짓일 때만 거짓이며, 동치 X ↔ Y는 두 명제의 진리값이 같을 때 참입니다.
술어논리
명제논리는 문장 전체를 하나의 기호로 다루므로 문장 내부의 객체와 관계를 세밀하게 드러내기 어렵습니다. 술어논리는 명제를 술어와 객체로 분리하며 변수를 사용할 수 있습니다. “고양이는 포유류이다”는 Mammal(CAT), “철수는 사람이다”는 Man(철수)로 나타낼 수 있습니다.
“모든 사람은 생각한다”는 전칭기호를 사용하여 ∀x(Man(x) → Think(x))로 표현합니다. 이 표현은 특정 개인 하나가 아니라 임의의 객체 x에 대해 사람이라면 생각한다는 관계를 나타냅니다. 따라서 술어논리는 객체의 속성과 객체 사이의 관계, 일반화된 규칙을 명제논리보다 구조적으로 표현할 수 있습니다.
연역법칙에 의한 추론
논리 표현의 기본적인 추론 메커니즘은 연역법칙입니다. X와 X → Y가 모두 주어지면 Y를 결론으로 도출합니다. Man(철수)와 ∀x(Man(x) → Think(x))가 주어졌을 때 Think(철수)를 얻는 과정이 그 예입니다.
시험 핵심: 명제논리는 문장 전체를 명제기호로 나타내고, 술어논리는 술어·객체·변수로 문장 내부 구조를 표현합니다. 두 방식 모두 논리적 연역에 사용할 수 있지만 표현력에는 차이가 있습니다.
규칙과 추론
IF-THEN 규칙의 구조
규칙(rule)은 주어진 상황을 위한 권고, 지시, 전략을 정형화한 표현입니다. 기본 형식은 IF A THEN B입니다. A는 규칙이 적용되기 위해 만족되어야 하는 가정·전제조건이며 왼쪽 부분(LHS)이라고도 합니다. B는 조건이 만족될 때 얻는 결론 또는 실행할 동작이며 오른쪽 부분(RHS)이라고도 합니다.
규칙 기반 지식베이스는 현재 상황을 나타내는 사실과 그 사실에 적용할 규칙으로 구성됩니다. 추론기관은 현재 상태와 규칙의 조건부를 대조하여 만족되는 규칙을 선택하고 실행합니다.
연역법·유도법·귀납법
| 추론 | 출발점과 결론 | 특징 |
|---|---|---|
| 연역법(deduction) | IF A THEN B와 사실 A에서 B를 도출 | 전제가 참이고 규칙이 타당하면 결론은 항상 옳음 |
| 유도법(abduction) | IF A THEN B와 사실 B에서 가능한 원인 A를 제시 | 결과를 설명할 가설을 찾지만 결론이 항상 옳지는 않음 |
| 귀납법(induction) | 여러 관측 사실에서 일반적인 법칙을 생성 | 학습과 관련된 추론 방법 |
예를 들어 “어머니이면 여성이다”라는 규칙과 “Marie는 어머니이다”라는 사실에서 “Marie는 여성이다”를 얻는 것은 연역입니다. 반대로 같은 규칙과 “Marie는 여성이다”라는 사실만으로 “Marie는 어머니이다”를 제시하는 것은 유도입니다. 여성이라는 결과에는 여러 원인이 가능하므로 이 결론은 확정적이지 않습니다.
참새, 비둘기, 독수리가 날 수 있다는 관측에서 “새는 날 수 있다”와 같은 일반 법칙을 만드는 것은 귀납입니다. 개별 사실에 기존 규칙을 적용하는 연역과 달리, 귀납은 관측 사례에서 새로운 규칙을 학습합니다.
전방향 추론과 후방향 추론
전방향 추론은 알려진 사실에서 출발합니다. 사실과 조건부가 일치하는 규칙을 선택하고, 규칙의 결론부를 실행하거나 새로운 사실로 추가합니다. 새로 추가된 사실이 다시 다른 규칙의 조건을 만족시키면 추론을 계속 진행할 수 있습니다.
후방향 추론은 확인하려는 목표 결론에서 출발합니다. 그 결론을 만들 수 있는 규칙을 찾고, 규칙의 가정부가 현재 사실로 증명되는지를 거꾸로 확인합니다. 예를 들어 Woman(Marie)가 참인지 알고 싶다면 결론부가 Woman(x)인 규칙을 찾고 Mother(Marie)가 사실인지 조사합니다.
시험 핵심: 연역·유도·귀납은 결론을 만드는 논리적 방식의 구분이고, 전방향·후방향은 규칙을 탐색하는 진행 방향의 구분입니다. 전방향은 사실에서 결론으로, 후방향은 목표 결론에서 필요한 조건으로 진행합니다.
시맨틱 네트와 특성상속
노드와 아크로 표현하는 관계
시맨틱 네트(semantic net)는 객체, 개념, 사건 등을 노드로 나타내고 노드 사이의 관계를 아크로 나타내는 방향성 그래프 기반 지식표현 방법입니다. 어떤 개념들이 존재하는지만 나열하는 것이 아니라, 아크의 방향과 종류를 통해 개념 사이의 의미 관계를 함께 보여 줍니다.
| 아크 | 의미 | 예 |
|---|---|---|
| ako | a kind of, 상위 개념에 속하는 하위 클래스 | 대학생 ako 학생 |
| isa | is a, 어떤 클래스에 속하는 하나의 사례 | 김철수 isa 대학생 |
| has-part | 객체가 어떤 부속품을 가짐 | 자동차 has-part 엔진 |
강의의 자동차 네트에서 승용차와 화물차는 자동차의 하위 클래스이므로 ako 아크로 연결됩니다. A와 B는 각각 승용차와 화물차의 구체적인 사례이므로 isa 아크로 연결됩니다. 자동차와 엔진의 관계는 부품 관계이므로 has-part 아크를 사용합니다.
특성상속의 원리
특성상속(property inheritance)은 상위 클래스의 속성과 값을 하위 클래스나 사례가 이어받도록 하는 추론입니다. isa와 ako 아크를 따라 상속이 이루어집니다. 자동차에 바퀴 수 4와 has-part 엔진을 연결해 두면 승용차와 그 사례도 이 일반 속성을 공유할 수 있습니다.
상위 개념에는 여러 하위 개념에 공통인 일반 속성을 저장하고, 하위 개념에는 상위의 일반값과 다르거나 그 하위 개념에만 있는 고유 속성을 연결합니다. 강의 예에서 승용차의 일반 승차인원은 5이지만 특정 사례 B의 승차인원은 2처럼 구체적인 값으로 나타낼 수 있습니다.
이와 같은 중앙집중적 지식 공유는 지식을 구성하기 쉽고, 잘못된 지식을 한 곳에서 수정하기 쉬우며, 최신 지식을 유지하기 쉽다는 장점이 있습니다. 상위 지식의 변경이 하위 개념에 전달되므로 지식의 분배도 자동으로 이루어집니다.
ako와 isa는 모두 특성상속 경로이지만 의미가 다릅니다. ako는 클래스 사이의 상하 관계이고, isa는 구체적인 사례가 클래스에 속한다는 관계입니다.
프레임과 부가 프로시저
프레임과 슬롯
프레임(frame)은 표현하려는 객체나 클래스의 속성을 슬롯(slot)의 집합으로 나타내는 지식표현 방법입니다. 관련 프레임은 클래스, 부 클래스, 사례 프레임으로 분류되어 상위·하위·사례 관계로 연결됩니다. 시맨틱 네트의 관계 구조를 한 대상 중심의 속성 묶음으로 조직한 형태로 이해할 수 있습니다.
슬롯에는 값을 직접 넣거나 기본값을 지정할 수 있습니다. 강의 예에서 인간 프레임은 포유류의 하위 클래스이고 이동 방식은 직립보행이며 지능의 기본값은 100입니다. 성인남자 프레임은 인간의 하위 클래스로 키 170, 체중 65라는 기본값을 갖습니다. 홍길동 사례 프레임은 성인남자의 사례이며 연령 35, 키 175, 체중 70, 결혼여부 기혼, 배우자 이영숙이라는 구체적인 값을 갖습니다.
프레임도 특성상속을 이용하여 상위 개념의 지식을 하위 개념과 사례가 공유합니다. 기본값은 일반적인 값을 제공하고, 특정 프레임에 명시된 값은 해당 대상의 구체적인 상태를 표현합니다.
부가 프로시저의 종류와 작동 시점
부가 프로시저는 슬롯의 사용과 관련하여 수행해야 할 동작을 지시합니다. 프레임의 선언적 속성 표현에 절차적 지식을 결합할 수 있게 해 줍니다.
| 부가 프로시저 | 실행 시점 |
|---|---|
| if-needed | 슬롯 값이 필요할 때 |
| if-read | 슬롯 값을 읽을 때 |
| if-written | 슬롯 값이 기록될 때 |
| if-removed | 슬롯 값이 제거될 때 |
강의의 if-needed 예에서는 체중 값이 필요할 때 연령이 35보다 크면 키에서 100을 빼고, 그렇지 않으면 키에서 110을 빼서 체중을 계산합니다. 값이 미리 저장되어 있지 않아도 필요 시점에 계산할 수 있는 것입니다.
if-written 예에서는 결혼여부에 “기혼”이 기록되면 배우자 이름을 질문하여 배우자 슬롯을 채우고, 상대 배우자 프레임에도 현재 프레임의 이름을 배우자 값으로 넣도록 메시지를 보냅니다. 이는 하나의 슬롯 변경에 연관된 지식의 일관성을 유지하는 동작을 결합한 예입니다.
시험 핵심: 프레임은 속성을 슬롯으로 조직하는 선언적 구조이지만, 부가 프로시저를 사용하면 슬롯의 판독·기록·요구·제거 시점에 절차적 동작도 표현할 수 있습니다.
신경회로망에서의 지식 표현
생물학적 신경 구조의 모델링
인공 신경회로망(artificial neural network)은 신경 구조를 모델링하여 지능적 처리에 응용하려는 접근입니다. 생물학적 신경세포는 수상돌기로 입력을 받고 신경세포체에서 처리한 뒤 축색돌기를 통해 출력을 전달하며, 여러 신경세포가 신경연접을 통해 연결됩니다.
연결가중치에 분산된 지식
인공 신경회로망에서는 한 뉴런의 출력이 다른 뉴런의 입력으로 전달되고, 각 연결에는 W1, W2, …, Wn과 같은 가중치가 부여됩니다. 신경회로망의 지식은 이 신경연접 연결가중치 벡터의 형태로 네트워크 전체에 분산되어 저장됩니다.
논리, 규칙, 시맨틱 네트, 프레임은 사람이 개별 지식의 내용을 비교적 명시적으로 확인할 수 있습니다. 반면 신경회로망에서는 개별 사실이나 규칙이 특정 위치에 독립적으로 저장되지 않으므로 어떤 연결 하나만 보고 지식의 의미를 바로 알아내기 어렵습니다.
시험 핵심: 신경회로망의 지식 저장 단위는 명시적인 규칙이나 슬롯이 아니라 연결가중치 벡터이며, 지식은 네트워크에 분산되어 있습니다.
전문가 시스템
개념과 목적
전문가 시스템(expert system)은 주어진 문제 분야에서 인간 전문가의 문제해결 지식과 전략을 시뮬레이션하여 문제풀이와 의사결정을 지원하는 지식기반 시스템입니다. 초기 인공지능에서 지식기반 시스템의 가능성을 보여 준 대표적인 사례입니다.
현장전문가는 해당 문제 분야에서 사용하는 규칙, 전략, 해답과 해결 방법을 제공합니다. 지식공학자는 이 지식을 컴퓨터가 사용할 수 있는 형태로 정리하여 지식베이스를 구축하고 전문가 시스템으로 구현합니다.
전문가 시스템의 구조
전문가 시스템의 지식베이스에는 사실과 규칙이 저장됩니다. 지식은 완전하고 확정적인 내용에 한정되지 않고 불완전하거나 확률적인 정보를 포함할 수 있으며, 인간 전문가가 경험을 통해 사용하는 경험적 규칙도 포함합니다.
추론기관은 규칙 해석기와 스케줄러를 포함합니다. 규칙 해석기는 규칙의 조건을 검사하고 적용하는 역할을 하며, 스케줄러는 적용 가능한 규칙이 여러 개일 때 실행할 규칙과 순서를 조정합니다. 사용자 인터페이스는 사용자가 문제를 제시하고 시스템의 결과를 받을 수 있게 합니다.
현장전문가와 지식공학자의 협력
개발 과정에서 지식공학자는 현장전문가에게 질의와 문제를 제시하고, 전문가는 해답과 해결 방법을 제공합니다. 지식공학자는 이 과정에서 문제 해결 규칙을 도출하여 지식베이스를 구축합니다. 구현된 전문가 시스템은 현장전문가와 함께 테스트하고 디버깅하여 지식과 추론 결과의 타당성을 확인합니다.
현장전문가는 문제영역의 지식을 제공하고, 지식공학자는 그 지식을 추출·구조화하여 시스템에 구현합니다. 두 역할은 경쟁 관계가 아니라 지식 획득과 검증을 위한 협력 관계입니다.
핵심 개념 정리
- 지식기반 시스템: 지식베이스에 저장된 사실과 규칙을 추론기관이 적용하며, 사용자 인터페이스가 사용자와 시스템을 연결합니다.
- 지식표현의 요건: 필요한 지식을 정확히 표현하고, 적절하면서 효율적인 추론을 지원하며, 새로운 지식을 쉽게 획득할 수 있어야 합니다.
- 지식의 형태: 절차적 지식은 제어 정보를 지식 안에 포함하고, 선언적 지식은 별도의 추론기관이 사용하며, 신경회로망 지식은 연결가중치에 분산됩니다.
- 논리: 명제논리는 문장 전체를 기호화하고 술어논리는 술어·객체·변수로 내부 구조를 표현하며, 기본 추론은 연역법칙입니다.
- 규칙: IF 조건 THEN 결론의 구조로 권고·지시·전략을 표현합니다. 연역·유도·귀납은 추론 방식이고, 전방향·후방향은 규칙 탐색 방향입니다.
- 시맨틱 네트: 노드와 아크로 개념과 관계를 표현하며, ako와 isa 아크를 통한 특성상속으로 상위 지식을 공유합니다.
- 프레임: 객체나 클래스의 속성을 슬롯 집합으로 표현하고, 기본값·특성상속·부가 프로시저로 선언적 지식과 절차적 지식을 함께 다룹니다.
- 전문가 시스템: 인간 전문가의 문제해결 지식과 전략을 지식베이스화하고 추론기관으로 적용하여 특정 분야의 의사결정을 지원합니다.
이 강의의 핵심은 지식의 내용만이 아니라 어떤 구조로 표현하고 어떤 추론 메커니즘으로 사용할 것인가를 함께 보는 것입니다. 시험에서는 각 표현방법의 저장 단위와 관계 구조, 추론 방식, 지식 획득·수정의 용이성을 기준으로 논리·규칙·시맨틱 네트·프레임·신경회로망을 구분하고, 지식베이스와 추론기관이 전문가 시스템에서 맡는 역할을 연결하여 정리해야 합니다.
예상문제 20선
1. 판매 업무의 사례에서 데이터가 정보로 변환된 것에 해당하는 것은?
정답입니다.
오답입니다. 답안을 다시 선택해 보세요.
정답 및 해설 보기
정답: ②
개별 판매 데이터를 목적에 맞게 집계한 월별·품목별 매출 현황은 정보입니다. 판매 전략과 재고 관리 판단은 정보를 활용한 지식에 해당합니다.
2. 지식기반 시스템의 구성요소와 역할에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
정답입니다.
오답입니다. 답안을 다시 선택해 보세요.
정답 및 해설 보기
정답: ④
지식베이스의 역할은 사실과 규칙을 저장하는 것입니다. 사용자의 입력과 결과 전달은 사용자 인터페이스가 담당합니다.
3. 문제영역에 필요한 모든 지식을 정확히 나타낼 수 있는지를 평가하는 지식표현 요건은?
정답입니다.
오답입니다. 답안을 다시 선택해 보세요.
정답 및 해설 보기
정답: ①
표현방법의 적합성은 문제영역에서 요구되는 지식을 빠짐없이 정확하게 표현할 수 있는지를 뜻합니다.
4. 선언적 지식의 특징으로 가장 적절한 것은?
정답입니다.
오답입니다. 답안을 다시 선택해 보세요.
정답 및 해설 보기
정답: ③
선언적 지식은 독립적인 단편 지식으로 저장되고 별도의 추론기관이 이를 사용합니다. 개별 지식의 편집·획득·검색은 절차적 지식보다 용이합니다.
5. 명제 X → Y가 거짓이 되는 경우는?
정답입니다.
오답입니다. 답안을 다시 선택해 보세요.
정답 및 해설 보기
정답: ②
조건명제 X → Y는 전건 X가 참인데 후건 Y가 거짓일 때만 거짓입니다.
6. 술어논리가 명제논리와 비교하여 갖는 표현상의 특징은?
정답입니다.
오답입니다. 답안을 다시 선택해 보세요.
정답 및 해설 보기
정답: ④
술어논리는 술어, 객체, 변수를 이용하여 문장의 내부 구조와 일반화된 관계를 표현할 수 있습니다.
7. IF A THEN B와 사실 B로부터 가능한 원인 A를 제시하는 추론은?
정답입니다.
오답입니다. 답안을 다시 선택해 보세요.
정답 및 해설 보기
정답: ③
유도법은 관찰된 결과 B를 설명할 수 있는 원인 A를 가설로 제시합니다. 가능한 설명을 찾는 것이므로 결과가 항상 옳지는 않습니다.
8. 여러 종류의 새가 날 수 있다는 관측에서 “새는 날 수 있다”라는 일반 법칙을 만드는 추론은?
정답입니다.
오답입니다. 답안을 다시 선택해 보세요.
정답 및 해설 보기
정답: ①
귀납법은 여러 관측 사실로부터 새로운 일반 법칙을 만들어 내며 학습과 관련됩니다.
9. 후방향 추론의 진행 방식으로 옳은 것은?
정답입니다.
오답입니다. 답안을 다시 선택해 보세요.
정답 및 해설 보기
정답: ④
후방향 추론은 증명하려는 목표를 결론부로 갖는 규칙을 찾고, 그 규칙의 가정부가 사실인지 역방향으로 조사합니다.
10. 시맨틱 네트에서 “김철수는 대학생 클래스의 한 사례이다”를 나타내는 아크는?
정답입니다.
오답입니다. 답안을 다시 선택해 보세요.
정답 및 해설 보기
정답: ②
isa 아크는 어떤 개체가 클래스의 한 사례임을 나타냅니다. ako는 하위 클래스와 상위 클래스의 관계를 나타냅니다.
11. 시맨틱 네트의 특성상속이 이루어지는 아크의 조합은?
정답입니다.
오답입니다. 답안을 다시 선택해 보세요.
정답 및 해설 보기
정답: ①
상위 클래스의 속성과 값은 클래스 계층을 나타내는 ako 아크와 사례 관계를 나타내는 isa 아크를 통해 하위 개념 및 사례로 상속됩니다.
12. 특성상속을 이용한 중앙집중적 지식 공유의 장점으로 보기 어려운 것은?
정답입니다.
오답입니다. 답안을 다시 선택해 보세요.
정답 및 해설 보기
정답: ③
특성상속은 공통 속성을 상위 개념에 중앙집중적으로 두고 공유하므로 하위 개념마다 같은 내용을 중복 저장할 필요를 줄입니다.
13. 프레임에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
정답입니다.
오답입니다. 답안을 다시 선택해 보세요.
정답 및 해설 보기
정답: ④
프레임은 부가 프로시저를 통해 슬롯 사용과 연관된 절차적 지식을 함께 표현할 수 있습니다.
14. 슬롯 값이 아직 없거나 계산되지 않았을 때 그 값이 필요한 시점에 실행되는 부가 프로시저는?
정답입니다.
오답입니다. 답안을 다시 선택해 보세요.
정답 및 해설 보기
정답: ①
if-needed 프로시저는 슬롯 값이 필요할 때 실행되어 필요한 값을 계산하거나 획득합니다.
15. 결혼여부 슬롯에 “기혼”이 기록되자 배우자 이름을 질문하고 관련 프레임을 갱신하도록 하는 프로시저는?
정답입니다.
오답입니다. 답안을 다시 선택해 보세요.
정답 및 해설 보기
정답: ②
if-written 프로시저는 슬롯에 값이 기록되는 사건과 연결되어 실행됩니다. 강의의 결혼여부와 배우자 슬롯 갱신이 그 예입니다.
16. 인공 신경회로망에서 지식이 저장되는 형태로 가장 적절한 것은?
정답입니다.
오답입니다. 답안을 다시 선택해 보세요.
정답 및 해설 보기
정답: ③
신경회로망의 지식은 뉴런 사이 신경연접의 연결가중치 벡터 형태로 네트워크에 분산 저장됩니다.
17. 전문가 시스템에 대한 설명으로 옳은 것은?
정답입니다.
오답입니다. 답안을 다시 선택해 보세요.
정답 및 해설 보기
정답: ④
전문가 시스템은 특정 문제 분야에서 인간 전문가의 문제해결 지식과 전략을 지식베이스화하여 문제풀이와 의사결정을 지원합니다.
18. 전문가 시스템의 추론기관에서 적용 가능한 여러 규칙의 실행 순서를 조정하는 구성요소는?
정답입니다.
오답입니다. 답안을 다시 선택해 보세요.
정답 및 해설 보기
정답: ③
스케줄러는 적용 가능한 규칙들이 경쟁할 때 어떤 규칙을 어떤 순서로 실행할지 조정합니다.
19. 전문가 시스템 개발에서 지식공학자의 역할로 가장 적절한 것은?
정답입니다.
오답입니다. 답안을 다시 선택해 보세요.
정답 및 해설 보기
정답: ①
지식공학자는 현장전문가에게서 지식을 획득하고 문제 해결 규칙을 도출하여 지식베이스를 구축하며, 테스트와 디버깅에도 참여합니다.
20. 지식표현 방법과 저장 구조의 연결로 옳은 것은?
정답입니다.
오답입니다. 답안을 다시 선택해 보세요.
정답 및 해설 보기
정답: ②
프레임은 표현 대상의 속성을 슬롯들의 집합으로 조직합니다. 시맨틱 네트는 노드와 아크, 규칙은 IF-THEN, 신경회로망은 연결가중치로 지식을 표현합니다.
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