규칙기반 전문가 시스템의 장점과 단점

규칙기반 전문가 시스템의 장점과 단점

1.     자연스러운 지식 표현

ㄱ.   전문가는 문제 풀이 과정을 ‘이러이러한 상황에서 나는 이러이러한 것을 한다 ‘ 와 같은 식으로 설명한다 . 이런 표현은 IF-THEN생성 규칙으로 아주 자연스럽게 표현할 수 있다.

2.     통일된 구조

ㄱ.   생성 규칙은 통일된 IF-THEN 구조를 가지고 있다. 각각의 규칙은 독립적인 지식 조각이다.

ㄴ.   생성 규칙의 문법이 체계적이기 때문에 별다른 설명이 없이 규칙을 쉽게 이해할 수 있다.

3.     지식과 과정의 분리

ㄱ.   규칙기반 전문가 시스템의 구조는 기반지식과 추론 엔진을 효율적으로 분리하여 , 똑같은 전문가 시스템 틀로 서로 다른 응용 시스템을 개발할 수 있다.

ㄴ.   전문가 시스템을 우아하고 , 손쉽게 확장할 수 있도록 도와준다.

4.     불완전하고 불확실한 지식 다루기

ㄱ.   규칙 기반 전문가 시스템은 불완전하고 불확실한 지식을 표현하고 추론할 수 있다.

예를 들어 보자

IF 가을이다

AND 하늘이 흐리다

AND 바람이 약하다

THEN 일기예보는 맑음이다 {0.1}

      일기예보는 보슬비다 {1.0}

      일기예보는 비다 {0.9}        

위와 같은 규칙은 ‘ 가을이고 보슬비가 올 것 같다면 아마 오늘 중으로 비가 내릴 것이다’와 같은 불확실성을 나타내는 데 사용될 수 있다.

규칙의 불확실성은 {0.1},{0.9},{1.0} 과 같이 확신도라고 하는 숫자로 표현한다

 

모든 문제에 규칙기반 전문가 시스템을 적용할 수 있을까??

1.     규칙 간의 불분명한 관계

ㄱ.   개별적인 생성 규칙이 상대적으로 간단하고 이해하시 쉽다고 하더라도 , 많은 규칙으로 이루어진 규칙 집합 안에서는 규칙의 논리적인 상호관계가 확실하지 않을 수 있다.

ㄴ.   규칙기반 시스템에서는 개별적인 규칙이 전체 전략에 어떻게 기여하는가를 관찰하기가 어렵다.

ㄷ.   그렇기 때문에 규칙기반 전문가 시스템에서 계층적인 지식 표현이 부족하기 때문에 생긴다

2.     비효율적인 탐색 전략

ㄱ.   추론 엔진은 각각의 사이클 동안 모든 생성 규칙을 철저히 탐색

ㄴ.   많은 규칙으로 이루어진 규칙 집합을 포함하는 전문가 시스템은 실행 속도가 느려질 수도 있기 때문에 큰 규모의 규칙기반 시스템은 실시간 응용사례에는 부적합

3.     학습할 수 없다

1.     일반적으로 규칙기반 전문가 시스템에는 경험을 통해 배우는 능력이 없다.

2.     언제 ‘ 규칙을 변경할 ‘ 지 아는 인간 전문가와 달리 , 전문가 시스템은 자동으로 자신의 기반지식을 수정하거나 원래 있던 규칙을 조정하거나 새 규칙을 추가하지 못함

3.     따라서 지식 공학자가 계속 시스템을 수정하고 유지해야 한다