인터넷 환경의 지식시스템 제 11 장 지식획득과 모델링

1. 인터넷 환경의 지식시스템제 11 장 지식획득과 모델링

2. 지식획득(Knowledge Acquisition) • 여러 형태의 지식원천(Knowledge Source)으로부터 필요한 지식을 추출하여 구조적으로 조직화하는 과정 • 지식공학자(Knowledge Engineer) • 지식베이스의 구축을 위하여 지식의 수집을 책임지는 사람 • 요구 사항 • 컴퓨터 기술 • 대화 및 면담기술 • 지식획득을 위한 그룹의 조직 및 관리 • 적용분야(Domain)에 관련된 지식의 학습의지 • 신기술을 유연하게 처리하고 관리할 수 있는 능력

3. 지식획득 과정 • 문제인식 (Identification) • 문제의 특성 인식 • Output: 요구사항 • 개념화 (Conceptualization) • 지식표현을 위한 개념의 정립 • Output: 개념 • 정형화 (Formalization) • 지식의 조직화를 위한 구조 설계 • Output: 구조 • 구현 (Implementation) • 지식의 표현 • Output: 규칙 • 테스팅 (Testing) • 지식의 검증 • 정제, 재설계 또는 재모형화가 다시 이루어질 수 있다.

4. 지식획득 - 문제인식 • 참가자의 확인 • 작업 수행 참가자 및 그들의 역할 • 문제의 확인 • 참가자들에 의한 대상문제의 확인 • 자원의 확인 • 지식의 원천, 시간, 하드웨어, 소프트웨어, 자금 등 • 목표의 확인

5. 지식획득 - 개념화 • 어떠한 정보가 필요한가? • 이러한 정보를 어떻게 표현할 것인가? • 규칙이 적절한 표현 방법인가? • 그러면 지식은 어떻게 획득할 것인가?

6. 지식획득 - 정형화 • 지식공학용 도구나 틀을 사용하여 • 전 단계에서 주로 서술적으로 정의된 주요 개념, 하위문제, 정보흐름 특성 등을 • 정형화된 표현으로 변형시킨다.

7. 지식획득 - 구현 • 지식의 프로그래밍 • 내용 • 대상영역의 지식 • 문제해결에 필요한 데이터의 구조, 추론 규칙, 제어전략 등을 포함함 • 형식 • 프로그래밍 언어에 의해 기술 • 통합 • 데이터 구조와 규칙 또는 제어전략 사이에서 나타날 수 있는 불합리한 점들을 제거할 수 있는 다양한 유형의 지식을 결합하고 재조직화하는 일련의 작업 • 구현작업은 가능하면 빠르게 진행되어야 하며, 이를 위해 프로토타이핑 기법을 주로 사용한다.

8. 지식획득 - 테스팅 • 영역전문가는 프로토타입을 평가함으로써, 지식공학자에 의해 수행되는 지식베이스의 수정 작업을 도와주게 된다.

9. 지식경영에서의 지식획득 • 지식경영 • 암묵지를 형식지로 전환시킬 수 있는 여건 마련 • 개인적 지식을 조직적 지식으로 전환시킬 수 있는 즉 조직차원에서 지식을 획득할 수 있는 여건 마련 • 지식관리 • 조직은 필요한 지식의 내용과 사용처 등을 포함하는 지식 요구(needs)를 파악한다. • 지식 요구를 바탕으로 새로운 지식을 획득한다. • 축적된 지식을 바탕으로 새로운 지식을 창조한다. • 조직 내의 모든 지식을 공유한다.

10. 지식의 원천 • 문헌 • 교과서, 참고서, 매뉴얼, 표준업무처리절차 • 영역 전문가(Domain Expert) • 관찰 • 웹

11. 전문가의 선정 • 전문가 선정 기준 • 전문적 지식과 경험 • 활용가능성 • 시스템 개발 참여 의지 • 의사소통기술 • 전문가 선정 관련 결정사항 • 내부 / 외부 전문가 • 단일 / 다수 전문가

12. 지식획득 방법 • 하향식 방법 (일반, 전제 개념  구체적 지식 도달) • 질문 방법 • 정형적 면담, 비정형적 면담, 설문서 • 객체지향 방법 • 망 그래프, 계층도 • 계량적 방법 • 객체간의 상호관련 정도, 불확실성 • 창의적 방법 • 전문가가 지식공학자를 교육시키고 지식을 전수, 지식 추출과정을 준비하고 조직화 • 상향식 방법 (구체적 사례  일반적 개념 설정) • 예제기반 방법 • 대표적인 사례나 예제를 가지고 작업 • 프로토콜 분석 • 전문가가 실제 문제를 해결하거나 의사결정을 내리는 동안 자신의 사고과정을 스스로 표현하도록 함 • 전문가의 관찰 • 전문가가 문제를 해결하는 동안 전문가를 관찰

13. 지식획득 도구 • 수동 방법 • 면담, 창의적 방법, 관찰 • 반자동 방법 • 전문가 지원 도구 • Repertory Grid Analysis • 지식공학자 지원 도구 • 편집기 • 설명기기 • 지식베이스 관리기 • 자동 방법 • 귀납적 방법(Induction Method) • 기계학습(Machine Learning)

14. RGA(Repertory Grid Analysis) • 분석 과정 • 객체 설정 • 속성 설정 • 특성 설정 • 그리드(Grid) 설정 • 무작위로 세 개의 객체를 선택하여 질문 반복 • 세 개의 객체 중에 두 개의 객체를 나머지 한 개의 객체와 구별할 수 있게 하는 속성과 특성이 무엇인가? • RGA 기반 지식획득 도구 • ETS, KRITON, AQUINAS, KAGES

15. 지식획득 지원시스템 • TEIRESIAS (EMYCIN) • KAT (Level 5) • NEXTRA (Nexpert Object) • UNIK-RULEGEN • 지식분석도(Expert Diagram) • WeBIS

16. 지식의 검증 • 평가 • 지식시스템의 가치를 전체적으로 측정 • 성과 검증(Validation) • 올바른 시스템을 구축하였는지 판단 • 절차 검증(Verification) • 시스템을 올바르게 개발하였는지 파악

17. 지식의 오류 • 중복 • 동일한 규칙이 지식베이스에 두 번 이상 나타나는 것 • AB, AB • 충돌 • 같은 IF, 다른 THEN • AB, AC • 순환적 충돌 • AB, BC, CNOT A • 포함 • A AND BC, AC

18. 연습문제 • 지식획득이란 무엇인가? • 지식공학자란 누구인가? • 영역 전문가(Domain Expert)란 누구인가? • 지식획득의 과정을 설명하시오. • 지식의 원천들을 3개 이상 나열하시오. • 전문가의 선정기준 4가지를 쓰시오. • 지식획득 방법 중 하향식 방법과 상향식 방법을 비교 설명하시오. • RGA의 분석과정을 설명하시오. • 지식분석도를 설명하시오. • Verification과 Validation을 비교 설명하시오. • 지식의 오류를 3개 이상 나열하고, 간단히 설명하시오.