Rule-Based System (Handout)

1. Rule-Based System(Handout) Hoon OhUniversity of Ulsan

2. Outline Overview Anatomy of RBS Phases of RBS RBS Example RBS Problem & Rete Algorithm Applications

3. Overview Expert Systems 전문적인 지식이나 문제 해결 방법 따위를 컴퓨터에 넣어 두고 컴퓨터를 문제 해결에 이용하는 시스템으로서의료 진단 시스템, 설계 시스템등이 있음 Types of RBS Backward-Chaining Systems Goal (가설)을 설정하고 새로운 가설을 만들기 위한 룰들을 만들고 궁극적으로는 현재 알려진 사실 (facts)들에 이르는 연역적인 추론 전략 Forward-Chaining Systems 이미 알려진 사실을 사용하여, 이 사실들을 만족하는 룰을 찾아내고, 해당 룰에서 새로운 사실을 도출하는 것을 계속함으로써 결론을 추론하는 전략

4. Anatomy of RBS (1) Working Memory(Data) Facts MatchResolveFire Logic(Executive) Rule Memory(Program) Rules

5. Anatomy of RBS (2) • Working Memory • Facts 가 저장되는 곳 • 오직 rule의 consequent 에 의해서만 수정됨 (sensor-failed sensor1) ; sensor1 is a failed sensor (mode normal) ; mode is normal type value

6. Anatomy of RBS (3) • Rule Memory • Working memory상에서 작동하는 Rule 의 집합 • Rule 의 구성 • Antecedent : 해당 rule이 실행되기 위한 사실 (Facts) • Consequent : 해당 rule이 실행될 경우에 취할 행위 (actions) (defrule sensor-check (sensor-failed sensor1) => (add (disable sensor1)) ) rule name antecedent consequent = command + parameter seperator

7. Anatomy of RBS (4) • Logic • 실행할 rule을 찾고, • 실행 (fire)할도록 하는 프로세스 • Match-Reolve-Fire 사이클로서 정의됨

8. Phases of RBS (1) Facts Match Rules Conflict Set ConflictResolution SingleRuleTrigger

9. Phases of RBS (2) • Match Phase • 각 Rule을 체크하여 Antecedents 와 매칭되는 Rule 이 있으면 Conflict Set에 추가되고, 그렇지 않으면 무시함 • 모든 룰이 체크되면 다음 Phase로 이동 • Conflict Resolution Phase • Conflict Set에서 실행할 하나의 Rule 을 선택함 • 복수개의 rule이 존재하는 경우에 하나를 선택할 기준을 정해야 함 • 가장 많은 수의 acntecedent (or consequent)를 가지는 rule을 취하거나 첫 rule을 취하는 것 등이 될 수 있음 • Action Phase • 선택된 Rule 의 consequent들을 수행함 • Working Memory 에 fact를 추가 혹은제거, 또는 Action을 수행하는 것 등이 될 수 있음

10. ZOOKEEPER Rules (defrule bird-test (has-feathers ?)=> (bird ?)) (defrule mammal-test (gives-milk ?)=> (mammal ?)) RBS Example(1) • (defrule ungulate-test1 (mammal ?) (chews-cud ?)=> (is-ungulate ?)) • (defrule ungulate-test2 (mammal ?) (has-hoofs ?)=> (is-ungulate ?))

11. 현재 Working Memory 에 있는 fact(gives-milk animal)(has-hoofs animal) Match Working Memory 에 있는 fact 를 Zookeeper의 각 rule과 차례로 체크 Bird-test : no match and pass Mammal-test : match and put this rule into conflict set Ungulate-test1 : no match and pass Ungulate-test2 : no match and pass Conflict Resolution 오직 하나의 rule 즉, mammal-test 만 conflict set에 있으므로 이 rule 을 선택 Action (single rule trigger) 선택된 rule을 실행함, 그결과 (mammal animal)을 working memory에 추가 RBS Example(2)

12. 현재 Working Memory 에 있는 fact(gives-milk animal)(has-hoofs animal)(mammal animal) Match Working Memory 에 있는 fact 를 Zookeeper의 각 rule과 차례로 체크 bird-test : no match and pass mammal-test : match and put this rule into conflict set ungulate-test1 : no match and pass ungulate-test2 : match and put this rule into conflict set Conflict Resolution 2개의 rule 중에서 mammal-test는 이미 수행하였음. 결과적으로 ungulate-test2를 선택함 Action (single rule trigger) 선택된 rule을 실행함, 그결과 (is-ungulate animal)을 working memory에 추가 RBS Example(3)

13. RBS Example(4) • Final working memory(gives-milk animal)(has-hoofs animal)(mammal animal)(is-ungulate animal) • Reasoning • 먼저 animal이 milk를 준다는 사실로 부터 해당 animal이 mammal이라는 사실을 추론하였으며, • 둘 째, 해당 animal이 hoof를 가지고 있다는 사실과 mammal이라는 사실로부터 해당 animal이 ungulate (유제동물)하는 결론에 도달함.

14. Rule이 많아질 경우, 체크 시간이 오래 걸림 매칭되는 rule이 없는 경우(최악의 경우), 모든 rule을 탐색 The Rete Algorithm 다수개의 rule이 하나의 antecedent를 공유하고 있다면 트리 구조로 표현 Ex) Zookeeper 의 ungulate-test1, ungulate-test2 는 mammal 라는 antecedent를 공유하고 있으므로 다음과 같이 합칠 수 있다. RBS Problem Mammal? N Not ungulate Y N Chews-cud ? Has-hoofs ? N Y Y ungulate

15. 의학, 사회, 생물, 공학 등 모든 분야 전문가의 지식을 기반으로 사람이 판단하는 것을 대신하는 모든 분야 RBS 적용분여