인공지능 (4) 지식공학이란?

in #kr5 years ago (edited)

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  1. 정의 : 지식을 습득, 표현, 이용하는 각각의 영역을 추론하는 컴퓨터에 어떻게 이식시킬 것인가 연구하는 학문이다.

  2. 지식공학의 목적 : 추론하는 컴퓨터를 보다 인간두뇌에 가깝게 하고자 하는 것으로, 최종 목적은 인간과 마찬가지로 "창조 할 수 있는 컴퓨터", "학습하는 컴퓨터"를 실현시키고자 하는 것이다.

  3. 지식공학의 연구과제

    ① 지식 습득 : 인간의 눈, 코, 입 등의 감각기관 패턴을 인식 또는 이해(패턴 이해 시스템)

    ②지식 표현 : 습득한 정보를 컴퓨터가 이용하기 위해서는 컴퓨터가 쉽게 이해할수 있는 형식언어가 필요(사실과 관계성 등을 코드화하고 지식 베이스에 저장하는 방법으로서 의미 네트워크, 생성 규칙, 틀, 논리적 표현 등이 모두 지식을 표현하는 방법이라고 할 수 있다.)

    ③지식 이용 : 이해하고 기억하고 있는 정보를 바탕으로 새로운 정보를 결합, 추론 하여 자기에 유리한 정보를 창조
    (문제 해결 시스템)

  4. 패턴 인식 시스템의 구조 설명

    ① 관측의 입력 : 패턴인식의 구체적인 대상이 주어질때 그 패턴을 표현하는 물리량을 명확하게 정함

    ② 전처리 : 입력된 실세계의 신호를 처리하기 좋은 형태로 가공하는 제반 처리

    ③ 분할 : 입력된 신호에서 인식대상이 되는 패턴을 분리해 내는 과정

  5. 패턴인식 시스템 설계 5단계

패턴인식 시스템은 다음과 같은 설계 단계를 따른다.

1단계 : 데이터 수집 단계
패턴인식 과정에서 가장 많은 시간이 소비되는 지루한 과정이다. 그러나 안정된 패턴인식 성능을 얻기 위해서 꼭 필요한 단계이기도 하다. 이 단계에서는 얼마나 많은 표본 데이터가 안정된 성능에 필요 충분한가를 고려하여 데이터를 수집하여야 한다.

2단계 : 특징 선택 단계
앞에서 이야기 한 것처럼 패턴인식 시스템의 성능에 결정적인 영향을 미치는 단계이다. 대상 패턴에 대한 충분한 사전 분석을 통하여 어떠한 특징을 선택할 것인가를 결정하여야 한다. 당연히 garbage in이면 garbage out 이다.

3단계 : 모델 선택 단계
패턴인식을 위한 여러 접근법 중에서 어느 모델을 어떠한 알고리즘을 이용하여 어떻게 구성할 것인가를 결정하는 단계이다. 특징 선택과 마찬가지로 사전에 특징에 관한 선험적인 지식이 요구되며, 각 접근법에 따라 모델에 필요한 각종 파라미터의 설정이 필요하다.

4단계 : 학습 단계
수집된 데이터로부터 추출된 특징 집합을 이용하여 선택된 모델에 대하여 비어 있는 브랭크(blank) 모델을 학습을 통하여 완전한 모델로 만드는 단계이다. 학습은 그 방법에 따라서 교사 학습, 비교사 학습 그리고 강화 학습이 있다.

5단계 : 인식 단계
패턴인식의 마지막 단계로 임의의 특징이 주어질 때, 이 특징이 속한 클래스 혹은 카테고리를 결정하는 단계이다.

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