인공지능의 지식 베이스(Knowledge Base)

I. 인공지능 지식 베이스와 지식표현의 개요

가. 인공지능의 지식 베이스(Knowledge Base)의 정의

   - 지식 베이스는 실 세계 문제 영역내의 객체나 관계를 프로그램 내의 계산에서 사용하는 객체나 관계들로 매칭 시키는 것

나. 인공지능의 지식 표현(Knowledge Representation)의 개념

   - 컴퓨터가 지식을 이용하기 위해서는 필요한 지식을 컴퓨터가 효율적으로 이해할 수 있는 형식 언어로 기술

---

II. 인공지능의 여러가지 지식표현 종류

가. 지식표현의 종류

종류	설명	예
논리(Logic)	- 형식적인 논리식을 이용하여 지식베이스를 구축, 인간의 사고 과정과 유사, 추론 과정의 완전성이 보장 - 명제 논리는 하나의 판단을 포함하는 문장이나 정보를 말하며 명제가 참 또는 거짓의 진리 값을 가짐 - 술어 논리는 문의 참과 거짓뿐 만 아니라 문의 문법적 구조와 의미도 포함하는 논리적인 지식표현	명제논리, 술어 논리, Temporal Logic, Modal Logic
망 네트워크 (Semantic N/W)	- 지식을 그래프 형태로 표현하는 방법으로 그래프는 노드와 방향성 아크로 구성 - 노드에는 대상이나 개념, 사상, 행위, 상태, 주장 등이 대응되고 아크에는 노드 사이의 관계가 대응 - 그래프 내의 노드는 객체나 개념을 나타내고 아크는 그들의 관계를 나타냄, 자연스러운 지식표현 방법으로 연상 추적이 용이 - 지식 수정이 곤란하고 논리적인 결합이나 인과 관계 표현이 곤란 - 아크를 순서대로 따라 감으로써 관련하는 지식을 차례로 추출 가능 이를 연상 능력(Association Capability)이라 함	의미 망(Semantic Network)
구조적 표현 방법	- 망 표현 방식을 확장하여 노드들이 다양한 데이터 구조를 갖도록 한 것 - 각 노드는 숫자처럼 단순 데이터 이거나 다른 노드로 연결되는 포인터 또는 프로시저 일수 있음 - 프레임은 프레임 이름과 슬롯의 집합으로 구성	프레임(Frame), 객체(Object)
프로덕션 시스템	- 인간의 지식을[만약 ~ 한다면 ~한다]또는 [IF~Then]의 형태로 표현 - 조건(Condition)-행동(action) 또는 전개(antecedent) - 결론(consequent)의 형태로 쓰여진 지식을 프로덕션 규칙 또는 규칙(Rule)이라 함 - 프로덕션 시스템은 프로덕션 메모리, 작업 메모리, 인터프리터, 센서, 모터, 외부환경 등으로 구성됨 - 프로덕션 시스템을 실행하는 방법으로는 전향 추론과 후향추론이 있음

나. 지식 표현의 장단점

지식표현	장점	단점
논리	- 인간의 사고 과정과 유사 - 추론 과정의 완전성이 보장	- 제어 지식의 표현 불가능
의미 네트워크	- 자연스러운 지식 표현 방법 - 지식 표현의 경제성 - 연상 추적이 용이	- 지식의 수정이 곤란 - 논리적인 결합이나 인과 관계의 표현이 곤란
프레임	- 구조적 지식의 표현 용이 - 통합적 지식의 표현 용이 - 지식 표현의 경제성	- 지식의 수정이 곤란 - 추론 기구 개발의 부담
프로덕션 시스템	- 지식의 모듈화 - 지식의 표현이 용이 - 지식의 변경 추가가 용이	- 지식의 제어가 곤란 - 지식의 전체 구조 파악이 곤란