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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 1997.10
- 수록면
- 1,101 - 1,111 (11page)
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기존의 기호주의적 인공지능 시스템이 추론을 하는데 있어서 유연성이 부족하다는 것은 잘 알려진 사실이다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 유연한 지식 표현과 추론을 할 수 있는 연결주의적 의미망인 CSN(Connectionist Semantic Network)을 이미 제안하였다. CSN은 프라이밍 현상과 실어증에 관한 논의에서 볼 수 있듯이 인간의 유연한 추론에 영향을 주는 중요한 요소인 유사성(similarity)과 연관성(association)을 기반으로 하여 근사추론 및 상식추론을 할 수 있는 모델이다. 그러나 CSN을 비롯한 신경망을 이용한 시스템들은 정보를 분산적으로 가지고 있으므로 추론한 결과를 설명하기가 어렵다는 단점을 가지고 있다.
본 논문에서는 CSN을 기반으로 하여 추론결과를 설명할 수 있는 설명 알고리즘(explanation algorithm)을 제안한다. 이 알고리즘은 먼저 개념층의 가중치를 분석함으로써 추론에 중요하게 영향을 끼친 개념들을 추출한다. 이 개념들과 초기에 입력된 개념들이 공유하고 있는 하위개념의 정도에 따라서 유사정도를 계산하고 각 개념간의 하위개념들의 연결정도와 공유된 하위개념의 정도에 따라서 연관정도를 계산한다. 이러한 유사정도와 연관정도를 이용하여 추론 결과를 설명함으로써 유사성과 연관성을 이용한 CSN의 유연한 추론과정을 잘 설명할 수 있다. 본 논문에서는 실험을 통하여 제안된 설명 알고리즘의 수행과정을 보이고 타당성을 검토한다.
본 논문에서는 CSN을 기반으로 하여 추론결과를 설명할 수 있는 설명 알고리즘(explanation algorithm)을 제안한다. 이 알고리즘은 먼저 개념층의 가중치를 분석함으로써 추론에 중요하게 영향을 끼친 개념들을 추출한다. 이 개념들과 초기에 입력된 개념들이 공유하고 있는 하위개념의 정도에 따라서 유사정도를 계산하고 각 개념간의 하위개념들의 연결정도와 공유된 하위개념의 정도에 따라서 연관정도를 계산한다. 이러한 유사정도와 연관정도를 이용하여 추론 결과를 설명함으로써 유사성과 연관성을 이용한 CSN의 유연한 추론과정을 잘 설명할 수 있다. 본 논문에서는 실험을 통하여 제안된 설명 알고리즘의 수행과정을 보이고 타당성을 검토한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 연결주의적 의미망(Connectionist Semantic Network:CSN)
3. 규칙 설명 알고리즘(rule explanation algorithm)
4. 실험 및 결과
5. 결론
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