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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1996년도 봄 학술발표논문집 제23권 제1호(A)
발행연도
1996.4
수록면
209 - 212 (4page)

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전문가시스템을 구축하는 과정에서 가장 어려운 문제는 지식베이스를 구축하고 지속적으로 수정 보완하는 작업이다. 지식베이스는 완전하고(complete), 정확하며(correct), 일관성(consistent)이 있어야한다. 일반적으로 지식베이스 구축은 전문가를 인터뷰하는 방식을 취하고 있다. 이러한 방식은 양질의 지식베이스를 구축 할 수 있는 장점이 있는 반면에, 지식베이스 구축 시간이 오래 걸리며 이에 따라서 지식베이스의 일관성을 유지하기가 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해서 기계학습을 이용한 지식베이스 구축에 대한 방식을 제안하고 있다. 귀납적 기계학습과 예제기반 기계학습 방식을 통합한 지식습득 방식은 기존의 지식베이스 구축편집기를 이용한 반자동(semi automated) 지식습득의 장점과 기계학습을 이용한 자동 지식습득의 장점을 모두 취할 수 있게 한다.

목차

요약

1. 서론

2. 시스템 구성

3. 지식습득의 자동화

4. 예제기반 시스템을 위한 지식습득

5. 결론 및 향후 연구과제

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