목차
제1장 서론(Introduction)
1.1 전문가시스템의 정의 = 18
1.2 인공지능과 전문가시스템의 관계 = 19
1.3 전문가시스템의 구조 = 20
1.4 전문가시스템의 역사 = 21
1.5 본서의 구성 = 23
제2장 지식 표현
2.1 서론 = 28
2.2 지식의 형태와 구조 = 28
2.2.1 지식이란? = 28
2.2.2 지식의 표현수준과 형태 = 29
2.3 기본적 지식 표현 = 34
2.3.1 규칙을 이용한 지식 표현 = 35
2.3.2 의미망을 이용한 지식 표현 = 43
2.3.3 프레임을 이용한 지식 표현 = 46
2.4 고급 지식 표현 = 55
2.4.1 논리를 이용한 지식 표현 = 56
2.4.2 그래프를 이용한 지식 표현 = 56
2.5 복합적 지식 표현 = 56
2.5.1 프레임과 규칙의 혼합 = 57
2.5.2 객체지향기법과 규칙의 혼합 = 58
2.6 맺음말 = 58
연습문제 = 59
참고문헌 = 60
제3장 추론
3.1 서론 = 62
3.2 논리와 규칙형태의 지식 표현에서의 추론 = 62
3.2.1 Modus Ponens = 63
3.2.2 Modus Tollens = 65
3.2.3 삼단논법 = 66
3.2.4 추론의 예 = 69
3.3 AND／OR 그래프에서의 추론 = 70
3.3.1 역방향 추론(Backward Chaining) = 71
3.3.2 정방향 추론(Forward Chaining) = 73
3.3.3 혼합형 추론(Hybrid Chaining) = 74
3.4 여러 가지 추론방식 = 75
3.4.1 메타지식에 의한 추론 = 75
3.4.2 사례기반 추론(Case-based Reasoning) = 75
3.4.3 비단조추론(Nonmonotonic Reasoning) = 79
연습문제 = 81
참고문헌 = 82
제4장 객체지향 프로그래밍 도구
4.1 서론 = 84
4.2 UNIK-FRAME을 이용한 객체지향 프로그래밍 = 84
4.2.1 프레임 선언 및 이용 = 84
4.2.2 프레임간의 정보상속 = 93
4.2.3 사용자 정의에 의한 관계 설정 = 95
4.2.4 디몬을 이용한 객체지향 프로그래밍 = 98
연습문제 = 105
참고문헌 = 106
제5장 역방향 추론용 전문가시스템 구축도구
5.1 서론 = 108
5.2 VP-EXPERT = 109
5.2.1 VP-EXPERT의 개요 = 109
5.2.2 지식 표현 = 110
5.2.3 VP-EXPERT의 자문과정 = 117
5.2.4 자문 중 시스템과의 대화 = 123
5.2.5 자문 후 시스템과의 대화 = 124
5.3 UNIK-BWD = 126
5.3.1 UNIK-BWD의 개요 = 126
5.3.2 UNIK-BWD의 규칙표현 = 126
5.3.3 추론 과정 = 131
5.3.4 추론시 사용되는 기능 = 133
5.3.5 멀티미디어 대화 = 135
5.4 맺음말 = 136
연습문제 = 138
참고문헌 = 139
제6장 정방향 추론용 전문가시스템 구축도구
6.1 서론 = 142
6.2 정방향 추론 과정 = 142
6.2.1 패턴 매칭(Pattern matching) = 143
6.2.2 상충 해소(Conflict resolution) = 144
6.2.3 수행(Firing) = 144
6.3 작업메모리 형성 = 145
6.4 규칙표현 = 147
6.4.1 조건문 = 148
6.4.2 결론문 = 152
6.5 메타 규칙 표현 = 152
6.6 추론기관 = 154
6.6.1 패턴 매칭 = 154
6.6.2 상충 해소 전략 = 158
6.7 UNIK-FWD 명령어 = 162
연습문제 = 164
참고문헌 = 165
제7장 인공지능 언어 Ⅰ : LISP
7.1 서론 = 168
7.1.1 LISP이란 무엇인가? = 169
7.2 LISP 데이터 타입 = 172
7.2.1 심볼(Symbol) = 172
7.2.2 숫자(Number) = 175
7.3 함수 = 175
7.3.1 함수의 정의 : DEFUN = 175
7.3.2 함수의 테스트 = 176
7.4 변수 = 176
7.4.1 지역변수(Local variable) = 177
7.4.2 전역변수(Global variable) = 177
7.5 LISP Evaluator = 177
7.6 Cons cell 구조 = 178
7.6.1 포인터(Pointer)란 무엇인가? = 178
7.6.2 Cons cell 체인(Chain) = 179
7.6.3 Cons cell과 관련된 함수 = 179
7.7 리스트(List) 구조의 분해 = 181
7.7.1 CAR CDR = 181
7.7.2 second∼tenth 함수 = 181
7.8 조건문(Conditionals) = 181
7.8.1 IF 특수형 = 181
7.8.2 AND／OR 조건문 = 182
7.8.3 COND 특수형 = 182
7.8.4 조건으로서의 T = 183
7.8.5 다중실행문을 가진 절 = 183
7.9 스트림(Streams) = 184
7.9.1 표준스트림 = 184
7.9.2 READ 함수 = 184
7.9.3 문자열(Character string) = 184
7.9.4 FORMAT 함수 = 185
7.9.5 ∼s 명령어 = 185
7.10 순환함수(Recursion) = 185
7.10.1 순환함수 작성 규칙 = 186
7.11 매크로(Macro) = 187
7.11.1 LET 매크로 = 187
7.11.2 LET^* 매크로 = 188
7.12 반복문 = 188
7.12.1 DOTIMES 매크로 = 188
7.12.2 DOLIST 매크로 = 189
7.12.3 DO 매크로 = 189
연습문제 = 206
참고문헌 = 208
제8장 논리
8.1 서론 = 210
8.2 명제계산(Propositional calculus) = 210
8.3 술어계산(Predicate calculus) = 213
8.4 도출법(Resolution) = 222
8.5 예제 = 228
8.6 맺음말 = 231
연습문제 = 232
참고문헌 = 234
제9장 인공지능언어 Ⅱ : PROLOG
9.1 서론 = 238
9.2 사실(Facts) = 239
9.3 물음(Questions) = 240
9.4 변수(Variables) = 242
9.5 논리적(論理積, Conjunctions) = 243
9.6 규칙(Rules) = 245
9.7 Cut = 247
9.8 PROLOG를 사용한 동물원 예제 = 249
연습문제 = 257
참고문헌 = 261
제10장 탐색
10.1 서론 = 264
10.2 상태 공간 탐색 = 264
10.3 기본 탐색 전략 = 268
10.4 휴리스틱 탐색 = 272
10.4.1 언덕 오르기방법(Hill Climbing) = 273
10.4.2 Best-first 탐색 = 275
10.4.3 A* 알고리즘 = 277
10.5 사례 연구 : DAS-ERECT = 281
10.5.1 문제 설명 = 281
10.5.2 제약조건하의 그래프 탐색 기법 = 283
10.6 맺음말 = 288
연습문제 = 289
참고문헌 = 291
제11장 불확실성의 표현과 처리
11.1 서론 = 294
11.2 확률적 접근법 = 296
11.3 확신도(Certainty Factor) = 307
11.3.1 확률적 접근의 한계 = 307
11.3.2 확신도 = 309
11.3.3 VP-EXPERT에서의 확신도 계산 = 315
11.4 Dempster-Shafer 증거이론(Theory of Evidence) = 317
11.5 퍼지집합과 퍼지논리 = 324
11.5.1 퍼지집합이론 = 324
11.5.2 퍼지관계 = 328
11.5.3 퍼지논리 = 329
11.6 맺음말 = 336
연습문제 = 338
참고문헌 = 339
제12장 지식획득
12.1 서론 = 342
12.2 지식획득 과정 = 342
12.2.1 문제인식 단계 = 343
12.2.2 개념화 단계 = 344
12.3.3 정형화 단계 = 345
12.3.4 구현 단계 = 345
12.3.5 테스팅 단계 = 346
12.3 지식의 원천과 전문가의 선정 = 347
12.3.1 지식의 원천 = 347
12.3.2 전문가의 선정 = 347
12.4 다수의 전문가에 의한 지식획득 = 349
12.5 지식획득의 방법 = 350
12.5.1 하향식 방법 = 351
12.5.2 상향식 방법 = 354
12.6 지식획득 도구 = 355
12.6.1 수동 방법(Manual Mode) = 355
12.6.2 반자동 방법(Semi-automatic Mode) = 356
12.6.3 자동 방법(Automatic Mode) = 364
12.7 지식의 검증 = 364
연습문제 = 367
참고문헌 = 368
제13장 자동학습
13.1 서론 = 370
13.2 자동학습의 의미 = 370
13.3 자동학습의 틀 = 371
13.4 자동학습의 분류 = 373
13.4.1 학습전략에 따른 분류 = 373
13.4.2 생성된 지식의 표현방법에 의한 분류 = 376
13.4.3 응용영역에 의한 분류 = 378
13.4.4 신경회로망, Decision-Theoretic 학습방법과 개념위주의 학습방법 = 378
13.5 자문청취에 의한 학습 = 379
13.6 사례에 의한 학습 = 382
13.6.1 사례에 의한 학습개요 = 382
13.6.2 버전공간(Version Space) = 385
13.6.3 Winston의 사례로부터의 구조 설명 = 388
13.6.4 ID3 = 391
13.7 유추에 의한 학습 = 399
13.8 발견에 의한 학습 = 400
13.8.1 분류법 형성과 개념적 집단화 = 400
13.8.2 규칙의 발견 = 403
13.9 유전 알고리즘 = 404
13.9.1 유전 알고리즘이란 = 404
13.9.2 유전연산자 = 408
13.9.3 유전파라메터 = 410
13.9.4 유전알고리즘 수행의 예 = 411
13.9.5 종(Species)의 형성 = 413
13.9.6 유전알고리즘의 응용분야 = 414
연습문제 = 415
참고문헌 = 416
제14장 신경회로망
14.1 서론 = 420
14.2 신경회로망의 역사 = 423
14.3 신경회로망을 이용한 문자인식 예제 = 425
14.4 신경회로망의 구성 요소 = 428
14.4.1 처리요소 = 428
14.4.2 연결형태 = 430
14.4.3 학습방법 = 432
14.5 신경회로망 모형들 = 433
14.5.1 다층 퍼셉트론(Multilayer Perceptron) = 433
14.5.2 흡필드 네트워크 = 437
14.5.3 코호넨 네트워크 = 442
14.5.4 ART = 445
14.5.5 신경회로망 모형의 분류 = 448
14.6 신경회로망의 응용 = 449
14.6.1 서론 = 449
14.6.2 예측분야에의 이용 = 452
14.6.3 제조 및 운영관리에의 이용 = 454
14.6.4 재무 및 회계분야에의 응용 = 456
14.6.5 신경회로망의 응용방향 = 459
참고문헌 = 463
제15장 전문가시스템의 응용
15.1 서론 = 468
15.2 전문가시스템이 다루는 문제의 유형 = 470
15.2.1 감시 = 471
15.2.2 계획 = 471
15.2.3 교육 = 471
15.2.4 모의실험 = 472
15.2.5 선택 = 472
15.2.6 설계 = 473
15.2.7 예견 = 473
15.2.8 제어 = 473
15.2.9 진단 = 474
15.2.10 처방 = 475
15.2.11 해석 = 475
15.3 최근의 응용분야별 전문가시스템 = 477
15.3.1 경영(Business) = 477
15.3.2 과학(Science) = 479
15.3.3 광업(Mining) = 480
15.3.4 교육(Education) = 481
15.3.5 교통(Transportation) = 482
15.3.6 군사(Military) = 482
15.3.7 기상학(Meteorology) = 483
15.3.8 농업(Agriculture) = 483
15.3.9 발전(Power System) = 484
15.3.10 법률(Law) = 485
15.3.11 수학(Mathematics) = 486
15.3.12 엔지니어링(Engineering) = 486
15.3.13 영상처리(Image Processing) = 486
15.3.14 우주과학(Space) = 487
15.3.15 의학(Medicine) = 487
15.3.16 전자(Electronics) = 488
15.3.17 정보관리(Information Management) = 489
15.3.18 제조업(Manufacturing) = 490
15.3.19 지질학(Geology) = 491
15.3.20 컴퓨터시스템(Computer Systems) = 491
15.3.21 통신(Communications) = 492
15.3.22 화학(Chemistry) = 492
15.3.23 환경(Environmental) = 492
연습문제 = 494
참고문헌 = 495
제16장 전문가시스템 개발 절차
16.1 서론 = 498
16.2 시스템의 개발 절차 = 498
16.2.1 전문가시스템과 일반 정보시스템 = 499
16.2.2 시스템 개발주기와 프로토타이핑 = 500
16.2.3 전문가시스템 개발을 위한 절차 = 502
16.3 계획 절차 = 504
16.3.1 기초 요구 분석 = 504
16.3.2 문제해결구조 정의 = 510
16.3.3 개발 추진계획 수립 = 516
16.4 개발 절차 = 519
16.4.1 상세 분석 단계 = 520
16.4.2 설계 단계 = 524
16.4.3 코딩(Coding) 및 테스팅(Testing) 단계 = 529
16.4.4 구현 단계 = 532
16.4.5 유지보수 단계 = 534
연습문제 = 537
참고문헌 = 538
제17장 전문가시스템의 미래와 발전방향
17.1 인공지능과 전문가시스템 고유 기술의 발달 = 540
17.1.1 제약 만족 문제(Constraint Satisfaction Problems) = 540
17.1.2 제약 및 규칙만족 문제(Constraint and Rule Satisfaction Problem) = 541
17.1.3 제약논리 프로그래밍(Constraint Logic Programming) = 542
17.1.4 최적화와 규칙의 결합 = 544
17.1.5 자연어 처리 기술 = 545
17.2 인접 정보 기술 발달과의 조화 = 545
17.2.1 멀티미디어 전문가시스템 = 546
17.2.2 인터넷에서의 대행자(Agent) 기능 = 548
17.2.3 전자 결재 체계에서의 전문가시스템 = 548
17.3 사회의 수요에 대한 부응 = 549
연습문제 = 550
참고문헌 = 551
부록
전문가시스템 용어 표준(안) = 557
한글색인 = 569
영문색인 = 575
