목차 일부

제1장 서론
   1.1 지식의 정의와 유형 ... 3
      1.1.1 지식의 정의 ... 3
      1.1.2 지식의 유형 ... 5
   1.2 지식시스템의 개념 ... 7
   1.3 지식시스템의 구조 ... 10
   1.4 지식시스템의 역사 ... 13
   1.5 지식관리에 인공지능의 활용 ... 14
   1.6 본서의 구성 ... 1...

더보기

목차 전체

제1장 서론
   1.1 지식의 정의와 유형 ... 3
      1.1.1 지식의 정의 ... 3
      1.1.2 지식의 유형 ... 5
   1.2 지식시스템의 개념 ... 7
   1.3 지식시스템의 구조 ... 10
   1.4 지식시스템의 역사 ... 13
   1.5 지식관리에 인공지능의 활용 ... 14
   1.6 본서의 구성 ... 16
   주요용어 ... 18
   연습문제 ... 18
   참고문헌 ... 18
   참고사이트 ... 20
제2장 지식표현
   2.1 서론 ... 23
   2.2 지식의 형태와 구조 ... 23
      2.2.1 지식이란? ... 23
      2.2.2 지식의 표현수준과 형태 ... 24
   2.3 지식 표현 ... 30
      2.3.1 규칙을 이용한 지식 표현 ... 30
      2.2.2 의미망을 이용한 지식 표현 ... 39
      2.3.3 프레임을 이용한 지식 표현 ... 42
      2.3.4 복합적 지식 표현 ... 52
      2.3.5 논리를 이용한 지식 표현 ... 53
      2.3.6 그래프를 이용한 지식 표현 ... 53
      2.3.7 웹 기반 지식표현 ... 54
   2.4 맺음말 ... 55
   주요용어 ... 56
   연습문제 ... 56
   참고문헌 ... 57
제3장 추론
   3.1 서론 ... 61
   3.2 연역 추론 ... 61
      3.2.1 Modus Ponens ... 62
      3.2.2 Modus Tollens ... 64
      3.2.3 삼단논법 ... 05
      3.2.4 추론의 예 ... 67
   3.3 AND／OR 그래프에서의 추론 ... 69
      3.3.1 역방향 추론(Backward Chaining) ... 69
      3.3.2 정방향 추론(Forward Chaining) ... 72
      3.3.3 혼합형 추론(Hybrid Chaining) ... 73
   3.4 사례기반 추론 ... 73
      3.4.1 사례 기반 추론(Case-based Reasoning) ... 73
   3.5 여러 가지 추론 방식 ... 79
      3.5.1 메타지식에 의한 추론 ... 79
      3.5.2 비단조추론(Nonmonotonic Reasoning) ... 79
   3.6 불확실성하에서의 추론 ... 81
      3.6.1 불확실성의 원천 ... 01
      3.6.2 확률적 접근법 ... 83
      3.6.3 확신도(Certainty Factor) ... 93
      3.6.4 퍼지집합과 퍼지논리 ... 101
   3.7 맺음말 ... 112
   주요용어 ... 116
   연습문제 ... 116
   참고문헌 ... 117
제4장 지식경영시스템(KMS)
   4.1 서론 ... 123
   4.2 지식이란 ... 124
      4.2.1 지식의 정의 ... 124
      4.2.2 지식의 분류 및 창출과 변환과정 ... 127
      4.2.3 조직과 지식 ... 129
   4.3 지식경영 ... 132
      4.3.1 지식경영 ... 132
      4.3.2 지식 저장소(Knowledge Repository) ... 136
   4.4 지식경영시스템 ... 138
      4.4.1 개요 ... 138
      4.4.2 지식경영시스템을 위한 정보기술 ... 140
      4.4.3 지식경영시스템 소프트웨어의 분류 ... 148
      4.4.4 지식경영시스템의 구축방법론 ... 159
      4.4.5 지식경영시스템의 성공요인 ... 165
   4.5 지식경영시스템의 유형별 구축사례 ... 166
      4.5.1 전문가시스템(Expert System) ... 166
      4.5.2 모범사례 공유 시스템(Best Practice Sharing) ... 166
      4.5.3 실시간 지식공유 시스템(Real Time Knowledge Share System) ... 167
      4.5.4 고객 지식경영 시스템(Customer Knowledge Management System) ... 168
   4.6 결론 ... 169
   주요용어 ... 171
   연습문제 ... 171
   참고문헌 ... 172
   참고사이트 ... 173
제5장 객체지향 프로그래밍 도구
   5.1 서론 ... 177
   5.2 객체지향 프로그래밍의 개념 ... 177
   5.3 UNIK-FRAME을 이용한 객체지향 프로그래밍 ... 183
      5.3.1 프레임 선언 및 이용 ... 183
      5.3.2 프레임 간의 정보상속 ... 191
      5.3.3 사용자 정의에 의한 관계 설정 ... 193
      5.3.4 디몬을 이용한 객체지향 프로그래밍 ... 195
   주요용어 ... 202
   연습문제 ... 202
   참고문헌 ... 203
   참고사이트 ... 203
제6장 역방향추론 시스템 구축 도구
   6.1 서론 ... 207
   6.2 역방향추론 과정 ... 208
      6.2.1 동물원 예제 ... 208
      6.2.2 역방향 추론의 원리 ... 212
   6.3 UNIK-BWD ... 214
      6.3.1 NNIK-BWD의 개요 ... 214
      6.3.2 UNIK-BWD의 규칙표현 ... 215
      6.3.3 추론 과정 ... 219
      6.3.4 추론 시 사용되는 기능 ... 222
      6.3.5 멀티미디어 대화 ... 224
   6.4 UNIK-BWD 명령어와 실행 방법 ... 225
      6.4.1 UNIK-BWD 규칙의 구문 ... 225
      6.4.2 UNIK-BWD 인터프리터 명령어 ... 226
      6.4.3 UNIK-BWD 라이브러리 함수 ... 227
      6.4.4 UNIK-BWD 실행 화면과 메뉴 ... 227
   6.5 웹 기반 추론 ... 228
      6.5.1 웹 기반 추론 방법 ... 228
      6.5.2 웹 기반 역방향 추론 지원 도구 ... 232
   6.6 맺음말 ... 234
   주요용어 ... 235
   연습문제 ... 235
   참고문헌 ... 235
   참고사이트 ... 236
제7장 정방향추론 시스템 구축 도구
   7.1 서론 ... 239
   7.2 정방향 추론 과정 ... 239
      7.2.1 패턴 매칭(Pattern Matching) ... 240
      7.2.2 상충 해소(Conflict Resolution) ... 240
      7.2.3 수행(Firing) ... 241
   7.3 작업메모리 형성 ... 242
   7.4 규칙표현 ... 244
      7.4.1 조건문 ... 245
      7.4.2 결론문 ... 248
   7.5 메타 규칙 표현 ... 249
   7.6 추론기관 ... 250
      7.6.1 패턴 매칭 ... 251
      7.6.2 상충 해소 전략 ... 255
   7.7 UNIK-FWD 명령어와 실행 방법 ... 258
      7.7.1 UNIK-FWD 인터프리터 명령어 ... 258
      7.7.2 UNIK-FWD 라이브러리 함수 ... 259
      7.7.3 UNIK-FWD 실행화면과 메뉴 ... 260
   주요용어 ... 261
   연습문제 ... 261
   참고문헌 ... 261
   참고사이트 ... 262
제8장 논리
   8.1 서론 ... 267
   8.2 명제계산(Propositional Calculus) ... 267
   8.3 술어계산(Predicate Calculus) ... 270
   8.4 도출법(Resolution) ... 278
   8.5 예제 ... 286
   8.6 맺음말 ... 288
   주요용어 ... 290
   연습문제 ... 290
   참고문헌 ... 291
제9장 탐색
   9.1 서론 ... 295
   9.2 상태 공간 탐색 ... 296
   9.3 기본 탐색 기법 ... 299
      9.3.1 너비우선 탐색(Breadth-First Search) ... 300
      9.3.2 깊이우선 탐색(Depth-First Search) ... 302
   9.4 휴리스틱 탐색 기법 ... 304
      9.4.1 Best-First 탐색 ... 305
      9.4.2 A* 알고리즘 ... 306
   9.5 국지적 탐색(Local Search) 알고리즘 ... 310
      9.5.1 언덕 오르기(Hill-Climbing) 탐색 ... 311
      9.5.2 모의 담금질(Simulated Annealing) 알고리즘 ... 312
      9.5.3 타부 탐색(Tabu Search) ... 314
      9.5.4 유전 알고리즘(Genetic Algorithm) ... 316
   주요용어 ... 320
   연습문제 ... 320
   참고문헌 ... 320
제10장 제약기반 문제해결 방법론
   10.1 서론 ... 325
   10.2 제약기반 문제해결의 기본 ... 325
      10.2.1 제약과 제약기법 ... 325
      10.2.2 제약문제의 예 ... 327
      10.2.3 제약의 특징 ... 329
   10.3 제약만족문제의 추론방법 ... 332
      10.3.1 되돌림 추적기법(Backtracking Method) ... 332
      10.3.2 일치성 유지기법(Consistency Algorithm) ... 338
      10.3.3 혼합형 기법(Hybrid Type) ... 347
   10.4 제약만족문제풀이 기법의 확장 ... 352
      10.4.1 CLP(Constraint Logic Programming) ... 352
      10.4.2 CRSP(Constraint Rule Satisfaction Problem) ... 354
   10.5 제약풀이 솔루션 패키지 ... 355
      10.5.1 ILOG ... 355
      10.5.2 Cozytech ... 357
   주요용어 ... 361
   연습문제 ... 362
   참고문헌 ... 362
제11장 지식획득과 모델링
   11.1 서론 ... 365
   11.2 일반적 지식의 획득 과정 ... 365
      11.2.1 문제인식 단계 ... 366
      11.2.2 개념화 단계 ... 367
      11.2.3 정형화 단계 ... 368
      11.2.4 구현 단계 ... 368
      11.2.5 테스팅 단계 ... 369
   11.3 지식경영에서의 지식 획득 ... 370
   11.4 지식의 원천과 전문가의 선정 ... 372
      11.4.1 지식의 원천 ... 372
      11.4.2 웹과 검색엔진 ... 373
      11.4.3 진문가의 선정 ... 375
   11.5 다수의 전문가에 의한 지식획득 ... 376
   11.6 지식획득 방법 ... 378
      11.6.1 하향식 방법 ... 378
      11.6.2 상향식 방법 ... 381
   11.7 지식획득 도구 ... 382
      11.7.1 수동 방법(Manual Mode) ... 382
      11.7.2 반자동 방법(Semi-Automatic Mode) ... 383
      11.7.3 자동 방법(Automatic Mode) ... 392
   11.8 지식의 검증 ... 392
   주요용어 ... 395
   연습문제 ... 395
   참고문헌 ... 396
제12장 기계학습
   12.1 서론 ... 401
   12.2 기계학습의 분류 ... 403
      12.2.1 추론 방식에 따른 분류 ... 403
      12.2.2 귀납적 학습(Inductive Learning)의 분류 ... 404
      12.2.3 감독 학습(Supervised Learning)의 분류 ... 405
      12.2.4 함수 표현 방식에 따른 분류 ... 406
   12.3 가설공간(Hypothesis Space)의 탐색 ... 407
      12.3.1 가설공간의 의미 ... 407
      12.3.2 일반화의 문제 ... 407
      12.3.3 가설공간의 예 ... 408
      12.3.4 가설공간의 규모 ... 409
      12.3.5 가설의 탐색 ... 410
      12.3.6 편향(Bias) ... 411
      12.3.7 과부합(Overfitting) ... 413
   12.4 확률적 추론에 의한 학습 ... 414
      12.4.1 Naive Bayes 분류기 ... 414
      12.4.2 적용 예 ... 415
   12.5 결정나무(Decision Tree) 학습 ... 416
      12.5.1 결정나무 학습 알고리즘 ... 416
      12.5.2 결정나무의 표현력(Expressiveness) ... 417
      12.5.3 최적 결정나무의 탐색 ... 417
      12.5.4 정보이론의 활용 ... 419
      12.5.5 결정나무 학습의 다른 문제들 ... 421
   12.6 예 기반 학습(Instance-Based Learning) ... 422
   12.7 군집호(Clustering) ... 423
   12.8 학습시스템의 평가 ... 424
   주요용어 ... 426
   연습문제 ... 426
   참고문헌 ... 427
   참고사이트 ... 428
제13장 신경회로망
   13.1 서론 ... 431
   13.2 신경회로망의 역사 ... 434
   13.3 신경회로망을 이용한 문자인식 예제 ... 437
   13.4 신경회로망의 구성요소 ... 439
      13.4.1 처리요소 ... 439
      13.4.2 연결형태 ... 441
      13.4.3 학습방법 ... 443
   13.5 신경회로망 모형들 ... 445
      13.5.1 다층 퍼셉트론(Multilayer Perceptron) ... 445
      13.5.2 홉필드 네트워크 ... 449
      13.5.3 코호넨 네트워크 ... 454
      13.5.4 ART ... 458
      13.5.5 신경회로망 모형의 분류 ... 460
   13.6 신경회로망의 응용 ... 462
      13.6.1 서론 ... 462
      13.6.3 예측분야에의 이용 ... 464
      13.6.3 제조 및 운영관리에의 이용 ... 466
      13.6.4 재무 및 회계분야에의 응용 ... 468
      13.6.5 마케팅분야에의 응용 ... 471
   13.7 맺음말 ... 472
   주요용어 ... 473
   연습문제 ... 473
   참고문헌 ... 473
제14장 데이터마이닝과 웹마이닝
   14.1 서론 ... 479
      14.1.1 데이터마이닝이란? ... 480
      14.1.2 데이터마이닝 과정 ... 482
      14.1.3 데이터마이닝 기능 분류 및 주요 응용 분야들 ... 484
   14.2 데이터마이닝을 위한 데이터웨어하우스와 OLAP ... 489
      14.2.1 데이터웨어하우스(Data Warehouse) ... 489
      14.2.2 OLAP(Online Analytical Processing) ... 492
   14.3 대표적 데이터마이닝 분석 기법 ... 496
      14.3.1 연관 규칙 분석(Association Rule Mining) ... 496
      14.3.2 분류 분석(Cl?

더보기 닫기