[인공지능] 지식표현방법 ( 의미망, 프레임 )

 

지식은 인공지능의 중요한 요소이다.

 

 

지식표현방법

 

1) 절차적모델 : 행동이나 절차를 표현 ( 규칙 )

3) 선언적모델 : 사실이나 주장을 표현 ( 논리, 의미망, 프레임 )

 

 

의미망 ( Semantic Network )

 

방향그래프를 활용하여 개념 간의 관계를 표현

 

 

is a : ~의 일종이다.

has : ~를 가지고 있다. 

 

의미망은 인과관계를 표현하기에 좋지만 관계가 많아지면 유지보수가 복잡해진다. 표준지침이 없어 보편화된 표현방법이 없다. 

 

 

프레임 ( Frame )

 

'객체(Object)'의 인공지능식 표현, 특정 객체에 속하는 속성을 표현하는 방법

 

객체가 '책'인 경우 프레임

 

슬롯은 속성을 의미한다. 슬롯의 값은 디폴트값 외에도 다른 프레임을 가리키는 프레임포인터나 슬롯에 이벤트( 요구, 변경, 제거 등)가 발생했을 때 동작하는 프로시저도 넣을 수 있다.

 

▷ if - added 프로시저 : 슬롯에 새로운 정보가 추가될 때

▷ if - deleted 프로시저 : 어떤 값이 슬롯으로부터 제거될 떄

▷ if - needed 프로시저 : 빈 슬롯에 어떤 값이 필요할 때

 

 

 

 

프로그래밍의 객체와 같이 클래스 프레임에서 인스턴스 프레임을 생성한다.

 

 

프레임의 장점

 

전문가시스템의 절차적모델의 경우 규칙이 많아지면 탐색해야할 규칙이 많아지고 목표와 상관없는 규칙이 사용될 수도 있다. 반면에 프레임은 객체와 관련있는 속성(슬롯)을 묶어서 표현하기에 절차적모델과 지식표현방법이 근본부터 다름

 

프레임의 단점

 

슬롯-값 에 대한 표준이 없고 프레임으로 지식생성이 어렵다. 또한 프레임을 기반으로 추론방법이 없어서 전문가시스템과 결합해서 사용해야함.