초록

AI-Helper

미술진단을 위한 전문가 시스템에는 (1)그림의 특징 (2) 환자의 심리증상 (3)그림 특징과 환자 심리증상 간의 관계 (4) 전문가의 진단과정 (5)지식의 표출 및 표현 방법 둥 다양한 분야에서 광범위한 지식이 필요하다. 이 지식들은 현장의 그림진단 치료사와 함께, 심리학자, 심리치료사, 그리고 미술진단을 컴퓨터에 구현할 지식공학자들로부터 얻어진다. 전문가는 다양한 요인들을 복합적으로 고려하는 매우 복잡한 진단과정을 거치며, 관련되는 방대한 지식들은 성격상 모호하고, 일관성이 부족하며, 때에 따라서는 상충적이기도 하다. 이 논문에서는 전문가의 진단과정을 모델링하여, 전문가 시스템의 구조를 설립하고, 지식들을 분석하여 분류한다. 분류에 따라 지식 획득과 표현에 적합한 방법을 선정하며, 온톨로지(ontoloty) 개념에 의한 프로티지(Protege) 2000을 도구로 사용하여 이 지식들을 체계적으로 정리한다. 실제 예제를 통하여 이 시스템의 사용가능성과 적합성을 보인다.

Abstract ▼ AI-Helper

Expert system implementation of human expert's diagnosis in art psychotherapy requires extensive knowledge on: (1) characteristics in a drawing; (2) psychological symptoms in a client; (3) relationships between the characteristics and the symptoms; (4) decision process; (5) knowledge elicitation and...

Expert system implementation of human expert's diagnosis in art psychotherapy requires extensive knowledge on: (1) characteristics in a drawing; (2) psychological symptoms in a client; (3) relationships between the characteristics and the symptoms; (4) decision process; (5) knowledge elicitation and aquisition methods. Experts from many different fields provide such knowledge, ranging from art therapists who is on the spot, psychiatrists, psychologists, artists to knowledge engineers who know how to implement the decision system to a computer. The problems that make the implementation difficult are the expert's complex decision process and the ambiguity, the inconsistency and even the contradiction in the huge volume of the knowledge. Modeling the expert's decision process, we develope a framework of the system and then analyze and classify the knowledge. With the proposed classification, we present a suitable method of knowledge elicitation and aquisition. Then, we describe the subsets of knowledge in a unified structure using the ontology concept and Protege 2000 as a tool. Finally, we apply the system to a real case to show its usability and suitability.

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