[논문]인간 인지 지식의 표현과 해석을 위한 지능형 시스템 설계 방법

주영도

doi:10.9723/jksiis.2011.16.3.011

인간 인지 지식의 표현과 해석을 위한 지능형 시스템 설계 방법
Intelligent System Design for Knowledge Representation and Interpretation of Human Cognition 원문보기

한국산업정보학회논문지 = Journal of the Korea Industrial Information Systems Research, v.16 no.3, 2011년, pp.11 - 21

초록
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인지 과학의 주제가 되는 인간의 정신과 행동 양식을 컴퓨터 시스템으로 구현하려는 연구는 인공지능 분야에서 관심이 높다. 본 논문은 이간의 인지과정을 처리하기 위한 지능형 시스템 설계 방법론을 제안한다. 연구는 도시공학 분야에 응용되었고, 심리학 이론인 개인 컨스트릭트 이론에 수리적인 퍼지 관계 이론을 적용하여 도시 주민이 갖고 있는 인지 지식의 획득과 표현 방법을 구현한다. 연구목표는 도시 환경과 상호 작용을 하고 있는 도시 주민의 심리학적 인식을 정형화하고 이를 분석함으로 그들의 의견과 경험을 반영하여, 다양한 도시 문제 해결에 기여하는 자문 시스템 개발에 초점을 두고 있다. 방법론적으로 인간의 인지 지식 구현에 해당하는 인지 구조를 도출하고, 인지 구조를 통해 도시 주민의 사고와 인식 작용을 해석하고 분석한다. 제안하는 퍼지 관계론적 기법은 기존의 통계적인 방법과 달리 논리에 기반하여 인간의 심리 시스템을 구조화하고 파악하는 새로운 접근 방법이다.

Abstract ▼ AI-Helper

The development of computer-based modeling system has allowed the operationalization of cognitive science issues. Human cognition has become one of most interesting research subjects in artificial intelligence to emulate human mentality and behavior. This paper introduces a methodology well-suited for designing the intelligent system of human cognition. The research investigates how to elicit and represent cognitive knowledge obtained from individual city-dwellers through the application of fuzzy relational theory to personal construct theory. Crucial to this research is to implement formally and process interpretatively the psychological cognition of urbanites who interact with their environment in order to offer useful advice on urban problem. What is needed is a techniques to analyze cognitive structures which are embodiments of this perceptive knowledge for human being.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

연구의 응용분야는 도시공학으로써, 특정 도시주민의 도시 내 환경과 시설에 대한 심리학적 인지를 분석하여 삶의 질을 향상시킬 수 있는 해결 방안을 제시하는 것을 목표로 하고 있다. 도시 전문가에게 향후 보다 나은 도시 계획 및 관리 등에 활용될 수 있는 정보를 제공할 수 있는 지식기반 자문 시스템을 구현하고자 한다.
본 논문에서는 인간의 인지 과정을 표현하고 해석하는 지능형 시스템 구현 방법론을 제안하였다. 적용한 퍼지 관계론적인 접근 방법은 기존의 통계 확률적인 방법과 달리 논리적인 기반에서 인간의 심리 시스템을 정형화하고 구조화할 수 있는 새로운 방안이 될 수 있다.
본 논문은 도시 객체와 컨스트럭트 간의 인지 상황을 드러낼 수 있는 구조(structure)의 개념 [1]에 기초하여 인지 지식의 표현과 해석을 기술한다. 구조란 수학적으로 정의가 확립되어 있는 용어이며, 하나 이상의 연산(operation) 또는 관계(relation)를 갖고 있다.
인간 인지과정을 통한 지식의 표현과 작용을 밝히는 일은 종래의 통계적인 기법을 기반으로 한 수치적 해석으로는 한계가 있다. 본 논문은 지식표현과 분석을 위해 인간 내부의 심리학적인 인지를 구조화 할 수 있는 지능형 시스템의 구현에 적합한 방법론을 소개한다. 연구의 응용분야는 도시공학으로써, 특정 도시주민의 도시 내 환경과 시설에 대한 심리학적 인지를 분석하여 삶의 질을 향상시킬 수 있는 해결 방안을 제시하는 것을 목표로 하고 있다.
이러한 연산과 관계를 기반으로 컨스트럭트와 컨스트럭트(construct to construct) 사이의 구조를 이끌어냄으로 목표하는 인지 내부에 작용하는 지식의 구조화가 가능하다. 본 연구에 의해 구현하고자 하는 시스템은 이러한 인지 지식의 표현을 통해 다양한 도시문제의 해결에 기여할 수 있는 정보제공을 하기 위한 인지 구조의 해석과 분석을 수반한다.
서브프로덕트의 공식은 두 개의 관계, R과 S가 존재하고, XEX, yGY, zez일 때, Ru(xi와 #의 관계)가 #와 Zk 의 관계)를 의미 (implication) 하는 정도 (degree)롤 나타낸다. 연구의 관심사는 응답자가 두 개의컨스트럭트를 어떻게 도시 객체에 적용하는 가를 살펴봄으로써 컨스트럭간의 관계를 도출하는 것이다. 즉 컨스트럭트 Xi 가 컨스트럭트 Xj를 의미하는 정도를 찾는 것이다.
본 논문은 지식표현과 분석을 위해 인간 내부의 심리학적인 인지를 구조화 할 수 있는 지능형 시스템의 구현에 적합한 방법론을 소개한다. 연구의 응용분야는 도시공학으로써, 특정 도시주민의 도시 내 환경과 시설에 대한 심리학적 인지를 분석하여 삶의 질을 향상시킬 수 있는 해결 방안을 제시하는 것을 목표로 하고 있다. 도시 전문가에게 향후 보다 나은 도시 계획 및 관리 등에 활용될 수 있는 정보를 제공할 수 있는 지식기반 자문 시스템을 구현하고자 한다.

제안 방법

본 논문은 응답자가 컨스트럭트 #를 적용할 때, 어느 정도로 컨스트럭트 #를 적용하는가에 대한 탐구와 관련되어 있으므로, 저자는 트라이앵글 서브프로덕트 (triane subproduct) 의 활용에 초점을 맞추어 기술을 전개한다. 서브프로덕트의 공식은 두 개의 관계, R과 S가 존재하고, XEX, yGY, zez일 때, Ru(xi와 #의 관계)가 #와 Zk 의 관계)를 의미 (implication) 하는 정도 (degree)롤 나타낸다.
이러한 행렬은 컨스트럭트와 도시객체 간의 이진 관계 (binary relation) 4 형성하고 있다. 본 연구는 관계 이론 (relational theory)을 바탕으로, 관계를 수학적으로 분석하고 그 결과로 인지 지식을 표현한다.
문화적인 필요, 가치감정 등에 의해 특정되어지는 비공간적인(aspatial) 개념이다. 본 연구에서 인지 지식을 정형화하기 위해 사용되는 데이터 공간 (data space) 은 도시 객체 (urban objects), 컨스트럭트(constructs), 응답자(respondents) 의 3개 군의 집합들에 초점을 맞추고 있다. 도시 객체는 도시 환경에 존재하는 물리적이고 기능적인 특징을 갖고 있는 공간적인 실체로 구성된다.
구조의 해석을 보다 의미있게 만들어준다. 이 작업을 위해 2명의 응답자로부터 획득한 컨스트럭트와 도시 객체와의 퍼지 관계, Ri과 Ra를 결합하여 인지구조를 도출하는 과정을 시도한다.<표 7>은 7번째 응답자의 퍼지 관계(Ri)와 9번째 응답자의 퍼지 관계(R2) 을 결합한 퍼지 이진 행렬을 보여준다.
이러한 분석을 바탕으로 저자는 두 응답자로부터 관계적인 하위 계급(relational-subordinate class)와 관계적인 상위 계급(relational-superordinate class)으로구별되는 두 가지의 컨스트럭트 집합을 이끌어 낸다. 한쪽 응답자에게 있어 관계적인 하위 계급은 다른 편 응답자의 어느 컨스트럭트의 하위에 속하는 자신의 모든 컨스트럭트의 집합으로 정의하고, 유사하게 상대방의 컨스트럭들의 상위에 위치하는 자신의 컨스트럭트의 집합을 관계적인 상위 계급으로 정의한다.
관계를 이끌어내었다. 이를 통해 컨스트럭트 간에 계층과 순서를 보여주는 하세도형 형태의 인지구조를 구현하였다.<그림 1>과 같은 개인 응답자의 인지 구조는 컨스트럭트 간의 계층적인 상호 의존 정도를 표현하는 의미를 내재적으로 포함한다.

대상 데이터

진다. 데이터는 현지의 도시계획 전문가에게 요청하여, 이탈리아의 Siena 시에 거주하는 주민들로부터 수집한 정보를 기반으로 하고 있다.(표 1>은지식 획득을 위해 사용된 16개의 컨스트럭트의 목록으로 시스템 구현을 위해 축약한 약칭으로 기술되어있다.
연구에 참여한 응답자는 Siena에 거주하는 12명의 주민이며, 이들은 각자 7-포인트 등급에 따라 특정 도시객체에 대한 컨스트럭트의 정도를 반영함으로 그들 각자의 생각과 의견을 제시한다. 따라서, 특정 개인의 응답 결과는 컨스트럭트와 도시객체 간의 2차원 행렬 (matrix)의 형태로 나타나며, 행렬의 요소인 각각의 셀(cell)은 적용 등급의 수치 값을 갖고있다.
인지 구조의 언어적인 해석 내지 심리적인 분석은 본 연구에 적용된 18개의 도시객체에 적용된 컨스트럭트를 중심으로 이루어진다.<그림 1>로부터 다음과 같은 해석이 가능하다.

이론/모형

출발점이 된다. 다음 절에서 논문의 핵심적인 수학적 토대가 되는 퍼지 관계 이론(fuzzy relational theory)을 적용하여, 퍼지행렬로부터 인지지식 구조를 표현하는 방법론을 기술한다.
마지막으로 반대칭적인 특성은 a-cut 기법을 적용하여 해결한다. a-cut 기법은 퍼지 관계를 기존의 관계(crisp relation)처럼 단순한 조사가 가능하게 하는 실질적인 방법이다.
본 연구를 위한 인지 지식 획득은 심리학에서 개발하여 사용하고 있는 개인 컨스트럭트 이론(personal construct theory)(2)을 기반으로 수행된다. 이론에 따르면, 사람들은 자신의 경험을 이해하고 분석하기 위해 사용되어 질 수 있는 고유한 자신만의 컨스트럭트시스템을 소유하고 있다.
간단하게 응답자의 심리에는 'central'한 것은 comfortable' 한 것을 의미하며, 'comfortable'한 것은 'familiar' 한 것을 의미한다고 사고가 자리 잡고 있다는 것이다. 위의 해석은 컨스트럭트의 긍정적인 극성에 따른 것이며, 부정적인 극성에 대한 해석은 논리의 대우법칙(contrapositive law) 을 적용하여 위에서 아래 방향으로 반대로 기술하면 된다. 즉 응답자가 특정 도시 객체가 unfamiliar' 하다고 느끼면, 그곳은 uncomfortable' 하고, 그곳이 uncomfortable' 하다고 느끼면 , peripheral' 하다고 인식 한다.

성능/효과

기여를 하였다. 특히, 기존의 확률적인 방법으로 분석하기 어려운 데이터를 다루는 분야에서 성과를 거두었다. 퍼지 관계 이론의 적용을 통해 다양한 응용 분야에서 흥미있는 연구 결과물이 도출되었다.

후속연구

내용들은 존재한다. a-cut 값에 따른 인지 정보의 양은 변화한다는 점에서, 가장 적정한 양의 지식을 표현할 수 있는 Q-cut 값을 찾는 일은 향후 지속적인 연구를 필요로 한다. 또한, 특정 퍼지 의미 연산자의 선택은 인지 구조에 내포되어 있는 의미론과 결과 분석을 다르게 할 수 있는 변수이다.
본 논문에서 제안한 인지 구조로부터 특정 응답자들 간의 사고의 유사성 (similaiity)을 찾아내고, 응답자 그룹 전체를 대표하는 집단 인지 구조 (collective cognitive structureX 도출하는 과제는 가치있는 후속 연구가 될 것이다, 집단 인지 구조는 최근에 연구되는 집단 지성 (collective intelligence) 또는 대중의 지혜 (wisdom of crowd)[13]에 상응하는 실체로서 전체 의사를 반영하여 문제 해결을 가능하게 하는 의미있는 연구가 될 것이다.
적용한 퍼지 관계론적인 접근 방법은 기존의 통계 확률적인 방법과 달리 논리적인 기반에서 인간의 심리 시스템을 정형화하고 구조화할 수 있는 새로운 방안이 될 수 있다. 제안된 모델링 기법은 심리학을 비롯한 인문 사회 분야를 비톳하여 의사결정 지원 또는 자문 시스템 등의 인공지능 분야에 적용하여 지식의 의미 또는 문맥을 분석하는 강력한 지식 표현의 도구로 사용될 수 있다는 점에서 실용적인 기여도가 매우 높다고 본다. 또한 시맨틱 웹 기반의 정보검색 시스템 등의 설계와 온톨로지 지식베이스 구현에도 적용 가능하다[10, 11, 12].

참고문헌 (13)

G. F. Luger, "Structures and Strategies for Complex Problem Solving ", Addison Wesley, 2004.
D. Bannister and F. Fransella, "Inquiring Man: The Psychology of Personal Constructs", Croom Helm, 1986.
L. A. Zadeh, "Fuzzy Sets", Information and Control, Vol. 8, pp. 338-353, 1965.

상세보기
W. Bandler and L, Kohout, "Marhernarical Relation", Systerns and Control Encyclopedia, pp.4000-4008, Pergamon Press, 1986
W. Bandler and L. Kohout, "Semantics of Implication Operators and Fuzzy Relational Products", Intemational Journal of ManMachine Studies, Vol.12, pp. 89-116, 1986.
Y. Joo and C. Noe, "Development of the Algorithm for the Selection of Clinical Investigations in Fuzzy Knowledge-Based Systems", Korea Telecom Journal, Vol. 3, pp. 22-33. 1998.
W. Bandler and L. Kohout, "Fuzzy Power Sets and Fuzzy Implication Operator", Fuzzy Set and Systems, Vol. 4, pp. 13-30, 1980.

상세보기
Y. Joo, "The Knowledge Structure for Expert System Based on the Fuzzy Relational Approach", Journal of Industrial Technology Research Institute, Vol. 23, pp. 117-128, 2007.
M. Shaw, "Methodology for Sharing Personal Construct Systems", Journal of Consructivist Psychology, Vol. 7, pp. 35-52, 1994.

상세보기
강신재, "데이터의 웹을 위한 상호연결된 대규모 온톨로지 네트워크 구축", 한국산업정보학회 논문지 , Vol. 15, No. 1, pp. 15-23, 2010.

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조재형, 강무홍, "시맨틱 검색 기반의 부동산 지식 정보시스템 설계", 한국산업정보학회 논문지, Vol. 16, No. 2, pp. 111-124, 2011.

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T. Bemers-Lee, "A Framework for Web Science, Foundation and Trends in Web Science", Vol. 1, pp. 263-275, 2006.
J Surowiecki, "The Wisdom of Crowds', Anchor, 2005.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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