[목적]한의진단을 구체적으로 잘 설명할 수 있는 진단모델과 이 진단모델을 바탕으로 설정된 진단지식의 표현방식 및 이 표현방식으로 수집된 진단지식을 이용한 진단방법에 의해 환자를 진단하도록한 인공지능의 한의전문가 시스템을 제공하기 위한 것이다.[구성]PR-타입 지식으로 호출(1)하여 외부로 부터 자료를 수집(2)하고 수집된 사실을 저장(3)한후, DE-타입 및 HG-타입 지식으로 적용(4)하여 생성된 가설을 PDB,HG에 저장(5)하고, DE-타입 지식을 적용(8)하여 확인된 가설을 PDB,HC에서 PDB,HC로 이동될때 관련 HC-
[목적]한의진단을 구체적으로 잘 설명할 수 있는 진단모델과 이 진단모델을 바탕으로 설정된 진단지식의 표현방식 및 이 표현방식으로 수집된 진단지식을 이용한 진단방법에 의해 환자를 진단하도록한 인공지능의 한의전문가 시스템을 제공하기 위한 것이다.[구성]PR-타입 지식으로 호출(1)하여 외부로 부터 자료를 수집(2)하고 수집된 사실을 저장(3)한후, DE-타입 및 HG-타입 지식으로 적용(4)하여 생성된 가설을 PDB,HG에 저장(5)하고, DE-타입 지식을 적용(8)하여 확인된 가설을 PDB,HC에서 PDB,HC로 이동될때 관련 HC-타입 지식들이 적용되며 이로인해 가설은 PDB,HG에 저장되는 것으로 이루어져 있다.[효과]한의진단 지식의 표현방식과 이 표현방식에 의하여 수집된 진단지식을 컴퓨터의 주기억장치에 기억시킨 다음에 내부표현 방식으로 기억된 진단지식을 이용하여 순방향 추론방향과 역방향 추론방식에 의하여 진단을 하고 그 결과에 따라 처방을 할 수 있다.
대표청구항▼
한의진단 지식의 화일표현 방식에 있어서, 진단의 각 문제해결 단계의 순서에 관한 절차적 지식을 표현한 PR-Type과, 각 임상변수들의 가설값을 생성하는 지식을 표현한 HG-type과, 생성된 가설의 값을 확인하는 지식을 표현한 HC-Type과, 가설이라는 개념과는 관계없이 외부입력이나 확인된 가설로부터 확실한 사실을 추론하는 지식을 표현한 DE-Type으로 지식의 화일을 표현한 것을 특징으로 하는 인공지능의 전문가시스템을 이용한 한의진단 방식.진단도중 환자로부터 얻은 사실 및 생성된 가설들을 PDB에 저장하는 방법과 상기 PDB를
한의진단 지식의 화일표현 방식에 있어서, 진단의 각 문제해결 단계의 순서에 관한 절차적 지식을 표현한 PR-Type과, 각 임상변수들의 가설값을 생성하는 지식을 표현한 HG-type과, 생성된 가설의 값을 확인하는 지식을 표현한 HC-Type과, 가설이라는 개념과는 관계없이 외부입력이나 확인된 가설로부터 확실한 사실을 추론하는 지식을 표현한 DE-Type으로 지식의 화일을 표현한 것을 특징으로 하는 인공지능의 전문가시스템을 이용한 한의진단 방식.진단도중 환자로부터 얻은 사실 및 생성된 가설들을 PDB에 저장하는 방법과 상기 PDB를 PDB.HG와 PDB.HC로 나누어 상기 PDB.HG에는 가설생성추론에 의하여 얻어진 가설을 저장하고, 상기 PDB.HC에는 가설확인 추론에 의하여 얻어진 가설을 저장하는 것을 특징으로 하는 인공지능의 전문가시스템을 이용한 한의진단 방식.제1항에 있어서, PR-Type지식은 한의진단 각 단계의 임상 변수값을 생성하기 위하여 수집하여야 하는 자료와 생성된 가설들의 값을 확인하는 시기를 적절히 표현하고 정의된 지식함수(ask, confirm)를 호출하여 마치 컴퓨터프로그램과 같이 수행되는 것을 특징으로 하는 인공지능의 전문가시스템을 이용한 한의진단 방식.제1항 내지 제3항에 있어서, HG-Type 지식은 환자로부터 얻은 사실이나 혹은 이전단계에서 확인된 가설로부터 새로운 가설을 생성하는데 이용되는 규칙(조건부와 결론부로 나누어진 표현)을 갖고 있으며 상기 HG-Type지식은 PR-Type의 함수(ask)에 의하여 어떤 사실이 PDB.HC에 저장됨과 동시에 적용되거나 상기 PR-Type의 함수(confirm)에 의하여 어떤 가설이 확인되어 PDB.HG에서 PDB.HC로 이동될때 관련 HG-Type지식들이 적용되며 이로인해 생성된 가설은 PDB.HG에 저장되는 것을 특징으로 하는 인공지능의 전문가시스템을 이용한 한의진단 방식.제4항에 있어서, HC-Type지식은 HG-Type지식에 의하여 생성된 가설을 확인하는 지식으로 PR-Type의 함수(confirm)에 의하여 역방향 추론이 적용되며 만약 상기 PR-Type에서 함수(confirm)가 수행되면 PDB.HG에서 임상변수와 관련된 가설을 찾아서 이들의 확실성 정도 값이 큰 순서에 의하여 관련HC-Type의 지식을 역방향으로 수행시킨후 그 결과를 PDB.HC에 저장함과 동시에 관련 HG-Type이나 DE-Type지식을 적용시키는 것을 특징으로 하는 인공지능의 전문가시스템을 이용한 한의진단 방식.제1항 또는 제2항에 있어서 DE-Type지식은 외부로부터 얻은 사실이나 확인된 가설로부터 확실한 사실을 생성하는 지식으로 이 지식에 의하여 생성된 사실은 PDB.HC 에 저장되어 확인단계를 거치지 않고 사용될 수 있으며 이 지식은 순방향으로 적용되는 것을 특징으로 하는 인공지능의 전문가시스템을 이용한 한의진단 방식.한의진단 방식을 컴퓨터 주기억장치 내부에 표현하는 방식에 있어서, PR-Type지식의 내부표현은 PR-Type지식번호, PR-Type지식이름, PR-Type지식내용으로 구성되고, HG-Type, HC-Type, DE-Type지식의 내부표현은 지식번호, 조건부, 결론부로 구성된 것을 특징으로 하는 인공지능의 전문가시스템을 이용한 한의진단 방식.제7항에 있어서, 진단과정중 현재 적용중인 PR-Type 지식이름을 보관하기 위하여 변수(*current-pr-name*)를 마련하고 PR-Type 지식번호와 지식이름을 보관하기 위하여 변수(*pr-number-list*)와 변수(pr-name-list)를 마련하여 HG-Type, HC-Type, DE-Type지식은 임의의 지식번호를 변수명으로 하고 조건부는 그 변수의 IF property값으로 결론부는 THEN property값으로 표현한 것을 특징으로 하는 인공지능 전문가시스템을 이용한 한의진단 방식.컴퓨터에 표현 수집된 한의진단 지식을 이용하여 진단하는 방식에 있어서, PR-Type지식을 호출(1)하여 외부로부터 자료를 수집(2)하고 수집된 사실을 저장(3)한후 DE-Type 및 HG-Type지식을 적용(4)하여 생성된 가설을 PDB.HG에 저장(5)하고 생성된 사실을 저장(6)하며 상기 가설확인을 시작(7)하여 상기 가설에 DE-Type및 HC-Type지식을 적용(8)하여 확인된 가설을 PDB.HC에 저장(9)(10)하는 것을 특징으로 하는 인공지능의 전문가시스템을 이용한 한의진단 방식.컴퓨터에 표현수집된 한의진단 지식을 이용하여 추론하는 방식에 있어서, 가설생성 추론은 순방향추론(forward chain)을 가설확인 추론은 역방향추론(bockward chain)을 하는 방법과 상기 가설생성 추론은 PR-Type지식의 함수(ask)에 의하여 불려지거나 함수(confirm)에 의하여 어떤 가설이 확인되면 이를 바탕으로 호출되고 상기 가설확인 추론은 PR-Type의 함수(confirm)에 의하여 수행되는 것을 특징으로 하는 인공지능의 전문가시스템을 이용한 한의진단 방식.※ 참고사항 : 최초출원 내용에 의하여 공개하는 것임.
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