규칙 기반 모델, 예시

1. 조건 분기 프로그램과 규칙 기반 시스템은 인공지능의 중요한 요소로, 사람이 하는 판단을 기계에 맡기는 역할을 한다. 조건 분기 프로그램은 IF~THEN 구조로 분기를 표현하며, 이는 "사람의 지능이 하는 일을 기계가 한다"는 관점에서 초기 인공지능의 핵심 구성 요소로 포함되었다. 초기 인공지능 프로그램은 이러한 조건 분기 프로그램으로 구성되어 있으며, 현재 조건 분기 프로그램은 다른 다양한 분야에서도 응용하여 사용되고 있다. 그럼 조건 분기란 무엇인가? 조건 분기는 주어진 조건에 일치할 때 그에 속하는 지시사항들의 실행 여부를 결정하는 행위이다. 그러나 조건 분기의 단점으로는 예측 가능한 상황에 따른 분기점을 마련하여 정해진 길로만 이동하도록 만드는 제한이 있다.

 

규칙 기반 시스템은 규칙을 사용하여 조건 분기 프로그램을 실행하는 시스템으로, 프로그램이나 알고리즘의 순서도에 IF~THEN 형태로 표현된다. 규칙 기반 시스템을 만들기 전에 순서도를 이용해 규칙을 설정하며, 이 규칙은 두 부분으로 구성된다. IF 부분은 전제 또는 조건을 나타내고, THEN 부분은 결론 또는 행동을 의미한다. 하나의 규칙에는 AND와 OR 또는 둘을 조합한 여러 조건이 존재할 수 있다. 예를 들어, IF 신호등이 녹색이다? THEN 길을 건넌다라는 규칙이 있다. 또 다른 예로는 IF 고객 나이 < 20 AND 현금 인출액 > 30만 원 THEN 공인 인증서 필요와 같은 규칙이 있다.

 

규칙의 종류에는 여러 가지가 있으며, 관계를 나타내는 규칙의 예로는 IF ‘연료탱크’가 비었다 THEN 차가 멈췄다라는 규칙이 있다. 추천 규칙의 예로는 IF 가을이다 AND 하늘이 흐리다 AND 일기예보는 보슬비다 THEN 조언은 ‘우산을 가지고 가라’이다. 지시 규칙의 예로는 IF 차가 멈췄다 AND ‘연료 탱크’가 비었다 THEN ‘차에 연료를 공급한다’가 있으며, 전략 규칙의 예는 IF 차가 멈췄다 THEN ‘연료탱크를 확인한다’이다. 또한, IF 1단계를 완료했다 AND ‘연료탱크’가 가득찼다 THEN ‘배터리를 확인한다’와 같은 규칙도 있다. 휴릭스의 규칙으로는 IF 시료는 액체이다 AND ‘시료의 pH’ < 6 AND ‘시료의 냄새’가 시큼하다 THEN ‘시료의 성분’은 ‘아세트산’이다.

 

규칙 기반 시스템은 게임 분야에서도 활용된다. 예를 들어, NPC(Non Player Character) 제어의 경우 IF enemy visible and my health is very low OR enemy’s weapon is much better than mine THEN propose retreat와 같은 규칙이 적용된다. 규칙 기반 시스템 적용 사례로는 비즈니스 로직에 대응하는 업무 규칙을 시스템에 직접 등록하여 새로운 규칙 적용이 가능하다. 이러한 시스템은 프로그램 코딩 시 프로그램 개발에 필요한 부담과 테스팅, 재설치 비용의 부담을 크게 줄여주며, 시간이 대폭 감소되고 오류를 최소화한다. 또한 신속한 시장 대응이 가능하게 된다.

2. 규칙 설계와 문제의 공식화는 인공지능 시스템에서 매우 중요한 요소로 작용하며, 조건 분기의 기반이 되는 규칙은 사람이 미리 결정한 것에 의존한다. 그러나 정답이 명확하지 않은 미지의 문제에 대해서는 규칙 기반으로 대응하기가 어려운 경우가 많다. 따라서 규칙 설정 시에는 순서와 우선 순위를 신중하게 고려해야 한다. 문제의 공식화는 규칙 설계 과정에서 문제와 해법을 명확히 하는 작업을 의미하며, 이러한 과정은 각 경우에 따라 적절한 규칙이 설정될 수 있도록 돕는 역할을 한다.

 

예를 들어, 에어컨의 바람 세기를 조절하는 경우를 생각해보자. 이때 1.33도 이상, 2.30도 이상, 3.28도 이상과 같은 조건을 사용하여 규칙을 설정할 수 있다. 만약 3, 2, 1의 순서로 이 규칙들이 설정된다면, 현재 기온이 35도일 경우에는 3의 규칙이 적용될 수 있다. 그러나 정상적이라면 1의 규칙이 적용되는 것이 바람직하다는 점에서 이 예제는 규칙의 설계에서 순서가 얼마나 중요한지를 잘 보여준다. 따라서 규칙을 설계할 때는 이러한 순서를 우선적으로 고려해야 할 필요가 있다.

 

또한, 우선 순위가 고려되어야 할 경우에 대한 예시로, 현재 사용자의 다양한 정보가 서로 다른 데이터베이스에 저장되어 있는 상황을 들 수 있다. 사용자의 정보를 수집할 때 두 데이터베이스에 공통으로 저장된 정보를 우선적으로 지정하는 것이 중요하다. 이 경우 우선 순위 1에는 보험증 번호, 이름, 성별 등의 정보를 병원 또는 약국에서 발행된 청구서를 통해 수집하는 것이 포함되고, 우선 순위 2에는 보험증 번호, 생년월일, 가족관계 등의 정보를 의료 관계 데이터베이스에서 수집하는 절차가 따른다. 이러한 두 우선 순위 중 어떤 것을 먼저 적용하느냐에 따라 보다 정확한 정보를 얻을 수 있으며, 이는 데이터의 품질을 높이는 데 기여하게 된다.

 

이처럼 우선 순위와 규칙은 수작업으로 설계되어야 하며, 이를 통해 문제의 공식화 과정에서 명확하게 정의된 규칙과 해법을 기반으로 적절한 의사결정을 내려야 한다. 규칙 설계 과정에서는 다양한 경우에 대응하는 규칙을 정하는 것이 중요하며, 모든 경우에 대해 조건을 만들어 분기점을 지정할 수는 없음을 인식해야 한다. 따라서 가능한 모든 경우를 고려해 규칙을 설계하는 것이 필요하다. 특정 문제를 해결하기 위한 규칙 설계는 분명 가능하지만, 그 규칙을 일반화하는 과정을 문제의 공식화 과정으로 볼 수 있다. 이러한 공식화 과정을 통해 우리는 규칙이 실제 문제 해결에 어떻게 활용될 수 있을지를 명확하게 이해할 수 있다.