지식 기반

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지식 기반(KB)은 컴퓨터 시스템에서 사용하는 복잡한 정형비정형 정보저장하는 데 사용되는 기술이다.이 용어의 초기 용어는 최초의 지식 기반 시스템인 전문가 시스템과 연관되어 있었다.

용어의 원래 사용

지식 기반이라는 용어의 원래 용어는 전문가 시스템의 두 하위 시스템 중 하나를 설명하는 것이었다.지식 기반 시스템은 세계에 대한 사실들을 나타내는 지식 기반과 새로운 사실을 추론하거나 불일치를 강조하기 위한 그러한 사실들에 대한 추론 방법들로 구성되어 있다.[1]

특성.

"지식 기반"이라는 용어는 이러한 형태의 지식 저장소와 더 일반적이고 널리 사용되는 용어 데이터베이스를 구별하기 위해 만들어졌다.1970년대 동안, 사실상 모든 대형 관리 정보 시스템은 어떤 형태의 계층형 또는 관계형 데이터베이스에 그들의 데이터를 저장했다.정보 기술 역사의 이 시점에서 데이터베이스와 지식 기반 간의 구분이 명확하고 명확했다.

데이터베이스에는 다음과 같은 속성이 있다.

  • 플랫 데이터: 데이터는 대개 각 필드에 문자열이나 숫자가 있는 표 형식으로 표시되었다.
  • 여러 사용자:동일한 데이터에 동시에 로그인한 둘 이상의 사용자 또는 시스템을 지원하는 데 필요한 기존 데이터베이스.
  • 트랜잭션:데이터베이스에 대한 필수 요구사항은 동시 사용자가 액세스하는 데이터 간의 무결성과 일관성을 유지하는 것이었습니다.이른바 AID 특성이다.원자성, 일관성, 격리 및 내구성.
  • 수명이 긴 대용량 데이터:기업 데이터베이스는 수천 개뿐만 아니라 수십만 개 또는 그 이상의 데이터 행을 지원해야 했다.그러한 데이터베이스는 대개 개별 프로그램의 특정 용도를 지나도록 지속되어야 했다; 그것은 프로그램의 수명보다는 수 년, 수십 년 동안 데이터를 저장해야 했다.

최초의 지식 기반 시스템은 이러한 데이터베이스 요구사항과 정반대인 데이터 니즈를 가지고 있었다.전문가 시스템은 구조화된 데이터를 필요로 한다.단순히 숫자와 문자열이 있는 테이블이 아니라, 다른 객체에 대한 포인터가 추가되어 있다.지식기반의 이상적인 표현은 계급, 하위 계급, 예를 갖춘 객체 모델(인공지능 문헌에서 흔히 온톨로지라고 함)이다.

초기 전문가 시스템도 다중 사용자나 데이터에 대한 트랜잭션 속성을 요구함에 따라 발생하는 복잡성이 거의 없었다.초기 전문가 시스템에 대한 데이터는 의료 진단, 분자의 설계, 또는 비상사태에 대한 대응과 같은 특정한 대답에 도달하기 위해 사용되었다.[1]일단 문제의 해결책이 알려지자, 영구 메모리 저장소에 대량의 데이터를 다시 저장해야 한다는 결정적인 요구는 없었다.좀 더 정확한 진술은, 이용 가능한 기술을 고려할 때, 연구자들은 이러한 능력 없이 타협하고 실행했다는 것이다. 왜냐하면 그들은 그들이 예상할 수 있는 것을 넘어서고 있다는 것을 깨달았기 때문이다. 그리고 그들은 그것 없이 비 경쟁적인 문제에 대한 유용한 해결책을 개발할 수 있었기 때문이다.처음부터 빈틈없는 연구자들이 지식을 저장, 분석, 재사용할 수 있다는 잠재적 이익을 깨달았다.예를 들어, 코델 그린 등의 지식 기반 소프트웨어 어시스턴트 프로그램의 초기 작업에서 기업 메모리에 대한 논의를 참조하십시오.[2]

기존 데이터베이스와 비교하여 지식 기반에 대한 볼륨 요구사항도 달랐다.지식 기반은 세상에 대한 사실을 알아야 했다.예를 들어, "모든 인간은 죽는다"는 말을 대표한다.데이터베이스는 일반적으로 이러한 일반적인 지식을 나타낼 수 없지만 대신 특정 인간에 대한 정보를 나타내는 수천 개의 테이블에 대한 정보를 저장할 필요가 있을 것이다.모든 인간은 죽임을 표방하고 주어진 인간에 대해 자신이 죽임을 추론할 수 있는 것은 지식기반의 일이다.조지, 메리, 샘, 제나, 마이크, 그리고 수십만 명의 다른 고객들은 모두 특정한 나이, 성별, 주소 등을 가진 인간이라는 것을 나타내는 것이 데이터베이스를 위한 작업이다.[3][4]

전문가 시스템이 프로토타입에서 기업 환경에 구축된 시스템으로 이동함에 따라 데이터 스토리지에 대한 요구사항이 트랜잭션 지원을 받는 분산된 여러 사용자에 대한 표준 데이터베이스 요구사항과 빠르게 겹치기 시작했다.처음에, 그 수요는 서로 다르지만 경쟁적인 두 시장에서 볼 수 있었다.AI와 오브젝트 지향 커뮤니티에서는 베르산트와 같은 오브젝트 지향 데이터베이스가 등장했다.이는 객체 지향 기능에 대한 지원뿐만 아니라 표준 데이터베이스 서비스도 지원하기 위해 처음부터 설계된 시스템이었다.반면 오라클과 같은 대형 데이터베이스 벤더는 자사 제품에 기능을 추가해 클래스 서브클래스 관계, 규칙 등 지식기반 요건을 지원했다.

지식 기반으로서의 인터넷

지식 기반이라는 용어의 다음 발전은 인터넷이었다.인터넷의 발달과 함께 문서, 하이퍼텍스트, 멀티미디어 지원은 이제 어떤 기업 데이터베이스에서도 매우 중요했다.그것은 더 이상 큰 데이터 테이블이나 컴퓨터 메모리에 주로 사는 비교적 작은 물체를 지원하기에 충분하지 않았다.기업 웹사이트 지원에는 지속성과 문서 거래가 필요했다.이것은 Web Content Management라고 알려진 완전히 새로운 분야를 만들었다.

문서 지원의 또 다른 동인은 Lotus Notes와 같은 지식 관리 공급업체의 부상이었다.지식경영은 사실 인터넷보다 앞서 있었지만 인터넷과 함께 두 분야간 시너지 효과가 컸다.지식관리제품은 저장소를 설명하기 위해 '지식기반'이라는 용어를 채택했지만 의미는 큰 차이를 보였다.이전의 지식 기반 시스템의 경우, 지식은 주로 자동화된 시스템을 사용하여 세상에 대해 추론하고 결론을 도출하기 위한 것이었다.지식 관리 제품과 함께, 지식은 주로 인간을 위한 것이었는데, 예를 들어 매뉴얼, 절차, 정책, 모범 사례, 재사용 가능한 설계 및 코드 등의 보고 역할을 하기 위한 것이었다.두 경우 모두 시스템의 사용과 종류 간의 구분이 잘못 정의되었다.기술이 확대되면서 인간이 활용할 수 있는 문서와 미디어의 형태로 지식을 제공하는 지식관리라는 의미에서 자동화된 추론과 지식기반화를 수행하는 전문가 시스템의 의미에서는 정말로 지식기반으로 깨끗하게 분류될 수 있는 시스템을 찾는 일이 드물었다.[5]

참고 항목

참조

  1. ^ a b Hayes-Roth, Frederick; Donald Waterman; Douglas Lenat (1983). Building Expert Systems. Addison-Wesley. ISBN 0-201-10686-8.
  2. ^ Green, Cordell; D. Luckham; R. Balzer; T. Cheatham; C. Rich (1986). "Report on a knowledge-based software assistant". Readings in Artificial Intelligence and Software Engineering. Morgan Kaufmann: 377–428. doi:10.1016/B978-0-934613-12-5.50034-3. Retrieved 1 December 2013.
  3. ^ Feigenbaum, Edward (1983). The Fifth Generation: Artificial Intelligence and Japan's Computer Challenge to the World. Reading, MA: Addison-Wesley. p. 77. ISBN 0-201-11519-0. Your database is that patient's record, including history... vital signs, drugs given,... The knowledge base... is what you learned in medical school... it consists of facts, predicates, and beliefs...
  4. ^ Jarke, Mathias (1978). "KBMS Requirements for Knowledge-Based Systems" (PDF). Logic, Databases, and Artificial Intelligence. Berlin: Springer.
  5. ^ Krishna, S (1992). Introduction to Database and Knowledge-base Systems. Singapore: World Scientific Publishing. ISBN 981-02-0619-4.

외부 링크