지식표현 (Knowledge Representation) 이란 지식 (knowledge) 을 컴퓨터와 사람이 동시에 이해할 수 있는 형태로 나타내는 것을 말하며 합목적적, 즉 목적달성에 부합되는 구조를 가져야할 뿐만 아니라 추론의 효율성, 지식 획득의 용이성, 저장의 간결성 및 표현의 정확성, 다양성 등을 갖추어야 한다. 획득한 지식을 효율적이고 효과적으로 표현하는 지식표현은 전문가시스템의 성패를 좌우한다고 할 수 있다. 이것은 자연어를 컴퓨터가 이해할수 있도록 프로그램화 되어야 하기 때문이다. ........

지식 표현방법은 인간의 일상언어와 컴퓨터언어와의 표현구조 사이의 어느 중간에서 타협점을 결정하게 된다. 만약 인간의 언어, 즉 자연언어로만 표현한다면 아직 컴퓨터에 의한 자연어의 처리가 완벽하지 못하므로 구현 불가능하고, 반면 컴퓨터의 입장에서 지식을 컴퓨터언어의 알고리즘과 자료구조로만 표현하면 그 또한 인간이 이해하기가 어렵기 때문이다. 이러한 중간 절충안이 규칙이나 프레임, 의미망, 그래프, 전치논리 형태 등이다. 이러한 표현을 위한 전문적인 컴퓨터 언어, 예를 들면 LISP, PROLOG 등이 개발되어 있다. 즉, 지식을 책을 집필하듯 서술적으로 나타내기 보다는 구조화와 체계화를 이루어야 컴퓨터에 의해 쉽게 구현될 수 있고, 추론 및 검색이 용이해진다.

지식표현의 역할 (role) 은 다섯가지가 있다.  첫째로 지식표현은 대용물 (surrogate) 이다. 불완전한 대용물은 불가피하게 불완전한 추론을 야기한다. 둘째로 지식표현은 일련의 존재론적 약속이다 (ontological commitments). 따라서 그 약속은 가장 초기에 선택되어지며 단계마다 축적된다. 지식표현은 자료구조가 아니다. 셋째로 지식표현은 지능적 추론의 단편적인 이론이다 (fragmentary theory). 넷째로 효율적인 전산화(computation)을 위한 수단이다. 다섯째로 인간 표현의 수단이다......

1960, 1970 연대에는 학생들의 흔한 질문이 "어떤 종류의 표현이 최선인가?" 였었고 나는 보통 우리가 더 많은 연구가 필요하다고 대답했었다.... 그러나 지금은 나는 이렇게 대답한다. "실제로 어려운 문제를 풀기위해서는 몇 개의 다른 종류의 표현을 사용해야 할 것이다. 왜냐하면 각개의 독특한 종류의 자료구조들은 자신들만의 장점과 단점을 가지고 있고, 그것들 중의 어떤 것도 소위 상식이란 것에 포함되어있는 다양한 기능들에 적절한 것처럼 보이지 않기 때문이다.............. (Marvin Minsky)

  1. 실세계의 대부분의 문제들은 지식으로 표현하기에는 너무나 많은 방대한 양의 정보를 가진 경우가 많다.
  2. 미묘한, 애매모호한 지식을 정확하게 표현하기 어렵다.
  3. 대부분의 지식은 정적인 경우보다 동적인 경우가 많아 상황에 따라 변한다 

  1. 지식표현의 정확성 ---해당 문제에 있어서 object 간의 상관관계를 정확하게 표현해야 한다. 그러나 computer의 특성상 너무 상세한 표현은  지식표현이 용이하지 않기 때문에 지식표현의 정도 (level) 이 문제가 된다.즉 어느정도 상세히,정확하게 표현할 것인가의 문제이다.   "I love you very much" 를 Prolog로 표현하면 다음과 같다
         low level representation : love( I, you);
         high level representation : love( I, you, very-much);   
    low level 표현시 object 가 적어서 추론이 용이하고 memory가 절약되지만 복잡한 문제의 정확하고 세부적인 표현은 어렵고 사용자에게 설명능력 부여시 자연어로 변환하기 위한 노력이 증가된다.

  2. 추론 (inference) 의 정확성 : 지식베이스에 저장된 fact 로부터 새로운 fact를 유도하는 것을 inference 라 하며 문제의 성격에 따라 forward, backward, hybrid inference중에서 선택하여 사용한다. 이때에 inference 가 정확하게 될 수 있도록 지식을 표현해야 한다.

  3. 지식 획득 관리의 효용성 : 새로운 fact를 쉽게 삽입, 수정, 삭제가 가능하도록 지식이 표현되어야 한다. 이를 위해 사용자가 직접  지식베이스에 접근할수 있게 하고 또는 프로그램 스스로 지식의 획득을 조정 통제 할 수 있게 한다

  4. 추론의 효용성 : 추론 기법을 최적의 방향으로 이끌기 위해 사용되는 특정한 정보와 지식구조를 결합시키는 능력. 

  1. 논리 (Logic) : Prolog
  2. 의미망 (Semantic Network)
  3. 프레임 (Frame) : 객체지향 (object oriented)
  4. 생성규칙 (Production Rule)
  5. 합성 (Hybrid) : rule + object oriented

term :

전문가시스템 (Expert System)   지식 (Knowledge)   지식공학 (Knowledge Engineering)   지식 베이스 (Knowledge Base)   지식표현 (Knowledge Representation)    지식획득 (Knowledge Acquisition)   인공지능 (Artificial Intelligence)    문맥 (Context)    개념 (Concept)    상식 (Commonsense)

site :

AI Topics : Representation & Reasoning

Wikipedia : Knowledge Representation

AI on the web : Logic and Knowledge Representation : Stuart Russell 

지식표현이란 무엇인가? (What is knowledge representation?) : Randall Davis 외. MIT AI Lab

Knowledge Representation : Leora Morgenstern

paper :

고급 지식표현 : Thomas Dean, James Allen, John Aloimonos

설계의 표상   설계문제의 표상 : Herbert Simon

표상 (Representation) : Allen Newell

지식표상 : Robert J. Sternberg

지각에 기초한 지식 표상    의미에 기초한 지식 표상 : John R. Anderson

의사결정지원을 위한 지식표현 및 확률추론 (Knowledge representation and probalistic inference for decision support) : 김성식, 한국수학교육학회, 1993

지식경영에 있어서 지식의 표현과 메타지식의 역할 (Knowledge Representation and The Role of Meta - Knowledge in Knowledge Management) : 김홍기, 대한산업공학회, 1987

인적자원 관리 분야의 지식표현 체계에 관한 연구 (A Study on Knowledge Representation Schemes for Use in Human Resource Management Problem Domains) : 변대호, 한국경영정보학회, 1997

video :

컴퓨터과학이 여는 세계 - 지식표현의 확장 : SNU : 이광근 : 2016/03/07 ... 동영상 82개

지식 표상 (지식과 뇌 부위, 사건의 의미있는 해석에 관한 기억) : 인지심리학 :  KUOCW  남기춘  2014/04/03

 

지식 표상 (명제 표상) : 인지심리학 :  KUOCW  남기춘  2014/04/08

 

지식 표상 (명제 표상, 개념 지식) : 인지심리학 :  KUOCW  남기춘  2014/04/10