Qualitative Reasoning
정성추론 (qualitative reasoning) 은 시간, 공간, 질량과 같은 세상의 연속적인 면 (continuous aspects) 을 위한 표현을 창조하고, 매우 적은 정보를 가지고서 추론을 지원하는 AI 의 영역이다. 전형적으로 과학과 공학영역에 초점을 맞추며 다른이름으로는 qualitative physics 라고 불리운다 ............. (Kenneth Forbus)
인공지능 (Artificial Intelligence) 시스템은 질량, 온도, 부피, 압력, 방사선 수준, 파장 길이 및 이들 사이의 관계 등에 대한 물리적인 성질에 대해서도 추론 (Reasoning) 할 수 있어야 한다 ....... 물체가 떨어지고, 공이 날아가고, 풀이 자라고, 잔이 채워지기도 하고 비워지기도 하고, 초가 타고, 뜨거운 물체가 차가와진다. 물리학에서 이들은 미분 방정식으로 기술된다. 이러한 방정식을 AI 에서도 사용할 수 있을 것이다. 그러나 우리는 물리학에서와 달리 정확한 해가 필요없는 경우가 많다. 그래서 AI 학자들은 정확한 계산없이 일반적인 경향을 추론할 수 있는 정성 물리학 (qualitative physics) 을 발전시켰다 ........... (Daniel Weld 1990).
........... 정성추론 (Qualitative Reasoning) 은 하나의 시스템에서 중요한 행동의 성질과 특징 (property, distinction) 들을 살리는 비수치적 (nonnumerical) 묘사와 관계가 있다. Qualitative Model 은 시스템이나 메카니즘의 근본적인 (fundamental) 면을 취하고, 반면에 많은 세세한 (detail) 부분은 억제한다. 추상과 근사 (abstraction, approximation) 과 같은 방법들이 모델을 구축하기위해 사용되는데, 그것은 시스템의 수치적 측면(numerical aspect) 가 아니라 정성적 측면(qualitative aspect) 에 기초한 것이다. ...........
쉽게 얘기해서 정성 추론 (Qualitative Reasoning) 의 연구는 프로그램으로 하여금 어떤 시스템의 행동에 대하여 추론할 수 있게 하는 기술을 개발하는 것을 목적으로 하는데, 특징이라 하면 수치적 시뮬레이터 (numerical simulator) 와 같은 전통적인 분석 기술에서 필요로 했던 것과 같은 종류의 정확한 양의 정보 (precise quantitative information) 가 없이도 추론가능하다는 것이다............ 예를들면 비가 퍼붓고 강물이 서서히 증가하여 가면, 아무리 우둔한 사람이라도 정확한 물의 높이, 그 변화 속도와 시간 등을 알지 못하더라도 홍수가 가능하다는 것을 예측할 수가 있는 것과 같다. ..........(Real World Applications of Qualitative Reasoning : Yumi Iwasaki)
실제로 자동차 충돌 사고에 있어서, 시간의 경과로 인한 사고 상황 보존의 어려움, 목격자의 부재 등으로 인하여 완벽한 수치 정보를 얻는 것이 어려운 실정이다. 또한, 완벽하고, 정확한 정량적 사고 관련 자료를 갖고 있다하더라도, 자동차 충돌 사고 분석시 실제로 70%이상의 경우는 정확한 동력학의 계산 과정 없이 정성적인 분석만으로 재구성이 충분하다[2]. 이런 경우에는 정확한 계산에 의한 분석은 불필요하게 보인다 ......... 정성적 정보에 기초하여 추론을 하는 정성적 물리학 (Qualitative Physics) 은 자동차 충돌 사고의 많은 경우처럼 정확하고, 완벽한 정량적 정보가 없는 경우, 또는 정확한 정량적 분석이 필요 없는 경우의 문제 해결에 사용되기 위해 개발된 인공지능의 한 분야이다 ........ 정성적 물리학의 목표는 인간이 갖고있는 자연 세계에 대한 정성적인 지식을 밝혀내어 컴퓨터 프로그램으로 구현하는 것이다 ......... 정성적 운동학은 정성적 물리학의 공간 추론 (spatial reasoning) 에 대한 문제를 다루고 있다. 그러나 공간이 갖는 복잡성으로 인해 초기의 정성적 물리학의 연구는 정성적 동력학에 집중되었다. 공간에서의 제약이 없는 일반적인 공간 추론의 문제는 탐색 공간이 너무 커지는 경향이 있어 분석하기가 어렵다. 따라서 이 분야의 연구는 간단한 공간에서의 운동과 기계 메커니즘 분야에 집중적으로 행하여져 왔다 ........ 대표적인 연구로는 Forbus의 FROB[4]을 시초로 하여, 미국 일리노이 대학의 CLOCK 프로젝트[5], Joskowicz와 Sacks의 운동학적 시뮬레이션[6], Gelsey와 McDermott의 연구[7], 기계 디자인에서의 응용[8] 등을 들 수 있다 .......... 이들에 의해 개발된 시스템들은 주어진 특정 공간 조건하에서 강체 사이의 힘과 운동의 전달을 분석하여, 강체의 공간에서의 거동을 계산한다. 그러나, 기존의 이러한 연구팀에 의해 개발된 정성적 공간 추론 이론은 제한된 특정 조건하에서만 적용되므로, 자동차 충돌과 같은 운동방향에 있어 제약이 없는 광범위한 공간 추론 분야에 적용되기에는 어려움이 있다 ......... (자동차 충돌 사고 재구성을 위한 추론 기관의 설계 : 김현경)
term :
정성적 추론 (Qualitative Reasoning) 추론 (Reasoning) 학습 (Learning) 논리학 (Logic) 인공지능 (Artificial Intelligence) 뇌 (Brain) 상식추론 (Commonsense Reasoning) 시간 추론 (Temporal Reasoning) 공간 추론 (Spatial Reasoning) 정성적 물리학 (Qualitative Physics)
site :
Wikipedia : Qualitative reasoning
AI Topics : Qualitative Reasoning
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