인공지능(AI) 분야에서는 다양한 접근법을 통해 데이터를 분석하고
문제를 해결하는 기술들이 발전하고 있습니다.
그 중에서도 ‘규칙 기반 학습과 추론’은 초기 AI 연구에서 널리 사용된
방식으로, 명확한 규칙과 논리를 기반으로 데이터를 분석하고 결론을
도출하는 방법입니다.
오늘은 규칙 기반 학습과 추론의 정의와 예시를 통해 그 개념과
활용에 대해 살펴보겠습니다.
목 차
1. 규칙 기반 학습과 추론의 정의
규칙 기반 학습과 추론은 말 그대로 "규칙"을 통해 학습하고
추론하는 방식입니다.
이 접근법은 사람이 정의한 명시적 규칙과 논리를 이용해
데이터를 분석하고 처리하는 것이 특징입니다.
즉, 사전에 정의된 규칙들을 기반으로 문제를 해결하거나 예측하는
방식입니다.
이 방식은 주로 전문가 시스템(Expert Systems)에서 많이 사용되었으며,
이런 시스템에서는 전문가의 지식을 규칙 형태로 정리하여 시스템에
입력하고, 이를 바탕으로 새로운 상황에 대한 결정을 내리는 구조로
이루어져 있습니다.
규칙 기반 학습은 일반적으로 두 가지 주요 요소로 구성됩니다:
⦁ 규칙 세트(Rule Set): 특정 조건이 충족되었을 때 수행할 행동
또는 결과를 정의하는 명시적 규칙입니다. 예를 들어, "만약
A가 참이라면 B를 수행하라"와 같은 규칙을 설정할 수 있습니다.
⦁ 추론 엔진(Inference Engine): 주어진 규칙을 기반으로 데이터를
분석하고 결론을 도출하는 역할을 합니다. 추론 엔진은 현재
상황과 규칙을 비교하여 적절한 결론에 도달할 수 있도록
도와줍니다.
이와 같은 규칙 기반 접근법은 AI 시스템이 명확하게 정의된 논리적
절차를 따를 수 있게 하며, 데이터를 처리하는 방식이 투명하고
이해하기 쉬운 장점이 있습니다. 특히, 규칙이 명확히 정의되어
있기 때문에 시스템이 왜 특정 결론에 도달했는지 쉽게 설명할
수 있어 신뢰성이 높습니다.
그러나 이러한 방식은 모든 상황에 적합하지 않을 수 있습니다.
현실 세계의 데이터는 매우 복잡하고 변화무쌍하기 때문에,
사전에 정의된 규칙만으로는 모든 문제를 해결하기 어렵습니다.
따라서 규칙 기반 시스템은 비교적 정형화된 문제나 데이터가
명확한 경우에 효과적입니다.
2. 규칙 기반 학습과 추론의 예제
(1) 의료 전문가 시스템
규칙 기반 학습과 추론의 대표적인 예는 의료 전문가 시스템(Medical
Expert Systems)입니다.
이 시스템은 의사의 지식을 바탕으로 수많은 규칙을 만들어, 환자의
증상과 병력 데이터를 분석하고 진단을 돕습니다.
예를 들어, 한 환자가 발열, 기침, 호흡 곤란 등의 증상을 보인다고
가정해 보겠습니다.
규칙 기반 시스템은 다음과 같은 규칙을 포함할 수 있습니다.
⦁ 규칙 1: 만약 환자가 발열을 보인다면, 감염 가능성을 높게
평가한다.
⦁규칙 2: 만약 환자가 기침을 동반한 발열이 있다면, 호흡기
감염 가능성을 고려한다.
⦁ 규칙 3: 만약 환자가 기침과 호흡 곤란을 함께 보인다면,
폐렴 가능성을 높게 평가한다.
이러한 규칙을 바탕으로 시스템은 환자의 증상 데이터를 입력받아
관련된 진단을 추론해냅니다.
이때 시스템은 규칙에 따라 결론에 도달하며, 의사가 이 결론을
기반으로 환자 치료 계획을 세울 수 있게 돕습니다.
의료 전문가 시스템의 장점은 의학적 지식을 빠르고 정확하게
적용할 수 있다는 점입니다.
특히 복잡한 의료 데이터에 대해 체계적이고 일관된 결정을 내릴 수
있다는 것이 큰 장점입니다.
