🧠 인공지능의 지식 표현(Knowledge Representation)

📌 1. 지식 표현(Knowledge Representation)이란?

✅ 지식 표현이란?

지식 표현은 컴퓨터가 인간처럼 정보를 이해하고 처리할 수 있도록 지식을 저장하고 구조화하는 방식입니다.
즉, AI가 문제를 해결하기 위해 필요한 데이터와 관계를 정의하는 방법입니다.

📌 지식 표현이 필요한 이유
✔ AI가 데이터를 논리적으로 처리하고, 의미를 해석하기 위해
✔ 사람이 이해할 수 있는 지식을 기계가 사용할 수 있도록 변환
✔ AI가 추론(Inference) 및 학습(Learning)을 할 수 있도록 지원

📌 지식 표현이 사용되는 분야

• 챗봇 및 자연어 처리(NLP) → 의미 이해 및 문장 분석

• 의료 진단 AI → 환자의 증상과 질병의 관계 저장

• 자율주행 AI → 도로, 신호, 차량 정보 표현

• 지식 그래프(Knowledge Graph) → 검색 엔진, 추천 시스템

📌 2. 규칙 기반 표현(Rule-Based Representation)

✅ 규칙 기반 표현이란?

규칙 기반 표현은 "If-Then" 논리를 이용하여 지식을 표현하는 방식입니다.
즉, 특정 조건이 충족되면 특정 행동을 수행하도록 정의하는 것입니다.

📌 규칙 기반 표현의 예제

IF "신호등이 초록불" THEN "건넌다"
IF "기침이 심하다 AND 열이 있다" THEN "독감 가능성 높음"

✅ 규칙 기반 표현의 특징

✔ 간단한 문제 해결에 효과적
✔ 전문가 시스템(Expert System)에서 사용됨
✔ 규칙이 많아지면 관리가 어려워질 수 있음

✅ 사용 사례

• 의료 진단 시스템 → 증상과 질병을 연결하는 규칙 적용

• 챗봇 응답 시스템 → 특정 입력 패턴에 대한 고정된 응답 제공

• 자동화된 업무 프로세스 → 특정 조건에 따라 업무 실행

📌 3. 논리 표현(Logical Representation)

✅ 논리 표현이란?

논리 표현은 명제 논리(Propositional Logic) 또는 술어 논리(Predicate Logic)를 이용하여 정보를 표현하는 방식입니다.
즉, 수학적인 논리를 활용하여 명확한 참/거짓 판단을 가능하게 합니다.

✅ 논리 표현의 예제

• 명제 논리(Propositional Logic)

  A: "비가 온다."
  B: "도로가 젖는다."
  A → B (비가 오면 도로가 젖는다)

• 술어 논리(Predicate Logic)

∀x (사람(x) → 죽는다(x))  # 모든 사람은 죽는다.

✅ 논리 표현의 특징

✔ 엄격한 참/거짓 판단 가능
✔ 수학적인 연산과 결합하여 복잡한 문제 해결 가능
✔ 현실 세계의 불확실한 정보를 처리하는 데 어려움

✅ 사용 사례

• 지식 기반 시스템(Knowledge-Based Systems) → 논리적 추론을 통해 AI가 결론 도출

• 자동 추론 엔진(AI Reasoning Engine) → 논리적 규칙을 적용하여 문제 해결

• 법률 AI → 법 조항을 논리적으로 해석하여 법률 자문 제공

📌 4. 의미망(Semantic Network)

✅ 의미망이란?

의미망(Semantic Network)은 개념(노드)과 관계(링크)로 정보를 표현하는 방식입니다.
즉, 객체들 간의 관계를 그래프 형태로 저장하여 AI가 쉽게 이해하고 추론할 수 있도록 합니다.

이미지출처: L.O.K님의 T.story

✅ 의미망의 예제

[개] -- is-a --> [동물]
[개] -- has-a --> [네 발]
[고양이] -- is-a --> [동물]

✅ 의미망의 특징

✔ 개념 간의 관계를 직관적으로 표현 가능
✔ 검색과 추론이 용이함
✔ 대규모 데이터를 저장할 때 복잡도가 증가할 수 있음

✅ 사용 사례

• 검색 엔진(구글, 네이버) → 의미망을 활용한 연관 검색

• 지식 그래프(Knowledge Graph) → 개체 간의 관계를 저장하여 AI가 활용

• 자연어 처리(NLP) → 단어 간의 의미적 관계를 학습

📌 5. 프레임(Frame-Based Representation)

✅ 프레임이란?

프레임(Frame)은 객체(Object)와 속성(Attribute)을 계층적으로 구성하여 정보를 저장하는 방식입니다.
즉, 객체 중심(Object-Oriented) 지식 표현 기법으로, 데이터베이스와 유사한 구조를 가집니다.

✅ 프레임의 예제

[자동차]
  - 제조사: 현대
  - 색상: 빨강
  - 엔진: 2000cc
  - 유형: 세단

✅ 프레임의 특징

✔ 객체 지향(Object-Oriented) 방식과 유사
✔ 데이터의 계층적 구조를 표현하기 용이
✔ 관계가 복잡해질 경우 데이터 관리가 어려울 수 있음

✅ 사용 사례

• 의료 데이터 관리 → 환자의 증상, 병력, 치료 계획 저장

• 자율주행 AI → 차량의 상태, 주변 환경, 도로 정보 저장

• 챗봇 및 가상 비서 → 사용자 프로필 및 대화 이력 관리

🎯 마무리: 지식 표현 방법 비교