인공지능 돌풍을 몰고온 전문가시스템은 오늘날 항공 철도 자동차 의료 반도체분야 등에 널리 활용되고 있다.
인공지능 하면 전문가시스템을 연상할 정도로 전문가시스템은 대표적인 인공지능의 응용분야다. 전문가시스템이란 일정 분야 전문가의 지식과 능력을 컴퓨터에 집어넣어 인간이 컴퓨터로부터 전문적인 지식을 도움받도록 하는 것을 말한다.
가령 세무자문을 하는 전문가시스템의 경우 컴퓨터에 세법과 시행령 및 규칙들을 입력시키고 또 발생가능한 사례들을 기억시켜 비전문가가 컴퓨터에게 궁금한 사항을 물어보면 컴퓨터가 답하도록 만든 것이다. 즉 경험과 전문성을 요구하는 문제들을 아주 효율적으로 풀 수 있는 컴퓨터 프로그램이다.
전문가 시스템의 출현은 일반문제풀이시스템에서 유래한다. 이 시스템은 일반적인 문제해결 방법을 이용하여 모든 문제를 풀고자 했다. 즉 현재 상태와 목적 상태와의 차이를 표로 구성하여, 이 차이표를 기준으로 차이를 가장 많이 줄일 수 있는 적절한 연산자를 찾는 과정을 반복하여 원하는 목적 상태에 도달함으로써 문제를 해결하는 방법이다.
일반적 문제 해결 방법은 어떤 영역에나 활용될 수 있는 반면에 효율성에 대한 문제점이 제기되었다. 효율성을 높이기 위해 적용범위를 줄이는 것과 시스템속에 문제에 관한 지식을 저장해 놓고, 지식 데이터베이스의 활용으로 문제를 잘 풀수 있는 방법을 고안하였다. 이러한 지식 활용방법을 잘 구현하여 성공한 연구가 바로 전문가시스템이다.
지식공학자의 역할
전문가 시스템을 효율적으로 구축하기 위하여, 전문가 시스템의 구축환경을 미리 잘 만들어 놓고 습득된 지식을 잘 정제하여 저장하기만 하면 전문가 시스템이 개발될 수 있도록 할 필요성이 대두되었다. 이를 위해 전문가 시스템 구축 언어의 개발이 계속되었고, 이중 상품화된 대표적인 언어로 KEE ART NEXPERT 등이 있다. 전문가 시스템 구축 언어와 전문가 시스템과의 관계는 포트란 코볼 C언어 같은 프로그래밍 언어와 그 특정 언어로 실행되는 프로그램과의 관계에 비유될 수 있다.
전문가 시스템 구축 언어는 그 내부에 추론모듈 지식베이스 설명모듈 사용자인터페이스 등을 포함하고 있다.
추론 모듈은 지식베이스에 있는 지식을 원하는 방향으로 구체화시켜 해결하고자 하는 문제를 해결하는 모듈로서, 그 추론 방향에 따라 순방향 역방향 혼합형이 있다.
지식베이스에는 지식의 여러가지 표현형태를 이용하여 활용되는 지식을 저장할 수 있다. 설명 모듈은 추론 모듈을 이용하여 문제해결 각 단계에서 추론 결과에 대한 원인(why), 방법(how), 가정(what-if)을 잘 설명해 줄 수 있는 기능을 갖고 있다.
전문가시스템 구축 언어를 이용하여 전문가 시스템을 구축하기 위해서는 지식을 잘 습득하여야 하는데, 전문가로부터 지식을 습득하여 전문가 시스템을 구축하는 사람을 지식공학자라고 부른다. 지식공학자는 전문가 시스템에서 가장 핵심적인 역할을 한다. 이들은 전문가가 가지고 있는 각종 정보, 지식 및 경험을 어떻게 잘 저장하여 효과적으로 사용할 수 있도록 구성할까를 고민한다. 따라서 지식 습득과 관련된 문제점들은 성공적인 전문가 시스템의 구축에 대단히 큰 영향을 미친다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 각 분야 전문가 스스로가 전문가 시스템을 구축할 수 있는 방향으로 연구를 진행하고 있고, 이에 관한 결과물도 나오고 있다.
최근 여려 분야에서 구축되어 성공적으로 활용되고 있는 전문가 시스템 몇가지를 소개한다.
□COMPASS／전화교환기의 오류발견
미국의 통신회사 GTE사에서 구축하여 사용하고 있는 COMPASS는 전화교환기에서 매일 발생하는 유지 보수 메시지를 효율적으로 처리하기 위해, KEE를 이용하여 만든 전문가 시스템이다. COMPASS는 전화교환기에서 생성된 메시지를 입력받아 어디에 문제점이 있는지를 분석하고, 오류를 제거하기 위한 방안을 순차적으로 제시함으로써 전화교환기의 유지보수를 효과적으로 지원해 준다.
COMPASS는 미국 8개주 46개 전화국에서 50만 전화가입자를 지원해 주고 있다.
COMPASS는 유지 보수의 분석 과정을 자동화하였고, 유지 보수 비용을 최소화하였다. 전화교환기 오류를 줄임으로써 서비스의 질을 높였고, 장차 활용할 가능성이 희박한 분야에도 많은 전문가의 지식을 획득했다. 교환기 유지 보수에 경험이 적은 사람이나 특정 교환기에 익숙하지 않은 사람도 쉽게 적응시킬 수 있도록 했다.
□SMP／철도고장의 해결사
SMP는 벌링턴 노던 철도 회사에서 선워크스테이션과 리스프(LISP)언어를 이용해 구축한 전문가시스템, SMP는 서로 다른 기차가 같은 트랙을 사용할 때, 혹은 선로 수선 승무원들이 선로 보수 시간을 예정된 시간 보다 더 많이 요구할 때 발생하는 스케줄의 변경사항을 빨리 추출하여 이를 해결하기 위한 조치를 하는 시스템이다. SMP는 계획(planning) 통해 사용자에게 더 나은 해결 방법을 제시해 준다. 여러가지 대안 및 해결 방안에 대한 우선 순위를 평가하여 선로 유지 보수에 가장 적게 영향을 줄 수 있는 방법을 선택한다.
SMP는 스케줄 변경을 미리 예측할 뿐만아니라, 스케줄의 변경으로 인한 모든 기차의 운영변경 시간을 줄임으로써 고객 만족을 극대화한다. 또한 기차 운용을 연기하는 것과 유지 보수팀을 투입하여 스케줄을 변경 하는 것 사이의 비용을 평가하는데도 사용된다. 이 전문가시스템을 이용하여 문제점들이 발생하기 전에 스케줄의 충돌 사항을 발견할 수 있었고, 선로를 유지 보수 할때 선로를 폐쇄하지 않고도 진행할 수 있도록 함으로써 많은 비용 절감을 가져왔다.
□찰리시스템／경험많은 기술자를 능가
찰리시스템은 제너럴 모터스 자동차회사에서 운용되고 있는 시스템이다. 선워크스테이션에 C언어를 이용해 구현하였는데 각 기계가 가지고 있는 정보를 활용하기 위해 데이터베이스와 통합되어 있다.
이 시스템은 회전 장치가 동작하고 있는 동안에도 고장을 찾아낼 수 있도록 하기 위해 각 장치의 진동 센서들로부터 진동신호를 분석하는 방법을 채택했다. 진동신호의 분석 방법은 고도의 기술일 뿐만아니라 진동신호를 분석할 수 있는 사람은 오랫동안 경험을 쌓아야 가능하다. 마침 그 방면에 오랜 경험을 가진 찰리 앰블이 이 회사를 정년퇴임함에 따라 그가 가지고 있는 지식을 활용하여 찰리시스템을 만들었다.
찰리시스템은 많은 종류의 제조 및 조립기계에서 사용될 수 있고, 시스템 사용자가 적은 훈련을 받고서도 발생하는 문제점들을 효율적으로 진단하여 수선한 후 발생한 문제점이 제거되었다는 것을 확인할 수 있다. 각종 기계가 사용중에 진단될 수 있기 때문에 전체 공정을 중단하지 않아도 된다. 또 오랜 경험을 가진 찰리앰블보다 고장을 더 정확하게 찾아내기 때문에 많은 비용이 절감된다.
□FLEAT／항공기고장을 방지
FLEAT는 맥도널 더글러스 항공기회사가 선워크스테이션에 LISP과 KEE언어를 이용하여 구현했다.
F／A-18 항공기가 임무를 마치고 돌아오면 정비기술자는 비행중에 발생한 기계적 고장에 대한 진단 코드를 디지털 디스플레이로부터 읽어 내고 비행사가 비행중에 습득한 각종 정보를 종합하여 자신의 경험과 지식으로서 고장을 찾아 낸다. 그리고 이에 따른 적절한 유지 보수 행동을 취하게 한다.
이와 같은 과정의 문제점은 때때로 진단코드가 안 나올 수 있고, 비행사가 알려주는 각종 정보의 질이 낮을 수 있다는 점 등이다. 또한 유지 보수를 위한 기술정보가 여러 종류의 문서에 흩어져 있다는 것이다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 FLEAT가 구성되었다.
FLEAT는 비행 후에 비행사로 부터 각종 데이터와 화면 일지를 입력받아 이미 만들어져 있는 징후와의 상호 관계를 근거로 장비의 상태를 정비 기술자에게 안내해준다. FLEAT를 통해 얻는 이익은 빠른 진단, 부정확한 진단의 최소화, 유지 보수시간의 단축, 항공기의 수명 연장, 항공기 유지 보수 비용의 감소 등을 들 수 있다.
□CSA／고객지원을 위해 조언
CSA는 컴퓨터회사인 선마이크로시스템사가 자사의 선워크스테이션에 프롤로그언어로 구현했다. CSA는 선 시스템 사용자가 겪는 문제점을 해결하기 위해 고객 지원에 많은 경험이 있는 사람들의 경험과 지식을 활용하는 시스템이다.
CSA는 고객이 전화로 문의하면 메뉴방식에 의해 조언을 해주고 있다. 장차 고객이 직접 문의할 수 있도록 하는 방식도 고려하고 있다. 경험 있는 고객 지원 엔지니어로 부터 얻은 지식과 정보는 지식구역이라 불리는 절차적 모듈에 잘 저장되어 활용되고 있다.
□Scheplan／컴퓨터와 인간이 교신
Scheplan은 일본 IBM사가 NKK 제철공장의 제품생산 및 생산공정스케줄을 지원해 주기 위해 만든 전문가 시스템이다. NKK 제철 공장에서는 2천종류 이상의 제품을 생산하고 있고, 3개의 컨버터, 9개의 제련기, 5개의 연속구조기계 등이 있으며 하루에 5백가지 이상의 작업공정이 이뤄지고 있다. NKK제철 공장에서 다음날 스케줄을 손으로 작업할 경우 3시간 이상이 소요된다.
이 문제를 전문가 시스템을 활용하지 않고 풀 경우 경우의 수가 기하급수적으로 늘어나 아주 많은 시간이 소요된다. 스케줄을 짜기 위해 고려해야 할 조건들은 다음과 같다. 각 생산 단계는 미리 예정된 순서가 있고, 생산단계들 사이의 어떤 기계적 충돌도 일어나서는 안되며, 각 부하당 최대 30분 밖에 기다릴 수 없고, 주조 기계는 연속적으로 사용해야 하고, 컨버터와 주조기계는 휴식 시간이 요구된다. 이와 같은 조건들을 총체적으로 만족하면서 각 기계가 기다리는 시간을 최소화하려면 컴퓨터의 힘을 빌릴 수 밖에 없다.
Scheplan에서 적용한 방법은 컴퓨터와 사람이 공동 작업하는 방법이다. 컴퓨터가 선택 가능한 해답을 제시하면 사람은 자신의 의견을 개진하고 이에 대한 작업 지원을 컴퓨터가 하는 형태를 취하고 있다.
Scheplan을 사용한 결과 스케줄 시간을 3시간에서 30분으로 줄일 수 있었으며 연간 1백만 달러 이상의 경비 절감을 가져왔다.
의학분야, 활용도는 낮지만…
전문가 시스템이 구축될 수 있는 영역은 위에서 언급한 분야외에도 상당히 많은 분야가 있다. 특히 의학 분야에는 전문 수련의의 교육, 의사가 직접 활용할 수 있는 시스템들이 개발, 활용되고 있다. 다만 의료진단 시스템에 있어서는 공학 분야와 비교해 볼 때 활용도는 떨어지지만 기술적인 면에 있어서는 정확해야한다는 점 때문에 오히려 앞서가고 있는 점도 많다.
지난 4년 동안 전문가 시스템 구축 언어 및 응용 시스템을 개발해 본 경험에 비추어 보면, 전문가 시스템 구축 언어에 대한 개발 경험이 응용 시스템의 효율적 구축을 선도하고, 반대로 응용 시스템 구축이 전문가시스템 구축 언어의 기능을 향상시킬 수 있었다. 여기서는 주로 공학 분야의 전문가시스템을 소개했지만, 공학 분야 뿐만 아니라, 국내 각 다른 분야에서도 전문가 시스템에 대한 정확한 이해와 활용이 있기를 기대한다.
