지식기반공학

Knowledge-based engineering
이 기사는 CAD 영역에서 지식 기반 기술의 사용에 관한 것이다. 모든 도메인에서 전문가 시스템을 개발하려면 지식 엔지니어링을 참조하십시오.

KBE(Knowledge-based Engineering, KBE)는 제조 설계 및 생산 분야에 지식 기반 시스템 기술을 적용하는 것이다. 설계 프로세스는 본질적으로 지식집약적 활동이기 때문에 KBE는 컴퓨터 기반 설계(CAD)를 지원하기 위해 지식 기반 기술을 사용하는 데 많은 중점을 두고 있지만 지식 기반 기술(예: 지식 관리)은 전체 제품 라이프사이클에 적용할 수 있다.

CAD 도메인은 항상 객체 지향 및 규칙과 같은 지식 기반 시스템에 사용되는 소프트웨어 엔지니어링 기법의 얼리 어답터였다. 지식 기반 엔지니어링은 이러한 기술을 CAD 및 기타 전통적인 엔지니어링 소프트웨어 도구와 통합한다.

지식경영에 따른 설계팀 협업 개선, 디자인 아티팩트의 재사용 개선, 제품 라이프사이클의 주요 부분 자동화 등이 KBE의 장점이다.[1]

개요

KBE는 본질적으로 지식모델에 기초하여 공학적이다. 지식 모델은 기존의 프로그래밍 및 데이터베이스 기법보다 (프로세스 자체뿐만 아니라) 설계 프로세스의 아티팩트를 나타내기 위해 지식 표현을 사용한다.

지식 표현을 사용하여 산업 엔지니어링 작업 및 유물을 모델링하는 이점은 다음과 같다.

  • 향상된 통합. 전통적인 CAD와 산업 시스템에서는 각 애플리케이션이 약간 다른 모델을 갖는 경우가 많다. 표준화된 지식 모델을 갖추면 서로 다른 시스템 및 애플리케이션에 걸쳐 보다 쉽게 통합할 수 있다.
  • 재사용을 더하다. 지식 모델은 디자인 아티팩트를 쉽게 저장하고 태그를 지정하여 쉽게 다시 찾고 다시 사용할 수 있도록 한다. 또한 지식모델은 IS-A관계(객체지향적 패러다임에서 클래스, 하위 클래스)와 같은 형식주의를 사용함으로써 그 자체가 더욱 재사용된다. 서브클래싱으로 기존 클래스로 시작해 부모의 기본 속성과 행동을 모두 계승한 뒤 필요에 따라 적응할 수 있는 새로운 서브클래스를 추가하면 새로운 유형의 공예품과 공정을 만드는 것이 매우 쉬워질 수 있다.
  • 유지관리가 잘 된다. 클래스 계층 구조는 재사용을 촉진할 뿐만 아니라 시스템의 유지관리를 촉진한다. 여러 시스템에 의해 공유되는 클래스에 대한 하나의 정의를 가지면 변경 제어와 일관성의 문제가 크게 단순화된다.
  • 더 많은 자동화. 전문가 시스템 규칙은 대부분의 기존 시스템을 가진 인간 전문가에게 맡겨진 의사 결정을 캡처하고 자동화할 수 있다.

KBE는 제품 라이프사이클 관리 및 다학제 설계 최적화와 관련된 모든 활동을 포괄하는 광범위한 범위를 가질 수 있다. KBE의 범위는 설계, 분석(컴퓨터 보조 엔지니어링 – CAE), 제조 및 지원을 포함한다. 이러한 포괄적 역할에서, KBE는 많은 컴퓨터 지원 기술(CAx)과 관련된 다학제 역할을 다루어야 한다.[2]

KBE를 구현할 수 있는 두 가지 주요 방법이 있다.

  1. 지식 기반 기술을 사용하여 처음부터 지식 모델 구축
  2. 기존 CAD, 시뮬레이션 및 기타 엔지니어링 애플리케이션 위에 지식 기반 기술 계층화

첫 번째 접근법의 초기 예는 1980년대에 인텔리코프에 의해 개발된 심킷 도구였다. 심킷은 인텔리코프의 KE(Knowledge Engineering Environment) 위에서 개발되었다. KEI는 매우 강력한 지식 기반 시스템 개발 환경이었다. KEI는 Lisp에서 시작했으며 프레임, 객체, 규칙뿐만 아니라 가상의 추론과 진실 유지와 같은 강력한 추가 도구를 추가했다. 심킷은 KI 환경에 확률적 시뮬레이션 기능을 추가했다. 이러한 기능에는 사건 모델, 무작위 분포 생성기, 시뮬레이션 시각화 등이 포함된다. 심킷 도구는 KBE의 초기 사례였다. 그것은 클래스 모델과 규칙의 측면에서 시뮬레이션을 정의한 다음 기존의 시뮬레이션처럼 시뮬레이션을 실행할 수 있다. 이 과정에서 시뮬레이션은 규칙, 악마, 객체 방법을 계속 호출할 수 있어 기존 시뮬레이션 도구보다 훨씬 풍부한 시뮬레이션과 분석의 가능성을 제공할 수 있다.

심킷이 직면한 문제들 중 하나는 다음과 같은 방법으로 개발된 대부분의 초기 KBE 시스템들의 공통적인 문제였다. Lisp 지식 기반 환경은 매우 강력한 지식 표현과 추론 능력을 제공하지만, 당시 컴퓨터의 한계를 확장한 메모리와 프로세싱에 대한 엄청난 요구 조건의 비용으로 그렇게 했다. 심킷은 수천 개의 물체로 시뮬레이션을 실행할 수 있고, 그 물체들에 대해 매우 정교한 분석을 할 수 있다. 그러나 산업 시뮬레이션에는 종종 수만, 수십만 개의 물체가 필요했고, 심킷은 그러한 수준으로 확장하는 데 어려움을 겪었다.[3]

KBE 개발에 대한 두 번째 대안은 CATIA 제품군에 의해 설명된다. CATIA는 CAD 및 기타 전통적인 산업 엔지니어링 애플리케이션용 제품부터 시작하여 지식 기반 기능(예: KnowledgeWare 모듈)을 추가했다.[4]

역사

KBE는 1980년대에 개발되었다. 그것은 전문가 시스템에 기름을 부은 사업용 인공지능에 대한 초기 투자 흐름의 일부였다. 전문가 시스템과 마찬가지로, 당시 PC, 워크스테이션, 클라이언트-서버 아키텍처와 같은 기업 정보 기술에서 가장 앞서가는 첨단 기술들이 무엇이었는지에 의존했다. 이와 같은 기술은 CAx와 CAD 소프트웨어의 성장을 촉진하고 있었다. CAD는 첨단 기술을 주도하고 심지어 현재 한계를 넘어서는 경향이 있었다.[5] 이것의 가장 좋은 예는 객체 지향 프로그래밍과 데이터베이스 기술이었는데, 대부분의 기업 정보 기술 상점이 관계형 데이터베이스와 절차적 프로그래밍에 의해 지배되었을 때 CAD에 의해 채택되었다.[6]

전문가 시스템과 마찬가지로 KBE는 AI 윈터 기간 동안 하락세를 겪었다.[7] 또한, 일반적으로 전문가 시스템이나 인공지능 기술과 마찬가지로, 인터넷에도 새로운 관심이 생겼다. KBE의 경우, 아마도 전자상거래의 기업 간 유형과 제조제품에 대한 산업 표준 어휘와 온톨로지의 정의를 용이하게 하는 기술에 관심이 가장 강했을 것이다.

의미 웹은 인터넷의 다음 세대를 위한 Tim Berners Lee의 비전이다. 이는 온톨로지, 오브젝트, 프레임 기술을 기반으로 구축된 지식 기반 인터넷이 될 것이다. 의미 웹의 중요한 기술은 XML, RDF, OWL이다.[8] 의미 웹은 KBE에 대한 잠재력이 뛰어나며, KBE 온톨로지와 프로젝트는 현재 연구의 강력한 영역이다.[9]

KBE 및 제품 라이프사이클 관리

PLM(Product Lifecycle Management)은 상품을 생산하는 모든 산업의 제조 과정을 관리하는 것이다. 아이디어 생성부터 구현, 전달, 폐기까지 전체 제품 라이프사이클에 걸쳐 있다. 이 수준의 KBE는 CAx보다 더 일반적인 성격의 제품 문제를 다룰 것이다. 자연적으로 강조되는 부분은 생산 과정에 있다. 그러나 라이프사이클 관리는 사업 계획, 마케팅 등과 같은 더 많은 문제들을 다룰 수 있다. KBE를 사용하는 이점은 지식 기반 환경의 자동화된 추론 및 지식 관리 서비스를 라이프사이클 관리의 다양하지만 관련된 다양한 요구와 통합하는 것이다. KBE는 구성, 거래, 통제, 관리, 그리고 최적화와 같은 많은 다른 분야와 관련된 의사결정 프로세스를 지원한다.

KBE와 CAx

CAx는 분석과 설계를 위한 컴퓨터 지원 도구의 영역을 말한다. CAx는 여러 도메인에 걸쳐 있다. 제조된 부품의 컴퓨터 지원 설계, 소프트웨어, 건물의 구조 등이 그 예다. CAx의 각 특정 영역은 매우 다른 종류의 문제와 유물을 가질 것이지만, 그들은 모두 정교한 지식 노동자들의 협업, 복잡한 유물의 설계와 재사용 등 공통적인 문제들을 공유한다.

기본적으로 KBE는 일반적으로 CAD(Computer Aided Design)라고 불리는 CAx 도메인을 확장, 구축 및 통합한다. 이러한 의미에서 KBE는 지식 기반 소프트웨어 엔지니어링과 유사하며, 지식 기반 도구와 기술로 컴퓨터 보조 소프트웨어 엔지니어링의 영역을 확장했다. KBSE는 소프트웨어와 케이스, KBE는 제조된 제품과 CAD이다.

보잉의 경험에서 예를 들 수 있다. 777 프로그램은 디지털로 정의된 평면을 갖는 도전에 착수했다. 이를 위해서는 설계 및 분석 엔지니어링 작업을 위한 대규모 시스템, 데이터베이스 및 워크스테이션에 대한 투자가 필요했다. 필요한 컴퓨팅 작업의 규모를 고려할 때, 말하자면, KBE는 "계획대로의 지불"을 통해 문을 두드렸다. 본질적으로, 이 기법은 이익을 보여준 다음 더 많은 일을 얻는 것이었다. (신속한 엔지니어링을 생각하라. 777호의 경우, 프로젝트는 설계/구축 스트림(하중)의 초기 변경에 대한 영향을 주말 동안 재평가하여 다운스트림 프로세스에 의한 평가가 가능하도록 하는 곳에 도달했다. 필요에 따라 엔지니어들이 작업을 마치고 승인을 받기 위해 고삐를 죄고 있었다. 동시에, CAx는 더 엄격한 공차가 충족되도록 허용했다. 777번으로, KBE는 매우 성공적이어서 후속 프로그램들이 그것을 더 많은 분야에 적용시켰다. 시간이 지남에 따라 KBE 설비는 CAx 플랫폼에 통합되어 운영의 정상적인 부분이다.[10]

KBE 및 지식 관리

KBE의 가장 중요한 지식 기반 기술 중 하나는 지식 관리다. 지식 관리 도구는 광범위한 주파수 저장소, 즉 비공식 도면과 노트, 대형 데이터베이스 테이블, 멀티미디어 및 하이퍼텍스트 객체 등 모든 유형의 작업 유물을 지원할 수 있는 저장소를 지원한다. 지식경영은 다양한 이해당사자가 제품의 설계와 구현에 대해 협업할 수 있도록 다양한 그룹 지원 툴을 제공한다. 또한 설계 프로세스(예: 규칙)를 자동화하고 재사용을 촉진하기 위한 툴도 제공한다.[11]

KBE 방법론

KBE 애플리케이션의 개발은 지식을 식별, 포착, 구조화, 공식화 및 최종적으로 구현하기 위한 요건과 관련이 있다. 소위 KBE 플랫폼이라 불리는 많은 다른 KBE 플랫폼은 구현 단계만 지원하는데, 이것이 항상 KBE 개발 프로세스의 주요 병목현상이 되는 것은 아니다. KBE 애플리케이션의 개발 및 유지보수와 관련된 리스크를 제한하기 위해서는, 지식을 관리하고 최신으로 유지하기 위한 적절한 방법론에 의존할 필요가 있다. 그러한 KBE 방법론의 예로서, EU 프로젝트 MOKA, "지식 기반 응용프로그램 지향적 방법론 및 도구"는 구현에 대한 링크뿐만 아니라 구조화 및 공식화 단계에 초점을 맞춘 솔루션을 제안한다.[12]

MOKA의 대안은 모든 산업에서 전문가 시스템을 위해 개발된 일반적인 지식 엔지니어링 방법을 사용하거나 Rational Unified Process나 Attile 방법과 같은 일반적인 소프트웨어 개발 방법을 사용하는 것이다.

KBE용 언어

KBE에 사용되는 언어와 형식에 대한 두 가지 중요한 문제는 다음과 같다.

  • 지식 기반 대 절차적 프로그래밍
  • 표준화와 소유권 비교

지식 기반 대 절차적 프로그래밍

인공지능의 지식 표현과 함께 확인된 근본적인 절충은 표현력과 연산력 사이에 있다. 르베스크가 고전 논문에서 이 주제에 대해 증명했듯이 지식 표현 형식주의가 하나의 디자인을 할수록 형식주의는 첫 번째 순서 논리의 표현력에 더 가까워질 것이다. Levesque도 증명했듯이, 언어가 퍼스트 오더 로직과 가까울수록, 인식하지 못하거나 지수 처리 능력을 필요로 하는 표현을 완성할 가능성이 더 높다.[14] KBE 시스템의 구현에서, 이러한 절충은 강력한 지식 기반 환경 또는 더 전통적인 절차 및 객체 지향 프로그래밍 환경을 사용하는 선택에 반영된다.

표준화와 소유권 비교

STEM과 같은 표준을 사용하는 것과 벤더 또는 비즈니스 고유의 고유 언어 간에 트레이드오프가 있다. 표준화는 지식 공유, 통합, 재사용을 용이하게 한다. 독점 포맷(예: CATIA)은 현재의 표준화를 넘어 경쟁 우위성과 강력한 기능을 제공할 수 있다.[15]

핵심이 AGPL 라이선스 겐들 프로젝트를 기반으로 하는 상용 제품인 Genworks GDL은 Lisp 프로그래밍 언어(ANSI Common Lisp, 또는 CL)의 표준 사투리의 상위 집합인 고수준 선언 언어 커널을 제공함으로써 응용 수명의 문제를 해결한다.[16] Gendl/GDL 자체는 ANSI CL 기반 KBE 언어에 대한 사실상의 표준으로[17] 제안되고 있다.

2006년에 객체 관리 그룹은 KBE 서비스 RFP 문서를 공개하고 피드백을 요청하였다.[18] 현재까지 KBE에 대한 OMG 규격은 존재하지 않지만, CAD 서비스에 대한 OMG 표준은 존재한다.[19]

KBE 도메인에 있는 기계 판독 가능한 온톨로지의 개발을 위한 시스템 독립 언어의 예로는 젤리쉬 영어가 있다.

학계의 KBE

구현

다음과 같은 KBE 개발 패키지를 상업적으로 이용할 수 있다.

CAD용

웹 배포된 응용 프로그램의 범용 개발

분석, 설계 및 엔지니어링 프로세스

참고 항목

참조

  1. ^ "Knowledge Based Engineering". technosoft.com. Technosoft. Retrieved 5 July 2014.
  2. ^ Prasad, Brian. "What Distinguishes KBE from Automation". coe.org. Archived from the original on 24 March 2012. Retrieved 3 July 2014.
  3. ^ Drummond, Brian; Marilyn Stelzner (1989). "Simkit: A Model Building Simulation Toolkit". In Mark Richer (ed.). AI Tools and Techniques. Ablex. pp. 241–260. ISBN 978-0-89391-494-3. Retrieved 6 July 2014.
  4. ^ "What Is CATIA?". firstratemold.com. firstratemold. Retrieved 6 July 2014.
  5. ^ Switlik, John (October–November 2005). "Knowledge Based Engineering (KBE): Update". coe.org. COE. Archived from the original on March 24, 2012. Retrieved 6 July 2014.{{cite web}}: CS1 maint : 부적합한 URL(링크)
  6. ^ Spooner, David (1991). "Towards an Object-Oriented Data Model for a Mechanical CAD Database System". On Object-Oriented Database Systems. On Object-Oriented Database Systems Topics in Information Systems. Topics in Information Systems. pp. 189–205. doi:10.1007/978-3-642-84374-7_13. ISBN 978-3-642-84376-1.
  7. ^ "AI Winter". ainewsletter.com. ainewsletter. Archived from the original on 9 November 2013. Retrieved 6 July 2014. the AI Winter of the late 80s. The phrase was coined by analogy with "nuclear winter" - the theory that mass use of nuclear weapons would blot out the sun with smoke and dust, causing plunging global temperatures, a frozen Earth, and the extinction of humanity. The AI Winter merely caused the extinction of AI companies, partly because of the hype over expert systems and the disillusionment caused when business discovered their limitations.
  8. ^ Berners-Lee, Tim; Hendler, James; Lassila, Ora (May 17, 2001). "The Semantic Web A new form of Web content that is meaningful to computers will unleash a revolution of new possibilities". Scientific American. 284 (5): 34–43. doi:10.1038/scientificamerican0501-34. Archived from the original on April 24, 2013.
  9. ^ Zhang, W.Y.; Yun, J.W. (April 2008). "Exploring Semantic Web technologies for ontology-based modeling in collaborative engineering design". The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 36 (9–10): 833–843. doi:10.1007/s00170-006-0896-5. S2CID 12420678.
  10. ^ 대화 페이지, 특정 시점 예제 참조 - 참조를 업데이트해야 함
  11. ^ Sainter, P (September 10–13, 2000). "PRODUCT KNOWLEDGE MANAGEMENT WITHIN KNOWLEDGE-BASEDENGINEERING SYSTEMS". Proceedings of DETC'00ASME 2000 Design Engineering Technical ConferenceAnd Computers and Information in Engineering Conference. Retrieved 4 July 2014.
  12. ^ "MOKA: A Framework for Structuring and Representing Engineering Knowledge". Esprit Project. Archived from the original on April 22, 2004. Retrieved 5 July 2014.{{cite web}}: CS1 maint : 부적합한 URL(링크)
  13. ^ Kendal, S.L.; Creen, M. (2007), An introduction to knowledge engineering, London: Springer, ISBN 978-1-84628-475-5, OCLC 70987401
  14. ^ Levesque, Hector; Ronald Brachman (1985). "A Fundamental Tradeoff in Knowledge Representation and Reasoning". In Ronald Brachman and Hector J. Levesque (ed.). Reading in Knowledge Representation. Morgan Kaufmann. p. 49. ISBN 978-0-934613-01-9. The good news in reducing KR service to theorem proving is that we now have a very clear, very specific notion of what the KR system should do; the bad new is that it is also clear that the services can not be provided... deciding whether or not a sentence in FOL is a theorem... is unsolvable.
  15. ^ Wilson, Walter. "A Language For Engineering Design" (PDF). step.nasa.gov. Lockheed Martin. Retrieved 4 July 2014.
  16. ^ "Genworks". genworks.com. Retrieved 4 July 2014.
  17. ^ "GDL Language Specification".
  18. ^ "KBE Services for PLM RFP". omg.org. Object Management Group. 2006. Retrieved 4 July 2014.
  19. ^ "Computer Aided Design Services Specification". omg.org. Object Management Group. January 2005. Retrieved 4 July 2014.
  20. ^ "Design Automation - Create 2D drawings and 3D models for sales Tacton". Tacton. Retrieved 2018-06-20.
  21. ^ "Product Details". solidworks.com. Retrieved 2018-06-20.
  22. ^ "Tacton Design Automation Certified Apps Autodesk Developer Network". Retrieved 2018-06-20.

외부 링크