로직 언어학적 모델링

Logico-linguistic modeling

로직 언어적 모델링은 소프트 시스템 방법론, 모달 술어 논리학, 프롤로그와 같은 로직 프로그래밍 언어의 개념 모델을 이용하여 학습 능력을 갖춘 지식 기반 시스템을 구축하는 방법이다.

개요

로직 언어적 모델링은 주로 지식 기반 시스템(KBS) 구축을 위해 개발된 6단계 방법이지만 수동 의사결정 지원 시스템과 정보 출처 분석에도 응용이 가능하다.논리 언어론적 모델은 존 F와 표면적으로 유사하다. Sowa의 개념 그래프는 둘 다 버블 스타일 다이어그램을 사용하며, 둘 다 개념에 관심이 있고, 둘 다 논리로 표현될 수 있고, 둘 다 인공지능에 사용될 수 있다.[1]그러나 논리 언어론적 모델은 논리적 형태와 구성 방법 모두에서 매우 다르다.

로직 언어적 모델링은 정보 시스템 설계의 소프트 시스템 방법에서 발견되는 이론적 문제를 해결하기 위해 개발되었다.이 연구의 주된 추진력은 시스템 분석 방법인 소프트 시스템 방법론(SSM)이 어떻게 인공지능으로 확장될 수 있는지를 보여주는 것이었다.

배경

SSM은 세 가지 모델링 장치, 즉 풍부한 그림, 뿌리 정의 및 인간 활동 시스템의 개념 모델을 사용한다.근본 정의와 개념 모델은 촉진자에 의해 조직된 반복적 토론에서 이해관계자 스스로가 구축한다.이 방법의 강점은 첫째, 유연성에 있어서 어떤 문제 상황도 해결할 수 있다는 점, 둘째, 해결책은 조직 내의 사람에 속하며 외부 분석가의 강요를 받지 않는다는 점이다.[2]

정보 요구사항 분석(IRA)은 기본 SSM 방법을 한 단계 더 발전시켜 개념 모델을 상세한 정보 시스템 설계로 개발할 수 있는 방법을 보여 주었다.[3]IRA는 확장된 개념 모델에서 식별된 활동에서 필요한 정보 입력과 출력을 보여주는 "정보 범주"와 정보 범주로부터의 입력과 출력을 보여주고 새로운 정보 처리 절차의 위치를 보여주는 매트릭스인 "말테지 크로스"의 추가를 요구한다.es가 필요하다.완성된 몰타 크로스는 거래 처리 시스템의 상세 설계에 충분하다.

로직 언어론적 모델 개발의 초기 자극은 정보 시스템이 물리적 세계와 어떻게 연결될 수 있는지에 대한 이론적 문제에 대한 우려였다.[4]이는 IRA와 더 확립된 방법(SSADM 등) 모두에서 문제가 되는데, 이는 이들의 정보 시스템 설계가 물리적 세계의 모델을 기반으로 하는 것이 아니기 때문이다.IRA 설계는 개념적 개념 모델에 기초하고 SSADM은 문서 이동 모델에 기초한다.

이러한 문제들에 대한 해결책은 거래 처리 시스템의 설계에 국한되지 않고 학습 능력을 갖춘 KBS의 설계에 사용될 수 있는 공식을 제공하였다.[5]

로직 언어 모델링의 6단계

그림 1. SSM 개념 모델

로직 언어학적 모델링 방법은 6단계로 구성된다.[5]

1. 시스템 분석

첫 번째 단계에서 로직 언어론 모델링은 시스템 분석에 SSM을 사용한다.이 단계는 이해 당사자를 식별하고, 조직 목표를 모델링하며, 가능한 해결책을 논의함으로써 고객 조직의 문제를 구조화하려고 한다.현 단계에서는 KBS가 해결책이 될 것이라고 가정하지 않았고 논리 언어론 모델링은 종종 컴퓨터화된 KBS가 필요하지 않은 해결책을 생산한다.

전문가 시스템은 같은 주제에 대해 서로 다른 조직에서 개인의 전문성을 포착하는 경향이 있다.이와는 대조적으로 로직 언어론 모델링에 의해 제작된 KBS는 다른 주제에 대해 동일한 조직에서 개인의 전문성을 포착하려고 한다.개별 전문가보다는 조직이나 집단지식의 도출에 중점을 둔다.논리 언어론적 모델에서 이해관계자는 전문가가 된다.

이 단계의 끝점은 그림 1과 같은 SSM 스타일 개념 모델이다.

2. 언어 창조

그림 2. 논리 언어론적 모델

로직-언어적 모델링 이면에 있는 이론에 따르면 SSM 개념 모델 구축 프로세스는 이해관계자들이 문제 상황을 설명하는 언어를 만드는 비트겐슈타인 언어 게임이다.[6]논리 언어학 모델은 이 언어를 정의 집합으로 표현한다(그림 2 참조).

3. 지식 도출

언어의 모델이 구축된 후에는 이해당사자들에 의해 실제 세계에 대한 투입적 지식이 추가될 수 있다.기존의 SSM 개념 모델은 하나의 논리 결합체(필요한 조건)만 포함한다.인과관계를 나타내기 위해서는 「충분한 조건」과 「필요하고 충분한 조건」도 필요하다.[7]논리 언어론적 모델링에서 이 결핍은 두 가지 추가 결합 유형에 의해 교정된다.3단계의 결과는 경험적 모델이다(그림 3 참조).

4. 지식 표현

그림 3. 경험적 모형

모달 술어 논리(모달 논리와 술어 논리의 조합)는 지식 표현의 형식적인 방법으로 사용된다.언어 모델로부터의 결합은 논리적으로 참이며("L"모달 연산자가 표시), 지식 도출 단계에서 추가된 결합은 가능성 참이다("M"모달 연산자가 표시).5단계로 진행하기 전에 모델은 논리적 공식으로 표현된다.

5. 컴퓨터 코드

술어 논리학의 공식은 프롤로그 인공지능 언어로 쉽게 번역된다.촬영장비는 두 가지 다른 유형의 Prolog 규칙에 의해 표현된다.모델 구축 과정의 언어 생성 단계에서 취해진 규칙은 구제불능으로 취급된다.지식 도출 단계에서 나온 규칙은 가상의 규칙으로 표시된다.이 시스템은 의사결정 지원에만 국한되지 않고 학습 능력이 내장되어 있다.

6. 검증

이 방법을 사용하여 구축된 지식 기반 시스템이 자신을 검증한다.검증은 고객이 KBS를 사용할 때 이뤄진다.그것은 시스템의 수명 내내 계속되는 진행 과정이다.현실 세계에 대한 이해관계자의 믿음이 잘못되었다면 이는 가상의 규칙과 상충되는 프롤로그 사실의 추가에 의해 제기될 것이다.과학철학에서[8] 발견되는 고전적 위변성 원리에 따라 운용된다.

적용들

지식 기반 컴퓨터 시스템

로직 언어론적 모델링은 병원 외래 환자의 당뇨병 환자 관리를 위한 것과 같은 완전히 작동되는 컴퓨터화된 지식 기반 시스템을 생산하기 위해 사용되어 왔다.[9]

수동 의사결정 지원

다른 프로젝트에서는 인쇄된 로직 언어론적 모델이 의사 결정에 사용하기 쉬운 가이드를 제공했기 때문에 Prolog로 이동할 필요가 없다고 간주되었다.예를 들어, 주택담보대출 승인[10] 시스템

정보 출처 분석

어떤 경우에는 KBS가 모든 활동을 지원하는 데 필요한 모든 지식을 갖추지 못했기 때문에 KBS를 구축할 수 없었다.이러한 경우 로직 언어론적 모델링은 정보의 공급과 더 많은 것이 필요한 곳에서 단점을 보여주었다.예를 들어, 통신 회사의[2] 계획 부서

비판

로직 언어론적 모델은 SSM이 개념 모델에서 컴퓨터 코드로 전환하는 과정에서 발견한 문제를 극복하지만, 이해관계자 구성 모델 복잡성의 증가를 희생시키면서 그렇게 한다.이러한 복잡성의 이점은 의문스럽고[11] 이 모델링 방법은 다른 방법보다 사용하기가 훨씬 어려울 수 있다.[12]

이 논쟁은 이후의 연구에 의해 예시되었다.논리 언어적 모델링을 사용하여 12개 회사의 구매 결정을 모델링하려는 연구자들의 시도는 모델을 단순화하고 모달 요소를 제거해야 했다.[13]

참고 항목

참조

  1. ^ Sowa, John F. (1984), 개념 구조: MA, MA, Addison-Wesley, Reading, Reading, USA의 정보 처리.
  2. ^ a b Gregory, Frank Hutson 및 Lau, Sui Pong(1999) 정보 출처 분석을 위한 논리적 소프트 시스템 모델링 - 홍콩 텔레콤의 사례, 운영 연구 협회 저널, vol. 50(2)
  3. ^ 윌슨, 브라이언 시스템즈: 개념, 방법론 및 응용 프로그램, John Wiley & Sons Ltd. 1984, 1990. ISBN0-471-92716-3
  4. ^ 그레고리, 프랭크 허슨(1995) 정보 시스템을 현실 세계에 매핑한다.작업 용지 시리즈 번호 WP95/01.홍콩 시립대학 정보 시스템 학부.
  5. ^ a b 그레고리, 프랭크 허슨(1993) 지식 도출 및 표현을 위한 SSM, 워릭 경영대학원 연구서 제98호이후 운영연구회지(1995) 46, 562-578에 발표되었다.
  6. ^ 그레고리, 프랭크 허슨 (1992) SSM to Information Systems: A Wittensteinian 접근법 워릭 경영대학원 연구서 제65호개정과 추가로 본 논문은 정보 시스템 저널 (1993) 3, 페이지 149–168에 발표되었다.
  7. ^ 그레고리, 프랭크 허슨(1992) 원인, 효과, 효율성 및 소프트 시스템 모델 워릭 경영대학원 연구서 제42호이후 운영연구회지(1993) 44(4), 페이지 149-168에 발표됨
  8. ^ 그레고리, 프랭크 허슨(1996) "정보시스템에 관한 미주회의의 "과학적" 정보시스템의 필요성, 1996년 8월, 정보시스템협회, 1996. 페이지 534-536.
  9. ^ 최, Mei Yee Sarah(1997) 당뇨병 멜리투스 환자 관리 지식 기반 시스템 구축을 위한 로직 언어학적 모델링.M.A.논문, 홍콩 시티대학 정보시스템학부.
  10. ^ Lee, Kam Shing Clive (1997) 주택담보대출 승인에 관한 지식기반 시스템 개발M.A.논문, 홍콩 시티대학 정보시스템학부.
  11. ^ 클라인, J. H. (1994) 인지 과정과 운영 연구: 인적 정보 처리 관점.운영연구회지.제45권 제8호
  12. ^ 클라인, J. H.(1995) 과간증 인지과학:반응.운영연구회지.제46권, 제4권 페이지 275-6.
  13. ^ 태국의 산업 기계 구매 결정 모델링을 위한 Nakswasdi, Suravut(2004) 논리적 소프트 시스템.사우스 오스트레일리아 대학의 경영학 박사 논문.

추가 읽기