인공지능 기술

소개

인공지능 기술에 대하여 알아보고 기업의 경영활동에 활용되는 사례를 살펴본다

목차

Ⅰ. 패턴인식 시스템
1. 패턴인식의 개념
2. 패턴인식의 대상
3. 일반적인 패턴인식 시스템의 과정 및 구성
4. 패턴인식 시스템의 사례

Ⅱ. 전문가 시스템
1. 전문가 시스템의 정의
2. 전문가 시스템의 범위와 관계
3. 전문가 시스템의 특성
4. 전문가 시스템과 일반 시스템의 차이
5. 전문가 시스템의 개발
6. 전문가 시스템의 응용
7. 전문가 시스템의 장단점
8. 전문가 시스템의 사례

Ⅲ. 퍼지이론
1. 퍼지이론의 개념
2. 퍼지집합(fuzzy set)
3. 퍼지관계(fuzzy relation)
4. 퍼지의 응용
5. 퍼지이론의 장단점

Ⅳ. 유전자 알고리즘
1. 유전자 알고리즘의 개요
2. 유전 알고리즘의 동작 및 특징
3. 유전 알고리즘의 구성요소
4. 알고리즘 제어 파라메터 ( UP)
5. 유전자 알고리즘의 응용 분야
6. 유전자 알고리즘의 장단점

Ⅴ. 기업사례
- 전문가 시스템 : 아메리칸 익스프레스사의 AA(Authorizer Assist)
- 인공 신경망 : HNC의 FALCON 시스템

본문내용

1. 패턴인식의 개념
정보량의 증가와 컴퓨팅 기술의 증가로 우리는 끊임없이 외부 정보에 대한 대응을 해야한다. 일반적으로 정보는 사람의 감각과 관련이 있는데, 이는 시 ․ 청 ․ 후 ․ 미 ․ 촉감을 통해서 받아들여 뇌에서 정보를 처리하는 과정을 거치기 때문이다.

패턴의 정의
패턴이란 사람이 인식할 수 있는 형태로 표현된 정보를 말한다. 이러한 패턴에는 우리가 의도적으로 발생시킨 것과 자연적으로 발생한 것이 있다. 예를 들어 전자는 음성이나 문자 등의 언어적인 정보를 의도적으로 발생시킨 경우, 후자는 풍경이나 구름 모양 등의 관측 되는 패턴을 말한다.

인식의 정의
인지는 대상의 존재 또는 정보에 대해서 파악하는 과정에서 한 걸음 더 나아가 구체적인 의미나 정보내용을 판정하는 과정을 의미한다. 즉, 사물을 보고 단순히 그것의 존재를 아는 과정인 인지와는 다르게 인식이란 패턴을 구체적인 부류로 확정하는 일을 말한다.

패턴인식의 정의
일반적으로 패턴인식이라고 하면 컴퓨터를 중심으로 하는 기계에 의한 자동인식을 가리키며 대상으로 하는 감각기관도 시각과 청각을 지칭하는 경우가 대부분이다. 또한 단순히 패턴의 성질이나 특징을 정량적으로 관측, 측정하는 것뿐만 아니라, 패턴과는 차원이 다른 의미나 정보의 내용을 한정하는 것을 말한다. 패턴인식에는 기존의 표준 자료나 자료 자체의 정보에 근거하여 자료가 함유하고 있는 의미 있는 특성을 추출함으로써 자료를 서로 구분될 수 있는 집합들로 분류하는 통계적 기법. 패턴 인식에는 분류, 특징 추출, 필터링, 강조 등의 과정이 포함된다. 패턴 인식의 방법에는 표준 자료에 의하여 분류하는 감독 분류와 예비 정보 없이 자료의 통계적, 수학 적 분석에 의하여 분류하는 무감독 분류가 있다. 판별 분석, 특성 분석 등은 전자에 속하고, 후자에는 주성분 분석, 인자 분석, 군집 분석 등이 있다.

참고자료

· • 정보처리학회 논문지: 제9-C권 제4호 “통합 보안 관리 시스템의 방화벽정책 분배를 위한 알고리즘 :FALCON /김광혁 外著”, 2002. 8, p. 467-472
· • 현대카드 주식회사 신용관리팀, “신 부정발급 및 사용방지 시스템”, 2002. 1, p. 2
· • Gregory Piatetsky-Shapiro외 4인 공저, 송용준 / 이동호 번역, “산업용 데이타 마이닝 및 지식 탐색 응용들을 개발하기 위한 이슈들에 대한 개관”, 1997.5
· • 파이낸셜 뉴스 2002-05-14 17:20, “현대카드, 美 카드부정사용 감시 시스템 도입”
· • 김기명, “전문가 시스템을 이용한 e-CRM 구축에 관한 연구”, 부경대학교 경영대학원, 석사학위논문, 2002, p. 14