[경영정보시스템] 인공지능의 적용

소개

경영정보시스템에서 인공신경망, 전문가 시스템, 퍼지로직, 데이터마이닝 등 인공지능의 여러 적용 분야들을 고찰해 본 레포트입니다. 많은 도움되시길 바랍니다.

목차

Ⅰ. 들어가는 말

Ⅱ. 인공신경망
(1) 정의 및 출현배경
(2) 수리적 모델링의 전제
(3) 모델링을 위한 항목
(4) 실제적용사례
(5) 인공신경망의 장단점

Ⅲ. 전문가시스템
(1) 정의
(2) 전문가 시스템의 적용사례
(3) 전문가시스템의 장단점

Ⅳ. 퍼지로직
(1) 정의
(2) 실제사례

Ⅴ. 데이터마이닝
(1) 정의
(2) 실제사례

Ⅵ. 마무리

본문내용

Ⅱ. 인공 신경망

(1) 정의 및 출현배경
인공신경망을 쉽게 설명하면 “인공적으로 만든 신경세포조직”정도로 표현할 수 있을 것이다. 이러한 인위적인 신경세포조직은 기계장치로 구현할 수 있고, 소프트웨어 프로그램으로도 구현할 수 있다. 그런데, 왜 이러한 인공신경망의 개념이 갑자기 등장하게 된 것일까? 여기에는 인간의 끊임없는 욕구가 원동력이 되었다. 현재까지 인간의 능력을 탐구하기 위해 진행된 많은 연구결과, 인간의 놀라운 인식력과 판단력은 단순한 기능을 가진 몇 개의 신경세포 조합에 의해서 행해진다는 사실이 밝혀졌다. 이러한 사실이 밝혀진 이후 많은 연구가들은 인간의 신경세포조직을 인위적으로 만들 수 있는 방법에 대해 고민을 하기 시작했다. 그래서 탄생한 것이 바로 인공신경망인 것이다.
인공신경망에 대한 연구는 1940년대부터 이루어졌으며, 1943년 매컬럭은 인간의 두뇌를 수많은 신경세포가 서로 연결된 하나의 디지털 네트워크모형으로 간주하였다. 그리고 신경세포의 신호처리과정을 모형화하여 단순한 패턴분류모형을 개발하였다. 그리고, 헵은 신경세포 사이의 연결강도를 조정하는 학습규칙을 개발하였다. 이후, 1950년대에 접어들면서 1957년에 로젠블럿은 페셉트론이라는 인공세포를 개발하였고, 위드로우가 Adaline을 개발함으로써 인공신경망이라는 새로운 패러다임이 본격적으로 세상에 알려지기 시작하였다. 그러나, 당시 이들이 개발한 인공신경세포는 비선형성을 극복할 수 있는 능력이 없었다. 그 결과, 대표적인 비선형 문제인 XOR문제를 극복하지 못하고 수십년간 침체의 시기에 접어들게 되었다.
그러다가, 1980년대에 홉필드의 회귀인공신경망에 대한 논문과 함께 러멜하트와 맥클랜드의 병렬분산처리에 관한 책이 발표되면서 다시금 인공신경망에 대한 관심들이 고조되기 시작하였다. 이때 비로소 비선형을 도입한 새로운 인공신경망모형이 등장하였으며 단층 인공신경망이 가진 선형성을 극복하기 위한 방법으로 제시된 다계층 학습법인 오류역전파 학습법도 함께 등장하였다. 여기에서 단층 인공신경망 또는 다계층 인공신경망이라 하는 것은 마치 아파트 1층, 2층,...과 같이 여러 개의 층이 있는 것처럼 인공신경망을 여러 층으로 쌓아놓은 형태를 의미한다.

참고자료

· 1. 이건창(2005), “최신경영정보시스템”
· 2. 이건창(2005), “최신 디지털정보기술과 응용”
· 3. 홍일유(2005), “디지털 기업을 위한 경영정보시스템”
· 4. 황하진(2005) “유비쿼터스시대의 경영정보시스템”
· 5. 북스라인 편집부(2007), “요점 IT와 경영정보시스템”