[인공지능] 인공지능의 개요와 이용현황 및 전망, 인공지능 시스템의 구조

목차

* 인공지능

Ⅰ. 인공지능 개요

1. 컴퓨터 하드웨어의 발전 특히 메모리 용량, 처리속도, 가격 등
2. 현행 정보처리 기술에 대한 기대
3. 응용분야의 고도화, 복잡화, 합리화를 위한 신기술에 대한 기대
4. 추론기능의 실현으로 대표되는 신기술에 대한 가능성과 전문가 시스템에 의한 실용성

Ⅱ. 인공지능 시스템의 기본구조

1. 지식 베이스
2. 추론기구
3. 설명기능
4. 지식획득 인터페이스
5. 사용자 인터페이스
6. 시스템 인터페이스

Ⅲ. 인공지능의 이용 현황 및 전망

1. 전문가 시스템
2. 기계번역 시스템
3. 지능 로봇
4. 화상처리 시스템
5. 음성이해 시스템
6. 자연언어처리 시스템

본문내용

의 부족, 지식베이스의 유지 보수 곤란, 전문가 업무의 일부만 지원 가능, 효과에 비하여 개발비용의 과다 소요, 현재의 기술능력 부족 등을 들 수 있다.
2. 기계번역 시스템
기계번역 시스템은 1947년 Weaver에 의하여 아이디어가 제안되었으나 실제 대규모 연구/개발은 1950년대에 시작되었다. 초기에는 자연언어의 복잡성과 언어번역의 어려움을 과소평가하여 많은 어려움에 직면했다. 결국 1966년 미국 정부의 자동언어번역고문위원회(ALPAC)의 기계 번역에 관한 부정적 견해의 보고서 제출을 계기로 미국정부로부터의 재정적 원조가 중단되었으며 미국을 비롯한 많은 국가에서 연구를 중단하였다. 그러나 캐나다, 프랑스 등의 연구 그룹은 연구를 계속하여 1976년 몬트리올 대학에서 기상통보에 관한 영어-불어 번역 시스템 TAUM-METEO가 개발되어 1978년 실용화되었다. 그 후 계산언어학, 이론언어학, 자연언어처리 등에 관한 연구의 진전에 의하여 1980년대에 들어와서 활발한 연구/개발이 수행되었으며 대표적인 프로젝트로서 일본의 MU프로젝트, 유럽의 EUROTRA 프로젝트 등이 있다.
3. 지능 로봇
지능로봇은 고도의 센서기능, 추론기능 및 자율적인 행동능력을 가진 것을 말한다. 상세한 동작명령에 의하여 작업을 실행하는 것이 아니라 작업 목표를 달성하기 위한 구체적 동작순서나 운동궤도를 자동적으로 생성하거나 감각기능에 의하여 작업환경을 인식/판단하여 외부의 상태에 적응해서 동작을 수정하는 로봇이다. 국내외의 조사에 의하면 아직까지 지능 로봇을 도입한 산업체는 극히 적은 실정이다. 지능 로봇 도입의 가장 큰 문제점으로는 로봇의 능력 및 기능 부족을 들 수 있다. 또한 안정성, 신뢰성 및 가격적 측면도 지능 로봇 도입을 꺼리는 한 요인이 되고 있다.
4. 화상처리 시스템
농도와 색채의 분포에 의하여 표현되는 정보를 화상이라고 하며 이러한 화상처리에 관한 연구는 문자인식, 인감조회 등의 패턴매칭, 위성화상, 의료화상 등의 해석, 생산 공정에서의 제품관리 등의 분야에서 발전해 왔다. 1980년대 후반부터 이러한 화상처리의 과정에서 인공지능 기술을 이용하는 방향으로 연구가 진행되고 있다. 화상처리 시스템은 위성화상이나 항공사진의 해석 등에서 실용화가 진행되고 있으며, 의료분야에서는 의료사진을 해석하여 치료지원을 행하고 있다. 또한 자동주행 로봇의 시각부분으로서의 고도이용을 목표로 한 연구도 진행되고 있다.
현재 이용 중인 화상처리 시스템의 문제점으로서는 처리속도, 조작성 및 네트워크에의 접속 등을 들 수 있다. 네트워크 이용에 있어서는 멀티미디어 통신기술의 발달과 더불어 화상처리 시스템도 급속히 보급될 것이다.
5. 음성이해 시스템
음성이해 시스템은 음성 하나 하나를 정확하게 인식하는 것을 목표로 하지 않고 음성에 포함된 의미내용을 정확하게 추출하는 것을 목표로 하는 시스템이다. 음성이해 시스템은 하드웨어 기술의 발달과 더불어 최근 급속히 발전하고 있는 시스템이다. 전화를 이용한 간단한 자동응답 시스템, 기계조작을 위한 음성명령 시스템, 음성 워드프로세서 등으로 실용화되고 있다. 음성이해 시스템의 이용분야를 살펴보면 음성응답시스템, 음성입력 워드프로세서, 음성입력에 의한 기계조작 작업, 전화에 의한 스케줄 관리, 이착륙 경고 시스템 등이 있다. 음성이해 시스템을 도입한 기업체에서 지적하고 있는 문제점은 다음과 같다.
(1) 인간의 발화(發語)에 비하여 자연스럽지 못하다.
(2) 사전에 등록되어 있지 않은 언어에 관한 미지어(未知語) 처리기능
이 필요하다.
(3) 음성을 완전히 이해하기가 어렵다.
(4) 사전에 발화자의 음성을 입력해 놓을 필요가 있어서 사용이 번거롭다.
6. 자연언어처리 시스템
인간이 언어를 이해하는 것과 같은 수준으로 기계가 언어를 이해하여 결과를 출력하는 시스템을 자연언어처리 시스템이라고 한다. 자연언어 처리 시스템을 구축하기 위해서는 문법, 사전 등의 언어지식 이외에 우리들 일상생활에서의 일반적 지식과 문장 속에서 표현하고 있는 상황에 관한 정보가 필요하다. 자연언어처리 시스템의 적용분야로서는 우리들이 일상생활에서 가장 널리 사용하고 있는 워드 프로세서, 문서교정, 데이터베이스 검색, 키워드 추출, OCR 데이터의 판독, 자연언어 인터페이스, 담화이해, 문서자동요약 등을 들 수 있다. 자연언어처리 시스템은 기계번역 시스템, 문자인식 시스템, 음성이해 시스템 등과 결합하여 필수불가결한 시스템으로서 사용자의 기대감과 함께 현재 실용화 단계에 접어들고 있다.

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