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전문가시스템 : 원리와 개발

전문가시스템 : 원리와 개발 (63회 대출)

자료유형
단행본
개인저자
이재규
서명 / 저자사항
전문가시스템 : 원리와 개발 / 이재규 [등]저.
발행사항
서울 :   法榮社 ,   1996.  
형태사항
581 p. : 삽도 ; 25 cm.
ISBN
8970320806
일반주기
색인포함  
부록포함  
서지주기
참고문헌 포함
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No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.33 1996a 등록번호 121035438 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 2 소장처 과학도서관/보존서고1(동양서)/ 청구기호 006.33 1996a 등록번호 121035437 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 3 소장처 과학도서관/보존서고1(동양서)/ 청구기호 006.33 1996a 등록번호 121035439 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 4 소장처 세종학술정보원/과학기술실/ 청구기호 006.33 1996a 등록번호 151040989 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스
No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.33 1996a 등록번호 121035438 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 2 소장처 과학도서관/보존서고1(동양서)/ 청구기호 006.33 1996a 등록번호 121035437 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 3 소장처 과학도서관/보존서고1(동양서)/ 청구기호 006.33 1996a 등록번호 121035439 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
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No. 1 소장처 세종학술정보원/과학기술실/ 청구기호 006.33 1996a 등록번호 151040989 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스

컨텐츠정보

저자소개

이재규(지은이)

서울대학교 상과대학을 졸업하고 현대자동차 등 기업에 다년간 근무했으며 대구대학교의 총장을 역임했다. 《자본주의 이후의 사회》를 시작으로 《넥스트 소사이어티》와 《클래식 드러커》까지, 피터 드러커의 최근작 그리고 《경제인의 종말》 《경영의 실제》와 같은 드러커의 초기 및 중기의 주요 저서 등 다수의 책을 번역하여 국내에 소개했다. 피터 드러커의 철학과 사상을 널리 알리는 데 왕성한 활동을 했다.

정보제공 : Aladin

목차


목차
제1장 서론(Introduction)
 1.1 전문가시스템의 정의 = 18
 1.2 인공지능과 전문가시스템의 관계 = 19
 1.3 전문가시스템의 구조 = 20
 1.4 전문가시스템의 역사 = 21
 1.5 본서의 구성 = 23
제2장 지식 표현
 2.1 서론 = 28
 2.2 지식의 형태와 구조 = 28
  2.2.1 지식이란? = 28
  2.2.2 지식의 표현수준과 형태 = 29
 2.3 기본적 지식 표현 = 34
  2.3.1 규칙을 이용한 지식 표현 = 35
  2.3.2 의미망을 이용한 지식 표현 = 43
  2.3.3 프레임을 이용한 지식 표현 = 46
 2.4 고급 지식 표현 = 55
  2.4.1 논리를 이용한 지식 표현 = 56
  2.4.2 그래프를 이용한 지식 표현 = 56
 2.5 복합적 지식 표현 = 56
  2.5.1 프레임과 규칙의 혼합 = 57
  2.5.2 객체지향기법과 규칙의 혼합 = 58
 2.6 맺음말 = 58
 연습문제 = 59
 참고문헌 = 60
제3장 추론
 3.1 서론 = 62
 3.2 논리와 규칙형태의 지식 표현에서의 추론 = 62
  3.2.1 Modus Ponens = 63
  3.2.2 Modus Tollens = 65
  3.2.3 삼단논법 = 66
  3.2.4 추론의 예 = 69
 3.3 AND/OR 그래프에서의 추론 = 70
  3.3.1 역방향 추론(Backward Chaining) = 71
  3.3.2 정방향 추론(Forward Chaining) = 73
  3.3.3 혼합형 추론(Hybrid Chaining) = 74
 3.4 여러 가지 추론방식 = 75
  3.4.1 메타지식에 의한 추론 = 75
  3.4.2 사례기반 추론(Case-based Reasoning) = 75
  3.4.3 비단조추론(Nonmonotonic Reasoning) = 79
 연습문제 = 81
 참고문헌 = 82
제4장 객체지향 프로그래밍 도구
 4.1 서론 = 84
 4.2 UNIK-FRAME을 이용한 객체지향 프로그래밍 = 84
  4.2.1 프레임 선언 및 이용 = 84
  4.2.2 프레임간의 정보상속 = 93
  4.2.3 사용자 정의에 의한 관계 설정 = 95
  4.2.4 디몬을 이용한 객체지향 프로그래밍 = 98
 연습문제 = 105
 참고문헌 = 106
제5장 역방향 추론용 전문가시스템 구축도구
 5.1 서론 = 108
 5.2 VP-EXPERT = 109
  5.2.1 VP-EXPERT의 개요 = 109
  5.2.2 지식 표현 = 110
  5.2.3 VP-EXPERT의 자문과정 = 117
  5.2.4 자문 중 시스템과의 대화 = 123
  5.2.5 자문 후 시스템과의 대화 = 124
 5.3 UNIK-BWD = 126
  5.3.1 UNIK-BWD의 개요 = 126
  5.3.2 UNIK-BWD의 규칙표현 = 126
  5.3.3 추론 과정 = 131
  5.3.4 추론시 사용되는 기능 = 133
  5.3.5 멀티미디어 대화 = 135
 5.4 맺음말 = 136
 연습문제 = 138
 참고문헌 = 139
제6장 정방향 추론용 전문가시스템 구축도구
 6.1 서론 = 142
 6.2 정방향 추론 과정 = 142
  6.2.1 패턴 매칭(Pattern matching) = 143
  6.2.2 상충 해소(Conflict resolution) = 144
  6.2.3 수행(Firing) = 144
 6.3 작업메모리 형성 = 145
 6.4 규칙표현 = 147
  6.4.1 조건문 = 148
  6.4.2 결론문 = 152
 6.5 메타 규칙 표현 = 152
 6.6 추론기관 = 154
  6.6.1 패턴 매칭 = 154
  6.6.2 상충 해소 전략 = 158
 6.7 UNIK-FWD 명령어 = 162
 연습문제 = 164
 참고문헌 = 165
제7장 인공지능 언어 Ⅰ : LISP
 7.1 서론 = 168
  7.1.1 LISP이란 무엇인가? = 169
 7.2 LISP 데이터 타입 = 172
  7.2.1 심볼(Symbol) = 172
  7.2.2 숫자(Number) = 175
 7.3 함수 = 175
  7.3.1 함수의 정의 : DEFUN = 175
  7.3.2 함수의 테스트 = 176
 7.4 변수 = 176
  7.4.1 지역변수(Local variable) = 177
  7.4.2 전역변수(Global variable) = 177
 7.5 LISP Evaluator = 177
 7.6 Cons cell 구조 = 178
  7.6.1 포인터(Pointer)란 무엇인가? = 178
  7.6.2 Cons cell 체인(Chain) = 179
  7.6.3 Cons cell과 관련된 함수 = 179
 7.7 리스트(List) 구조의 분해 = 181
  7.7.1 CAR CDR = 181
  7.7.2 second∼tenth 함수 = 181
 7.8 조건문(Conditionals) = 181
  7.8.1 IF 특수형 = 181
  7.8.2 AND/OR 조건문 = 182
  7.8.3 COND 특수형 = 182
  7.8.4 조건으로서의 T = 183
  7.8.5 다중실행문을 가진 절 = 183
 7.9 스트림(Streams) = 184
  7.9.1 표준스트림 = 184
  7.9.2 READ 함수 = 184
  7.9.3 문자열(Character string) = 184
  7.9.4 FORMAT 함수 = 185
  7.9.5 ∼s 명령어 = 185
 7.10 순환함수(Recursion) = 185
  7.10.1 순환함수 작성 규칙 = 186
 7.11 매크로(Macro) = 187
  7.11.1 LET 매크로 = 187
  7.11.2 LET^* 매크로 = 188
 7.12 반복문 = 188
  7.12.1 DOTIMES 매크로 = 188
  7.12.2 DOLIST 매크로 = 189
  7.12.3 DO 매크로 = 189
 연습문제 = 206
 참고문헌 = 208
제8장 논리
 8.1 서론 = 210
 8.2 명제계산(Propositional calculus) = 210
 8.3 술어계산(Predicate calculus) = 213
 8.4 도출법(Resolution) = 222
 8.5 예제 = 228
 8.6 맺음말 = 231
 연습문제 = 232
 참고문헌 = 234
제9장 인공지능언어 Ⅱ : PROLOG
 9.1 서론 = 238
 9.2 사실(Facts) = 239
 9.3 물음(Questions) = 240
 9.4 변수(Variables) = 242
 9.5 논리적(論理積, Conjunctions) = 243
 9.6 규칙(Rules) = 245
 9.7 Cut = 247
 9.8 PROLOG를 사용한 동물원 예제 = 249
 연습문제 = 257
 참고문헌 = 261
제10장 탐색
 10.1 서론 = 264
 10.2 상태 공간 탐색 = 264
 10.3 기본 탐색 전략 = 268
 10.4 휴리스틱 탐색 = 272
  10.4.1 언덕 오르기방법(Hill Climbing) = 273
  10.4.2 Best-first 탐색 = 275
  10.4.3 A* 알고리즘 = 277
 10.5 사례 연구 : DAS-ERECT = 281
  10.5.1 문제 설명 = 281
  10.5.2 제약조건하의 그래프 탐색 기법 = 283
 10.6 맺음말 = 288
 연습문제 = 289
 참고문헌 = 291
제11장 불확실성의 표현과 처리
 11.1 서론 = 294
 11.2 확률적 접근법 = 296
 11.3 확신도(Certainty Factor) = 307
  11.3.1 확률적 접근의 한계 = 307
  11.3.2 확신도 = 309
  11.3.3 VP-EXPERT에서의 확신도 계산 = 315
 11.4 Dempster-Shafer 증거이론(Theory of Evidence) = 317
 11.5 퍼지집합과 퍼지논리 = 324
  11.5.1 퍼지집합이론 = 324
  11.5.2 퍼지관계 = 328
  11.5.3 퍼지논리 = 329
 11.6 맺음말 = 336
 연습문제 = 338
 참고문헌 = 339
제12장 지식획득
 12.1 서론 = 342
 12.2 지식획득 과정 = 342
  12.2.1 문제인식 단계 = 343
  12.2.2 개념화 단계 = 344
  12.3.3 정형화 단계 = 345
  12.3.4 구현 단계 = 345
  12.3.5 테스팅 단계 = 346
 12.3 지식의 원천과 전문가의 선정 = 347
  12.3.1 지식의 원천 = 347
  12.3.2 전문가의 선정 = 347
 12.4 다수의 전문가에 의한 지식획득 = 349
 12.5 지식획득의 방법 = 350
  12.5.1 하향식 방법 = 351
  12.5.2 상향식 방법 = 354
 12.6 지식획득 도구 = 355
  12.6.1 수동 방법(Manual Mode) = 355
  12.6.2 반자동 방법(Semi-automatic Mode) = 356
  12.6.3 자동 방법(Automatic Mode) = 364
 12.7 지식의 검증 = 364
 연습문제 = 367
 참고문헌 = 368
제13장 자동학습
 13.1 서론 = 370
 13.2 자동학습의 의미 = 370
 13.3 자동학습의 틀 = 371
 13.4 자동학습의 분류 = 373
  13.4.1 학습전략에 따른 분류 = 373
  13.4.2 생성된 지식의 표현방법에 의한 분류 = 376
  13.4.3 응용영역에 의한 분류 = 378
  13.4.4 신경회로망, Decision-Theoretic 학습방법과 개념위주의 학습방법 = 378
 13.5 자문청취에 의한 학습 = 379
 13.6 사례에 의한 학습 = 382
  13.6.1 사례에 의한 학습개요 = 382
  13.6.2 버전공간(Version Space) = 385
  13.6.3 Winston의 사례로부터의 구조 설명 = 388
  13.6.4 ID3 = 391
 13.7 유추에 의한 학습 = 399
 13.8 발견에 의한 학습 = 400
  13.8.1 분류법 형성과 개념적 집단화 = 400
  13.8.2 규칙의 발견 = 403
 13.9 유전 알고리즘 = 404
  13.9.1 유전 알고리즘이란 = 404
  13.9.2 유전연산자 = 408
  13.9.3 유전파라메터 = 410
  13.9.4 유전알고리즘 수행의 예 = 411
  13.9.5 종(Species)의 형성 = 413
  13.9.6 유전알고리즘의 응용분야 = 414
 연습문제 = 415
 참고문헌 = 416
제14장 신경회로망
 14.1 서론 = 420
 14.2 신경회로망의 역사 = 423
 14.3 신경회로망을 이용한 문자인식 예제 = 425
 14.4 신경회로망의 구성 요소 = 428
  14.4.1 처리요소 = 428
  14.4.2 연결형태 = 430
  14.4.3 학습방법 = 432
 14.5 신경회로망 모형들 = 433
  14.5.1 다층 퍼셉트론(Multilayer Perceptron) = 433
  14.5.2 흡필드 네트워크 = 437
  14.5.3 코호넨 네트워크 = 442
  14.5.4 ART = 445
  14.5.5 신경회로망 모형의 분류 = 448
 14.6 신경회로망의 응용 = 449
  14.6.1 서론 = 449
  14.6.2 예측분야에의 이용 = 452
  14.6.3 제조 및 운영관리에의 이용 = 454
  14.6.4 재무 및 회계분야에의 응용 = 456
  14.6.5 신경회로망의 응용방향 = 459
 참고문헌 = 463
제15장 전문가시스템의 응용
 15.1 서론 = 468
 15.2 전문가시스템이 다루는 문제의 유형 = 470
  15.2.1 감시 = 471
  15.2.2 계획 = 471
  15.2.3 교육 = 471
  15.2.4 모의실험 = 472
  15.2.5 선택 = 472
  15.2.6 설계 = 473
  15.2.7 예견 = 473
  15.2.8 제어 = 473
  15.2.9 진단 = 474
  15.2.10 처방 = 475
  15.2.11 해석 = 475
 15.3 최근의 응용분야별 전문가시스템 = 477
  15.3.1 경영(Business) = 477
  15.3.2 과학(Science) = 479
  15.3.3 광업(Mining) = 480
  15.3.4 교육(Education) = 481
  15.3.5 교통(Transportation) = 482
  15.3.6 군사(Military) = 482
  15.3.7 기상학(Meteorology) = 483
  15.3.8 농업(Agriculture) = 483
  15.3.9 발전(Power System) = 484
  15.3.10 법률(Law) = 485
  15.3.11 수학(Mathematics) = 486
  15.3.12 엔지니어링(Engineering) = 486
  15.3.13 영상처리(Image Processing) = 486
  15.3.14 우주과학(Space) = 487
  15.3.15 의학(Medicine) = 487
  15.3.16 전자(Electronics) = 488
  15.3.17 정보관리(Information Management) = 489
  15.3.18 제조업(Manufacturing) = 490
  15.3.19 지질학(Geology) = 491
  15.3.20 컴퓨터시스템(Computer Systems) = 491
  15.3.21 통신(Communications) = 492
  15.3.22 화학(Chemistry) = 492
  15.3.23 환경(Environmental) = 492
 연습문제 = 494
 참고문헌 = 495
제16장 전문가시스템 개발 절차
 16.1 서론 = 498
 16.2 시스템의 개발 절차 = 498
  16.2.1 전문가시스템과 일반 정보시스템 = 499
  16.2.2 시스템 개발주기와 프로토타이핑 = 500
  16.2.3 전문가시스템 개발을 위한 절차 = 502
 16.3 계획 절차 = 504
  16.3.1 기초 요구 분석 = 504
  16.3.2 문제해결구조 정의 = 510
  16.3.3 개발 추진계획 수립 = 516
 16.4 개발 절차 = 519
  16.4.1 상세 분석 단계 = 520
  16.4.2 설계 단계 = 524
  16.4.3 코딩(Coding) 및 테스팅(Testing) 단계 = 529
  16.4.4 구현 단계 = 532
  16.4.5 유지보수 단계 = 534
 연습문제 = 537
 참고문헌 = 538
제17장 전문가시스템의 미래와 발전방향
 17.1 인공지능과 전문가시스템 고유 기술의 발달 = 540
  17.1.1 제약 만족 문제(Constraint Satisfaction Problems) = 540
  17.1.2 제약 및 규칙만족 문제(Constraint and Rule Satisfaction Problem) = 541
  17.1.3 제약논리 프로그래밍(Constraint Logic Programming) = 542
  17.1.4 최적화와 규칙의 결합 = 544
  17.1.5 자연어 처리 기술 = 545
 17.2 인접 정보 기술 발달과의 조화 = 545
  17.2.1 멀티미디어 전문가시스템 = 546
  17.2.2 인터넷에서의 대행자(Agent) 기능 = 548
  17.2.3 전자 결재 체계에서의 전문가시스템 = 548
 17.3 사회의 수요에 대한 부응 = 549
 연습문제 = 550
 참고문헌 = 551
부록
 전문가시스템 용어 표준(안) = 557
 한글색인 = 569
 영문색인 = 575


관련분야 신착자료

Cartwright, Hugh M. (2021)
한국소프트웨어기술인협회. 빅데이터전략연구소 (2021)