Chapter 21. 전문가 시스템의 등장과 규칙 기반 지식 표현 Chapter 21. 전문가 시스템의 등장과 규칙 기반 지식 표현 21.1전문가 시스템(Expert System)의 정의와 연구 동기 21.2전문가 시스템의 역사적 발전 과정과 초기 연구 사례 21.3DENDRAL 시스템: 최초의 전문가 시스템 구조 분석 21.4MYCIN 시스템: 의료 진단 규칙 기반 추론의 설계 21.5전문가 시스템의 전체 아키텍처와 핵심 구성 요소 21.6지식 베이스(Knowledge Base)의 정의와 구조적 역할 21.7규칙 기반 지식 표현(Rule-Based Knowledge Representation)의 원리 21.8생성 규칙(Production Rule)의 형식적 정의: 조건부-행동부 구조 21.9규칙의 표현력과 1차 술어 논리와의 관계 21.10사실(Fact)의 표현 방식과 작업 기억(Working Memory)의 구조 21.11규칙 충돌(Rule Conflict)과 충돌 해소 전략(Conflict Resolution Strategy) 21.12메타 규칙(Meta-Rule)의 정의와 규칙 선택 제어 메커니즘 21.13확실성 계수(Certainty Factor) 모델의 수학적 정의 21.14확실성 계수의 결합 규칙과 불확실성 전파 방식 21.15프레임(Frame) 기반 지식 표현의 구조와 원리 21.16슬롯(Slot)과 패싯(Facet)의 정의 및 상속 메커니즘 21.17의미 네트워크(Semantic Network)의 그래프 구조와 관계 표현 21.18IS-A 관계와 HAS-A 관계의 형식적 정의와 추론 방식 21.19스크립트(Script) 표현 기법과 상황 기반 지식 구조 21.20온톨로지(Ontology) 기반 지식 체계의 기초 개념 21.21추론 엔진(Inference Engine)의 구조와 동작 원리 개요 21.22패턴 매칭(Pattern Matching) 알고리즘의 원리와 구현 21.23RETE 알고리즘의 네트워크 구조와 효율적 매칭 메커니즘 21.24RETE 알고리즘의 알파 네트워크와 베타 네트워크 구성 21.25지식 획득(Knowledge Acquisition)의 정의와 병목 현상 21.26지식 공학(Knowledge Engineering)의 방법론과 절차 21.27지식 엔지니어의 역할과 도메인 전문가와의 협업 구조 21.28설명 기능(Explanation Facility)의 설계와 추론 경로 추적 21.29R1/XCON 시스템: 상업적 전문가 시스템의 성공 사례 분석 21.30전문가 시스템 셸(Shell)의 개념과 범용 추론 프레임워크 21.31전문가 시스템의 한계: 지식 획득 병목과 취약성 문제 21.32상식 지식(Common Sense Knowledge) 표현의 근본적 어려움 21.33CYC 프로젝트: 대규모 상식 지식 베이스 구축 시도와 교훈 21.34전문가 시스템의 확장성 제약과 유지보수 문제 21.35규칙 기반 시스템과 기계 학습 접근법의 비교 분석 21.36전문가 시스템에서 베이지안 네트워크로의 확률적 추론 전환 21.37전문가 시스템의 현대적 계승: 비즈니스 규칙 엔진과 의사결정 지원 시스템 21.38규칙 기반 지식 표현의 이론적 유산과 현대 AI에 대한 영향