Rule Extraction Using Backpropagation Algorithm for Intelligent Strategic Planning System

Abstract

신경망 접근 방법은 일반화 능력, 점진적 기능 저하, 휴리스틱 접근방법, 결합극복 능력 등의 장점으로 인해 많은 분야에서 응용이 되고 있으나 그 추론과정에 사용된 지식을 알 수 없음으로 해서 도출된 결론에 대한 설명 기능을 가지고 있지 못하다. 본 논문에서는 전략계획을 위해 양방향 추론이 가능한 신경만 전문가 시스템에 결론에 대한 타당성 기능을 부여하기 위해 만든 훈련된 신경망으로부터의 백프로파게이션 알고리즘을 이용한 규칙 추출 알고리즘에 관하여 다룬다. 이 규칙 추출 알고리즘에는 결론의 불확실성을 취급하기 위한 도출된 결론에 대한 신뢰도 평가를 포함하고 있다. 또한 윈도우 95상에서의 프로토타입 시스템을 구현하고 이를 이용하여 한국 자동차 회사의 전략계획 수립 과정에서의 규칙 추출에 관한 예를 보여준다.