사례 기반 추론(CBR)

사례 기반 추론(CBR)은 이전 경험을 바탕으로 새로운 문제를 해결하는 데 사용되는 인기 있는 인공지능(AI) 기술입니다. 이는 과거 상황과 새로운 상황 사이의 유사점을 찾는 과정인 유추적 추론에 의존하는 일종의 머신 러닝입니다. CBR은 과거의 유사한 사례를 검색하고 이를 현재 상황에 적용하여 결정을 내리거나 문제를 해결하는 방식으로 작동합니다. 이 기술은 사람들이 새로운 상황에서 결정을 내릴 때 종종 과거 경험에 의존하는 인간의 문제 해결 접근 방식에서 파생되었습니다. CBR은 유사한 문제는 유사한 해결책을 가지고 있다는 아이디어에 기반한 일종의 머신 러닝으로, 이러한 유사성을 활용하여 새로운 문제에 대한 해결책을 찾습니다.

사례 기반 추론 과정

CBR 프로세스는 일반적으로 검색, 재사용, 수정, 보존의 4가지 주요 단계로 구성됩니다.

• 찾다: CBR 프로세스의 첫 번째 단계는 사례 라이브러리에서 관련 사례를 검색하는 것입니다. 이는 현재 문제와 유사한 사례를 도서관에서 검색하는 것을 포함합니다. 목표는 문제에 최대한 가까운 사례를 식별하는 것입니다. 이러한 사례가 유용한 정보를 제공할 가능성이 가장 높기 때문입니다. 어떤 경우에는 검색 단계에서 키워드 검색이나 다른 형태의 데이터 마이닝을 사용하여 관련 사례를 식별하는 것이 포함될 수 있습니다.
• 재사용:관련 사례를 검색하면 다음 단계는 이를 재사용하여 현재 문제를 해결하는 것입니다. 이는 과거 사례에서 사용된 솔루션을 현재 문제에 맞게 조정하는 것을 포함합니다. 목표는 과거 사례와 유사하여 효과적이면서도 현재 문제의 고유한 측면을 해결할 수 있을 만큼 다른 해결책을 찾는 것입니다. 이 단계에서는 솔루션의 시작점으로 하나 이상의 과거 사례를 선택하거나, 여러 과거 사례의 요소를 결합하여 새로운 솔루션을 만드는 것이 포함될 수 있습니다.
• 개정하다:과거의 사례를 활용해 솔루션을 개발했다면, 다음 단계는 이를 수정해 현재 문제에 더 잘 맞는 솔루션을 만드는 것입니다. 여기에는 사용자 피드백이나 새로운 정보의 등장에 따라 솔루션을 수정하는 것이 포함될 수 있습니다. 목표는 문제를 가능한 한 효과적으로 해결할 수 있도록 솔루션을 개선하는 것입니다. 어떤 경우에는 수정 단계에서 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 솔루션을 최적화하는 작업이 포함될 수 있습니다.
• 예약하다: CBR 프로세스의 마지막 단계는 새로 개발된 솔루션을 향후 사용을 위해 보관하는 것입니다. 이는 향후 문제의 검색 단계에서 사용할 수 있도록 새로운 사례를 사례 기반에 추가하는 것을 포함합니다. 목표는 시간이 지남에 따라 사례 기반의 품질과 CBR 프로세스의 효과를 지속적으로 개선하는 것입니다. 보존 단계에는 지식 관리 도구를 사용하여 사례 기반을 구성하고 유지하는 것도 포함될 수 있습니다.

다른 방법과의 비교

머신 러닝의 사례 기반 추론은 다음과 같이 다른 문제 해결 접근 방식과 비교할 수 있습니다.

• 규칙 기반 시스템:규칙 기반 시스템은 인공지능 문제를 해결하는 데 널리 사용되는 접근 방식입니다. CBR과 달리 규칙 기반 시스템은 미리 정의된 일련의 규칙을 사용하여 문제를 해결합니다. 이러한 규칙은 종종 인간 전문가에 의해 만들어지므로 새롭거나 예상치 못한 상황을 처리하지 못할 수도 있습니다. 반면, CBR은 과거의 솔루션을 재사용함으로써 새로운 상황에 적응할 수 있습니다.
• 의사결정 트리:의사결정 트리는 머신 러닝과 데이터 마이닝에서 분류 문제를 해결하는 데 사용되는 알고리즘입니다. 의사결정 트리는 최종 결정에 도달할 때까지 다양한 기준에 따라 데이터를 재귀적으로 분할하여 작동합니다. 반면 CBR은 데이터에서 의사결정 트리를 만드는 대신 과거 사례를 활용하여 문제를 해결합니다.
• 신경망:신경망은 과거 데이터로부터 학습하고 해당 데이터를 기반으로 예측을 내릴 수 있는 머신 러닝 알고리즘입니다. 신경망은 이미지 인식이나 자연어 처리와 같은 작업에 적합합니다. 반면, CBR은 경험에 기반하여 새로운 상황에 적응해야 하는 작업에 더 적합합니다.

사례 기반 추론의 장점과 과제

머신 러닝에서 사례 기반 추론의 장점:

• 재사용성: CBR 시스템은 유사한 문제에 대한 과거 솔루션을 재사용할 수 있으므로, 처음부터 솔루션을 개발하는 것에 비해 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.
• 적응성: CBR 시스템은 관련 사례를 선택하고 수정하여 변화하는 상황이나 환경에 적응할 수 있습니다.
• 설명하다: CBR 시스템은 검색된 유사한 사례를 기반으로 솔루션에 대한 설명을 제공할 수 있습니다.
• 공부하다:CBR 시스템은 새로운 사례로부터 학습하고 시간이 지남에 따라 지식 기반을 개선할 수 있습니다.

머신 러닝에서 사례 기반 추론의 과제:

• 이 사례에서는 다음이 나타납니다. CBR의 품질은 문제를 해결하는 데 사용된 사례의 정확성과 완전성에 따라 달라집니다. 사건이 제대로 표현되지 않으면 잘못된 해결책이 나올 수 있습니다.
• 사례 검색: CBR 시스템의 성공은 사례 기반에서 관련 사례를 검색하는 능력에 달려 있습니다. 검색 프로세스가 비효율적이거나 효과적이지 않으면 좋지 않은 솔루션으로 이어질 수 있습니다.
• 적응하다:검색된 사례를 새로운 문제 도메인에 맞게 조정하는 작업은 어려울 수 있습니다. 검색된 사례가 새로운 문제와 정확히 일치하지 않을 수 있기 때문입니다.
• 확장성:케이스 기반 크기가 커질수록 케이스를 검색하고 조정하는 데 필요한 시간이 길어질 수 있으며, 이는 시스템의 효율성에 영향을 미칠 수 있습니다.

사례 기반 추론의 응용

다음을 포함한 다양한 분야에 적용되었습니다.

• 재정적 결정: CBR 시스템은 금융 기관에서 과거 사례와 현재 상황을 비교하여 대출 승인, 위험 평가, 투자 전략에 대한 결정을 내리는 데 사용될 수 있습니다.
• 법적 추론:머신 러닝 시스템의 사례 기반 추론은 법률 분야에서 유사한 법적 문제가 있는 사례를 검색하고 수정하여 판례 연구 및 법적 주장 준비를 지원하는 데 사용될 수 있습니다.
• 운송 및 물류: CBR 시스템은 운송 및 물류 분야에서 과거 사례로부터 학습하여 경로, 일정 및 자원 배분을 최적화하는 데 사용될 수 있습니다.

참고문헌

【1】https://www.scaler.com/topics/artificial-intelligence-tutorial/case-based-reasoning-in-machine-learning/