○ 여기서는 이미 앞에서 언급한 “폭발적인 부가가치를 창출해 내는 브레인웨어의 육성책-(2)~(5)”에서의 IT, BT, NT의 융합과 “폭발적인 부가가치를 창출해 내는 브레인웨어의 육성책-(7)”에서의 CogT 등 4개 첨단기술의 융합을 위한 사용자 인터페이스 시스템(UIS: User Interface System) 중 전문가 시스템(Expert System)에 대해 서술하기로 한다.

○ 전문가 시스템은 특정 분야의 문제해결을 위한 전문가의 지식을 지식 베이스로 저장해 두고, 컴퓨터에 의한 추론으로 문제를 해결하고자 하는 시스템이다. 전문가 시스템은 어떤 특정한 분야의 전문지식이 부족한 사용자일지라도 컴퓨터에 축적된 전문가의 지식을 이용하여 문제해결이 가능하도록 도와주는 시스템이라고 할 수 있다.

○ 기술을 융합함에 있어 어떤 사실이나 지식에 대한 확실성의 완벽함을 기할 수는 없다. 오히려 거의 필연적으로 불확실성(Uncertainty)을 내포하고 있어 이를 표현하고 처리할 수 있는 기능이 전문가 시스템에 포함되어 있어야 한다. 또한, 원하는 결론에 도달하기 위해 필요한 모든 가능한 사실을 안다는 것은 불가능하므로 정보가 부족한 시점에서 연역, 귀납, 탈취 등의 추론을 해야 한다.

○ 전문가 시스템은 새로운 패러다임 혹은 스타일 프로그램으로서 종전의 프로그램에서는 처리순서를 완전하게 작성해 주지 않으면 안되었지만 전문가 시스템은 추론에서 이용되는 지식을 규칙과 같은 형태로 임의의 순서를 두어 제공되도록 되어 있는데, 이는 실행 시에 추론기관이 필요한 지식을 선택하여 적용해 주기 때문이다. 따라서 전문가 시스템은 전문가의 지(知 : Intelligence)를 자극하여 의식 하에 있는 고도의 전문지식을 이끌어내는 펌프의 역할을 한다.

○ 맞춤형 전문가 시스템을 개발하기 위해서는 먼저 여기서 융합하고자 하는 NT-BT-IT-CogT 등의 분야에 대한 전문가의 추론을 논리적이고 정보과학적인 용어로 코드화하도록 그것을 분석한다. 다음에 이 추론과 가장 유사한 방식으로 컴퓨터가 실행할 수 있도록 합성을 기계에 설정하는 것이다. 모든 것은 전문가와 대화방법에서 출발하여 관련 분야에 내포된 다양한 유형의 추론들을 모델화하기 위해서는 그것들을 분석할 능력에 의존해야 하기 때문에 실제적으로는 이 시스템 개발자의 경험과 이해, 그리고 판단이 큰 영향을 미치게 된다.

○ 전문가 시스템은 지식 베이스와 추론기관 외에 지식획득기능과 지식설명기능을 포함하고 있어서 전문가와 같은 능력을 발휘하는 지적 시스템의 형태를 가지고 있다. 지식 베이스는 전문가와 같은 지식을 가지고 있으며, 전문가의 지식, 경험 등을 정리하여 데이터베이스의 형태를 가지고 있는 것이다.

○ 추론기관은 지식을 효율적으로 처리하면서 다양한 문제해결을 위해 추론하는 기능을 말한다. 그리고 지식획득기능은 새로운 지식을 획득하거나 추론 중의 지식을 재구성하는 학습능력을 가지고 있다. 지식설명기능은 추론결과에 대해 결론에 대한 이유 등의 설명을 부가적으로 제시하는 기능을 말한다.

○ 전문가 시스템은 다음과 같은 절차를 통해 구축된다. 첫째, 적용업무(융합기술) 선택단계는 전문가 시스템을 구축하기 위한 대상을 선택하는 단계이고, 둘째, 지식획득단계는 전문가의 협조로 전문지식을 정리하는 단계이다. 셋째, 지식표현의 결정단계는 지식의 복잡성에 따라 적절한 지식표현형식을 결정하는 단계로서 여기에는 룰에 의한 표현과 프레임에 의한 표현이 있다.

○ 넷째, 프로토타입의 작성단계는 시스템의 주요한 기능을 부분적으로 표현하는 단계이며, 다섯째, 평가단계에서는 실제의 사례를 통해 정확성, 완전성, 처리효율 등의 평가를 거치게 된다. 여섯째, 시스템의 가동과 보수단계는 시스템의 가동에 필요한 조작설명서 등을 작성하는 등의 유지관리에 관한 사항들을 정리하게 된다.

○ 전문가 시스템의 추론기관 형성수법 중 뉴럴 네트워크(Neural Network)는 상호 간의 연결강도를 가진 여러 개의 뉴런들로 이루어진 병렬분산 정보처리 시스템으로서 입력, 처리, 출력을 할 수 있는 여러 개의 처리단위를 연결시킨 것을 말하며, 각각의 처리단위 처리결과는 연결을 통해 다른 처리단위에 전달된다.

○ 그리고 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)은 유전자 기반의 프로세스를 사용하여 가능한 대안들의 창출, 변이, 적응, 선택을 통제하면서 특정 문제에 대한 해결책을 발전, 진화시킨다. 또한, 대안들이 바뀌고 결합되면서 좋지 못한 대안들은 버려지고 좋은 대안들은 채택, 지속되면서 보다 나은 대안들을 창출해내게 된다.

○ 지금까지 8회에 걸쳐 “폭발적인 부가가치를 창출해 내는 브레인웨어의 육성책”을 마무리하면서 한국과학기술정보연구원(KISTI)의 프로그램에 참여하고 있는 200여명의 고경력 과학기술인이 8개 분야(기계, IT, BT, 화학, 재료, 에너지, 환경, 과학기술정책)에서 각각 분야별로 과학기술정보분석(모니터링 분석, 심층정보분석)을 하고 있다. 여기서 모니터링 분석은 연구개발 경험이 풍부한 고경력 과학기술인의 노하우와 KISTI의 과학기술정보 인프라를 접목하여 최신 과학기술정보를 전문가 제언과 함께 ReSEAT 홈페이지 회원 및 Push mail 서비스 수신자, 혁신형 중소기업, 연구개발 클러스터, 연구조합, 협회단체, 지역 클러스터, 테크노파크, 대학 등에 제공하고 있다.

○ 모니터링 분석에서는 첫째, 첨단기술정보분석으로서 과학기술 관련 해외 학회지 및 기술잡지에 게재된 기술해설, 동향, 신제품 신기술 등의 기사를 분석하고 있다. 2004년 2월부터 2008년 12월까지 18,412건이 분석되었는데, 1건당 평균 6페이지이므로 110,400여 페이지나 된다. 이들을 전문가 시스템에 의해 추론하고 지식 베이스화하면 수백만 건의 출력이 될 것으로 사료된다. 가령 레벨 0단계인 IT, BT, NT의 융합기술에서 레벨 1단계의 IT에서는 컴퓨터(H/W, S/W), 반도체, 유무선통신, 정보보호 등과 레벨 1단계의 BT에서는 유전공학, 바이오 장기, 분자생물학, 신약 등이 융합되어 레벨 2단계의 IT, BT의 융합기술을 형성한다. 여기서는 바이오 인포메틱스, 바이오 전자, 생체정보 인터페이스, 생체정보보호, 바이오 컴퓨터 등을 들 수 있다.

○ 레벨 3단계에서 가령 레벨 2단계의 바이오 인포메틱스에서는 바이오 데이터 분석, 대용량 바이오 데이터 검색 및 관리, 질병과 약물반응 유전적 요인 추출 및 검색, 세포 내 유전자, 단백질 및 각종 화합물의 시․공간적 메커니즘을 컴퓨터로 모델링하고 시뮬레이션하는 것 등을 들 수 있다. 가령 레벨 2단계의 바이오 전자에서는 생체정보를 전기적 신호, 광학적 신호, 기타 신호로 검출하는 센서, DNA, 단백질, 세포 신경 등의 생체물질을 반도체와 같은 무기물 위에 조합하여 기존 반도체 칩 형태로 만든 장치, 센서 어레이와 혈액과 같은 생체 샘플을 처리하고, 가공할 수 있는 유체제어기술, 그리고 미세 전자기계 시스템(MEMS) 기술이 칩 위에 결합되어 이루어지는 장치기술 등을 들 수 있다.

○ 둘째, 특허정보로서 PCT(Patent Cooperation Treaty) 특허(영어 공개분)를 분석한다. 셋째, S&N 정보로서 Nature와 Science에 게재된 리뷰 기사를 분석하는데, 2007년 4월부터 2008년 12월까지 215건으로 약 3,000 페이지에 달한다. 넷째, 니즈 정보로서 국내 산학연 과학기술인을 대상으로 수요조사를 실시하여 다수의 신청이 있는 주제를 선정하고, 이 주제에 관한 해외 학술, 특허, 기술, 시장을 망라한 정보를 분석한다.

○ 심층정보분석에서는 첫째, 기술동향분석으로서 정부 및 기업에서 요구하는 연구개발과제의 방향설정을 위한 R&D 전략정보를 분석하는데, 2002년 10월부터 2009년 1월까지 461건이 분석되었고, 그 분량은 1건당 평균 80 페이지이므로 약 36,800 페이지나 된다. 둘째, 맞춤형 정보지원으로서 연구개발 클러스터, 연구조합, 혁신적 중소기업 등의 수요에 대처하여 신제품 신기술개발 등에 필요한 기술정보를 조사분석한다.

○ 셋째, 전문기술 포럼으로서 최근 이슈가 되는 과학기술 관련 각종 과제를 고경력 과학기술인 관점에서 토의하여 해결방안을 제시하는데, 2007년 12월부터 2009년 1월까지 61건으로 1건당 평균 70 페이지 정도이므로 약 4,300 페이지에 달한다. 넷째, 미래 유망기술분석으로서 향후 우리나라를 이끌어 갈 성장동력기술을 발굴하여 관련 국내외 현황을 종합분석한다.

○ 성과확산으로서는 첫째, 과학기술정보 분석물의 효율적인 확산 및 활용을 위한 활동, 둘째, 수요조사분석 및 정보이용 설명회(서울, 부산, 대구, 광주, 대전)를 개최하고, 셋째, ReSEAT 프로그램 해외 설명회(미국, 일본) 등을 개최하고 있다.

○ 오프라인 성과확산으로 8개 전공별 팀의 학제 간 교류 확대를 시행하여 다학제 TF팀 형태의 전문가 시스템을 통해 사용자 인터페이스 시스템을 구성하여 융합기술 수요에 대응할 수 있는 사용자(기업) 수요에 맞춤형으로 지원해 나가야 할 것이다. 이를 위해 KISTI에서 활동 중인 200여명의 고경력 과학기술인들의 블루오션(Blue Ocean)적인 사고혁신을 기대해마지 않는다.