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휴먼시스템 인터랙션에 근거한 지식의 평가와 선택

전문가 제언: ○ 사람은 자연 속에서 복잡한 사회 환경과 더불어 살면서 많은 정보와 접하게 된다. 그러면서 새로운 정보 혹은 미지의 정보를 습득하려고 노력 습득된 정보와 기존의 정보를 비교해 가면서 보다 나은 내일의 삶을 추구한다. 즉 손에 가지고 있는 정보가 실 환경의 작은 부분에 지나지 않는 것을 자각하게 되면 인간은 필요에 맞추어 능동적으로 새로운 데이터를 수집하여 지식이나 경험을 반영해가면서 자기의 지식이나 전략적인 행동 시나리오를 만든다. 이와 같은 과정을 액티브 데이터 마이닝(active data mining)이라 칭한다.

○ 실 환경에는 팽대한 정보가 넘치고 또 새로운 정보가 계속 생겨나기 때문에 어떤 관심에서 고려할 정보를 선택할 것인가는 사람 행동의 결과를 크게 좌우한다. 그럼에도 사람은 환경과 상호작용을 계속하여 신구정보와 접촉하는 가운데 관심을 획득 사람과 환경의 상호작용을 어떻게 지원하면 좋을 것인가를 전산기에 의해 풀이할 수 있는 모델을 만들고 이의 모델에 의한 해석을 통하여 최적의 해결책을 탐색할 수 있도록 하는 것이 또한 액티브 데이터 마이닝 수법이다. 예로 의료행위에 있어 특수한 질병이외의 통상적 질환(간염, 지방간, 등)에 대하여 전문지식을 가지고 있지 않은 의사라도 진료행위가 가능토록 할 수 있게 하는 것이 액티브 데이터 마이닝 수법의 한 예 이다.

○ 액티브 데이터 마이닝 해석수법은 인간의 생명현상을 결정짓는 게놈과학의 디옥시보핵산(DNA: Deoxyribo Nucleic Acid)의 염기서열 해독을 비롯하여, WWW의 메타(META)정보원획득을 위한 기술개발, 분산 동적정보원으로부터의 액티브 정보수집 기술개발 즉 데이터 마이닝과 유저 리액션의 기술을 융합함으로써 이용자의 목적에 적합한 질 높은 지식의 효율적 발견을 목표로 하는 데이터 마이닝의 새로운 접근법과, 다단계 학습방식에 의한 데이터 수집과 전처리의 자동화, 구조 데이터로부터의 액티브 마이닝, 예외성 발견에 근거를 둔 스파이럴 적인 액티브 마이닝, 러프(Rough)집합에 기준을 둔 액티브 마이닝에 의한 진료 정보 생성 시스템의 개발 등의 데이터 마이닝 수법에 관한 많은 과제들이 수행되고 있다.

저자: Yukio Ohsawa
자료유형: 학술정보