신뢰성 기반 지능형시스템 설계를 위한 지식네트워크 재구성 메커니즘
Reconstruction Mechanism of Knowledge Network for Reliablity based Intelligent System Design
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초록
지능형 시스템은 다양한 분야에 활용되고 있으나, 지식 네트워크의 신뢰성과 유연성 부족으로 성능 저하문제가 발생한다. 기존 연구는 지식 저장·공유·의사결정 지원에 기여했으나, 동적 환경과 불확실한 데이터 처리에는 한계가 있다. 본 논문은 이를 개선하기 위해 신뢰성 기반 지식 네트워크 재구성 메커니즘을 제안한다. 제안된 구조는 학습, 네트워크 구성, 재구성 모듈로 이루어지며, 전문가 규칙을 적용한 시뮬레이션으로 검증하였다. 실험 결과, 불필요한 노드를 제거하고 새로운 규칙을 반영함으로써 추론 경로의 신뢰성이 향상됨을확인하였다. 이로써 본 메커니즘은 지능형 시스템의 안정성과 적응성 향상에 효과적이며, 향후 생성형 AI와지식 처리 시스템의 신뢰성 강화에 활용될 수 있다.
Abstract
Intelligent systems often suffer from limited reliability and flexibility of knowledge networks, which restricts their performance in dynamic environments. Previous studies contributed to knowledge storage and decision support but showed limitations in handling uncertainty. To overcome these issues, this paper proposes a reconstruction mechanism for reliability-based knowledge networks. The mechanism integrates learning, construction, and reconstruction modules, validated through simulations using expert rules. The experiments show that eliminating redundant nodes and incorporating new rules improve inference reliability. The results indicate that the proposed approach enhances system stability and adaptability, offering potential applications in reliable knowledge processing and generative AI systems.