퍼지-뉴로 알레르기 비염 진단 전문가 시스템의 개발에 관한 연구

본 논문은 알레르기 비염의 진단을 할 수 있는 전문가 시스템(Expert System)에 관한 연구이다. 시스템의 지식 베이스(Knowledge-Base)는 사례(case)와 규칙(rule)들로 작성되어 있고 추론 엔진 (Inference Engine)은 신경회로망 이론으로 구성되어 있다. 사례들은 환자들이 작성한 440매의 설문지로 만들었는데 처음에 데이터베이스로 구성한 후 델타룰로 학습하였고 코호넨 모델로 클러스터링을 하였다. 규칙 (Rule)은 믿음 네트워크 (Belief Network)를 기반으로 하여 카운터 프로퍼게이션 네트워크에 적용 하고 있다. 이비인후과 의사의 지식 정보로 작성한 규칙 베이스 (Rule Base)와 환자의 설문지에 기초한 사례 베이스(Case Base) 로 구성된 시스템에 새로운 환자의 정보를 입력하면 추론 엔진은 데이터베이스를 검색하여 적당한 진단 결과를 도출하여 준다. 여기서 사례 추론 알고리즘에는 델타규칙과 코호넨의 자기조직화를 사용하고 있으며 규칙 추론에는 역시 코호넨의 경쟁학습을 시용하고 있다 학습 시 시간이 많이 소요되는 단점이 있었으나 많은 사례와 설제 의사의 지식을 통시에 지니고 있으므로 진단의 정확도가 기존 시스템들에 비해 높았다.