인공지능 생성 시스템에서의 효율적인 패턴 매칭 알고리즘 (pp.1937-1946) = An Efficient Pattern Matching Algorithm for AI Production System

국문 초록 (Abstract)

생성 시스템의 실용화를 제한하는 가장 큰 문제점중의 하나는 실행시간이 너무 느리다는 것이다. 이 문제를 해결하기 위한 한가지 방법으로 실행시간의 대부분을 차지하는 매칭 동작(규칙들과 작업 메모리들 간의 비교)을 효율적으로 수행함으로써 실행시간을 개선할 수 있다. RETE,TREAT 그리고 LAZY와 같은 몇개의 알고리즘이 그러한 문제점을 보완하기 위하여 제안되었으나 아직 여러 가지 문제점이 있다. 기존의 매칭 알고리즘이 가지고 있는 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 선택된 모든 가능한 규칙들 중 알고리즘은 검색을 성공적으로 진행하면서 불필요한 매칭동작을 피함으로써 매칭시간을 절약할 수 있다. 이 알고리즘에서는 패턴 매칭 네트워크내의 토큰의 수와 충돌 집합(실행 가능한 규칙, 즉 규칙-데이타 쌍의 집합)의 크기를 제한함으로써 검색과정을 제어하는데 새로 개발된 경험함수가 사용하였다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 생성 시스템의 성능을 증대시킬 수 있음을 보여준다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

One of the hardest problems that limit real application of production system is its slowness. One way to overcome this problem is to speed up the execution by efficiently performing matching operation, which takes most of execution time. Several matching algorithms such as RETE, TREAT and LAZY have been proposed so far but, they need to be improved further. We propose a new improved matching algorithm which searches only a part of all possible rules to be selected and selects one among them. This algorithm saves matching time by avoiding unnecessary matching operations while keeping search process successful. The algorithm used a newly-developed heuristic function to control search process by limiting the number of tokens in the pattern matching network and the size of conflict set(a set of executable rule, namely instantiation). Simulation results show that the proposed algorithm actually improves the performance of a production system.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• ABSTRACT
• 1. 서론
• 2. 생성 시스템에서의 패턴 매칭 알고리즘
• 3. 새로운 패턴 매칭 알고리즘
• 4. 시뮬레이션
• 5. 결론
• 참고문헌
• 저자소개