원자력 발전소와 같은 대규모 시스템에 고장이 발생할 때, 그 원인을 찾기란 매우 어렵다. 그래서 고장진단 시스템이나 경보처리 시스템과 같은 컴퓨터를 이용하여 운전원을 지원하기 위한 지식기반 시스템들이 많이 개발되고 있다. 이러한 지식기반 시스템을 만드는데 있어서 그 지식기반시스템의 기초가 되는 지식을 획득하고 지식베이스를 확인하는 과정은 매우 중요하다.
지식을 획득하는 방법은 전문가로부터 직접 지식을 획득하는 방법과 문서분석을 통해 지식을 획득하는 방법으로 나눌 수 있다. 현장의 전문가로부터 지식을 획득하는 방법은 많은 수의 전문가들이 필요하기 때문에 원자력발전소와 같이 전문가들을 쉽게 접하기 어려운 시스템의 지식기반시스템을 만드는데 별로 효과적이지 못하다. 실제 원자력발전소의 지식기반시스템을 개발할 때 보통 원자력발전소 전문가들로부터 지식을 획득하는 방법을 사용하지 않고 개발자가 직접 문서분석을 통해 지식을 획득하는 경우가 많다. 그래서 본 연구에서는 문서분석을 통해 지식을 획득할 수 있는 방법을 체계적으로 정의하고 개발하였다. 이 방법을 사용하면 지식을 획득하는데 많은 시간과 노력을 줄일 수 있고 또한 지식도 자동으로 획득할 수 있다. 특히 많은 전문가가 필요하지 않기 때문에 원자력발전소와 같이 전문가를 쉽게 확보하기 어려운 계통의 지식기반시스템을 개발하는데 유용하게 사용될 수 있다.
지식기반시스템의 신뢰성은 그 시스템의 기반이 되는 지식기반에 많은 영향을 받는다. 그래서 지식기반을 확인하는 방법들이 많이 개발되고 있다. 특히 페트리망 (Petri Net)을 이용한 지식기반 확인 방법은 수학적이고 정형적인 결과를 도출하기 때문에 많이 연구되고 있다. 그러나 이러한 방법은 크고 복잡한 지식기반의 확인에 이용하기에는 그 망이 너무 커지는 단점이 있고 또한 분석하기도 매우 어렵다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 연구에서는 Jensen이 개발한 Colored Petri Net (CPN) 방법을 지식기반 확인에 적용하기 위하여 Extended Colored Petri Net (ECPN)을 정의하고 ECPN의 Matrix 분석 방법을 개발하였다. 또한 오류를 발생시키는 입력패턴을 쉽고 빠르게 찾기 위하여 역방향 시뮬레이션 (backward simulation)방법을 개발하였다. 본 방법은 먼저 ECPN Matrix 분석을 통해 오류가 될 수 있는 후보들을 찾은 다음 이 후보들로부터 역방향 시뮬레이션을 통해 입력패턴을 비교하여 오류들을 찾아낸다. 본 방법은 크고 복잡한 지식기반의 확인에 적용하기 용이하고 또한 확인하는데 모든 입력패턴을 비교해보는 것이 아니기 때문에 확인작업을 빠르게 수행할 수 있다.
또한 본 연구에서는 앞에서 설명한 지식획득방법과 지식베이스 확인방법을 이용하여 원자력발전소 동적경보처리시스템을 위한 통합된 지식베이스 툴을 개발하였다. 이 툴을 이용하면 경보지식 획득에서 부터 경보지식베이스 확인하는 작업까지 일관성 있고 자동적으로 수행될 수 있다.
