Human expert utilizes various diagnostic knowledges very dynamically in problem solving. Recently a few of integrated reasoning systems are proposed in order to use various types of knowledges in an integrated way. But they have shortcomings in reasoning control and reasoning interactions. To overcome these shortcomings, a diagnostic reasoning system with dynamic interactions that uses diverse types of knowledges with cooperation is proposed.
The diagnostic reasoning system contains the heuristic and the model-based reasoning modes. A type of knowledge in a reasoning mode is shared with another via transformation knowledge. In the integrated diagnostic reasoning system, the heuristic reasoning mode acts a major role in reasoning, and the model-based on fills gap of the heuristic reasoning mode. The model-based reasoning mode helps the heuristic one by supporting primitive level testing, and by generating symptom and hypotheses. In addition, it undertakes remained task if the heuristic reasoning mode fails. The heuristic reasoning mode, also, aids the model-based one by pruning candidate set.
By applying the integrated reasoning system to a printer circuit diagnosis, the system is shown appropriate for the domain that calls cooperative use of heuristic and detailed system description knowledges. By the comparison of the number of tests required to isolate faulty components from the problem system, we have shown that the proposed system is appropriate when insufficient symptoms and incomplete heuristic rules are provided.
고장 진단을 위해 사람은 여러가지의 관련지식을 적절히 사용한다. 최근에 여러가지의 관련 지식을 결합하여 사용하기 위한 방법이 소개되고 있으나 이것들은 추론의 제어 및 상호 작용등에 제약이 많다. 이러한 단점들을 개선하기 위하여 유동적인 상호 작용이 가능하고 여러가지 형태의 지식을 효율적으로 사용할 수 있는 고장 진단 시스템을 제안하였다. 제안된 고장 진단 시스템은 휴리스틱 추론 모드와 모델 기반 추론 모드로 구성되어 있다. 각 추론 모드의 지식은 변환 지식을 통하여 공유된다.
제안된 고장 진단 시스템에서는 휴리스틱 추론 모드가 주된 역할을 수행하며, 모델 기반 추론 모드는 휴리스틱 모드의 결여 된 부분을 보충해주는 역할을 수행한다. 모델 기반 추론 모드는 상세한 레벨에서의 테스트를 제공해주며, 고장의 징후와 의심이 가는 가설을 만들어 줌으로써 휴리스틱 추론 모드를 돕는다. 또한 휴리스틱 추론 모드가 더이상 이용될 수 없을 때 남은 고장 진단 작업을 떠맡아 처리하기도 한다. 휴리스틱 추론 모드도 의심이 가는 영역을 줄여줌으로써 모델 기반 추론 모드를 돕는다.
제안된 고장진단 시스템을 컴퓨터 프린터 고장진단에 적용하여, 이 시스템이 경험으로부터 얻은 전문 지식과 고장 대상에 대한 상세한 지식을 같이 사용하는 분야에 적합함을 보였다. 또한 고장 대상으로부터 고장을 일으킨 구성요소를 찾아내는데 필요한 테스트의 양을 비교 분석하여 제안된 고장진단 시스템이 고장의 징후가 충분히 알려지지 않았거나 의심이 가는 가설이 충분히 설정되지 않은 경우에도 적절히 사용될 수 있음을 보였다.
