규칙베이스에서의 불일치성과 불완전성에 대한 발견과 그에 대한 적절한 조정은 전문가 시스템의 구현에 있어서 해결되어야 할 중요한 문제이며 또한 어려운 문제 이다. 더우기 최근에 들어 규칙베이스의 고정적 측면보다는 동적으로 변하며 그 때 마다 발생되는 불일치성과 불완전성에 대한 식별과 조정에 대한 필요성이 가중되고 있다. 따라서 본 연구에서는 우선 규칙베이스에서의 불일치성과 불완전성의 발견에 촛점을 맞추며 추가적으로 단순히 새로운 규칙보다 기존의 규칙에 더 우선 순위를 두는 방식으로 혹은 두 개의 대안적 규칙베이스에서 하나에 다른 하나에 대해 배타적인 우선순위를 부여하는 방식으로 규칙베이스의 증식과정 또는 통합과정에서 발생하는 불일치성과 불완전성의 해결방안을 제시하고 있다.
이러한 목적하에 이 연구에서는 다음의 세가지 연계적 연구를 하였다.
첫째, 우리는 규칙베이스에 대한 새로운 표현 방법으로 관계그래프(Relation Graph)를 제시했다. 이 그래프는 AND/OR 그래프에 비교될 수있으며 그 특성에 있어서 관계그래프는 단순 그래프인 반면 AND/OR 그래프는 복수그래프(Multi-Graph)이다. 이러한 특성으로 인하여 좀더 다루기 쉬운 규칙베이스의 그래프형태의 표현방법을 얻게 됐다. 이러한 관계그래프를 이용하여 우리는 기존에 정의되었던 규칙베이스에서의 불일치성과 불완전성중에서 중복성(Redundancy), 대립성 (Conflict), 포함성(Subsumption)등의 정의는 규칙의 집합들 간에 발생하는 현상들을 확대 정의하고, 또한 추가적인 불일치성과 불완전성, 즉, 내부적 중복성(Inner-redundancy)과 자기대립성(Self-negation)등을 추가적으로 정의 하였다.
둘째로, 우리는 위에서 정의된 규칙베이스에서의 여러가지 불일치성과 불완전성은 각기 여러 형태의 규칙의 집합들간의 상호작용형태에 따라 유발된다는 것을 발견했다. 특히 중복성과 포함성을 유발시키는 규칙집합들간의 상호작용형태가 단지 다음의 세가지 형태만을 가진다는 것이다. 1) 추론이행성 2) 추론관계의 대안적 선택 3) 중간결론의 상이성. 이러한 세가지 형태의 규칙집합들간의 상호작용을 관계그래프에서 규정적으로 정의했으며 또한 대립성의 경우 위의 1)과 3) 즉, 추론 이행성과 중간결론의 상이성에 의해서만 유발된다. 추가적으로 추론필요성과 추론충분성의 두가지 규칙원소(Rule Element)간의 관계를 정의하고 이러한 관계를 관계그래프에서의 최소한계(Minimal Upper Bound)를 이용하여 인식할수 있음을 밝혔다. 이러한 두가지 관계로서 새로이 추가된 불일치성과 불완전성인 내부 중복성과 자기대립성등을 식별할수 있으며 물론 회전성(Cycling)도 인식할 수있다.
세째로, 첫번째와 두번째항에서 얻어진 정보와 결과로부터 우리는 규칙베이스에서의 불일치성과 불완전성을 식별할 수있는 방법을 제시하고 이에 따라 앞에서 가정했던 규칙베이스의 증식 또는 통합방법과 연결시켜 실험적 규칙베이스의 생정모델을 제시했다. 이 때 우리는 위 두번째항의 정보나 결과로서 같은 종류의 불일치성과 불완전성의 경우 그의 유발시키는 원인에 따라 다른 식별방법을 적용시킴으로써 전체 규칙베이스에서의 탐색범위를 줄였으며 또한 이러한 정보로부터 좀더 구체적인 규칙베이스의 상태에 관한 사실을 지식공학자들에게 지원해 줄수 있다.
