경영분류 예측성과 향상을 위한 퍼지-뉴로 상황적응적 전문가시스템 구축에 관한 연구 : 보통예금 자료 활용 An Application to the Savings Account = A Study on the Fuzzy-Neuro Adaptive Expert System to Improve the Performance of Business Classification

국문 초록 (Abstract)

인공지능 분야의 전문가시스템 이론과 기술이 1980년대부터 경영학에 본격적으로 적용된 이후, 기존 알고리즘으로는 해결하지 못했던 많은 문제들을 해결하는데 큰 공헌을 하였다. 그러나, 특정 분야의 전문가의 지식에 크게 의존함으로 말미암아 지식획득의 어려움과, 획득한 지식의 수정 및 유지 등에 어려움이 발생하였다. 따라서, 전문가시스템의 효용에 관한 의문이 심각하게 제시될 것도 사실이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하고, 경영예측 문제에 보다 효율적으로 적용할 수 있는 전문가시스템 개발을 위하여 인공신경망(neural network)의 학습능력과 퍼지규칙(fuzzy rule)의 논리적 설명력에 기초한 퍼지-뉴로 상황적응적 전문가시스템(Fuzzy-Neuro Adaptive Expert System FNAES)을 제안한다. FNAES는 학습자료를 퍼지화하여 인공신경망을 학습한 후, 이로부터 퍼지규칙을 추출하는 메커니즘을 갖고 있다. 따라서, 문제영역의 환경이 변화되어도 이를 인공신경망으로 학습하여 퍼지규칙을 추출하고, 이를 기초로 기존 지식베이스를 세련 (refinement) 할 수 있다는 장점이 있다. 결국, 본 연구의 공헌은 (1) 입력자료의 퍼지화를 통한 인공신경망 학습, (2) 퍼지 인공신경망으로부터의 퍼지규칙 추출, (3) 기존 지식베이스의 세련화 그리고, (4) 전문가시스템과 인공신경망의 협동추론기관(hybrid inference engine)으로 요약할 수 있다. 본 연구의 실험에서는 국내 보통예금 이탈고객 자료를 이용하여 FNAES의 예측력을 검증하였다.