KR0134702B1 - 사례기반 추론을 이용한 통신 서비스 자동 설계 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 사례기반 추론(Case-based Reasoning) 기법을 이용하는 통신 서비스 자동 설계 방법에 관한 것으로, 일반 이용자들이 자신만의 독특한 통신 서비스를 빠른 시간내에 설계할 수 있는 사례기반 추론을 이용한 통신 서비스를 자동 설계 방법을 제공하기 위하여, 기반 사례를 검색한 후에 특성을 비교하는 제 1 단계(1 내지 4); 검색 횟수를 반복하여 상기 사례베이스를 검색하는 제 2 단계(6); 기반사례의 서비스 로직을 신규서비스의 서비스 로직으로 제시하는 제 3 단계(5); 차이점을 분석하여 적응 방안을 추출하는 제 4 단계(7, 8, 9); 구조 변경이면 그래프를 기반으로 서브그래프 삭제/추가를 통하여 서비스 로직 구조를 변경하는 제 5 단계(10 내지 13); 파라미터이면 설명 구조를 추출하여 추론 스텝과 파라미터값을 변경하는 제 6 단계(10, 11, 14, 내지 17); 및 사용자에게 서비스 로직을 제시하여 검증을 받은 후에 신규 사례로 저장하는 제 7 단계(18 내지 21)를 포함하여 지능망 서비스의 대중화, 개인화가 이루어지고 비용을 절감하는 효과가 있다.

Description

사례기반 추론을 이용한 통신 서비스 자동 설계 방법.

제 1 도는 본 발명이 적용되는 사례기반 서비스 디자인 시스템의 구성도,

제 2 도는 서비스 디자인 결과로 나타나는 서비스 블럭(SIB) 그래프 형태의 서비스 로직구조의 예시도,

제 3 도는 본 발명에 따른 흐름도,

제 4 도는 실제 서비스의 설계 사례 지식을 저장하는 사례베이스의 구성 형태도,

제 5 도는 사례적응(Case Adaptation) 단계중 불필요한 기능의 서브그래프 삭제와 추가로 필요한 기능을 덧붙이는 구조 변경의 예시도,

제 6 도는 사례적응 단계중 서비스 블럭내 각 파라미터의 값을 설명구조(Justification Structure)를 이용하여 변경하는 과정을 나타내는 예시도.

* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 *

101 : 사용자 인터페이스 모듈102 : 사례기반 추론머신

103 : 도메인 모델 KB104 : 사례 KB

본 발명은 인공지능기술의 하나인 사례기반추론(Case-based Reasoning) 기법을 이용하여 미리 축적된 다양한 형태의 서비스 설계 사례를 가지고 새롭지만 유사한 통신 서비스 설계를 자동적으로 이룩하고자 하는 통신 서비스 자동 설계 방법에 관한 것이다.

통신 이용자들의 새로운 통신 서비스에 대한 급증하는 요구는 지능망이라는 새로운 통신망 구조 개념을 탄생시켰다. 지능망에서는 다양한 종류의 통신 서비스를 신속하게 제공하기 위하여 서비스 개발 환경을 이용하여 새로운 서비스를 창출하고자 노력하고 있다.

그러나, 서비스 개발 환경을 이용하여 새로운 통신 서비스를 디자인하고자 할 때에는 통신망과 컴퓨터 프로그래밍에 대한 지식을 갖고 있는 이용자(전문가)들만이 가능한 형편이다. 일반 통신 이용자들이 자신이 원하는 주문화된 서비스를 직접 설계하려면 이들의 요구 사항을 입력받아 자동적으로 필요한 서비스를 설계할 수 있는 시스템의 도움이 필요하다.

따라서, 통신 서비스에 대한 지식을 갖추고 인공 지능 기술을 이용하여 이용자가 원하는 서비스의 설계 사양을 추론할 수 있는 방법이 필요하다.

따라서, 본 발명은 일반 이용자들이 자신만의 독특한 통신 서비스를 빠른 시간내에 설계할 수 있는 사례기반 추론을 이용한 통신 서비스를 자동 설계 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명은, 사용자의 새로운 서비스에 대한 설명을 입력받는 사용자 인터페이스 모듈; 새로운 서비스 설계사양을 창출하여 사용자에게 상기 사용자 인터페이스 모델을 통하여 출력하는 사례기반 추론 머신; 통신서비스를 기술한다든지, 설계하는데 필요한 각종 객체(Object)들과 이들간의 관계 및 제약조건등을 나타내는 도메인 모델(Domain Model) 지식; 및 실제 서비스 설계사례 정보들을 저장하고 있는 사례 지식을 구비하는 장치에 적용되는 방법에 있어서, 신규 서비스의 검색키를 추출하여 서비스 사례베이스에서 유사매치를 통하여 기반 사례를 검색한 후에 특성을 비교하는 제 1 단계; 상기 제 1 단계 수행후, 기반사례와 신규서비스가 상이하면 소정의 검색 횟수를 반복하여 상기 사례베이스를 검색하는 제 2 단계; 상기 제 1 단계 수행 후, 기반사례와 신규서비스가 동일하면 기반사례의 서비스 로직을 신규서비스의 서비스 로직으로 제시하는 제 3 단게; 상기 제 1 단계 수행 후, 기반사례와 신규서비스가 유사하면 차이점을 분석하여 적응방안을 추출한 후에 변경 완료인가를 판단하는 제 4 단계; 상기 제 4 단계 수행 후, 변경 완료가 아니고 선택한 변경 사항이 구조 변경이면 그래프를 기반으로 서브그래프 삭제/추가를 통하여 서비스 로직구조를 변경한 후에 상기 제 4 단계의 변경 완료 판단 과정부터 반복 수행하는 제 5 단계; 상기 제 4 단계 수행 후, 변경 완료가 아니고 선택한 변경 사항이 파라미터이면 설명 구조를 추출하여 추론 스텝과 파라미터값을 변경한 후에 상기 제 4 단계의 변경 완료 판단 과정을 반복 수행하는 제 6 단계; 및 상기 제 4 단계 수행 후, 변경 완료이면 사용자에게 서비스 로직을 제시하여 검증을 받은 후에 신규 사례로 저장하는 제 7 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 일실시예를 상세히 설명한다.

제 1 도는 본 발명이 적용되는 사례기반 서비스 디자인 시스템의 구성도로서, 사용자 인터페이스 모듈(101)을 통하여 사용자의 새로운 서비스에 대한 설명을 입력받도 사례기반추론 머신(102)을 통하여 새로운 서비스 설계사양을 창출하여 사용자에게 출력한다. 시스템이 가지고 있는 지식은 크게 통신서비스를 기술한다든지, 설계하는데 필요한 각종 객체(Object)들과 이들간의 관계 및 제약조건등을 나타내는 도메인 모델(Domain Model) 지식(103)과 실제 서비스 설계사례 정보들을 저장하고 있는 사례지식(104) 등 두가지 형태가 있다.

사례기반추론 머신(102)은 이들 지식을 이용하여 입력된 문제와 비슷한 사례를 검색하고 이를 이용하여 새로운 문제의 해결 즉 새로운 서비스의 설계{그래프로 표현되는 서비스 로직과 그래프 노드로 표현되는 프리미티브 블럭(primitive block)들의 파라미터}를 수행한다. 사례기반추론 머신(102)이 수행하는 과정중 중요한 것은 기존의 서비스 사례를 새로운 문제에 맞도록 적응(Adaptation)을 하는 것이다. 문제해결과정을 통하여 생성된 새로운 사례는 사례베이스에 저장되어 추후 새로운 문제 해결의 지식원으로 사용되어진다.

제 2 도는 서비스 디자인 결과로 나타나는 서비스 블럭(SIB) 그래프 형태의 서비스 로직구조의 예시도로서, 서비스 설계의 목표 즉, 서비스 로직의 그래프 표현을 나타낸다.

도면에 나타나 있는 서비스는 시간에 따른 호 블럭킹을 서비스 로직구성 블럭(SIB : Service Independent Block, ITU-T에서 서비스 서술방법으로 표준화중임)의 그래프 형태로 표현한 것이며, 각 블럭은 여러개의 파라미터를 갖고 있고 이들 파라미터 값들은 서비스에 따라 특정값으로 결정된다. 따라서, 본 발명에서 다루는 서비스 설계의 목표는 서비스 그래프의 구조와 각 블럭에서의 파라미터 값들의 결정이 된다.

제 3 도는 본 발명에 따른 흐름도이다.

먼저 사용자로 부터 신규 서비스에 대한 기술을 입력받는다(1). 서비스에 대한 기술은 서비스의 특징이라든지 서비스 위치(착신 혹은 발신), 서비스 이용자와 가입자와의 관계등 정적인 특성과 호처리 시나리오를 이용자 측면에서 서술하는 동적인 특성으로 표현할 수 있다. 입력된 내용중 중요한 항목을 검색키로 선정한다(2). 검색키를 인덱스로 하여 후 술할 제 4 도에 표현된 사례베이스를 검색하여(3) 입력된 문제서비스와 유사한 서비스 사례를 찾아낸다.

기존 사례의 주요특성을 대응되는 문제의 특성과 비교하여(4), 동일한 사례가 발견되면 이의 서비스로직 부분을 그대로 입력된 서비스의 서비스 로직으로 제시하고 문제해결과정을 종료한다(5). 만일 특정 검색 횟수를 초과하여도 유사한 사례가 발견되지 않으면 사례기반추론 방법에 의하여서는 해당 문제를 해결할 수 없는 것으로 판단하여 해결불능 상태로 종료한다(6).

유사한 사례가 발견되면 입력된 문제와 검색된 사례의 요구사항간의 차이점을 세밀하게 찾아나간다(7). 발견된 차이점들은 종합적으로 분석하여 필요한 조치방법, 즉 기존 사례에 대한 적응(adaptation) 방안들을 추출한다(8). 이는 시스템에 내재된 룰형태의 지식을 활용하여 얻어지며, AND와 OR 관계로 표현되는 복수개의 방안이 나타날 수 있다. 모든 변경이 완료되지 않았으면(9), 필요한 변경사항을 하나씩 선택하여(10) 변경타입을 조사한다(11).

먼저 그래프 변경이 필요한 구조차원의 적응을 수행한다. 이는 서비스 기능(Service Feature)의 삭제나 추가등이 필요한 경우에 주로 일어날 수 있는데, 불필요한 기능을 나타내는 서브그래프를 찾아내고 해당부분을 삭제한다(12). 만일 기존 서비스 사례에 없는 기능이 추가된 것이 발견된 경우에는 이 기능에 대하여 사례기반추론을 반복적으로 적용하여 기존 서비스 사례에서 필요한 부분을 찾아내 이를 복제하여 서비스 로직에 추가한다(13).

구조차원의 적응이 끝난 경우나 파라미터 차원의 적응이 필요한 경우에는 해당 파라미터의 값을 결정한 과정을 나타내는 설명구조(Justification Structure)를 추출한 후(14), 설명구조를 구성하는 각 추론스텝들의 조건절의 변수값이 새로운 문제에서 변경되었는지 여부를 조사한다(15). 변수값이 상이하면 결론절의 변수값을 도메인 모델(Domain Model) 지식이나 타 서비스 사례를 이용하여 적절한 값으로 변경한다(16). 추론스텝을 차례로 변경하여 최종적으로 해당 파라미터의 값이 결정되도록 한다(17).

구조차원과 파라미터 차원의 적응이 완료되면 그 결과를 사용자에게 제시하고 검증을 받는다(18). 사용자로 부터 결과를 입력받아(19), 그 결과가 받아들여지지 않는 경우에는 사용자에 의하여 직접 필요한 부분을 수정받도록 하며(20), 결과가 만족스러우면 이를 신규사례로서 사례베이스에 저장하여 문제해결의 결과가 자동적으로 시스템의 지식을 증가 시키는 학습의 효과를 갖도록 하고 종료한다(21).

제 4도는 실제 서비스의 설계 사례 지식을 저장하는 사례베이스의 구성 형태도이다.

사례베이스를 구성하는 노드는 두 종류가 있는데, 검색의 효율성을 위하여 다중 인덱싱 구조를 갖게하는 개념적인 노드와 실제 서비스 사례를 간직하는 노드가 있다. 개념적인 노드에는 해당사례의 애트리뷰트와 타사례에 대한 포인터가 간직되어 있다. 실제 서비스 사례들은 사례베이스에서 말단 노드(leaf node)로서 존재한다. 검색과정은 입력된 문제에 대하여 인덱스 키 매칭에 따라 사례베이스를 이용하는 것으로 이루어지며, 매칭은 유사매치로서 클래스-서브클래스나 클래스-인스턴스 관계들도 성공적인 매칭으로 판단할 수 있다.

제 5 도는 사례적응(Case Adaptation) 단계중 불필요한 기능의 서브그래프 삭제와 추가로 필요한 기능을 덧붙이는 구조 변경의 예시도이다.

시간별 착신호 제한 서비스(TCS-with-TOD ; Terminating Call Screening with Time of Day) 를 기본사례(Base Case)로 하여 이를 취소 옵션이 있는 발신호 제한 서비스(OCS-with-Override ; Originating Call Screening with Override option)로 변환할때 먼저 시간별 처리부분이 불필요하므로 이를 삭제한다. 이는 서비스 기능과 서비스 로직구성 블럭(SIB)간의 관계를 서비스 사례에서 추출하여 수행한다. 불필요한 블럭들을 삭제하고 남은 블럭들은 이음처리에 의하여 새로운 그래프 구조로 준비한다. 추가될 부분, 예를들어 취소옵션 기능은 타 서비스 사례에서 추출한 다음, 서비스 기능과의 관계를 참조하여 그래프내의 위치를 결정하고 링크의 접속에 의하여 추가된 부분을 이음처리 한다.

제 6 도는 사례적응 단계중 서비스 블럭내 각 파라미터의 값을 설명구조(Justification Structure)를 이용하여 변경하는 과정을 나타내는 예시도이다.

여기에서는 제 5 도의 서비스 로직 그래프에서 나타나는 기본호처리(BCP ; Basic Call Process)에서의 서비스 기동점(POL ; Point Of Initiation)의 값이 호 도착(Call Arrival) 에서 주소 해석(Address Analyzed) 으로 바뀌는 과정을 보여준다. 먼저 기존 서비스에서의 기본 호처리의 서비스 기동점(BCP POI)에 대한 설명구조를 보면 조건절이 가입자 = 착신측 이다. 그러나, 새로운 문제에서는 가입자 = 발신측 이다. 이에따라, 서비스가 발생하는 호처리 위치가 착신 에서 발신 으로 바뀌어야 하고 이는 다시 서비스 기동점의 변경을 유발한다. 이와같이 설명구조를 이용하여 새로운 파라미터 값이 결정되면 변경된 설명구조는 새로운 파라미터 값을 설명하는 추론단계를 의미하고, 서비스 사례의 일부로서 저장된다.

상기와 같은 본 발명은 지능망에서 사용되는 서비스 개발 환경의 서비스 설계 부분이 자동화되면 일반 이용자들이 자신만의 독특한 통신 서비스를 빠른 시간내에 설계할 수 있어 지능망 서비스의 대중화, 개인화가 이루어지고 통신 서비스 제공자 측면에서는 가입자의 요구를 청취하여 서비스 개발을 직접 수행하는 서비스 설계자에 대한 비용을 절감하는 효과가 있다.

Claims (1)

1. 사용자의 새로운 서비스에 대한 설명을 입력받는 사용자 인터페이스 모듈(101); 새로운 서비스 설계사양을 창출하여 사용자에게 상기 사용자 인터페이스 모델(101)을 통하여 출력하는 사례기반 추론 머신(102); 통신서비스를 기술한다든지, 설계하는데 필요한 각종 객체(Object)들과 이들간의 관계 및 제약조건등을 나타내는 도메인 모델(Domain Model) 지식(103); 및 실제 서비스 설계사례 정보들을 저장하고 있는 사례지식(104)을 구비하는 장치에 적용되는 방법에 있어서,

   신규 서비스의 검색키를 추출하여 서비스 사례베이스에서 유사매치를 통하여 기반사례를 검색한 후에 특성을 비교하는 제 1 단계(1 내지 4); 상기 제 1 단계(1 내지 4) 수행 후, 기반사례와 신규서비스가 상이하면 소정의 검색 횟수를 반복하여 상기 사례베이스를 검색하는 제 2 단계(6);

   상기 제 1 단계(1 내지 4) 수행 후, 기반사례와 신규서비스가 동일하면 기반사례의 서비스 로직을 신규서비스의 서비스 로직으로 제시하는 제 3 단계(5);

   상기 제 1 단계(1 내지 4) 수행 후, 기반사례와 신규서비스가 유사하면 차이점을 분석하여 적응 방안을 추출한 후에 변경 완료인가를 판단하는 제 4 단계(7, 8, 9);

   상기 제 4 단계(7, 8, 9) 수행 후, 변경 완료가 아니고 선택한 변경 사항이 구조 변경이면 그래프를 기반으로 서브그래프 삭제/추가를 통하여 서비스 로직구조를 변경한 후에 상기 제 4 단계(7, 8, 9)의 변경 완료 판단 과정부터 반복 수행하는 제 5 단계(10 내지 13);

   상기 제 4 단계(7, 8, 9) 수행 후, 변경 완료가 아니고 선택한 변경 사항이 파라미터이면 설명 구조를 추출하여 추론 스텝과 파라미터값을 변경한 후에 상기 제 4 단계(7, 8, 9)의 변경 완료 판단 과정을 반복 수행하는 제 6 단계(10, 11, 14 내지 17); 및

   상기 제 4 단계(7, 8, 9) 수행 후, 변경 완료이면 사용자에게 서비스 로직을 제시하여 검증을 받은 후에 신규 사례로 저장하는 제 7 단계(18 내지 21)를 포함하는 것을 특징으로 하는 사례기반 추론을 이용한 통신 서비스 자동 설계 방법.