KR102311962B1 - 자연 모사 기법을 이용한 솔루션 아이디어 제공 시스템 및 방법 - Google Patents

자연 모사 기법을 이용한 솔루션 아이디어 제공 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

자연 모사 기법을 이용한 솔루션 아이디어 제공 시스템 및 방법이 개시된다. 본 발명은 생물학적 체계(Biological system)의 지식 기반 및 설계문제 지식 기반의 시스템을 구축하여, 문제 해결과 관련된 기능을 가진 사례를 자연에서 찾아 설계자가 자연의 솔루션을 변형한 새로운 솔루션 아이디어로 응용할 수 있도록 하기 위한 것이다.

Description

자연 모사 기법을 이용한 솔루션 아이디어 제공 시스템 및 방법{System and method for providing solution idea using bio-inspired design process}
본 발명은 자연 모사 기법을 이용한 솔루션 아이디어 제공 시스템 및 방법에 관한 것이다.
최근 인류가 당면한 새로운 설계 문제를 창의적으로 해결하기 위해 자연모사 설계(Bio-inspired Design, Biomimicry, Biomimetics) 기법이 각광받고 있다. 이는, 자연모사 설계 기법이 다른 창의적 설계 방법론들에 비해 설계자들이 문제 해결 과정에서 새로운 지식을 보다 쉽게 적용할 수 있도록 하기 때문이다.
예를 들어, TRIZ 방법을 활용하는 경우, 설계자들은 인류가 지금껏 고안한 각종 기술들의 문제 해결 방법들을 유추의 대상(Source)으로 삼아 새로운 문제(Target)를 해결하는데 필요한 힌트를 얻을 수 있다.
이에 비해, 자연모사 설계 기법은 설계자들이 자연에서 적응되어온 수많은 생화학적 메커니즘들을 유추의 대상으로 삼아 새로운 문제를 해결하는데 필요한 힌트를 얻을 수 있도록 하는 차이가 있다. 즉, 엉겅퀴 가시가 동물의 털에 잘 달라붙는 것으로부터 반영구적으로 쉽게 떼었다 붙이기를 반복할 수 있는 테잎(벨크로 테잎)을 착안한 메스트랄의 사례는 연관된 문맥을 토대로 발생한 유추가 문제 해결의 실마리를 제공할 수 있음을 보여준다.
이러한 장점이 있는 문제 해결 방식임에도, 이제까지 자연모사 설계 과정 중에 발생하는 설계자들의 문제 해결 방식(즉, 유비추론의 특징)에 관한 연구는 자연모사 설계 교육의 관점에서만 이루어져 온 한계가 있다.
또한 자연모사 설계 기법을 이용할지라도, 개미들이 일하는 방식을 모방하여 문제 풀이를 위한 개미 집단 최적화(Ant Colony Optimization) 기법을 메시 네트워크 환경에 적용하거나(한국공개특허 제2016-0097421호), 자동차 설계시 거북복 구조를 본떠 자동차의 공기 저항을 감소시키거나, 거미 선사를 응용하여 단백질 접착제를 개발하는 등과 같이 단편적인 문제 해결 방식으로 제한되어 왔다.
따라서, 다양한 생물학적 지식을 자연모사 설계를 위한 유추의 대상으로 활용하여 자연 모사가 가능한 모든 시나리오에 대응하여 설계자에게 정보를 제공할 수 있도록 하는 방안이 요구된다.
한국공개특허 제2016-0097421호(메시 네트워크 환경을 위한 생체 모방 알고리즘 기반 P2P 콘텐츠 캐싱 방법 및 시스템)
본 발명은 생물학적 체계(Biological system)의 지식 기반 및 설계문제 지식 기반의 시스템을 구축하여, 문제 해결과 관련된 기능을 가진 사례를 자연에서 찾아 설계자가 자연의 솔루션을 변형한 새로운 솔루션 아이디어로 응용할 수 있도록 하는 자연 모사 기법을 이용한 솔루션 아이디어 제공 시스템 및 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명은 다른 창의적 설계 방법론보다 많은 수의 응용 가능한 사례들에 대한 모방을 지원하기 때문에 설계자가 보다 많은 수의 솔루션 아이디어를 빠르게 생성해 낼 수 있도록 지원하는 자연 모사 기법을 이용한 솔루션 아이디어 제공 시스템 및 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명은 자연에 존재하는 설계 사례들 대부분이 매우 우수한 자원 효율을 가지고 있으며, 설계자가 이들을 모방하여 지속 가능성이 높은 솔루션 아이디어를 최종 결과물로 쉽게 도출할 수 있도록 유도하는 자연 모사 기법을 이용한 솔루션 아이디어 제공 시스템 및 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 이외의 목적들은 하기의 설명을 통해 쉽게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 측면에 따르면, [제품 및/또는 서비스(A)] 요소, [설계 목적(B)] 요소, [생물학적 체계(C)] 요소 및 [생물학적 체계의 목적(D)] 요소 중 하나 이상의 요소를 포함하는 기초 정보를 입력받는 설계 문맥 처리부; 상기 기초 정보에서 누락된 요소 각각을 미리 지정된 추론 기법을 이용하여 추론하는 추론 시스템부; 및 기초 정보에 포함된 요소와 상기 기초 정보에서 누락되어 상기 추론 시스템부에서 추론된 요소를 포함하여 [제품 및/또는 서비스(A)] : [설계 목적(B)] :: [생물학적 체계(C)] : [생물학적 체계의 목적(D)]의 규칙을 가지는 유비추론(Analogical Reasoning)의 명제 데이터를 생성하는 제어부를 포함하는 자연모사 기법을 이용한 솔루션 아이디어 제공 시스템이 제공된다.
여기서, 상기 [생물학적 체계(C)] 요소는 미리 저장된 생물학적 체계정보 인과모형의 엔티티(Entity) 요소, 조직(Part) 요소 및 기관(Organ) 요소를 이용하여 규정되고, 상기 [생물학적 체계의 목적(D)] 요소는 상기 생물학적 체계정보 인과모형의 액션(Action) 요소를 이용하여 규정될 수 있다.
또한, 각각의 생물학적 체계정보 인과모형은 상응하는 각 생물체를 단위로 하여 물리적 관계(Physical Relations), 생태학적 관계(Ecological Relations), 생물학적 관계(Biological Relations)를 포함하여 구성되고, 상기 물리적 관계에서 인풋(Input) 요소는 물리적 효과(PEF) 요소를 작동(activate)시키고, 물리적 효과 요소는 물리적 현상(PPH) 요소로 생성(create)되며, 물리적 현상 요소는 상태 변화(CoS) 요소를 생성하고, 상태 변화 요소는 상기 액션(action) 요소로 해석(interpret)되도록 정리되며, 상기 생태학적 관계에서 상기 액션 요소는 생태학적 현상(EPH) 요소로 해석되고, 생태학적 행동(EBH) 요소는 상기 생태학적 현상 요소를 생성하도록 정리되며, 상기 생물학적 관계는 상기 액션 요소를 생성시키는 상기 조직(Part) 요소를 가지는(has) 상기 엔티티(Entity) 요소와, 상기 조직 요소에서 생성되어 상기 물리적 효과 요소를 작동시키는 상기 기관(Organ) 요소를 포함하도록 정리될 수 있다.
상기 추론 시스템부는, [제품 및/또는 서비스(A)] : [설계 목적(B)]의 관계, 및 [생물학적 체계(C)] : [생물학적 체계의 목적(D)]의 관계 각각에서, 상기 기초 정보에 누락된 요소를 추론하는 생성 모듈; 및 [제품 및/또는 서비스(A)] : [생물학적 체계(C)]의 대응 명제의 관계, 및 [설계 목적(B)] : [생물학적 체계의 목적(D)]의 대응 명제의 관계 각각에서, 상기 기초 정보에 누락된 요소를 추론하는 매핑 모듈을 포함할 수 있다.
상기 생성 모듈이 [제품 및/또는 서비스(A)] : [설계 목적(B)]의 관계에서 기초 정보에 누락된 요소를 추론하도록 하기 위해, [제품 및/또는 서비스(A)] 요소에 상응하는 키워드들의 계층 정보와 각 키워드에 대응하는 [설계 목적(B)] 요소에 상응하는 동사와 목적어 결합 형태의 키워드들이 미리 규정될 수 있다.
상기 매핑 모듈이 [제품 및/또는 서비스(A)] : [생물학적 체계(C)]의 대응 명제의 관계에서 기초 정보에 누락된 [생물학적 체계(C)] 요소를 추론하도록 하기 위해, 상기 매핑 모듈은 상기 기초 정보에 포함된 [제품 및/또는 서비스(A)] 요소에 상응하여 상기 생성 모듈에서 추론된 [설계 목적(B)] 요소와 미리 저장된 생물학적 체계정보 인과모형의 상기 물리적 현상(PPH) 요소에 대해 미리 지정된 어휘간 유사도 평가 방식을 이용하여 미리 지정된 기준값을 만족하는 생물체를 결정하고, 상기 결정된 생물체에 상응하는 생물학적 체계정보 인과모형의 엔티티 요소, 기관 요소 및 조직 요소를 이용하여 상기 [생물학적 체계(C)] 요소를 규정할 수 있다.
상기 매핑 모듈이 [제품 및/또는 서비스(A)] : [생물학적 체계(C)]의 대응 명제의 관계에서 기초 정보에 누락된 [제품 및/또는 서비스(A)] 요소를 추론하도록 하기 위해, 상기 매핑 모듈은 상기 기초 정보에 포함된 [생물학적 체계(C)] 요소에 상응하는 생물학적 체계정보 인과모형의 상기 물리적 현상(PPH)와 [설계 목적(B)] 요소에 대해 지정할 수 있도록 미리 저장된 동사와 목적어 결합 형태의 키워드들에 대해 미리 지정된 어휘간 유사도 평가 방식을 이용하여 미리 지정된 기준값을 만족하는 동사와 목적어 결합 형태로 [설계 목적(B)] 요소를 규정하고, 상기 규정된 [설계 목적(B)] 요소에 상응하여 상기 생성 모듈에서 추론된 [제품 및/또는 서비스(A)] 요소로 상기 기초 정보에 누락된 [제품 및/또는 서비스(A)] 요소를 추론할 수 있다.
상기 제어부는 이미 저장된 명제 데이터들 중 상기 생성한 유비추론의 명제 데이터와 미리 지정된 어휘간 유사도 평가 방식으로 평가하여 미리 지정된 유사도값을 만족하는 하나 이상의 명제 데이터를 유사 사례 정보로 추출할 수 있다.
전술한 것 외의 다른 측면, 특징, 이점이 이하의 도면, 특허청구범위 및 발명의 상세한 설명으로부터 명확해질 것이다.
본 발명의 실시예에 따르면, 생물학적 체계(Biological system)의 지식 기반 및 설계문제 지식 기반의 시스템을 구축하여, 문제 해결과 관련된 기능을 가진 사례를 자연에서 찾아 설계자가 자연의 솔루션을 변형한 새로운 솔루션 아이디어로 응용할 수 있도록 하는 효과가 있다.
또한, 다른 창의적 설계 방법론보다 많은 수의 응용 가능한 사례들에 대한 모방을 지원하기 때문에, 설계자가 보다 많은 수의 솔루션 아이디어를 빠르게 생성해 낼 수 있도록 지원하는 효과도 있다.
또한, 자연에 존재하는 설계 사례들 대부분이 매우 우수한 자원 효율을 가지고 있으며, 설계자가 이들을 모방하여 지속 가능성이 높은 솔루션 아이디어를 최종 결과물로 쉽게 도출할 수 있도록 유도하는 효과도 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 솔루션 아이디어 제공 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 블록 구성도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 생물학적 체계정보 인과모형을 구성하는 온톨로지 구조를 예시한 도면.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 자연모사 기법의 개념을 예시한 도면.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 자연모사 기법의 개념을 예시한 도면.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 솔루션 아이디어 제공 방법을 나타낸 순서도.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 솔루션 아이디어 제공 방법을 나타낸 순서도.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 설계 목적 요소의 선택 화면을 예시한 도면.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
또한, 명세서에 기재된 "…부", "…모듈"의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일하거나 관련된 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 솔루션 아이디어 제공 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 블록 구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 생물학적 체계정보 인과모형을 구성하는 온톨로지 구조를 예시한 도면이며, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 자연모사 기법의 개념을 예시한 도면이며, 도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 자연모사 기법의 개념을 예시한 도면이다. 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 솔루션 아이디어 제공 방법을 나타낸 순서도이며, 도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 솔루션 아이디어 제공 방법을 나타낸 순서도이고, 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 설계 목적 요소의 선택 화면을 예시한 도면이다.
본 발명의 실시예에 따른 솔루션 아이디어 제공 시스템 및 방법은, 사용자가 자연모사 설계에 필요한 기초 자료(예를 들어, 설계 문제, 모방의 대상 등)를 디지털 처리 장치(예를 들어, 컴퓨터 장치, 타블렛 피씨, 스마트폰 등)에 입력하였을 때, 해당 디지털 장치가 스스로 자연모사 설계 과제를 해결해낼 수 있는 알고리즘에 상응하는 것이다.
본 실시예에 따른 자연모사(Bio-inspired Design) 기법을 이용하여 솔루션 아이디어를 제공하는 설계 프로세스는, A:B::C:D 형태의 단순한 명제를 완성하는 유비추론(Analogical Reasoning)으로 대변될 수 있다.
따라서, 본 실시예에 따른 솔루션 아이디어 제공 방법 및 시스템은, 자연모사 전문 설계자들이 사용하는 이러한 인지 프로세스(Cognitive Process)를 모방하여, 이를 유비추론(Analogical Reasoning)의 추론 프로세스로 표준화한 뒤, 이를 디지털 처리 장치에서 인지할 수 있는 알고리즘의 형태로 구성하여, 디지털 처리 장치가 스스로 자연모사 설계 과제를 해결할 수 있도록 하는 발명으로 정리될 수 있다.
여기서, 전술한 명제 A:B::C:D를 설명하면, A는 제품 및/또는 서비스이고, B는 설계 목적이며, C는 생물학적 체계(도 2 참조)이고, D는 생물학적 체계의 목적이다. 즉, A:B::C:D는 [제품 및/또는 서비스(A)]:[설계 목적(B)]::[생물학적 체계(C)]:[생물학적 체계의 목적(D)]를 의미하며, 일 예로 [스위밍수트] : [좋은 기록] :: [상어 가죽] : [물 속에서 마찰 줄임]일 수 있다.
자연모사 설계자들이 만일 설계 대상 [제품 및/또는 서비스(A)]과 [설계 목적(B)]을 정의한다면, 디지털 처리 장치(즉, 후술될 솔루션 아이디어 제공 시스템)은 문제 해결에 활용할 수 있는 모방의 대상 즉, [생물학적 체계(C)]와 [생물학적 체계의 목적(D)]을 찾아 문제를 해결하게 될 것이다.
물론, [제품 및/또는 서비스(A)]가 불분명한 경우, [원하는 기능(B')]을 정의하여, [생물학적 체계(C)] 및 [생물학적 체계의 목적(D)]을 찾아내는 방법으로 문제를 해결할 수도 있음은 당연하다. 또한 [생물학적 체계(C)] 및 [생물학적 체계의 목적(D)]를 이용하여 [제품 및/또는 서비스(A)]과 [설계 목적(B)]에 대한 정보를 찾아낼 수도 있을 것이다.
이와 같이, 후술될 본 실시예에 따른 솔루션 아이디어 제공 시스템 및 방법은, 자연모사 설계 과제를 해결하는 설계 프로세스(Design Process)들을 동질화(Homogeneity)하여, 자연모사 설계 프로세스들을 하나의 유비추론(A:B::C:D)의 명제를 완성하는 프로세스로써 표준화하고, 솔루션 아이디어 제공 장치에 주어진 정보가 A, B, C, D의 요소 중 어떤 정보인지를 인식하고 이를 설계 문제의 문맥으로 대변(Represent)하게 한 뒤, 주어진 요소의 속성(Attribute)들에 따라 솔루션 아이디어 제공 장치가 설계 과제 해결의 명제(A:B::C:D)를 자동으로 구성할 수 있게 하는 특징이 있다.
즉, 솔루션 아이디어 제공 시스템은 유비추론 명제 템플릿 구조를 이용하여 인코딩, 추론, 매핑 등의 행위를 제어하고, 추론 및 매핑 행위에 유사성 평가 모듈을 이용하여 객관적으로 유사한 유비추론의 대상을 선별하는 등의 방식으로 하나의 유비추론(A:B::C:D)의 명제를 완성하는 표준화된 프로세스를 구축할 수 있다.
이때, 솔루션 아이디어 제공 시스템은 자연 모사 설계가 이루어지는 모든 가능한 시나리오에 대응할 수 있도록 하기 위해, 생물학적 체계 지식 기반과 설계 문제 지식 기반으로 구축됨으로써, 솔루션 아이디어 제공 장치에 주어진 정보가 A, B, C, D의 요소 중 어떤 정보인지를 인식하고 이를 설계 문제의 문맥으로 대변(Represent)하여 설계 과제 해결의 명제(A:B::C:D)를 자동으로 구성할 수 있다.
따라서, 어떤 제품이나 서비스를 설계할지 그 대상만 정해진 설계 상황(즉, [A]만 주어지는 상황), 원하는 기능만 주어지는 설계 상황(즉, [B']만 주어지는 상황), 모방의 대상이 정해졌으나 모방할 제품이나 서비스는 정해지지 않은 설계 상황(즉, {C:D}만 주어지는 상황), 모방할 생태적 속성만 정해놓고, 구체적인 모방의 대상은 아직 정해놓지 않고 열어놓은 설계 상황(즉, [D]만 주어지는 상황), 어떤 생물체를 모방해보고 싶은 생각만 가지고 있는 설계 상황(즉, [C]만 주어지는 상황) 등에 대한 대응이 모두 가능한 특징이 있다.
특히 {[A], [C]}를 입력하는 상황 및 {[B], [C]}를 입력하는 상황 등, 기술아이디어가 명확해진 상황에서, 유사한 메커니즘이 자연에 존재하는지를 확인하고자 하는 설계 상황에 대한 대응도 가능하기 때문에, 추후 과학기술 논문 및 특허에 대한 선행 연구 탐색 도구로의 발전 가능성도 충분히 열려있는 특징도 있다.
도 1을 참조하면, 솔루션 아이디어 제공 시스템은 설계 문맥 처리부, 제어부, 추론 시스템부, 생물학적 체계 지식기반 DB군, 설계문제 지식기반 DB군을 포함할 수 있다.
설계 문맥 처리부는 사용자 단말에서 제공되는 기초 자료(예를 들어, 설계 문제, 모방의 대상 등)가 명제 형식 A:B::C:D 중 어떤 요소들의 조합에 해당하는지를 판단한다. 사용자 단말은 본인의 설계 문제에 맞춰 명제 형식 A:B::C:D에 해당되는 각 요소들을 자율적으로 입력하여 기초 자료화 할 수 있으며, 기초 자료는 하나 이상의 요소에 대한 정보가 자연어로 입력되면 충분할 수 있다.
설계 문맥 처리부는 설계 문맥 마이닝부와 상황 규칙 변환부를 포함할 수 있다.
설계 문맥 마이닝부는 사용자 단말에서 제공된 기초 자료가 {A:B}의 요소를 포함하는지, [A]만 포함하는지, [B']만 포함하는지, {[A], [C]}가 포함하는지 등 입력된 요소들의 조합 패턴 정보를 수집한다.
예를 들어, 사용자가 기초 자료를 입력하기 위한 키워드 입력창이 명제 형식에 따라 [제품 및/또는 서비스(A)] : [설계 목적(B)] :: [생물학적 체계(C)] : [생물학적 체계의 목적(D)] 로 제공되고, 사용자가 임의의 키워드 입력 공간에 키워드를 입력하여 기초 자료를 작성한다면 설계 문맥 마이닝부는 입력된 각 요소가 무엇에 관한 것인지 쉽게 인식할 수 있을 것이다.
상황 규칙 변환부는 입력된 요소들을 인코딩하여, 입력된 정보의 패턴, 즉, A:B::C:D를 vector {0,0,0,0}에 대응시킨다. 이때, 기초 정보에 포함된 요소인 경우에는 예를 들어 1을 부여하는 방식으로 벡터(vector) 표기 처리할 수 있다. 예를 들어, [A:B]만 포함된 경우에는 {1,1,0,0}로 표기되고, [C]만 포함된 경우에는 {0,0,1,0}으로 표기될 수 있을 것이다.
설계 문맥 처리부로 입력된 기초 정보에 관한 정보는 누락된 요소를 추론할 수 있도록 하기 위해 추론 시스템부로 제공될 수 있다.
제어부는 명제 형식을 최종적으로 생성하는 처리를 실시하며, 명제 탬플릿 생성부, 검증부, 로그 관리부를 포함할 수 있다.
명제 탬플릿 생성부는 입력된 문제 정의(기초 정보)에 대해, 기초 정보에서 누락된 요소에 대해 최종 추론된 내용을 포함하여 A:B::C:D의 명제 탬플릿으로 생성하고 사용자에게 출력할 수 있는 정보로 변형한다.
명제 탬플릿 생성부는 추론 시스템부에서 실시되는 추론 처리(도 6의 순서도 참조)에 따른 결과물을 이용하여 A:B::C:D의 명제 탬플릿으로 생성할 수 있다.
검증부는 사용자 단말에서 제공받은 기초 자료가 기존에 실시된 설계 사례와 유사한지 여부를 판단하고, 기존의 설계 사례와 유사한 경우 해당 유사 사례들을 리스트업하여 사용자 단말에 기초 자료에 상응하는 자연모사 설계 결과(즉, A:B::C:D)를 출력할 때 유사 사례(예를 들어, A:B'::C':D 등) 로서 함께 제공할 수 있다.
참고로, 명제 탬플릿 생성부에서 생성된 A:B::C:D 명제 템플릿은 검증부로 제공되고, 검증부는 도 6의 "사례 DB에 존재?"의 과정을 수행한다.
검증부는 새롭게 생성된 A:B::C:D 명제 탬플릿이 과거에 존재했는지를 확인하며, 그때 비교 대상이 되는 정보는 사례 DB에 저장된 기존 설계 사례들이다.
사례 DB에는 기존 설계 사례들이 A:B::C:D 명제 탬플릿의 형태로 저장되며, 명제 탬플릿간의 비교를 통해 비슷하다고 판단(예를 들어, A:B::C:D와 A':B'::C':D' 등)되면 유사 사례로 인식하여 , 유사 사례들로 리스트업하게 되며, 유사 사례 역시 사용자 단말로 제공된다. 물론, 명제 탬플릿 생성부에 의해 생성된 명제 탬플릿 역시 사례 DB에 신규 사례로 저장되어 이용될 것이다. 기존 설계 사례와의 유사성 판단을 위해 미리 저장된 유사어 사전이 이용되거나, 각 어휘간 유사도 평가 방식 등이 이용될 수 있을 것이다.
로그 관리부는 기초 자료 입력, 추론, 매핑, 생성 등의 일련의 활동을 로그로 기록한다. 생성된 로그는 별도의 저장부에 저장되어 관리될 수 있다.
추론시스템부는 인코딩 모듈, 유사성 평가 모듈, 생성 모듈, 매핑 모듈, 추론 모듈을 포함할 수 있다.
전술한 바와 같이, 자연모방에서 벌어지는 유비추론이나 과거 사례의 모방을 활용하여 문제를 해결하는 유비추론은 A:B::C:D, 즉 [제품 및/또는 서비스(A)] : [설계 목적(B)] :: [생물학적 체계(C)] : [생물학적 체계의 목적(D)]이라는 명제를 완성해야 완료될 수 있다.
그러나, 설계 상황에 따라서 A, B, C 및 D의 요소가 기초 자료로 모두 주어질 수도 있으나, A, B, C 및 D 중 어느 하나 또는 전체가 아닌 일부만(예를 들어, A와 B, A와 D 등)의 요소가 기초 자료로 주어지는 다양한 경우가 발생될 수 있다.
이와 같이, 추론 시스템부의 동작은 주어진 기초 자료에 기반한 시작 질문으로부터 개시될 수 있다(도 6의 순서도 참조).
인코딩 모듈은 생성 모듈, 매핑 모듈 및 추론 모듈에 의해 기초 자료가 A:B::C:D의 완성된 명제 형태의 데이터 구조로 저장하며, 이러한 결과물은 전술한 명제 탬플릿 생성부에 의해 A:B::C:D의 명제 탬플릿으로 생성될 수 있다.
유사성 평가 모듈은 생성 모듈, 매핑 모듈 및 추론 모듈에서 유사성 판단을 위해 이용될 유사성 계산 방법을 함수로 유지 관리하고 있으며, 생성 모듈 등에서 해당 함수를 필요로 하는 경우 생성 모듈 등에 해당 함수를 제공한다. 물론, 유사성 계산을 위한 각 함수가 생성 모듈 등 각각에 유지 관리되는 경우라면 유사성 평가 모듈은 생략될 수도 있다.
생성 모듈은 [제품 및/또는 서비스(A)] : [설계 목적(B)] 또는 [생물학적 체계(C)] : [생물학적 체계의 목적(D)]의 대응 관계에서 누락된 요소가 있는 경우, 주어진 요소로부터 누락된 요소를 추론하는 모듈이다. 즉, 기초 자료에 A:B 또는 C:D의 관계에서 A만 주어졌을 때 B를 추론하거나, D만 주어졌을 때 C를 추론하도록 동작한다.
예를 들어, [제품 및/또는 서비스(A)] : [설계 목적(B)]의 대응 관계에서 [제품 및/또는 서비스(A)] 요소만이 제공된 경우(예를 들어, 특정의 제품을 개발하고자 할 때 어떤 설계 목적이 고려되어야 하는지 추론하고자 하는 경우), 사용자는 미리 규정된 제품-서비스에 대한 키워드 계층 정보에서 어느 하나의 키워드를 선택한 상태일 것이다. 이때, 각각의 키워드에 대해서는 연관된 [설계 목적(B)]에 대한 키워드 리스트가 예를 들어 동사+목적어의 형태로 규정된 키워드 쌍의 조합으로 미리 규정되어 있으며, 사용자는 제시된 키워드 쌍들 중 하나 이상의 키워드 쌍을 [설계 목적(B)]을 규정하는 요소로 선택할 수 있다. 여기서, 동사는 미리 저장된 기능 동사 사전에 포함된 동사들 중 어느 하나일 수 있고, 목적어는 미리 저장된 물질, 에너지, 신호 목적어 사전에 포함된 목적어들 중 어느 하나일 수 있다.
다른 예로서, [제품 및/또는 서비스(A)] : [설계 목적(B)]의 대응 관계에서 [설계 목적(B)] 요소만이 제공된 경우(예를 들어, 특정의 설계 목적을 고려할 때 어떤 제품이 설계될 수 있는지 추론하고자 하는 경우), 사용자는 [설계 목적(B)]을 규정하는 요소로 기능 동사 사전에 포함된 하나 이상의 동사와 물질, 에너지, 신호 목적어 사전에 포함된 하나 이상의 목적어를 선택한 상태일 것이다.
도 7의 (a)에는 목적어(object)가 Divided solid 등 5개만이 예시되었으나, 물질, 에너지, 신호의 개별 목적어 사전에서 보다 많은 목적어가 제시될 수 있음은 당연하다. 또한 도 7의 (b)에 예시된 바와 같이, 사용자는 동사+목적어 조합을 복수개 선택할 수도 있음은 당연하다.
이와 같이 선택된 [설계 목적(B)] 요소에 대응되는 제품-서비스의 키워드 정의 문서가 문서 주제분석 알고리즘을 이용하여 미리 규정될 수 있음은 당연하다.
또 다른 예로서, [생물학적 체계(C)] : [생물학적 체계의 목적(D)]의 대응 관계에서 [생물학적 체계(C)] 요소만이 제공된 경우(예를 들어, 특정의 생물체가 어떤 목적을 가지고 있는지 찾아보고자 하는 경우), 사용자는 미리 저장된 생물학적 체계정보(도 2 참조)에서 엔티티(Entity)(예를 들어 상어), 조직(Part)(예를 들어 가죽) 및 기관(Organ)(예를 들어 비늘)을 조합하여 [생물학적 체계(C)] 요소를 입력한 상태일 것이다.
이 경우, 사용자는 특정의 엔티티를 선택하였을 때 리스트화되어 제시되는 조직들 중 어느 하나를 선택하고, 선택한 조직에 대해 리스트화되어 제시되는 기관들 중 어느 하나를 선택하는 방식으로 [생물학적 체계(C)] 요소를 입력할 수 있다. 물론, 사용자가 직접 '상어 가죽 비늘' 등의 형태로 [생물학적 체계(C)] 요소를 입력할 수도 있고, 엔티티만을 입력하여 [생물학적 체계(C)] 요소를 지정할 수도 있다.
[생물학적 체계(C)] 요소만이 제공된 경우, 생성 모듈은 생물학적 체계정보 중 엔티티, 조직 및 기관이 일치하는 것들의 액션(Action) 요소에 기록된 정보(예를 들어, 반복 가능한 부착, 물속에서 마찰을 줄임 등)를 [생물학적 체계의 목적(D)] 요소로 추론하게 된다.
또 다른 예로서, [생물학적 체계(C)] : [생물학적 체계의 목적(D)]의 대응 관계에서 [생물학적 체계의 목적(D)] 요소만이 제공된 경우(예를 들어, 특정의 생물학적 체계의 목적을 가지는 생물체들의 리스트를 찾아보고자 하는 경우), 사용자는 자연어 텍스트 형태로 [생물학적 체계의 목적(D)] 요소를 입력하게 된다.
이 경우, 입력된 자연어 텍스트는 미리 저장된 생물학적 체계정보(도 2 참조)에서 액션(Action)과 동등한 레벨의 정보로 인식되고, 생성 모듈은 문장간 유사도 분석 기법의 예를 들어 문장을 구성하는 어휘들 사이의 산술 평균된 유사도 분석값을 참조하여 유사도가 높은 생물체를 선택하고, 선택된 생물체의 생물학적 체계정보의 엔티티, 조직 및 기관에 대한 정보를 [생물학적 체계(C)] 요소로 색인한다.
매핑 모듈은 [제품 및/또는 서비스(A)] : [생물학적 체계(C)] 또는 [설계 목적(B)] : [생물학적 체계의 목적(D)]의 대응 명제의 관계에서 누락된 요소가 있는 경우, 주어진 요소로부터 누락된 요소를 추론하는 모듈이다. 즉, 기초 자료에 A:C 또는 B:D의 관계에서 A만 주어졌을 때 대응 명제의 관계에서 C를 추론하거나, D만 주어졌을 때 대응 명제의 관계에서 B를 추론하도록 동작한다.
매핑 모듈은 예를 들어 A : B 또는 C : D인 명제를 x : y라고 하고, 그에 대응되는 대응 명제 C : D 또는 A : B를 v : w라고 정의할 때, 만일 사용자가 x : y의 명제 중 x 또는 y에 해당되는 어느 하나의 요소를 입력했을 때 그와 대응되는 대응명제에서 대응되는 위치의 미지의 요소(v 또는 w)를 추론하도록 동작한다.
예를 들어, 기초 자료에 포함된 [제품 및/또는 서비스(A)] 요소로부터 기초 자료에 누락된 [생물학적 체계(C)] 요소를 추론하고자 하는 경우(예를 들어, 특정의 제품을 개발하고자 할 때 참고할만한 생물체를 검색하고자 하는 경우 등), 앞서 설명한 생성 모듈에서 우선 [제품 및/또는 서비스(A)] 요소로부터 [설계 목적(B)] 요소의 추론 과정이 선행되어 실시되고, 매핑 모듈은 미리 저장된 생물학적 체계정보의 물리적 현상(PPH, Physical Phenomena) 요소와 생성 모듈에서 추론된 [설계 목적(B)] 요소를 비교한다.
생물학적 체계 정보의 물리적 현상(PPH)와 [설계 목적(B)] 요소는 모두 동사 + 목적어의 구조로 이루어진 정보이므로 미리 지정된 어휘간 유사도 비교 방법을 이용하여 유사도가 높은 순서로 생물체의 엔티티, 기관 및 조직에 관한 정보를 출력한다. 화면상에 표시된 생물체에 관한 정보를 참조하여 사용자는 [생물학적 체계(C)] 요소를 선택할 수 있다.
다른 예로서, 기초 자료에 포함된 [생물학적 체계(C)] 요소로부터 [제품 및/또는 서비스(A)] 요소를 추론하고자 하는 경우(예를 들어, 특정의 생물체를 이용하여 어떤 제품의 기능을 개선할 수 있는지 검색하고자 하는 경우 등), 사용자는 미리 저장된 생물학적 체계정보를 고려하여 엔티티, 기관 및 조직으로 구성된 [생물학적 체계(C)]를 기초 정보로 제공한 상태일 것이다.
매핑 모듈은 [생물학적 체계(C)] 요소로 규정된 생물체의 물리적 현상(PPH)와 [설계 목적(B)] 요소로 규정될 수 있는 동사+목적어 조합을 미리 지정된 어휘간 유사도 비교 방법으로 비교하여 유사도가 높은 [설계 목적(B)]의 동사+목적어 조합을 출력한다. 사용자는 출력된 동사+목적어 조합 중 하나 이상을 [설계 목적(B)] 요소로 선택하면, 전술한 생성 모듈이 [설계 목적(B)] 요소로부터 [제품 및/또는 서비스(A)] 요소를 추론하는 과정을 통해 [제품 및/또는 서비스(A)] 요소를 추론하여 사용자에게 제시할 수 있다.
다른 예들로, 매핑 모듈은 [설계 목적(B)] : [생물학적 체계의 목적(D)]의 대응 명제의 관계에서 누락된 요소가 있는 경우, 주어진 요소로부터 누락된 요소를 추론할 수 있다.
즉, 앞서 설명한 바와 마찬가지로, [설계 목적(B)] 요소만이 제공된 경우에는, [설계 목적(B)] 요소와 각 생물체의 물리적 현상(PPH)의 유사도를 대비하여 [생물학적 체계(C)] 요소를 결정하고, 생성 모듈에 의한 [생물학적 체계(C)]로부터 [생물학적 체계의 목적(D)] 요소를 결정하는 과정으로 추론될 수 있다. 또한 [생물학적 체계의 목적(D)] 요소만이 기초 자료에 제공된 경우에는 전술한 과정의 역과정을 통해 [설계 목적(B)] 요소가 추론될 수 있다.
추론 모듈은 [제품 및/또는 서비스(A)] : [생물학적 체계의 목적(D)] 또는 [설계 목적(B)] : [생물학적 체계(C)]의 대응 명제의 관계에서 누락된 요소가 있는 경우, 주어진 요소로부터 누락된 요소를 추론하는 모듈이다. 즉, 기초 자료에 A:D 또는 B:C의 관계에서 A만 주어졌을 때 대응 명제의 관계에서 D를 추론하거나, B만 주어졌을 때 대응 명제의 관계에서 C를 추론하도록 동작한다.
추론 모듈은 앞서 설명한 매핑 모듈과 마찬가지로 예를 들어 A : B 또는 C : D인 명제를 x : y라고 하고, 그에 대응되는 대응 명제 C : D 또는 A : B를 v : w라고 정의할 때, 만일 사용자가 x : y의 명제 중 x 또는 y에 해당되는 어느 하나의 요소를 입력했을 때 그와 대응되는 대응명제에서 대응되는 위치의 미지의 요소(w 또는 v)를 추론하도록 동작한다.
앞서 생성 모듈이 [제품 및/또는 서비스(A)] : [설계 목적(B)] 또는 [생물학적 체계(C)] : [생물학적 체계의 목적(D)]의 대응 관계에서 누락된 요소를 추론하도록 동작하고, 매핑 모듈이 [제품 및/또는 서비스(A)] : [생물학적 체계(C)] 또는 [설계 목적(B)] : [생물학적 체계의 목적(D)]의 대응 명제의 관계에서 누락된 요소를 추론하도록 동작함을 설명한 바 있다.
즉, 생성 모듈은 A ↔ B, C ↔ D의 관계에서 추론이 가능하도록 하고, 매핑 모듈은 A ↔ C, B ↔ D의 관계에서 추론이 가능하도록 한다. 이에 비해, 추론 모듈은 A ↔ D, B ↔ C의 관계에서 추론이 가능하도록 하는 것이므로, 추론 모듈은 전술한 생성 모듈과 매핑 모듈을 모두 포함하는 모듈로 정의될 수 있다.
따라서, 생성 모듈과 매핑 모듈이 서로 유기적인 동작이 가능함을 앞서 이미 설명하였는바, 추론 모듈은 추론 시스템부의 일 구성으로 포함될 수도 있고 또는 생략될 수도 있다.
생물학적 체계 지식기반 DB군에는 생물학적 체계정보 DB와 색인어 DB 등이 포함될 수 있고, 설계문제 지식기반 DB군에는 제품 및 서비스 DB와 사례 DB 등이 포함될 수 있다.
도 2를 참조하여, 생물학적 체계정보 DB에 저장되는 생물학적 체계정보 인과모형의 구조와 특징에 대해 간략히 설명한다.
다만, 생물학적 체계정보 인과 모형 등에 대해서는 본 발명자가 이미 출원한 한국특허출원 제10-2017-0003066호(생물학적 체계정보 검색 시스템 및 방법), 한국특허출원 제10-2017-0035374호(키워드 계층 구조를 이용한 생물학적 체계정보 검색 장치 및 방법)에 구체적으로 설명되어 있으므로, 편의상 본 명세서에서는 이들에 대한 설명은 간략화하기로 한다. 그러나, 특허출원 제10-2017-0003066호 및 제10-2017-0035374호의 기술적 사상과 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용으로 기재된 모든 내용이 본 명세서에 당연히 기재된 것으로 인정되어야 한다.
생물학적 체계정보 인과모형은 물리적 관계(Physical Relations), 생태학적 관계(Ecological Relations), 생물학적 관계(Biological Relations)포함하여 구성될 수 있다.
물리적 관계에서, 인풋(Input)(예를 들어, 에너지, 신호 또는/및 물질 인풋)은 물리적 효과(PEF, Physical Effects)를 작동(activate)시키고, 물리적 효과는 물리적 현상(PPH, Physical Phenomena)으로 생성(create)되며, 물리적 현상은 상태 변화(CoS, Change of State)를 생성(create)하고, 상태 변화는 액션(action)으로 해석(interpret)된다.
여기서, 물리적 관계는 하나의 생물체가 특정 목적(action, goal)을 달성하기 위하여 어떤 물리적 변화(CoS, Change of State)를 겪으며, 어떤 물리적 효과(PEF, Physical Effects)를 통해서 어떤 물리적 현상(PPH, Physical Phenomena)을 초래하는지 등을 인과 관계 방식으로 표현한 정보이다.
구체적으로, 물리적 변화(COS)는 목적을 달성하기 전 상태와 최종 결과 사이에 상태(state)가 어떻게 변화했느냐에 관한 것으로서, 사전 상태(Pre condition)와 사후 상태(Post condition)의 정적인 상태(state)가 동적인 관계로 색인된다.
물리적 효과(PEF)는 목적을 달성하는데 사용한 전략에 관한 것으로, 통상적으로 생태학사전, 물리학사전 등에 등재되어 정의(definition)가 존재하는 전략들(즉, 해당 단어와 상응하는 정의)로 색인된다.
물리적 현상(PPH))은 어떤 전략이 구체적으로 어떻게 실시되었는지에 관한 것으로서, 그것이 구체적으로 어떻게 실시되었는지를 명시적으로 나타내기 위해 전문가들에 의해 미리 작성된 기능어휘 사전(동사를 담당함)과, 목적어로서 명사를 담당하는 에너지 사전, 물질 사전, 신호 사전에 정의된 용어들이 동사와 목적어의 관계로 조합되어 색인될 수 있다.
예를 들어, 유럽 찌르레기가 알콜을 해독한다면, 알콜 해독은 액션(Action)에 해당되고, 물리적 변화(CoS)는 높은 알콜 농도가 낮은 알콜 농도로 변화되는 것이며, 중독 치료는 물리적 효과(PEF)에 해당될 수 있다. 따라서 알콜 분해 촉진이라는 물리적 현상(PPH)으로 액션, 즉 목적이 달성되는 것이다.
구체적으로, '많은 알콜 분자'라는 인풋은 '알콜 중독 치료'라는 물리적 효과를 작동시키고, '알콜 중독 치료'라는 물리적 효과는 '알콜 분해 촉진'이라는 물리적 현상을 생성하며, '알콜 분해 촉진'이라는 물리적 현상은 '높은 알콜 농도'(즉, 사전 상태(Pre condition))를 '낮은 알콜 농도'(즉, 사후 상태(Post condition))로 만드는 상태 변화를 생성하고, 이러한 상태 변화는 최종적으로 '알콜 해독'이라는 액션으로 해석될 수 있다. 또한 분석적 관점에서 다시 '알콜 해독'의 액션은, '많은 알콜 분자'의 인풋이라는 원인으로 재해석될 수도 있다.
또한, 액션이 생태학적 현상(EPH, Ecological Phenomena)으로 해석(interpret)되며, 따라서 액션은 특정 생물체가 어떠한 행동(또는 습성)을 수행하기 위해서 취하게 된 물리적 '전략'으로 이해될 수 있다.
예를 들어 유럽 찌르레기가 '알콜이 함유된 발효된 과일을 먹게 될 가능성이 높다'는 생태학적 관계를 인식한 경우, 알콜 중독 치료제를 개발하고자 하는 설계자는 유럽 찌르레기의 생태학적 관계에서 알콜 해독이 필요한 알콜 중독자의 생태학적 관계를 유추할 수 있고, 따라서 전술한 유럽 찌르레기가 취한 해당 행동(습성)을 수행하기 위해서 취하게 된 물리적 전략인 '알콜 해독'의 액션을 알콜 중독 치료제를 개발하기 위한 디자인 전략으로 응용할 수 있을 것이다.
알콜 해독 능력을 가지는 유럽 찌르레기에 관하여 예로 들어, 어휘 사전 DB에 미리 저장된 어휘로 구조화된 생물학적 체계정보의 일 예를 예시하면 하기 표 1과 같다. 물론 유럽 찌르레기가 다양한 특성을 가지고 있는 경우라면, 각각의 노드(즉, Input, PEF 등)에 대응되도록 각각 저장되는 어휘들은 보다 많아지고 다양해질 수도 있을 것임은 당연하다.
Input <알콜 화합물> <Alcohol>
Physical Effects <알콜 중독 치료> <Alcoholism-treatment>
Physical Phenomena <촉진하다>+<알콜 분해> <Catalyze> + <Alcohol+Decomposition>
Change of State <높은 알콜 농도> + <낮은 알콜 농도> <High+Density+of+Alcohol> + <Low+Density+of+Alcohol>
Action <알콜 해독> <Alcohol+Detoxification>
Ecological Phenomena <섭취하다> + <발효된 과일> <Ingest> +
<Fermented+Fruit>
Ecological Behaviors <알콜 남용> <Alcohol+Abuse>
Organ <알콜 분해 효소> <Enzyme>
Part <위> <Stomach>
Entity <유럽 찌르레기> <European-starling> + <Sturnus vulgaris>
다른 예로서, "독성 수액을 열매 안에 만들어서 초식 동물로부터 자신을 보호하는 Hura 나무"에 대응하는 생물학적 체계정보 인과모형은 하기 표 2와 같이 구성될 수 있을 것이다.
Input <알콜 화합물> <Alcohol>
Physical Effects <중독> <Addiction>
Physical Phenomena <초래하다>+<마비> <Induce> + <Paralysis>
Change of State <정상 감각 시스템> +
<비정상 감각 시스템>		 <Normal+Sensory+Nervous+
System> +
<Disordered+Sensory+Nervous+ System>
Action <독 생성> <Toxification>
Ecological Phenomena <퇴출하다> + <초식동물> <Expel> + <Herbivore>
Ecological Behaviors <식물들의 방어행동(초식에 저항)> <Plant+defence+against+
Herbivory>
Organ <독성수액> <Toxic+sap>
Part <열매> <Fruit>
Entity <Hura 나무> <Hura-tree> + <Hura>
도 2와 전술한 표 1과 2에서 각각 확인되는 바와 같이, 생물학적 체계정보의 생물학적 관계는 기관(Organ), 조직(Part), 엔티티(Entity)로 구성된다. 생물학적 관계는 생물학적 현상이 생물체(organism)의 어떤 조직(Part)의 어떤 기관(Organ)과 연관되어 있는지를 나타내며, 조직(Part)은 기관(Organ)이 속한 조직(Part)을 의미한다.
엔티티는 각각의 생물학적 체계정보가 어떤 생물체(organism)와 관련되어있는지를 색인하는 요소로서, 기관(Organ)과 조직(Part)의 소유자이며, 바로 그 생물학적 현상을 관찰할 수 있는 생물체이다.
예를 들어, 무지갯빛(iridescent color)을 생성해내는 풍뎅이인 경우, 풍뎅이가 엔티티(Entity)로 색인되고, 큐티클(cuticle)은 풍뎅이의 쉘(shell)에 속한 부분이므로 생물학적 시스템의 조직(Part)은 쉘(shell)로 색인되며, 쉘(shell)의 큐티클이 연관된 기관(Organ)으로 색인될 수 있다.
생물학적 체계(Biological system)의 지식 기반 및 설계문제 지식 기반으로 구현되는 본 실시예에 따른 솔루션 아이디어 제공 장치는 (A : B :: C : D)의 구조를 갖는 유추 문제에서 예를 들어 A, B, C가 주어졌을 때 D를 추론해내는 사고 과정인 유비추론 과정을 이용한다. 예를 들어, 우리는 신호등과 관련하여 (청색 : 전진 :: 적색 : D)인 유추 문제에서 D를 '정지'라고 추론해낼 수 있다.
자연모사에서 설계자들은 (A : B :: C : D)의 구조를 갖는 유추 문제를 구성하는 방법으로, A, B, D가 주어졌을 때에 새로운 C를 추론할 수 있으며, 혹은 A, B, C가 주어졌을 때에 새로운 D를 추론할 수도 있다. 여기에 수반된 부호화(인코딩), 추론, 관계짓기, 응용, 응답의 과정들이, 궁극적으로 문제 해결에 필요한 힌트를 제공한다.
예를 들어, 수영 선수들의 기록을 향상하기 위한 전문가용 스위밍수트를 개발하기 위해 상어가 갖는 특질을 찾아내 응용한 사례는, (스위밍수트 : 좋은 기록 :: 상어 가죽 : 물 속에서 마찰 줄임)의 유추 문제를 해결한 명제 탬플릿이라 할 수 있다.
한편, 엉겅퀴의 갈퀴들이 동물의 털에 부착되는 현상으로부터 붙였다 떼었다를 반복할 수 있는 테잎(벨크로테잎)을 개발한 사례 역시 (엉겅퀴 갈퀴 : 동물 털에 붙었다 떼어짐 :: 갈퀴 모양 : 반복 가능한 부착)의 유추 문제를 해결한 명제 탬플릿이라 할 수 있다.
이때, 본 실시예에 따른 솔루션 아이디어 제공 시스템에서 실시되는 자연모사의 전체 프로세스의 메커니즘을 살펴보면, '문제'를 정의한 후 해당 문제를 해결하는데 힌트를 줄 수 있는 특질을 찾아서 모방(응용)하는 방법(문제 기반 자연모사 설계, 도 3 참조)과, '재치있는 특질'을 어떤 생물학적 시스템으로부터 발견한 뒤 이를 적용할만한 문제를 거꾸로 찾아서 솔루션으로 모방(응용)하는 방법(솔루션 기반 자연모사 설계, 도 4 참조)과 같은 접근법으로 이해할 수 있다.
도 5에 예시된 바와 같이, 예를 들어, 스위밍수트 표면의 마찰을 줄이기 위해서, 비슷한 특질을 갖는 생물학적 시스템을 자연에서 찾은 예는 (스위밍수트 : 좋은 기록 :: C : 물 속에서 마찰 줄임) 유추 문제에서 C(상어 가죽)를 찾은 사례이다.
구체적으로, A(스위밍수트)와 B(좋은 기록)의 관계를 추론하고, B(좋은 기록)와 D(물 속에서 마찰 줄임)를 관계지어 C(상어 가죽)를 유추해 찾아냈다. 즉, 먼저 스위밍수트가 좋은 기록을 내기 위해 갖춰야 할 기능이 무엇인지 추론한 뒤, 마찰을 줄이는 방법과의 관계가 높음을 생각해냈고, 물 속에서 마찰을 줄일 수 있는 특질을 갖는 상어를 최종적으로 유추해낸 것이다.
한편, 엉겅퀴가 갖는 특질로부터 벨크로테잎을 개발해낸 사례는 (엉겅퀴 갈퀴 : 동물 털에 붙었다 떼어짐 :: 갈퀴 모양 : D)의 유추 문제로부터 D(반복 가능한 부착)를 찾은 사례라 할 것이다.
구체적으로, A(엉겅퀴 갈퀴)와 B(동물 털에 붙었다 떼어짐)의 관계를 추론한 뒤, A(엉겅퀴 갈퀴)와 C(갈퀴 모양)를 관계지어 D(반복 가능한 부착)를 유추해 찾아냈다. 즉, 엉겅퀴 갈퀴와 이것이 동물 털에 붙었다 떼어지는 현상 사이의 관계를 추론한 뒤, 갈퀴 모양과의 관계성이 높음을 생각해냈고, 부착과 제거를 반복할 수 있는 갈퀴 모양을 본딴 테잎(벨크로테잎)을 유추해낸 것이다.
이와 같이, 스위밍 수트의 사례에서는, 유추 문제를 시작하는 (A : B)가 '기대되는 기능'이지만, 벨크로 테잎의 사례에서는 (A: B)가 '생물학적 시스템의 특질'로 전도되어 있다. 이 때, 어떤 방법으로 자연모사 설계를 시작하느냐에 따라, 해결하고자 하는 문제의 종류가 극적으로 달라질 수 있음은 당연하다
이와 같이, 본 실시예에 따른 솔루션 아이디어 제공 방법 및 시스템은 해결해야하는 설계 문제(예를 들어 스위밍수트의 성능을 높여 좋은 기록을 내게 함)와 자연에 존재하는 특질(예를 들어 물 속에서 마찰 감소)들을 관계 짓는 유비 추론에 관한 것으로서, 생물학적 지식의 부족으로 설계 원칙을 추출해내기가 곤란한 설계자나 비전문가들까지도 활용할 수 있는 일종의 사고 지원 시스템이라 할 수 있다.
이를 위해, 본 실시예에 따른 솔루션 아이디어 제공 시스템은 문제 기반의 자연모사에 수반되는 유비추론을 체계적으로 도와주기 위한 정보 탐색 시스템으로서 기능할 수 있고, 복잡한 생화학적 정보를 적절한 차원으로 개념화하는 방법이 뒷받침하고 있다.
또한, 정보시스템 구축의 측면에서도 본 실시예에 따른 솔루선 아이디어 제공 시스템은 특질 정보를 찾고, 연결지으며, 응용해내는 유비추론 전 과정을 체계적으로 돕기 위해 저장소 내부에 저장된 특질 정보들을 검색하는 엔진과, 그에 따른 정보 대표화 기술 및 색인 기술을 구비한 특징도 있다.
상기에서는 본 발명의 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (6)

  1. [제품 및/또는 서비스(A)] 요소, [설계 목적(B)] 요소, [생물학적 체계(C)] 요소 및 [생물학적 체계의 목적(D)] 요소 중 하나 이상의 요소를 포함하는 기초 정보를 입력받는 설계 문맥 처리부;
    상기 기초 정보에서 누락된 요소 각각을 미리 지정된 추론 기법을 이용하여 추론하는 추론 시스템부; 및
    기초 정보에 포함된 요소와 상기 기초 정보에서 누락되어 상기 추론 시스템부에서 추론된 요소를 포함하여 [제품 및/또는 서비스(A)] : [설계 목적(B)] :: [생물학적 체계(C)] : [생물학적 체계의 목적(D)]의 규칙을 가지는 유비추론(Analogical Reasoning)의 명제 데이터를 생성하는 제어부를 포함하되,
    상기 [생물학적 체계(C)] 요소는 미리 저장된 생물학적 체계정보 인과모형의 엔티티(Entity) 요소, 조직(Part) 요소 및 기관(Organ) 요소를 이용하여 규정되고, 상기 [생물학적 체계의 목적(D)] 요소는 상기 생물학적 체계정보 인과모형의 액션(Action) 요소를 이용하여 규정되며,
    각각의 생물학적 체계정보 인과모형은 상응하는 각 생물체를 단위로 하여 물리적 관계(Physical Relations), 생태학적 관계(Ecological Relations), 생물학적 관계(Biological Relations)를 포함하여 구성되고,
    상기 물리적 관계에서 인풋(Input) 요소는 물리적 효과(PEF) 요소를 작동(activate)시키고, 물리적 효과 요소는 물리적 현상(PPH) 요소로 생성(create)되며, 물리적 현상 요소는 상태 변화(CoS) 요소를 생성하고, 상태 변화 요소는 상기 액션(action) 요소로 해석(interpret)되도록 정리되며,
    상기 생태학적 관계에서 상기 액션 요소는 생태학적 현상(EPH) 요소로 해석되고, 생태학적 행동(EBH) 요소는 상기 생태학적 현상 요소를 생성하도록 정리되며,
    상기 생물학적 관계는 상기 액션 요소를 생성시키는 상기 조직(Part) 요소를 가지는(has) 상기 엔티티(Entity) 요소와, 상기 조직 요소에서 생성되어 상기 물리적 효과 요소를 작동시키는 상기 기관(Organ) 요소를 포함하도록 정리되는 것을 특징으로 하는 자연모사 기법을 이용한 솔루션 아이디어 제공 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 추론 시스템부는,
    [제품 및/또는 서비스(A)] : [설계 목적(B)]의 관계, 및 [생물학적 체계(C)] : [생물학적 체계의 목적(D)]의 관계 각각에서, 상기 기초 정보에 누락된 요소를 추론하는 생성 모듈; 및
    [제품 및/또는 서비스(A)] : [생물학적 체계(C)]의 대응 명제의 관계, 및 [설계 목적(B)] : [생물학적 체계의 목적(D)]의 대응 명제의 관계 각각에서, 상기 기초 정보에 누락된 요소를 추론하는 매핑 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 자연모사 기법을 이용한 솔루션 아이디어 제공 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 생성 모듈이 [제품 및/또는 서비스(A)] : [설계 목적(B)]의 관계에서 기초 정보에 누락된 요소를 추론하도록 하기 위해,
    [제품 및/또는 서비스(A)] 요소에 상응하는 키워드들의 계층 정보와 각 키워드에 대응하는 [설계 목적(B)] 요소에 상응하는 동사와 목적어 결합 형태의 키워드들이 미리 규정되는 것을 특징으로 하는 자연모사 기법을 이용한 솔루션 아이디어 제공 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 매핑 모듈이 [제품 및/또는 서비스(A)] : [생물학적 체계(C)]의 대응 명제의 관계에서 기초 정보에 누락된 [생물학적 체계(C)] 요소를 추론하도록 하기 위해,
    상기 매핑 모듈은 상기 기초 정보에 포함된 [제품 및/또는 서비스(A)] 요소에 상응하여 상기 생성 모듈에서 추론된 [설계 목적(B)] 요소와 미리 저장된 생물학적 체계정보 인과모형의 상기 물리적 현상(PPH) 요소에 대해 미리 지정된 어휘간 유사도 평가 방식을 이용하여 미리 지정된 기준값을 만족하는 생물체를 결정하고, 상기 결정된 생물체에 상응하는 생물학적 체계정보 인과모형의 엔티티 요소, 기관 요소 및 조직 요소를 이용하여 상기 [생물학적 체계(C)] 요소를 규정하는 것을 특징으로 자연모사 기법을 이용한 솔루션 아이디어 제공 시스템.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 매핑 모듈이 [제품 및/또는 서비스(A)] : [생물학적 체계(C)]의 대응 명제의 관계에서 기초 정보에 누락된 [제품 및/또는 서비스(A)] 요소를 추론하도록 하기 위해,
    상기 매핑 모듈은 상기 기초 정보에 포함된 [생물학적 체계(C)] 요소에 상응하는 생물학적 체계정보 인과모형의 상기 물리적 현상(PPH)와 [설계 목적(B)] 요소에 대해 지정할 수 있도록 미리 저장된 동사와 목적어 결합 형태의 키워드들에 대해 미리 지정된 어휘간 유사도 평가 방식을 이용하여 미리 지정된 기준값을 만족하는 동사와 목적어 결합 형태로 [설계 목적(B)] 요소를 규정하고, 상기 규정된 [설계 목적(B)] 요소에 상응하여 상기 생성 모듈에서 추론된 [제품 및/또는 서비스(A)] 요소로 상기 기초 정보에 누락된 [제품 및/또는 서비스(A)] 요소를 추론하는 것을 특징으로 하는 자연모사 기법을 이용한 솔루션 아이디어 제공 시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는 이미 저장된 명제 데이터들 중 상기 생성한 유비추론의 명제 데이터와 미리 지정된 어휘간 유사도 평가 방식으로 평가하여 미리 지정된 유사도값을 만족하는 하나 이상의 명제 데이터를 유사 사례 정보로 추출하는 것을 특징으로 하는 자연모사 기법을 이용한 솔루션 아이디어 제공 시스템.
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