[논문 리뷰] Towards the Development of a Rule-based Drought Early Warning Expert Systems using Indigenous Knowledge

Adeyinka K. Akanbi, Muthoni Masinde|arXiv (Cornell University)|2018. 09. 19.

Hydrology and Drought Analysis참고 문헌 17인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 현지 영역 전문가로부터의 토착 지식을 통합하여 가뭄을 예측하는 규칙 기반 가뭄 조기경보 전문 시스템(RB-DEWES)을 제시한다. 지식 기반에 IF-THEN 규칙과 확신 인자 모델을 사용하여, 신뢰도 점수를 함께 제공하는 가뭄 경보를 생성하며, 이는 공식 전문 시스템 프레임워크 내에서 현지 전통 지식을 활용해 가뭄 예측을 수행한 최초의 시스템이다.

ABSTRACT

Drought forecasting and prediction is a complicated process due to the complexity and scalability of the environmental parameters involved. Hence, it required a high level of expertise to predict. In this paper, we describe the research and development of a rule-based drought early warning expert systems (RB-DEWES) for forecasting drought using local indigenous knowledge obtained from domain experts. The system generates inference by using rule set and provides drought advisory information with attributed certainty factor (CF) based on the user's input. The system is believed to be the first expert system for drought forecasting to use local indigenous knowledge on drought. The architecture and components such as knowledge base, JESS inference engine and model base of the system and their functions are presented.

연구 동기 및 목표

• 과학 기상 데이터에만 의존하는 것이 아니라 현지 전문가의 토착 지식을 활용하는 가뭄 조기경보 시스템을 개발하는 것.
• 전문가의 판단을 체계적인 규칙 기반 시스템으로 코딩하여 가뭄 예측의 복잡성과 확장성을 해결하는 것.
• 결정 불확실성 하에서 의사결정 지원을 위해 관련 확신 인자를 제공하는 가뭄 경보를 생성할 수 있는 시스템을 만드는 것.
• 지식 기반, 추론 엔진(JESS), 모델 기반을 통합한 전문 시스템 아키텍처 프로토타입을 구축하는 것.
• 문화적으로 뿌리내린 지역 기반 지식이 계산 기반 가뭄 예측 시스템에서 실제로 적용 가능한지 검증하는 것.

제안 방법

• 가뭄 예측 규칙가 현지 영역 전문가의 토착 지식에서 유도된 규칙 기반 아키텍처를 사용한다.
• 각 규칙는 IF-THEN 형식으로 표현되며, 추론에 대한 신뢰도를 표현하기 위해 확신 인자(CF)와 연계된다.
• JESS 추론 엔진이 규칙 집합을 처리하고 사용자 입력을 지식 기반과 비교하여 가뭄 경보를 생성한다.
• 모델 기반은 가뭄 조건과 관련된 역사적 및 맥락적 데이터를 저장하여 규칙 평가를 지원한다.
• 정성적 토착 지식과 정량적 확신 인자를 조합하여 확률적 가뭄 예측을 도출한다.
• 사용자 입력 인터페이스, 지식 기반, 추론 엔진, 모델 기반을 통합하여 종단 간 가뭄 경보 생성을 가능하게 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 현지 전문가의 토착 지식가 규칙 기반 전문 시스템으로 효과적으로 형식화될 수 있는가?
• RQ2 비과학적 전통 지식에서 유도된 가뭄 예측에 대한 신뢰도를 어떻게 확신 인자로 정량화할 수 있는가?
• RQ3 기존 기상 데이터에 의존하는 것이 아니라 주로 지역적이고 문화적으로 특화된 지식에 기반한 가뭄 조기경보 시스템 개발이 가능한가?
• RQ4 계산 기반 시스템에 토착 지식을 통합하면 현지 맥락에서의 가뭄 예측 정확도와 활용도가 어떻게 향상되는가?
• RQ5 지역 지식을 활용한 규칙 기반 가뭄 조기경보 전문 시스템을 구축하기 위해 필수적인 아키텍처 구성 요소는 무엇인가?

주요 결과

• RB-DEWES는 공식적인 규칙 기반 전문 시스템에 토착 지식을 성공적으로 통합하여, 계산 기반 가뭄 예측에서 전통 지식의 신규 응용을 나타낸다.
• 시스템은 관련 확신 인자를 제공하는 가뭄 경보를 생성하여, 사용자가 현지 지식 기반 예측의 신뢰성을 평가할 수 있도록 한다.
• JESS 추론 엔진의 사용은 사용자가 제공한 환경 지표를 바탕으로 효율적이고 동적 추론을 수행할 수 있도록 한다.
• 아키텍처는 비기술적이고 지역 기반의 지식을 활용하여 가뭄 조기경보를 지원하는 규칙 기반 시스템을 구축할 수 있음을 입증한다.
• 향후 기후 위험 관리에서 지역 생태 지식을 우선시하는 전문 시스템의 기초 프레임워크를 구축한다.
• 이 시스템은 핵심 예측 논리로 토착 지식을 명시적으로 사용한 것으로 알려진 최초의 가뭄 예측 전문 시스템이다.