blackboard?

• Blackboard 시스템은 인공지능(AI)과 컴퓨터 과학 분야에서 복잡한 문제 해결을 위한 지식 기반 시스템의 일종
• 이 시스템은 다양한 전문가 시스템(또는 에이전트)이 협력하여 문제를 해결할 수 있도록 설계된 아키텍처를 기반
• Blackboard 모델은 이름에서 알 수 있듯이, 공유 메모리 영역인 "블랙보드"를 중심으로 구성되며,
• 이 공유 영역을 사용하여 서로 다른 전문가 시스템이 정보를 교환하고 문제 해결 과정을 조율합니다.

Blackboard 시스템의 주요 구성 요소

1. 블랙보드(Blackboard):

• 중앙 집중식 데이터 저장소로, 시스템의 현재 상태, 해결해야 할 문제, 해결을 위한 부분적인 솔루션 등이 저장됩니다.
• 모든 에이전트가 블랙보드에 접근하여 정보를 읽고 쓸 수 있으며, 이를 통해 서로 간의 통신과 협력이 이루어집니다.

2. 지식 소스(Knowledge Sources):

• 문제 해결에 필요한 지식을 제공하는 독립적인 모듈 또는 에이전트입니다.
• 각 지식 소스는 특정 분야의 전문 지식을 가지며, 블랙보드에 있는 데이터를 기반으로 작업을 수행합니다.
• 지식 소스는 문제의 특정 측면을 해결하고 결과를 블랙보드에 기록함으로써 전체 문제 해결 과정에 기여합니다.

3. 제어 시스템(Control System):

• 지식 소스의 활동을 조율하고, 어떤 지식 소스가 언제 활동할지 결정합니다.
• 제어 시스템은 블랙보드의 현재 상태를 모니터링하며, 적절한 지식 소스를 활성화하여 문제 해결 과정을 최적화합니다.

Blackboard 시스템의 작동 원리

• Blackboard 시스템의 작동 원리는 일반적으로 다음과 같은 단계로 이루어집니다:

• 1. 초기 문제 상태가 블랙보드에 기록됩니다.
• 2. 제어 시스템은 블랙보드의 상태를 분석하여 활성화할 지식 소스를 결정합니다.
• 3. 선택된 지식 소스는 작업을 수행하고 결과를 블랙보드에 기록합니다.
• 4. 이 과정은 문제가 해결되거나, 더 이상 진행할 수 있는 지식 소스가 없을 때까지 반복됩니다.

Blackboard 시스템의 장점

• 유연성: 서로 다른 전문가 시스템이나 에이전트를 통합하여 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다.
• 확장성: 새로운 지식 소스를 추가하기 쉬워, 시스템의 기능을 확장하는 것이 용이합니다.
• 병렬 처리: 여러 지식 소스가 동시에 작업을 수행할 수 있어, 효율적인 문제 해결이 가능합니다.

적용 분야

Blackboard 시스템은 실시간 문제 해결, 의사 결정 지원 시스템, 복잡한 시뮬레이션, 로봇 공학, 자연 언어 처리 등 다양한 분야에서 응용됩니다. 복잡하고 동적인 문제를 해결해야 하는 경우, 다양한 전문 지식이 필요할 때 특히 유용합니다.