바둑은 적어도 2,500년 이상의 역사를 지녔고 그동안 인간 고유의 게임 영역으로 여겨왔으나, 2016년 컴퓨터 바둑인 알파고에 의해 제압된 마지막 보드게임이 되었다. 바둑에서의 사활문제는 컴퓨터 바둑을 구축 시 반 드시 해결해야 되는 기본 문제 영역이 된다. 연역적 추론은 이미 알고 있는 판단을 근거로 새로운 사실을 추 론하는 논리학의 용어이다. 본 논문에서는 연역적 추론을 위해 제약 충족 방법을 활용하여 사활문제와 직결 되는 3궁, 4궁, 5궁, 6궁의 원형 안형을 표현하는 4-튜플의 형식을 찾고자 했다. 이후 생성된 4-튜플의 형식 을 갖고 점 패턴 매칭을 활용하여 각 궁도의 원형 안형의 갯수를 파악하고자 했다. 실험 결과에 따른 4-튜플 형식의 갯수는 3궁 1개, 4궁 3개, 5궁 4개, 6궁 8개가 있음을 알 수 있었다. 또한 각 궁도의 원형 안형의 갯 수는 3궁 2개, 4궁 5개, 5궁 12개, 6궁 35개가 존재함을 찾아냈다. 마지막으로 컴퓨터 바둑에서의 사활문제 해결을 위해 원형 안형들을 4-튜플 형식의 변형인 5-튜플 형식으로도 제시하였다.

바둑에 있어 사활 문제는 컴퓨터 바둑을 구현하기 위하여 반드시 극복되어져야 하는 기본적인 문제이다. 사활 문제와 같은 국부적인 문제를 풀기 위하여, 중요하게 고려되어야 할 사항은 어떻게 하면 게임 트리의 분기수와 그 깊이를 줄일 수 있느냐는 것이다. 본 논문에서는 게임 트리를 위한 첫 수들을 생성하기 위하여 휴리스틱 세력 함수로 눈 모양 분석이라는 초유의 방법을 적용하였다. 휴리스틱 세력 함수로 둘러싸인 돌들의 눈 모양을 분석하는 주요 목적은 아주 짧은 시간내에 둘러싸인 돌들이 살았는지, 미생(未生)인지 아니면 죽었는지를 판단하는 것이다. 만약 둘러싸인 돌들이 죽거나 미생일 경우가 높으면, 완전 게임 트리 내에서 최선의 수순을 찾아내기 위해 소요되는 엄청난 계산 시간을 절약할 수 있는 가능한 급소 점(첫 수)들로 사용될 수가 있다. 비록 눈 모양 분석기는 40% 미만의 정확도를 보였지만, 단순한 휴리스틱 세력함수로 된 눈 모양 분석기는 짧은 시간 내에 둘러싸인 돌들의 생사 여부를 판단하는 데 상당한 도움이 됨을 발견했다.

바둑에 있어 사활문제는 컴퓨터 바둑을 구현하기 위해 반드시 극복해야 하는 기본적인 문제이다. 사활문제와 같은 국부적인 바둑 문제를 해결하기 위하여 고려해야 될 중요한 사항은 게임 트리의 엄청난 분기수와 그 깊이를 어떻게 처리하느냐이다. 본 논문에서 수행된 실험의 기본 착상은 둘러싸인 돌들을 죽이기 위해 인식된 첫 수들을 찾아내는 인간의 습성을 모방한 것이다. 바둑에 있어, 유사한 사활문제(패턴)들은 자주 유사한 해들을 갖는다. 유사한 패턴을 분류 하기 위하여 코호넨 신경망(KNN)을 기반으로 한 군집화를 수행하였으며, 실험 결과는 고무적이며 사활문제를 풀기 위해 신경망으로 통제 학습을 사용하는 패턴 일치와 경쟁할 수 있음을 알아냈다.