In the conduct of this study, a web-enabled healthcare system for the management of hypertension was implemented through a hyperlink-based inference approach. The hyperlink-based inference platform was implemented using the hypertext capacity of HTML which ensured accessibility, multimedia facilities, fast response, stability, ease of use and upgrade, and platform independency of expert systems. Many HTML documents, which are hyperlinked to each other based on expert rules, were uploaded beforehand to perform the hyperlink-based inference. The HTML documents were uploaded and maintained automatically by our proprietary tool called the Web-Based Inference System (WeBIS) that supports a graphical user interface (GUI) for the input and edit of decision graphs. Nevertheless, the editing task of the decision graph using the GUI tool is a time consuming and tedious chore when the knowledge engineer must perform it manually. Accordingly, this research implemented an automatic generator of the decision graph for the management of hypertension. As a result, this research suggests a methodology for the development of Web-enabled healthcare systems using the hyperlink-based inference approach and, as an example, implements a Web-enabled healthcare system for hypertension, a platform which performed especially well in the areas of speed and stability.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.1
no.1
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pp.19-30
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2012
The context aware service is the service to provide useful information to the users by recognizing surroundings around people who receive the service via computer based on computing and communication, and by conducting self-decision. But CAS(Context Awareness System) shows the weak point of small-scale context awareness processing capacity due to restricted mobile function under the current mobile environment, memory space, and inference cost increment. In this paper, we propose a mobile cloud context system with using Google App Engine based on PaaS(Platform as a Service) in order to get context service in various mobile devices without any subordination to any specific platform. Inference design method of the proposed system makes use of knowledge-based framework with semantic inference that is presented by SWRL rule and OWL ontology and Jess with rule-based inference engine. As well as, it is intended to shorten the context service reasoning time with mapping the regular reasoning of SWRL to Jess reasoning engine by connecting the values such as Class, Property and Individual which are regular information in the form of SWRL to Jess reasoning engine via JessTab plug-in in order to overcome the demerit of queries reasoning method of SparQL in semantic search which is a previous reasoning method.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.15
no.3
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pp.18-23
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1998
This paper describes a research work of developing a computer-aided design of blanking and piercing for irregular-shaped sheet metal products. An approach to the CAD system is based on the knowledge-based rules. Knowledge for the CAD system is formulated from plasticity theories, experimental results and the empirical knowledge of field experts. The system has been written in AutoLISP on the AutoCAD with a personal computer and is composed of four main modules, which are input and shape treatment, flat pattern layout, production feasibility check, and strip layout module. Based on knowledge-based rules, the system is designed by considering several factors, such as radius and angle of bend. material and thickness of product, complexities of blank geometry and punch profile, and availability of press. This system is capable of unfolding a formed sheet metal part to give flat pattern and automatically account for the adjustment of bend allowances to match tooling requirements by checking the dimensions and relationships of parts of the folded product. Also this system can carry out a process planning which is obtained from results of irregular shape of product that was successful in production feasibility check module according to flat pattern layout and generate strip layout drawing in graphic forms. The developed system provides its efficiency for flat pattern layout, and strip layout for the irregularly shaped sheet metal products.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.15
no.6
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pp.22-32
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1998
This paper describes a research work of developing a computer-aided design of irregularly shaped-sheet metal product with bending and piercing operation for progressive working. An approach to the CAD system is based on the knowledge-based rules. Knowledge for the CAD system is formulated from plasticity theories, experimental results and the empirical knowledge of field experts. The system has been written in AutoLISP on the AutoCAD with a personal computer and is composed of five main modules, which are input and shape treatment, flat pattern-layout, production feasibility check, blank-layout, and strip-layout module. Based on knowledge-based rules, the system is designed by considering several factors, such as radius and angle of bend, material and thickness of product, complexities of blank geometry and punch profile, and availability of press. This system is capable of unfolding a formed sheet metal part to give flat pattern and automatically account for the adjustment of bend allowances to match tooling requirements by checking dimensions and the best utilization ratio of blank-layout within bending production feasibility area which is beyond ${\pm}30^{\circ}$ degrees intersecting angle between grain flow and bending edge line and which is suitable to progressive bending operation. Also the strip-layout drawing generated by a bending and a piercing operation according to punch profiles divided into automatically for external area of irregularly shaped-sheet metal product is displayed in graphic forms.
Kim Hyunjun;Bae Chulho;Kim Sungbin;Lee Hoyong;Kim Moonhyun;Suh Myungwon
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.13
no.5
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pp.163-170
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2005
Urban transit is a complex system that is combined electrically and mechanically, it is necessary to construct maintenance system for securing safety accompanying high-speed driving and maintaining promptly. Expert system is a computer program which uses numerical or non-numerical domain-specific knowledge to solve problems. In this research, we intend to develop the expert system which diagnose failure causes quickly and display measures. For the development of expert system, standardization of failure code classification system and creation of BOM(Bill Of Materials) have been first performed. Through the analysis of failure history and maintenance manuals, knowledge base has been constructed. Also, for retrieving the procedure of failure diagnosis and repair linking with the knowledge base, we have built RBR(Rule Based Reasoning) engine by pattern matching technique and CBR(Case Based Reasoning) engine by similarity search method. This system has been developed based on web to maximize the accessibility.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.2
no.6
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pp.847-856
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1995
When a human recognizes nouns in a sentence, s/he associates them with the hyper concepts of onus. For computer to simulate the human's word recognition, it should build the knowledge base (WordNet)for the hyper concepts of words. Until now, works for the WordNet haven't been performed in Korea, because they need lots of human efforts and time. But, as the power of computer is radically improved and common MRD becomes available, it is more feasible to automatically construct the WordNet. This paper proposes the method that automatically builds the WordNet of Korean nouns by using the descripti on of onus in Korean MRD, and it proposes the rules for extracting the hyper concepts (hypernyms)by analyzing structrual characteristics of Korean. The rules effect such characteristics as a headword lies on the rear part of sentences and the descriptive sentences of nouns have special structure. In addition, the WordNet prototype of Korean Nouns is developed, which is made by combining the hypernyms produced by the rules mentioned above. It extracts the hypernyms of about 2,500 sample words, and the result shows that about 92per cents of hypernyms are correct.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.1
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pp.219-226
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2010
Recently most parking control systems provide customers with various services, but most of the services are just the extension of parking spaces, automatic parking control system and so on. It is essential to use the satisfaction degree as the extent that customer are satisfied with parking control system to improve the quality of the system services and diversify the system services. The degree of satisfaction is different from customer to customer in same condition and can be represented as linguistic variables. In this paper, we present therefore a technique that quantify how much customer are satisfied with parking control system and fuzzy inference system architecture as a solution that can help us to make a efficient decision for these parking problems. In this architecture, inference engine using fuzzy logic compares context data with the rules in the fuzzy rule-based system, gets the sub-results, aggregates them and defuzzifies the aggregated result using MATLAB application programming to obtain crisp value. Fuzzy inference system architecture presented in this paper, can be used as a efficient method to analyze the satisfaction degree which is represented as fuzzy linguistic variables by human emotion. And it can be used to improve the satisfaction degree of not only parking system but also other service systems of various domains.
As the complexity of a 3D game is increased by various factors of the game scenario, it has a problem for controlling the interrelation of the game objects. Therefore, a game system has a necessity of the coordination of the responses of the game objects. Also, it is necessary to control the behaviors of animations of the game objects in terms of the game scenario. To produce realistic game simulations, a system has to include a structure for designing the interactions among the game objects. This paper presents a method that designs the dynamic control mechanism for the interaction of the game objects in the game scenario. For the method, we suggest a game agent system as a framework that is based on intelligent agents who can make decisions using specific rules. Game agent systems are used in order to manage environment data, to simulate the game objects, to control interactions among game objects, and to support visual authoring interface that ran define a various interrelations of the game objects. These techniques can process the autonomy level of the game objects and the associated collision avoidance method, etc. Also, it is possible to make the coherent decision-making ability of the game objects about a change of the scene. In this paper, the rule-based behavior control was designed to guide the simulation of the game objects. The rules are pre-defined by the user using visual interface for designing their interaction. The Agent State Decision Network, which is composed of the visual elements, is able to pass the information and infers the current state of the game objects. All of such methods can monitor and check a variation of motion state between game objects in real time. Finally, we present a validation of the control method together with a simple case-study example. In this paper, we design and implement the supervised classification systems for high resolution satellite images. The systems support various interfaces and statistical data of training samples so that we can select the most effective training data. In addition, the efficient extension of new classification algorithms and satellite image formats are applied easily through the modularized systems. The classifiers are considered the characteristics of spectral bands from the selected training data. They provide various supervised classification algorithms which include Parallelepiped, Minimum distance, Mahalanobis distance, Maximum likelihood and Fuzzy theory. We used IKONOS images for the input and verified the systems for the classification of high resolution satellite images.
The semantic web is the web paradigm that represents not general link of documents but semantics and relation of document. In addition it enables software agents to understand semantics of documents. We propose a semantic search based on inference with ontologies, which has the following characteristics. First, our search engine enables retrieval using explicit ontologies to reason though a search keyword is different from that of documents. Second, although the concept of two ontologies does not match exactly, can be found out similar results from a rule based translator and ontological reasoning. Third, our approach enables search engine to increase accuracy and precision by using explicit ontologies to reason about meanings of documents rather than guessing meanings of documents just by keyword. Fourth, domain ontology enables users to use more detailed queries based on ontology-based automated query generator that has search area and accuracy similar to NLP. Fifth, it enables agents to do automated search not only documents with keyword but also user-preferable information and knowledge from ontologies. It can perform search more accurately than current retrieval systems which use query to databases or keyword matching. We demonstrate our system, which use ontologies and inference based on explicit ontologies, can perform better than keyword matching approach .
Data mining plays an important role in knowledge discovery process and usually various existing algorithms are selected for the specific purpose of the mining. Currently, data mining techniques are actively to the statistics, business, electronic commerce, biology, and medical area and currently numerous algorithms are being researched and developed for these applications. However, in a long run, only a few algorithms, which are well-suited to specific applications with excellent performance in large database, will survive. So it is reasonable to focus our effort on those selected algorithms in the future. This paper classifies about 30 existing algorithms into 7 categories - association rule, clustering, neural network, decision tree, genetic algorithm, memory-based reasoning, and bayesian network. First of all, this work analyzes systematic hierarchy and characteristics of algorithms and we present 14 criteria for classifying the algorithms and the results based on this criteria. Finally, we propose the best algorithms among some comparable algorithms with different features and performances. The result of this paper can be used as a guideline for data mining researches as well as field applications of data mining.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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