Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1993.04a
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pp.255-264
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1993
요즈음 구축되는 지식기반시스템은 다목적, 다사용자에 의한 활용 필요성 때문에 지식베이스가 점점 커지고, 축적된 전문지식을 공유할 필요성이 점점 커진다. 따라서, 이렇게 형성된 여러개의 다양한 지식베이스를 지속적으로 관리할 수 있는 메카니즘이 필요하다. 이런 메카니즘의 구축에 객체 지향 데이타베이스 관리시스템의 기술과 지식 기반시스템의 기술이 통합 활용되어야 하기 때문에, 지식베이스의 확장과 응용 영역확대에 따른 데이타, 규칙, 그리고 지식의 공유 및 지속성을 유지하는 한편, 이에 필요한 추론방법의 변화를 분석하여 지식베이스가 분산되어 있더라도 이를 효율적으로 활용할 수 있는 추론엔진을 설계하고, 여러 사용자가 필요한 지식기반시스템을 사용할 수 있도록 지식베이스의 공유를 위한 지속적 관리시스템의 설계를 그 목적으로 한다.
The Knowledge service system needs to infer a new knowledge from indicated knowledge to provide its effective service. Most of the Knowledge service system is expressed in terms of ontology. The volume of knowledge information in a real world is getting massive, so effective technique for massive data of ontology is drawing attention. This paper is to provide the method to infer massive data-ontology to the extent of RDFS, based on cloud computing environment, and evaluate its capability. RDFS inference suggested in this paper is focused on both the method applying MapReduce based on RDFS meta table, and the method of single use of cloud computing memory without using MapReduce under distributed file computing environment. Therefore, this paper explains basically the inference system structure of each technique, the meta table set-up according to RDFS inference rule, and the algorithm of inference strategy. In order to evaluate suggested method in this paper, we perform experiment with LUBM set which is formal data to evaluate ontology inference and search speed. In case LUBM6000, the RDFS inference technique based on meta table had required 13.75 minutes(inferring 1,042 triples per second) to conduct total inference, whereas the method applying the cloud computing memory had needed 7.24 minutes(inferring 1,979 triples per second) showing its speed twice faster.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2000.04a
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pp.159-164
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2000
치열한 경영 환경을 돌파하기 위해 제품 생산 기지를 해외에 구축하는 글로벌화가 진행되고 있다. 생산 요소 중 기계나 장비는 쉽게 이전 가능하나, 고참 작업자가 소지하고 있는 경험적 지식은 이전하기 어렵다. 그러나 해외 생산 거점을 조기에 안정화 시키기 위해서는 경험자의 생산 지식이 필수적인 요소이다. 기존에는 이를 위해 국내 생산 전문가의 현지 공장 파견 및 현지의 국내 교육이 이루어졌다. 그러나 이는 한시적인 지원에 불과하며, 좀더 체계적이고 지속적인 지원, 즉 글로벌 지식 네트워크 구축이 요구 되어졌다.본 논문에서는 웹기반의 지식관리 시스템 구축 및 이를 활용한 해외 공장 지식 전이 활동에 대한 소개를 담고 있다. 즉 먼저 노하우 및 경험적 지식을 가지고 있는 국내 공장에 지식 고유 시스템을 구축하고 이를 활성화시켰다. 국내 경험적 지식은 사례 기반 추론을 활용하여 수집 및 활용되었다. 그리고 일정 수준의 지식이 시스템에 축적되었을 때 해외 생산 법인에 훈련 및 문제 해결 활용에 사용하도록 하였다.
This paper describes the result of applying neuro-fuzzy reasoning, which conducts Go term knowledge based on pattern knowledge, to the opening game of Go. We discuss the implementation of neuro-fuzzy reasoning for deciding the best next move to proceed through the opening game. We also let neuro-fuzzy reasoning play against TD($\lambda$) learning to test the performance. The experimental result reveals that even the simple neuro-fuzzy reasoning model can compete against TD($\lambda$) learning and it shows great potential to be applied to the real game of Go.
본 논문에서는 저장조 설계에 필요한 설계용 입력데이타의 자동생성을 위한 지식베이스 구축과 그래픽 사용자 인터페이스를 개발하였다. 지식베이스는 전문가의 오랜 경험을 통해 축적된 지식을 전문가의 도움을 받아 객체지향 모델링 기법들을 이용하여 구축하였으며, 추론기법은 전문가시스템 내에 전향추론 기법과 후향추론 기법을 모두 갖고서 사용자와 지식베이스간의 인터페이스와 사용자가 쉽게 시스템을 사용할 수 있게 하기 위하여 윈도우 환경에서 그래픽 사용자 인터페이스를 개발하였다. 이렇게 개발된 전문가시스템을 과거 수행했던 저장조 설계 프로젝트에 적용해 봄으로써, 비전문가도 전문가의 도움 없이 저장조를 설계할 수 있었으며, 표준화된 절차에 의하여 설계함으로써 설계상의 오류를 줄일 수 있었고, 약 88%의 비용을 감소시킬 수 있었다.
This paper deals with the results of development tools for knowldge base implementation on personal computers which is focused on university's student affairs as the education sector.Tje consultant expert system consists of the inference system which makes the object-oriented inference possible by using the present typical rule-based expert systems organized with inference engine,knowledge base,and user interface the user interface management system providing a variety of interfaces,the knowlege managment system for the efficient management and acquirement of knowledge which is independently constucted,and the object management system for the effective management of these systems. This system's design is the consultant expert system'C-I(Consultant-One),in which users can consult with expert at the use's various points of view and which can be operated on the easily accessible personal compuers. We implemented the Student Affairs Administration Consultation Expert System(SACES)'which constructed the knowledge base for three fields of university student affairs management such as timetable management,curriculum and grade points.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.8
no.1
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pp.1-7
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1997
The inference process for medical expert system is mostly formed by diagnostic knowledge on the if-then rule base. Oriental medicine diagnostic knowledge, however, may involve uncertain knowledge caused by ambiguous concept. In this paper, we analyze an oriental medicine diagnostic process by a rule-based inference system, and propose a method for representing and processing uncertain oriental medicine diagnostic knowledge using CLP( R ) which is a kind of constraint satisfaction program.
인공지능 분야 중 하나의 전문시스템 기술은 현재 산업현장에서 여러 가지 분야의 문제 해결에 이용되고 있다. 본 논문은 공압설계를 자동화하기 위한 전문가시스템 PDES(Pneumatic Design Expert System)의 프로토타입 개발에 관한 것이다. 공압설계를 위한 요구 조건이 시스템의 입력정보로 제공되면 공압설계 시방과 공압회로도, 공압작업요소의 영상이 시스템의 출력으로 제시된다. PDES의 지식 베이스는 산업분야 전문가의 전문지식과 경험적 지식을 획득, 분석하여 전문가 시스템 쉘을 이용하여 구성하였으며 추론전략으로는 전향추론을 적용한 규칙기반추론(Rule-Based Reasoning)을 이용하였다. PDES는 공압설계시 설계 업무를 자동화 하여 능률을 향상시켜 줄 뿐만 아니라 공압 관련 비전문가가 공압설계를 할 때에는 큰도움을 줄 수 있다.
The nature of ill-defined planning problems makes expert systems difficult to acquire and represent knowledge for decision making in urban planning processes. In order to resolve these problems, a case-based reasoning method was applied to develop a spatial analysis system for urban planning. A case study was conducted in a residential land use planning process. The result of the study revealed the effectiveness of reasoning by the spatial analysis system and the possibility of its future application. More accumulation of information on other successful cases should be sought to yield better results
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[게시일 2004년 10월 1일]
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