This paper has been studied expert system using fuzzy theory for fault diagnosis of HDD test systems by detecting systems fault and presenting the way of repair using test history and rule base built via interview from exports. The rules of fault diagnosis of HDD test systems are classified into 2 types, fuzzy and crisp, and these have been serialized to decide whether fault diagnosis be done or not by fuzzy rules and to present the way of repair by crisp rules. And then this paper has designed expert system using fuzzy theory for fault diagnosis.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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pp.1429-1432
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2011
도시재생 업무분야에서 정보체계의 실질적 활용을 도모하기 위해서는 특화된 정보생산 및 관리 모형이 필요하다. 도시재생 종합 DB는 도시 쇠퇴진단, 잠재력 평가, 우선대상지 선정 등 업무 수행을 위해 요구되는 정보수요와 전문가 및 일반인을 대상으로 하는 다양한 서비스 수요에 기반하고 있다. 본 연구에서는 기존의 연구 성과 및 현재 진행 중인 시스템 모형을 분석하여 구축대상 정보를 구성하고 이를 공간정보 기반에서 재구성하여 효과적으로 활용할 수 있도록 정보 모형을 수립하고 구현방안을 제안하였다. 제시된 정보 모형을 통해 도시재생 정보의 활용성을 높이고 도시재생종합정보시스템의 기능을 확장시킬 수 있을 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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pp.673-674
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2021
본 논문은 집중력 향상 놀이인 다른 그림 찾기를 자신이 좋아하는 주제를 배경으로 쉽게 생성할 수 있는 시스템을 제안한다. 아동기에 주로 진단이 되고 성인기까지 이어질 수 있는 주의력 결핍 과다활동 증후군(ADHD)을 조기에 예방하기 위해 본 논문에서는 선택한 그림의 일부분을 가지고 생성적 적대 신경망을 활용하여 새로운 물체를 생성해 낸 뒤 자연스럽게 원본 그림에 융화될 수 있도록 하는 것이 목표이다. 하나의 다른 그림 찾기 콘텐츠를 만드는 것은 포토샵과 같이 전문성을 가진 툴을 전문가가 오랜 시간 작업해야 하는 내용이다. 전문적인 기술이 필요한 작업 과정을 본 연구를 통해 일반인도 쉽게 작업할 수 있도록 하는 것을 최종 목표로 한다.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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제21권1호
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pp.18-24
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2015
To improve and modify the problems in Maritime Traffic Safety Audit(MTSA) Scheme, "Maritime Safety Research Center(MSRC)" in Korea Ship Safety and Technology Authority(KST) was designated as specialized institute for MTSA through general revision of "Enforcement of MTSA"(March 2012). However, the roles of the MSRC such as preliminary review of safety audit report, comments on target project and etc. had not been defined clearly on the related maritime safety laws compared with other specialized institutes in other similar audit scheme. In this research, the improvement strategies were proposed for development of specialized institute through SWOT analysis, gathering the opinion from related professions and also comparison with the roles and current status of operation in other similar specialized institutes. In conclusion, the 'Screen & scoping system', 'Consultant system' were proposed for efficient operation of the MTSA Scheme, and the systematic and operational improvements such as a revision of maritime safety lan and etc. were also suggested for integrated management about costal development works, development of specialized institute.
Kim, Pan Soo;Choi, Seong Woo;Kang, Hyoung Gu;Jeon, Kyu Tae;Jhun, Min Kyung
Journal of Digital Convergence
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제15권4호
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pp.1-11
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2017
The purpose of the study is to develop an online measurement scale for diagnosing self-directed learning ability for students in Korea. In order to achieve the goal, literature review, case analyses, and experts interview were carried out and finalized the blended-learning based SMMIS model. A total of 1,626 elementary, middle and high school students participated in the scale survey to validate the credibility and validity. Based on these results, an online measurement tool for self-directed learning was developed. The tool can be used in blended-learning environment to maximize its effectiveness. In conclusion, we discussed about implications and strategies for the blended-learning based on self-directed learning program model for young students, and suggested future vision and further research.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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제22권2호
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pp.379-390
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2012
This study is to consider political implication of indicators to measure personal information security in public sector studied by Ministry of Public Adminstration and Security from 2008 to 2011. The study analyzed the priority of personal information security policy dividing into personal information security infrastructure, personal information management with life cycle, correspondence of information infringement by scholars, experts, and chargers. As the results, to progress personal information security policy is important to management of personal identification information on web site; specially institutional infrastructure as responsible organization, exclusive manpower, and security budget; personal information security infrastructure. As like the results, it would be reflected in the progress of personal information security policy and tried to provide systematic management program with improving safe information distribution and usefulness.
Facility diagnosis is essential for the smooth operation and life extension of rotating equipment used in industrial sites. Compared to other diagnostic methods, vibration diagnosis can find most of the initial defects, such as unbalance, alignment failure, bearing defects and resonance, compared to other diagnostic methods. Therefore, vibration analysis is the most commonly used facility diagnosis method in industrial sites, and is usefully used as a predictive preservation (PdM) technology to manage the condition of the facility. However, since the vibration diagnosis method is performed based on experience based on the standard, it is carried out by experts. Therefore, it is intended to contribute to the reliability of the facility by establishing a system that anyone can easily judge defects by establishing a vibration diagnosis method performed based on experience as a knowledgeable code system. An algorithm was developed based on the ISO-20816 standard for vibration measurement, and the reliability was verified by comparing the results of vibration measurement at various demonstration sites such as petrochemical plant compressors, hydrogen charging stations, and industrial machinery with the results of analysis using a development system. The developed algorithm can contribute to predictive maintenance (PdM) technology that anyone can diagnose the condition of the rotating machine at industrial sites and identify defects early to replace parts at the exact time of replacement. Furthermore, it is expected that it will contribute to reducing maintenance costs and downtime due to the failure of rotating machines when applied to various industrial sites such as oil refining facilities, transportation, production facilities, and aviation facilities.
KTX rolling stocks are a system consisting of several machines, electrical devices, and components. The maintenance of the rolling stocks requires considerable expertise and experience of maintenance workers. In the event of a rolling stock failure, the knowledge and experience of the maintainer will result in a difference in the quality of the time and work to solve the problem. So, the resulting availability of the vehicle will vary. Although problem solving is generally based on fault manuals, experienced and skilled professionals can quickly diagnose and take actions by applying personal know-how. Since this knowledge exists in a tacit form, it is difficult to pass it on completely to a successor, and there have been studies that have developed a case-based rolling stock expert system to turn it into a data-driven one. Nonetheless, research on the most commonly used KTX rolling stock on the main-line or the development of a system that extracts text meanings and searches for similar cases is still lacking. Therefore, this study proposes an intelligence supporting system that provides an action guide for emerging failures by using the know-how of these rolling stocks maintenance experts as an example of problem solving. For this purpose, the case base was constructed by collecting the rolling stocks failure data generated from 2015 to 2017, and the integrated dictionary was constructed separately through the case base to include the essential terminology and failure codes in consideration of the specialty of the railway rolling stock sector. Based on a deployed case base, a new failure was retrieved from past cases and the top three most similar failure cases were extracted to propose the actual actions of these cases as a diagnostic guide. In this study, various dimensionality reduction measures were applied to calculate similarity by taking into account the meaningful relationship of failure details in order to compensate for the limitations of the method of searching cases by keyword matching in rolling stock failure expert system studies using case-based reasoning in the precedent case-based expert system studies, and their usefulness was verified through experiments. Among the various dimensionality reduction techniques, similar cases were retrieved by applying three algorithms: Non-negative Matrix Factorization(NMF), Latent Semantic Analysis(LSA), and Doc2Vec to extract the characteristics of the failure and measure the cosine distance between the vectors. The precision, recall, and F-measure methods were used to assess the performance of the proposed actions. To compare the performance of dimensionality reduction techniques, the analysis of variance confirmed that the performance differences of the five algorithms were statistically significant, with a comparison between the algorithm that randomly extracts failure cases with identical failure codes and the algorithm that applies cosine similarity directly based on words. In addition, optimal techniques were derived for practical application by verifying differences in performance depending on the number of dimensions for dimensionality reduction. The analysis showed that the performance of the cosine similarity was higher than that of the dimension using Non-negative Matrix Factorization(NMF) and Latent Semantic Analysis(LSA) and the performance of algorithm using Doc2Vec was the highest. Furthermore, in terms of dimensionality reduction techniques, the larger the number of dimensions at the appropriate level, the better the performance was found. Through this study, we confirmed the usefulness of effective methods of extracting characteristics of data and converting unstructured data when applying case-based reasoning based on which most of the attributes are texted in the special field of KTX rolling stock. Text mining is a trend where studies are being conducted for use in many areas, but studies using such text data are still lacking in an environment where there are a number of specialized terms and limited access to data, such as the one we want to use in this study. In this regard, it is significant that the study first presented an intelligent diagnostic system that suggested action by searching for a case by applying text mining techniques to extract the characteristics of the failure to complement keyword-based case searches. It is expected that this will provide implications as basic study for developing diagnostic systems that can be used immediately on the site.
The task for chromosome analysis and diagnosis by experienced cytogenetists are being concerned as repetitive, time consuming job and expensive. For that reason, intelligent agent based on chromosome knowledge base using web has been developed to be able to analyze chromosomes and obtain necessary advises from the knowledge base instead of human experts. That is to say, the knowledge base of IF THEN production rule was implemented to a knowledge domain with normal and abnormal chromosomes, and then the inference results by the knowledge base could enter the inference data into the database. Experimental data were composed of normal chromosomes of 2,736 cases and abnormal chromosomes of 259 cases that have been obtained from GTG-banding metaphase peripheral blood and amniotic fluid samples. The completed intelligent agent for the chromosome knowledge base provides variously morphological information by analysis of normal or abnormal chromosomes also has the advantage of being able to consult with the user on the chromosome analysis and diagnosis.
This study was performed to explore the institutional treatment system by analyzing the pattern of musical actor's projection and aftereffect subsequent to the completion of performance. In-depth interviews were conducted with 22 top-class musical actors and actresses of the Republic of Korea. The result of the survey indicated that most actors and actresses suffer from projection and it's aftereffect such as depression for more than one month after performance, and that they tend to rely on self-healing based on self-diagnosis rather than seeking for professional counselling. The symptoms of projection were shown more strongly when the actors or actresses were taking on the role of main character, or acting as a negative or realistic character, or when expressing strong and extreme emotions. In this era of Korean culture, the result of this study implies that our country have to establish the actor's mental caring-related new law and private care centers supported enough funds to encourage the actors to receive more effective actor-friendly treatment service before and after the performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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