• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.22 no.12
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• pp.2755-2762
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• 1997

Open Network Management Systems (NMS) are not sufficient to use in a large and complex computer network environment because many-year experiences and skills are requeired for using NMS. And also, customizing NMS means a difficult programming with API(Application programming Interface) supplied by NMs. The more intelligent NMS you want, the more difficult programming you must do. In this paper, we proposed an intelligent network management system suign a structure of multiple and distributed expert systems, so as to represent expertises and knowledges of network managers into rule format, maintain the knowledgesstructurally and perform the network managmenet intelligently. expert system for amanaging computer network should understand the management protocol, analyze messages from agents, take a proper action, and report the situations by pre-defined network operation principle and strategy. A multiple expert sytem is composed of monitor expert module, fault expert module and manager expert module which are controlled by enconded knowledges.

• Proceedings of the Korean Society Of Semiconductor Equipment Technology
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• 2003.05a
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• pp.64-67
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• 2003

본 논문에서 소개하고 있는 플렉시블 케이블(Flexible Cable) 가공기는 기존의 준자동적인 다수의 생산라인을 한 생산라인에 자동화하여 접목시킨 기기이다. 가공기에 문제점이 발생하였을 경우의 현상을 진단하기 위하여 제작자, 작업자 그리고 R&D엔지니어들의 지식을 수집하고 실제 발생 데이터를 근거로 지식베이스 시스템(knowledge-based system)을 구성하였다. 플렉시블 케이블(Flexible Cable) 가공기의 문제점 진단을 목표로 하여 수집된 지식들을 지식베이스화 하였고 이를 바탕으로 진단 시스템이 구축되었다. 가공기 작동 중 문제점이 발생하게 될 경우 전문가뿐만 아니라 비전문가도 본 논문에서 제안된 지능형 진단시스템을 사용하여 문제점을 빠르게 진단, 파악하는데 그 목적을 두고 있다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.4
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• pp.407-414
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• 2002

Being recently increased interests of our healthcare, a host of symptoms-diagnostic sites has been introduced on the World Wide Web. But conventional healthcare sites provide users with only a very restricted functions. In this paper, we propose the use of Artificial Neural Networks (ANNs) as a flexible symptoms-diagnostic tool that enables learning effects of ANNs (not expert's knowledge) to be incorporated into the diagnostic process. We develop a novel algorithm for predicting patient\`s disease that satisfy user (or expert)-specified symptoms on WWW. Our algorithm provides two important benefits : 1) enables users (patients) to be taken early diagnostic, and 2) enables experts to perform confidently diagnostic by referencing the predicted diseases-list with its respective possibility.

• 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.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.12
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• pp.11-19
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• 2014

In this paper, we design an intelligent agent system with the data mining module and information fusion module as the core components of the system and investigate the possibility for the medical expert system. In the data mining module, fuzzy neural network, OFUN-NET analyzes multi-view data and produces fuzzy cluster knowledge base. In the information fusion module and application module, they serve the diagnosis result with possibility degree and useful information for diagnosis, such as uncertainty decision status or detection of asymmetry. We also present the experiment results on the BI-RADS-based feature data set selected form DDSM benchmark database. They show higher classification accuracy than conventional methods and the feasibility of the system as a computer aided diagnosis system.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.7 no.12
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• pp.497-504
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• 2018

This paper studies about the Oriental Medical Expert System, based on Open Source Drools for rule engine processing, which contains scalability, availability, and modifiability. The system is developed with the Spring MVC framework and Ajax for stable services of the Web-based Medical Expert System. The diagnosis and treatment process of this Medical Expert system provides a service that provides the general users to accesses the web with a series of questionnaires. In order to compensate for the asynchronous communication between clients and services, and also for the complicated JDBC weaknesses, we applied the data handling in JSON to reduce the servers' loads, and also the Mybatis framework to improve the performance of the RDBMS, respectively. In addition, as the number of users increases to cope with the maximum available services of the web-based system, the load balancing structure using Nginx has been developed to solve the server traffic problems and the service availability has been increased. The experimental results show the stable services by approving the scalability test.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.945-947
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• 2017

알람시스템은 효율적인 공장운영과 인력에 의한 설비진단 및 고장예방 활동을 돕기 위해 이용된다. 알람시스템은 설비진단과 고장예방 활동을 위해서 설비에 부착된 다양한 센서로 부터 발생하는 알람을 수집하고 설비관리자에게 제공하여 조기에 문제를 파악하고 조치할 수 있도록 하는 역할을 하고 있다. 하지만 알람시스템이 단순히 정보 수집을 목적으로 설계되어 현장전문가 처리할 수 없는 수준으로 알람을 대량 발생시킨다. 본 논문에서는 발생 알람으로부터 발생 가능한 고장을 예측하기 위해 현장 전문가의 경험 지식에 기반한 고장예측 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 1999.11a
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• pp.109-121
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• 1999

플랜트 및 설비가 대규모, 정교화, 복잡화 될수록 이로 인한 고장 및 오류에 의한 피해가 막대하기 때문에, 시스템의 신뢰성, 보전성 및 안전성 향상과 제품 품질 향상을 추구 및 안전성 유지에 대한 관심이 고조되고 있다. 고장진단은 잠재적으로 노이즈를 가지고 있다고 생각되는 데이터의 해석에 근거하여 시스템의 고장을 찾는 일련의 체계적이고 통합된 방법이다. 그러나 대부분의 방법들이 이진 논리에 기초를 둔 추론으로 불확실성을 제대로 결과에 반영하지 못하고 있다. 본 논문에서는 예방정비의 관점에서 시스템에 내재된 다양한 불확실성을 효율적으로 처리하기 위해 전문가의 직관과 경험등을 기초로 하여 언어학적 변량을 취하고, 이를 퍼지 기법을 이용하여 정량화 함으로써 불확실성을 고려한 판단이 가능하게 하는 퍼지 전문가 시스템을 제안한다.

• 전기의세계
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• v.39 no.8
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• pp.48-54
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• 1990

일본에서는 도시바, 미쓰비시, 관서전력, 동연사업단, 일본원자력연구소 등이 전문가 시스템 개발과 적용 연구에 심혈을 기울고 있으며 현재 상당한 기술 수준에 이른 것으로 평가되고 있다. 프랑스와 캐나다 등에서도 전문가 시스템의 원전 적용에 대한 연구를 수행하고 있으나 아직 초기단계로 보여진다. 우리나라의 경우 이 분야에 대한 연구가 학계와 관련연구기관, 전력회사등에서 이제 시작되고 있으며 앞으로 더욱 활발한 연구와 투자로 선진국과의 기술격차를 줄이고, 우리 스스로 전문가 시스템을 개발할 수 있는 능력을 길러야 할 것이다. 현재 선진국에서 이 분야에 대한 급속한 개발 추세로 보아 앞으로 많은 분야에 전문가 시스테을 도입할 경우, 현재의 기술로 가능한 수준과 그 한계를 명백히 하고, 이용 목적이나 적용대상을 명확히 정한후 시스템을 도입 적용해야 할 것이다. 국내의 기술개발현황을 고려해 볼때 우선 사고 진단 및 처방, 운전원 의사 결정 지원분야, 핵연료 재배치 계획 분야, 운전원 훈련분야등에의 도입이 바람직하며 아주 기초적인 것부터 적용하여 경험과 기술을 축적한 수 점진적으로 기술수준이 높은 전문가 시스템을 도입 적용하여야 할 것이다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.20 no.1
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• pp.13-23
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• 1996

Weld defects degrade the strength and safety of astructure and are resulted from the various cases. The complexity of causal relation of weld defects requires an expert for the analysis of weld defects and the measures counter to them. An expert system has the intelligent functions such as the representation of knowledge and the inference. On this research, weld defect are systematically analysed and their causal model is developed. This information is saved to the knowledge base. The suitable inference algorithm for the diagnosis of weld defects is developed and realized with C++ programming.