본 논문은 유아의 부모와 웹(web) 상에서 대화를 통하여 유아의 기질을 진단하기 위한 지식형 시스템 구축에 관하여 기술하였다. 유아의 기질 확인을 위한 전문가의 지식은 DB(DataBase)와 지식 베이스로 전산정보화 되어졌다. 또한 아이의 기질 특성을 진단하기 위해 추가적 도움이 될 수 있도록 다양한 동영상을 지원하여 부모들이 시청하고 쉽게 이해할 수 있도록 시스템을 구성함으로써 부모가 아이의 기질을 조기진단하고 기질에 적합한 방식으로 양육함에 도움을 주고자 하는데 연구의 주안점을 두었다.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.21
no.1
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pp.75-81
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2007
This paper dealt with the design and implementation of an expert system to monitor and diagnose the lightning arresters in GIS substations. The expert system consists of a data acquisition module(DAM) based on microprocessor and diagnostic algorithms. The DAM measures and analyzes several parameters necessary for the arrester diagnosis such as system voltages, leakage current components, and temperatures. Also, it includes an intelligent surge counter which can record the date and tin, the polarity, and the amplitude of surge currents. All the data acquired is transmitted to a remote computer by a low rate wireless network specified in IEEE 802.15.4 to avoid electromagnetic intereference under high voltage and large current environments. The decision-making for the arrester diagnosis completes with a Java Expert System Shell(JESS) which is composed of a knowledge base, an inference engine and a graphic user interface(GUI).
An expert system, Watermelon Disease Expert System (WDES), was developed in this study using HCLIPS which allows input and output in Korean. WDES could diagnose 8 diseases and 1 physiological disorder frequently occurring on watermelons grown in greenhouses. The knowledge base of WDES consisted of 35 ‘IF -THEN ’rules and the forward chaining was used to make inferences. Help menu providing information on the nature of questions in text and image forms was included for users to answer questions without difficulty. Watermelon growers and researchers have validated the system and proved possibility of its practical use. In order to facilitate the practical use of WDES by watermelon growers, the knowledge base of WDES needs to be improved by including more detailed information on various diseases and disorders and restructuring rule bases.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.38
no.6
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pp.57-69
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2001
Expert system is one of AI area. It simulates the human's way of thinking to give solutions of problem in many applications. Most expert system consists of many components such as inference engine, knowledge base, and so on. Especially the performance of expert system depend on the control of efficiency of inference engine. Inference engine has to get features; first, if possible to minimize restrictions when it constructed the knowledge base. second, it has to serve various kinds of inferencing methods. In this paper we propose knowledge scheme for representing domain knowledge in ease, knowledge implementation technique for inferencing, and integrated knowledge-base engine with blackboard and inference engine. And we describe a expert system prototype that implemented in this paper using proposed methods, it perform diagnose about heavy industrial device. The fault diagnosis system prototype has been studied in this paper will be practical foundation in the research area of knowledge based system.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2001.06a
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pp.369-376
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2001
도심지에서 자주 발생되는 교통체증의 문제를 효과적으로 해결하기 위해서는 교통 상황을 신속하고 정확하게 진단하며, 이를 바탕으로 최대한의 효율을 얻을 수 있도록 교통 신호체계를 수립하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 '병렬기반 미시적 교통류 시뮬레이션 시스템'을 활용하여 교통상황을 정확하게 모델링한 결과정보를 추출하고, 이를 바탕으로 교통상황을 종합적으로 진단할 수 있는 '교통류 시뮬레이션 평가 및 진단 시스템'을 제시한다. 교통상황에 대한 시뮬레이션 결과정보를 쉽게 분석할 수 있는 교통류 시뮬레이션 평가 및 진단 시스템을 개발하기 위하여, 교통상황의 해석에 필요한 제반 문제와 원인들의 인과관계를 파악하여 규칙화하고, 이를 바탕으로 규칙 기반추론 기법을 적용할 수 있도록 전문가시스템을 도입하였다. 또한 효율적인 진단을 위하여 시뮬레이션 결과정보로부터 구한 정량적인 각종 평가 지표를 정성적인 측면에서 재평가하여 사유할 수 있도록 fuzzy 기술을 도입하였다. 아울러 교통류 시뮬레이션 평가 및 진단 시스템의 결과는 최적의 신호체계를 수립하는데 활용될 수 있도록 하였다. 서울광역시 과천 주변의 8 개 교차로를 포함하는 교통망에 대한 교통정보를 바탕으로 실험해 봄으로써 사용자가 복잡한 교통망에 대해 보다 효과적으로 교통흐름을 분석하여 정체원인을 실시간으로 판단할 수 있는 가능성을 보여준다.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.16
no.10
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pp.1833-1840
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1992
In the diagnostic process for automobile, Neuro-Fuzzy technique was compared with the conventional diagnostic method for the verification of performance, and proto-type system was developed. For the utilities of the system, 1/3 octave filter(band-pass filter) and A/D converter were used for data acquisition and then data were analyzed using octave band processing and pattern recognition using hamming network algorithm. In order to raise the reliability of the diagnostic results by considering many operating variables and condition of automobile to be diagnosed, fuzzy inference technique was applied in combining several information. The validation of this diagnostic system was examined through computer simulation and experiment, and it showed an acceptable performance for diagnostic process.
이 절에서는 우선 공정의 모델을 사용하지 않고 이상검출 및 진단을 수행하는 기법을 살펴보기로 한다. 먼저 검출 및 진단 과정에서 사용되는 신호시험 기법을 살펴보고, 그 다음에는 관리도(Control chart)를 이용한 기법을 살펴보기로 한다. 그리고 회전기기 등의 기계분야에서 많이 사용되는 진동 계측을 이용하여 진단을 행하는 경우와 전문가시스템을 사용하는 기법에 대해 살펴본다.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.14
no.11
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pp.147-153
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1997
Fault diagnosis technique in machining system which is one of engineering techniques absolutely necessary to automation of manufacturing system has been proposed. As a whole, diagnosis process is explained by two steps: sensor data acquisition and reasoning current state of system with the given sensor data. Flexible disk grinding process implemented in milling machine was employed in order to obtain empirical manufacturing process information. Resistance force data during machining were acquired using tool dynamometer known as sensor which is comparably accurate and reliable in operation. Tool status during the process was analyzed using influnece diagram assigning probability from the statistical analysis procedure.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.10
no.2
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pp.359-367
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1999
We investigate a logical approach to represent medical knowledge, reason deductively and diagnostically. It is suggested that medical knowledge-bases can be formulated as a set of sentences stated in classical logic where each sentence reflects a doctor's knowledge about the human anatomy or his/her view of patient's symptoms. It is also suggested that a form of temporal reasoning can be captured within the same framework because each sentence can have a different truth value based on time. We apply our logical framework to formalize diagnostic reasoning, where the primary cause of illness is chosen among the set of minimal causation on the basis of abductive hypotheses. Most of our examples are given in the context of medical expert systems.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.12
no.2
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pp.38-44
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1998
This paper presents an integrated fault diagnosis expert system to assist SCADA operators in local control centers which controls unmanned distribution substations in a power system. The proposed system diagnoses various faults occurred in both substation devices and transmission devices. The system can be easily installed without disturbing main SCADA system. The system simply shares the dynamic information including alarms with main SCADA using dual data link interface. And the proposed expert system utilizes the fuzzy reasoning process in order to consider the uncertainty factor. The system is developed using a low cost personal computer owing to the special modular programming and the meta-inf!'lrence structure. Case studies showed a promising possibility.bility.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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