The design process of pre-cast concrete member needs various design parameters and the engineer's experiences. The introduction of knowledge-based system in the design of pre-cast concrete member enables us to design complicated members using the designer's heuristics. The objectives of this research are to study useful methodology for representing knowledge and data in the development of knowledge-based system and to show the application of methodology by developing a prototype sysytem for design of pre-cast concrete member. This paper nrst describes methodology for building knowledge-based system. It then presents knowledge-based system for pre-cast concerete member design.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제27권1호
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pp.42-48
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2003
In general many engineers can diagnose the fault condition using the abnormal ones among data monitored from a diesel engine, but they don't need the system modelling or identification for the work. They check the abnormal data and the relationship and then catch the fault condition of the engine. This paper proposes the construction of a fault diagnosis engine through malfunction data gained from the data fault detection system of neural networks for diesel generator engine, and the rule inference method to induce the rule for fuzzy inference from the malfunction data of diesel engine like a site engineer with a fuzzy system. The proposed fault diagnosis system is constructed in the sense of the Malfunction Diagnosis Engine(MDE) and Hierarchy of Malfunction Hypotheses(HMH). The system is concerned with the rule reduction method of knowledge base for related data among the various interactive data.
딥러닝 기술이 발전함에 따라 모델의 복잡성 역시 증가하고 있다. 본 연구에서는 모델 경량화를 위해 Knowledge Distillation 기법을 Crowd Counting Model에 적용했다. M-SFANet을 Teacher 모델로, 파라미터수가 적은 MCNN 모델을 Student 모델로 채택해 Knowledge Distillation을 적용한 결과, 기존의 MCNN 모델보다 성능을 향상했다. 이는 정확도와 메모리 효율성 측면에서 많은 개선을 이루어 컴퓨팅 리소스가 부족한 기기에서도 본 모델을 실행할 수 있어 많은 활용이 가능할 것이다.
We will introduce a new web-based knowledge management system in progress, in which XML-based web information extraction and our structuring knowledge technologies are combined using ontology-based natural language processing. Our aim is to provide efficient access to heterogeneous information on the web, enabling users to use a wide range of textual and non textual resources, such as newspapers and databases, effortlessly to accelerate knowledge acquisition from such knowledge sources. In order to achieve the efficient knowledge management, we propose at first an XML-based Web information extraction which contains a sophisticated control language to extract data from Web pages. With using standard XML Technologies in the system, our approach can make extracting information easy because of a) detaching rules from processing, b) restricting target for processing, c) Interactive operations for developing extracting rules. Then we propose a structuring knowledge system which includes, 1) automatic term recognition, 2) domain oriented automatic term clustering, 3) similarity-based document retrieval, 4) real-time document clustering, and 5) visualization. The system supports integrating different types of databases (textual and non textual) and retrieving different types of information simultaneously. Through further explanation to the specification and the implementation technique of the system, we will demonstrate how the system can accelerate knowledge acquisition on the Web even for novice users of the field.
In this study, we will employ a multi-agent for the search and extraction of data in a distributed environment. We will use an Integrator Agent in the proposed model on the Hierarchical Clustering and Association Rule Discovery(HCARD). The HCARD will address the inadequacy of other data mining tools in processing performance and efficiency when use for knowledge discovery. The Integrator Agent was developed based on CORBA architecture for search and extraction of data from heterogeneous servers in the distributed environment. Our experiment shows that the HCARD generated essential association rules which can be practically explained for decision making purposes. Shorter processing time had been noted in computing for clusters using the HCARD and implying ideal processing period than computing the rules without HCARD.
데이터마이닝은 대용량 데이터베이스에 내재된 유용한 지식을 탐사하는 기술로 정의된다. 데이터마이닝에 대한 연구가 진행되면서 순차 패턴, 유사 시계열 탐사, 시간 연관규칙 탐사 등과 같이 시간 값을 가진 데이터로부터 지식을 탐사하고자 하는 시간 데이터마이닝에 대한 연구가 수행되었다. 그러나 기존 연구는 트랜잭션의 발생 시점만을 가진 데이터를 다루고 있으며 시간 간격을 가진 데이터는 거의 고려하고 있지 않다. 실세계에서는 환자의 병력, 상품 구매 이력, 웹 로그 등과 같은 시간간격을 가진 다양한 데이터가 존재하며 이로부터 여러 유용한 지식을 찾아낼 수 있다. Allen은 시간간격 데이터 사이에 발생할 수 있는 시간 관계와 시간 관계를 구할 수 있는 시간간격 연산자를 정의하였다. 본 논문에서는 Allen의 정의를 기반으로 시간간격 데이터로부터 시간관계 규칙을 효율적으로 탐사하기 위한 새로운 데이터마이닝 기법을 제안하였다. 이 기법은 발생 시점을 가진 시간 데이터를 시간간격 데이터로 요약하여 일반화하는 전처리 알고리즘과 시간간격 데이터로부터 시간관계 규칙을 생성하는 규clr 탐사 알고리즘으로 구성된다. 이 기법은 기존 데이터마이닝 기법에서 찾지 못하는 유용한 시간 규칙을 탐사할 수 있다.
For a long time, a number of alarm processing techniques have been researched to reduce the number of actuated alarms for operators to deal with effectively during the abnormal as well as the normal conditions. However, the strategy that the only systems with a few clear technologies should be used as a part of an alarm annunciation system has been adopted considering the effectiveness and the reliability in actual alarm processing systems. Therefore, alarm processing systems have difficult knowledge-base maintenance problems and limited expansion or enhancement defects. To solve these shortcomings, the integrated knowledge-base which can express the general information related to all the alarm processing techniques is proposed and its management tool, Knowledge Input Tool for Alarm (KIT-A) which can handle the data of the knowledge-base efficiently is developed. Since the integrated knowledge-base with KIT-A can manipulate all the alarm information without the modification of alarm processing system itself, it is expected to considerably advance the overall capability of maintenance and enhancement of the alarm processing systems.
Managing and reusing knowledge in engineering and construction sectors can lead to greater competitive advantage, improved designs, and more effective management of constructed facilities. The use of Information Technology (IT) in design and construction can exploit strategic opportunities for new ways of integration, sharing and facilitating information and knowledge in any field of engineering. The integrating of separate areas of IT can be used to bring a group of experts and specialists in any field of engineering closer together by allowing them to communicate and exchange information and expertise that facilitate knowledge capture, sharing, and reuse. A lack of an advisory management system and a need to marshal all available data in a common format has indicated the need for an integrated engineering computing environment to investigate concrete repair problems. The research described in this paper is based upon an evaluation management system (EMS) which comprising a database management system (REPCON) alongside visualisation technologies and evaluation system (ECON) is developed to produce an innovative platform which will facilitate and encourage the development of knowledge in educational, evolution and evaluation modes of concrete repair. This allows us to create assessment procedures that will allow the current condition of the concrete structure and its components to be expressed numerically using a confidence level (CL) so as to take the best course of action in the repair and maintenance management. The explained rating system, which is related to structural integrity and serviceability of the structure, allows the confidence level to be determined by visual inspection and the descriptive information and pictures taken from an available REPair of CONcrete (REPCON) database.
본 논문에서는 Hadoop MapReduce 병렬 분산 컴퓨팅 환경을 이용해 개발한 공간 지식 추출기를 제안한다. 이 공간 지식 추출기는 대용량의 공간 데이터 집합으로부터, 임의의 두 공간 객체들 사이에 만족되는 위상 관계와 방향 관계를 나타내는 정성 공간 지식 베이스를 생성해낸다. 본 논문에서 제안하는 MapReduce 기반의 대용량 공간 지식 추출기 MRSPAKE는 HDFS 상의 분산 공간 데이터 파일에 대한 R 트리 색인과 범위 질의들을 이용함으로써, 웹 규모의 정성 공간 지식 베이스를 매우 효율적으로 추출해낸다. 대표적인 공개 데이터 집합인 Open Street Map(OSM)을 이용한 성능 분석 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 웹 규모의 공간 지식 추출기 MRSPAKE의 높은 성능과 확장성을 확인할 수 있었다.
SAI, Kundai Oliver Shadwell;SUBRAMANIAM, Prabhakar Rontala
산경연구논집
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제13권2호
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pp.1-15
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2022
Purpose: This study established the state of the utilisation of information and communication technologies (ICTs) in Zimbabwean urban district councils to manage municipal knowledge. The way municipal knowledge and service delivery information are managed influences the usefulness and accessibility of the information to the various stakeholders. The effective management of this information thus determines the quality of decisions made by Zimbabwean urban councils. Research design, data and methodology: The study adopted a single case study design, employing a purely qualitative research approach. The purposive sampling technique was used to select key informants who participated in the study. Collected data were analysed using thematic content analysis. Results: The findings revealed that the Masvingo City Council was not fully utilising ICTs to manage service delivery knowledge. It has been at a minimum level in cases where they have been used. Conclusions: This research contributes to the Zimbabwean local government body of knowledge, providing the evidence needed to form a basis for future research, focusing on knowledge management and information technology utilisation in municipal organisations. The researchers recommended that Masvingo City Council direct more resources towards improving the existing ICT infrastructure and employee training programmes to improve the management of the organisation's knowledge.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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