본 논문에서는 교량의 예비설계 단계중에서 상부구조 형식의 선정에 대한 전문가 시스템을 구축하는 것을 나타낸다. 본 시스템을 구축하기 위한 도구로는 전진추론방식 및 생산시스템으로 지식표현되는 전문가 시스템 개발용 도구인 K-CLIPS가 이용되었으며, 이 도구 위에서 구성된 지식 모듈, 데이터 베이스 및 지식 베이스로 시스템이 구성되었다. 지식 모듈은 주로 교량의 형식 선정과정을 관리하는 설계순서에 관한 지식이고, 지식 베이스 내에 있는 각 부 시스템이 심볼처리에 의해 수행되는 과정에서 데이타 베이스는 이를 지원해 주는 역할을 한다.
본 논문에서는 전문가 시스템 개발에 있어서 체계적인 규칙추출을 위하여 지식베이스 구축에 관한 분석/설계단계까지를 5개 단계로 세분화하여 지식획득과정을 강화하였다. 또한 각 단계별로 지식공학자가 수행해야 하는 프로세스와 각 프로세스별로 지식공학자가 실질적인 작업을 통해 결과를 산출하는 태스크를 정형화하였다. 본 논문에서는 제안한 체계적인 규칙추출 방법론을 이용하여 아군 화력자산의 파괴율을 고려하고, 지휘관의 의도에 부합하는 아군 화력자산을 배분하는 STAFS 전문가시스템의 지식베이스 모듈 개발에 관한 연구를 수행하였다.
A proper model of expert system for the very thin sheet metal press die design has been suggested. Using the suggested model, an expert system of the very thin sheet metal press die has been developed. This study contains that the results from the developed system for three kinds of specimens have the adaptability in the actual site. In addition, the possibility for expansion of this system has been discussed. The developed system, which is based on the knowledge base, has been included in a lot of expert's technology in the practice field. C-language under the HP-UNIX system and CIS customer language of the EXCESS CAD/CAM system have been used as the overall CAD environment. Results from this system will provide effective aids to the designer in this field.
An expert system executes the inference, based on the knowledge of specific domain. the reliability on the results of inference depends upon both the consistency and accuracy of knowledge. This is the reason why expert system requires the facilities which can practice an access to the various kinds of knowledge and maintain the consistency and accuracy of knowledge an maintain the consistency and accuracy of knowledge. This paper is to implement an expert system permitting an access of declarative and procedural knowledge in the knowledge base and in the data base. This paper is also to implement a knowledge acquisition system which adds the knowledge a only if its accuracy and consistency are maintained, after verifying the potential errors such as contradiction, redundancy, circulation, non-reachable rule and non-lined rule. In consequence, the expert system realizes a good access to the various sorts of knowledge and increases the reliability on the results of inference. The knowledge acquisition system contributes tro strengthening man-machine interface that enables users to add the knowledge easily to the knowledge base.
The adoption of expert systems mainly as operator supporting systems is becoming increasingly popular as the control algorithms of system become more and more sophisticated and complicated. The verification phase of knowledge base is an important part for developing reliable expert systems, especially in nuclear industry. Although several strategies or tools have been developed to perform potential error checking, they often neglect the reliability of verification methods. Because a Petri net provides a uniform mathematical formalization of knowledge base, it has been employed for knowledge base verification. In this work, we devise and suggest an automated tool, called COKEP(Checker Of Knowledge base using Extended Petri net), for detecting incorrectness, inconsistency, and incompletensess in a knowledge base. The scope of the verification problem is expanded to chained errors, unlike previous studies that assume error incidence to be limited to rule pairs only. In addition, we consider certainty factor in checking, because most of knowledge bases have certainty factors.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제20권1호
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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.
An expert system for estimation of fatigue properties from simple tensile data of material is developed, considering nearly all important estimation methods proposed so far, i.e., 7 estimation methods. The expert system is developed using an expert system shell, UNIK, and the knowledge base is constructed with production rules and frames. Forward chaining is employed as a reasoning method. The expert system has three major functions including the function to update the knowledge base. The performance of the expert system is tested using the 54 ${\sigma}-N$ curves consisting of 381 ${\sigma}-N$ data points obtained for 22 materials. It is found that the expert system developed has excellent performance especially for steel materials, and reasonably good for titanium alloys.
An expert system for estimation of fatigue properties from simple tensile data of material is developed, considering nearly all important estimation methods proposed so far, i.e., 7 estimation methods. The expert system is developed to utilize for the case of only hardness data available. The knowledge base is constructed with production rules and frames using an expert system shell, UNIK. Forward chaining is employed as a reasoning method. The expert system has three major functions including the function to update the knowledge base. The performance of the expert system is tested using the 54 $\varepsilon$-N curves consisting of 381 $\varepsilon$-N data points obtained for 22 materials. It is found that the expert system developed has excellent performance especially for steel materials, and reasonably good for aluminum alloys.
The goal of this study is to examine on reasoning and search for construction of diagnosis ontology as a knowledge base of diagnosis expert system in oriental medicine. Expert system is a field of artificial intelligence. It is a system to acquire information with diverse reasoning methods after putting expert's knowledge in computer systematically. A typical model of expert system consists of knowledge base and reasoning & explanatory structure offering conclusion with the knowledge. To apply ontology as knowledge base to expert system practically, consideration on reasoning and search should be together. Therefore, this study compared and examined reasoning, search with diagnosis process in oriental medicine. Reasoning is divided into Rule-based reasoning and Case-based reasoning. The former is divided into Forward chaining and Backward chaining. Because of characteristics of diagnosis, sometimes Forward chaining or backward chaining are required. Therefore, there are a lot of cases that Hybrid chaining is effective. Case-based reasoning is a method to settle a problem in the present by comparing with the past cases. Therefore, it is suitable to diagnosis fields with abundant cases. Search is sorted into Breadth-first search, Depth-first search and Best-first search, which have respectively merits and demerits. To construct diagnosis ontology to be applied to practical expert system, reasoning and search to reflect diagnosis process and characteristics should be considered.
In this research, we propose an automatic knowledge acquisition and composite knowledge expression mechanism based on machine learning and relational database. Most of traditional approaches to develop a knowledge base and inference engine of expert systems were based on IF-THEN rules, AND-OR graph, Semantic networks, and Frame separately. However, there are some limitations such as automatic knowledge acquisition, complicate knowledge expression, expansibility of knowledge base, speed of inference, and hierarchies among rules. To overcome these limitations, many of researchers tried to develop an automatic knowledge acquisition, composite knowledge expression, and fast inference method. As a result, the adaptability of the expert systems was improved rapidly. Nonetheless, they didn't suggest a hybrid and generalized solution to support the entire process of development of expert systems. Our proposed mechanism has five advantages empirically. First, it could extract the specific domain knowledge from incomplete database based on machine learning algorithm. Second, this mechanism could reduce the number of rules efficiently according to the rule extraction mechanism used in machine learning. Third, our proposed mechanism could expand the knowledge base unlimitedly by using relational database. Fourth, the backward inference engine developed in this study, could manipulate the knowledge base stored in relational database rapidly. Therefore, the speed of inference is faster than traditional text -oriented inference mechanism. Fifth, our composite knowledge expression mechanism could reflect the traditional knowledge expression method such as IF-THEN rules, AND-OR graph, and Relationship matrix simultaneously. To validate the inference ability of our system, a real data set was adopted from a clinical diagnosis classifying the dermatology disease.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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