• Journal of Mechanical Science and Technology
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• 제19권3호
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• pp.743-755
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• 2005

Human Sensibility Engineering System (HSES) has been applied to product development for customer's satisfaction based on ergonomic technology. The system is composed of three parts such as human sensibility analysis, inference mechanism, and presentation technologies. Inference mechanism translating human sensibility into design elements plays an important role in the HSES. In this paper, we propose a rule-based inference model for HSES. The rule-based inference model is composed of five rules and two inference approaches. Each of these rules reasons the design elements for selected human sensibility words with the decision variables from regression analysis in terms of forward inference. These results are evaluated by means of backward inference. By comparing the evaluation results, the inference model decides on product design elements which are closer to the customer's feeling and emotion. Finally, simulation results are tested statistically in order to ascertain the validity of the model.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.271-275
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• 2005

In this research, we propose a Unified Fuzzy rule-based knowledge Inference Systems UFIS) to help the expert in cosmetic brand detection. Users' preferred cosmetic product detection is very important in the level of CRM. To this Purpose, many corporations trying to develop an efficient data mining tool. In this study, we develop a prototype fuzzy rule detection and inference system. The framework used in this development is mainly based on two different mechanisms such as fuzzy rule extraction and RDB (Relational DB)-based fuzzy rule inference. First, fuzzy clustering and fuzzy rule extraction deal with the presence of the knowledge in data base and its value is presented with a value between $0\∼1$. Second, RDB and SQL(Structured Query Language)-based fuzzy rule inference mechanism provide more flexibility in knowledge management than conventional non-fuzzy value-based KMS(Knowledge Management Systems)

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제5권4호
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• pp.353-359
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• 2005

In this research, we propose a Unified Fuzzy rule-based knowledge Inference Systems (UFIS) to help the expert in cosmetic brand detection. Users' preferred cosmetic product detection is very important in the level of CRM. To this purpose, many corporations trying to develop an efficient data mining tool. In this study, we develop a prototype fuzzy rule detection and inference system. The framework used in this development is mainly based on two different mechanisms such as fuzzy rule extraction and RDB (Relational DB)-based fuzzy rule inference. First, fuzzy clustering and fuzzy rule extraction deal with the presence of the knowledge in data base and its value is presented with a value between 0 -1. Second, RDB and SQL (Structured Query Language)-based fuzzy rule inference mechanism provide more flexibility in knowledge management than conventional non-fuzzy value-based KMS (Knowledge Management Systems).

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.875-880
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• 2005

W3C에서는 온톨로지의 표준언어로 OWL(Web Ontology Language)을 발표하였고 이를 활용한 온톨로지가 다양한 곳에 적용되어 구축되고 있다. 하지만, DL(Description Logic)기반인 OWL언어가 표현할 수 있는 규칙의 한계로 인하여 이를 화장하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구를 통하여 W3C에서는 OWL과 RuleML(Rule Markup Language)을 통합하여 규칙(Rule)에 대한 표현력이 더욱 향상된 SWRL(Semantic Web Rule Language) 언어를 제안하였다. 따라서 최근에는 온톨로지 구축을 위해 OWL과 SWRL언어가 함께 사용되기 시작하였다. 그러나 이렇게 통합적으로 구성된 온톨로지의 추론을 위한 방법에 대한 연구는 시작단계에 있다. 현재의 일반적인 방법은 OWL로 기술된 부분은 Racer등을 이용한 DL추론을 수행하고 SWRL로 기술된 부분은 Jess등을 이용한 Rule-base 추론이 병렬적으로 사용되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 OWL과 SWRL로 기술된 온톨로지를 추론하기 위한 엔진으로 Racer와 Jess의 병행이 아닌, Jess를 이용한 통합추론엔진의 개발에 관하여 기술한다. 이러한 시스템을 구축하기 위해 OWL을 Jess언어를 이용하여 추론할 수 있도록 개발된 OWL Jess KB와 SWRL 언어를 Jess 언어로 변환하는 SWRL Factory를 이용하는 세 가지 통합 추론 플랫폼을 제안한다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제9권3호
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• pp.123-144
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• 2010

As knowledge becomes a critical success factor of companies nowadays, lots of rule-based systems have been and are being developed to support their activities. Large number of rule-based systems serve as Web sites to advise, or recommend their customers. They usually use a backward chaining inference algorithm based on backtrack to implement those interactive Web-enabled rule-based systems. However, when the users like customers are using these systems interactively, it happens frequently where the users do not know some of the answers for the questions from the rule-based systems. We are going to design a backward chaining inference methodology considering unknown facts based on backtrack technique. Firstly, we review exact and inexact reasoning. After that, we develop a backward chaining inference algorithm for exact reasoning based on backtrack, and then, extend the algorithm so that it can consider unknown facts and reduce its search space. The algorithm speeded-up inference and decreased interaction time with users by eliminating unnecessary questions and answers. We expect that the Web-enabled rule-based systems implemented by our methodology would improve users' satisfaction and make companies' competitiveness.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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• pp.417-422
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• 1998

This paper presents a method of object classification from dynamic image based on fuzzy inference algorithm which is suitable for low speed such as, conveyor, uninhabited transportation. At first, by using feature parameters of moving object, fuzzy if - then rule that can be able to adapt the wide variety of surroundings is developed. Secondly, implication function for fuzzy inference are compared with respect the proposed algorithm. Simulation results are presented to testify the performance and applicability of the proposed system.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제58호
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• pp.45-66
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• 2006

In this paper, a rule-based (transformation-based) NE recognition system is proposed. This system uses Brill's rule inference approach. The performance of the rule-based system and IdentiFinder, one of most successful stochastic systems, are compared. In the baseline case (no punctuation and no capitalisation), both systems show almost equal performance. They also have similar performance in the case of additional information such as punctuation, capitalisation and name lists. The performances of both systems degrade linearly with the number of speech recognition errors, and their rates of degradation are almost equal. These results show that automatic rule inference is a viable alternative to the HMM-based approach to NE recognition, but it retains the advantages of a rule-based approach.

• 지능정보연구
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• 제13권3호
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• pp.17-29
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• 2007

웹 표준 언어인 XML에 기반한 각종 표준들을 바탕으로 소프트웨어 에이전트와의 인터페이스에 초점을 맞추고 있는 차세대 웹에서 소프트웨어 에이전트의 두뇌 역할을 수행하기 위한 추론엔진은 시맨틱 웹(Semantic Web)에서의 규칙 표현을 위한 언어인 SWRL(Semantic Web Rule Language)을 이해할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 SWRL을 규칙 표현 방법으로 사용하고, OWL을 사실 표현 방법으로 사용하는 정방향 추론엔진인 SMART-F(SeMantic web Agent Reasoning Tools-Forward chaining inference engine)을 개발하고자 한다. 전통적인 규칙 추론 분야에서는 정방향 추론을 위하여 if-then 형태의 규칙을 네트워크 구조로 변환하여 정방향 규칙 추론의 효율성을 높인 Rete 알고리즘이 많이 사용되고 있다. 이를 시맨틱 웹 환경에 적용하기 위하여 SWRL 기반 정방향 추론을 위한 요구 기능을 분석하고, Rete 알고리즘에 도출된 차세대 시맨틱 웹의 요구 기능을 반영한 정방향 추론 알고리즘을 설계하였다. 또한, 유비쿼터스 환경에서의 각종 플랫폼의 독립성과 이식성을 확보하고 기기간의 성능 차이를 극복할 수 있도록 사실 베이스 및 규칙 베이스의 관리도구와 정방향 추론 엔진 등을 Java 컴포넌트로 개발하였으며, 이는 이미 개발된 역방향 추론엔진인 SMART-B와 규칙 베이스 및 사실 베이스를 완벽하게 호환 가능하므로 차세대 웹 환경에서의 지식 활용을 극대화시킬 것이다.

• 지능정보연구
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• 제12권2호
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• pp.67-81
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• 2006

현재의 웹이 HTML을 바탕으로 인간 사용자와의 인터페이스에 초점을 맞추고 있는데 비하여, 차세대 웹은 XML 및 XML 기반 각종 표준들을 바탕으로 소프트웨어 에이전트간의 상호작용에 초점을 맞추어 나가고 있다. 차세대 웹에서 소프트웨어 에이전트의 두뇌 역할을 수행하기 위하여 추론엔진은 차세대 웹의 표준 언어인 시맨틱 웹 - (Semantic Web)을 충실히 이해할 수 있어야 한다. 이를 위한 기초 작업의 일환으로 OWL(Web Ontology Language) 과 RuleML(Rule Markup Language)을 조합한 SWRL(Semantic Web Rule Language)이 W3C에 제안된 바 있다. 본 연구에서는 SWRL을 규칙 표현 방법으로 사용하고, OWL을 사실 표현 방법으로 사용하는 역방향 추론엔진인 SMART-B(SeMantic web Agent Reasoning Tools -Backward chaining inference engine)를 개발하고자 하였다. 이를 위하여 SWRL 기반 역방향 추론을 위한 요구 기능을 분석하고, 기존 역방향 추론 알고리즘에 차세대 시맨틱 웹의 요구 기능을 반영한 역방향 추론 알고리즘을 설계하였다. 또한, 유비쿼터스 환경에서의 각종 플랫폼간의 독립성과 이식성을 확보하고 기기간의 성능 차이를 극복할 수 있도록 사실 베이스 및 규칙 베이스의 관리도구와 역방향 추론 엔진 등을 Java 프로그래밍 언어를 이용하여 단위 컴포넌트의 형태로 개발하였다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2000년도 추계공동학술대회논문집
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• pp.375-389
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• 2000

Fuzzy logic ignores some information in the reasoning process. Neural networks are powerful tools for the pattern processing, but, not appropriate for the logical reasoning. To model human knowledge, besides pattern processing capability, the logical reasoning capability is equally important. Another new neural network called neural logic network is able to do the logical reasoning. Because the fuzzy inference is a fuzzy logical reasoning, we construct fuzzy inference network based on the neural logic network, extending the existing rule- inference. network. And the traditional propagation rule is modified. For the search strategies to find out the belief value of a conclusion in the fuzzy inference network, we conduct a simulation to evaluate the search costs for searching sequentially and searching by means of search priorities.