한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.486-495
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2001
This paper describes an implementation of the interval based expert system for syndrome differential diagnosis of Oriental Traditional Medicine (OTM). An approximate reasoning model using fuzzy logic for syndrome differential diagnosis is proposed. Based on this model, we implemented the system for diagnosing Eight rule diagnosis, organ diagnosis and then final differential syndrome of OTM. After carrying out inference process, the system will provide patient\`s syndromes differentiation diagnosis in the intervals and will give the explanation, which helps the user to understand the obtained conclusions.
국가 R&D 관련 업무를 수행하는 여러 기관들은 각자의 필요에 의해 전문가 인력정보를 보유하고 있으며 이를 활용하고 있다. 하지만 과학기술 관련 각종 정책 수립 및 위원회 구성에 있어서 활용 가능한 전문가 인력 정보의 양이 부족하고 체계적으로 관리되지 않고 있으며, 해당 인력정보가 여러 시스템에 분산되어 있기 때문에 이용에 불편함이 있다. 또한 중요한 정책 마련을 위한 위원회에 전문가를 위촉하는 방법 및 위원회 결과 관리가 오프라인으로 이루어짐에 따라 위원 선임에 어려움이 있고, 위원회 히스토리에 대한 정보를 효율적으로 활용할 수 없는 실정이다. 본 논문에서는 과학기술 정책전문가로 활용 가능한 인력정보를 구축하고 위원 선정 및 위원회 관리의 효율성을 제공하기 위하여 과학기술 정책전문가 관리시스템을 설계 및 구축한다. 이 시스템은 KISTI에서 개발한 정보검색관리시스템인 KRISTAL-2002를 이용한다.
과학기술 전문가 커뮤니티로서 가장 성공적인 모델인 '한민족과학기술자네트워크(이하 KOSEN)'를 대상으로 정책 네트워크의 분석방법을 이용하여 네트워크가 갖는 고유의 특성을 유형별로 분석해 보고자 한다. 과학기술 전문인력을 대상으로 하는 KOSEN을 사례로 정책 네트워크 분석을 적용, 지식전문가 네트워크의 유형을 구분해 보았다. KOSEN에 대한 개괄적인 특성분석과 더불어 참여자의 특성에 따라 전문가 그룹 네트워크를 정책공동체의 핵심 및 주변공동체와 이슈 네트워크로 세분화했다. 정책 네트워크의 분석수준과 관련하여 본 연구는 네트워크의 속성을 개인의 행위로 환원시켜서 이해하는 미시적 접근에 초점을 두었다.
대부분의 해양 사고는 인적 요인에 의해 발생하며, 항행 전문가들은 그 문제의 해결을 위해인적 요인의 영향을 받지 않는 항행 지원 시스템을 요구하였다. 항행을 지원하기 위한 인공지능 기술 중에서 전문가 시스템은 전문가의 지식이나 경험들을 이용한 지식베이스와 그 추론 엔진의 구현을 통해 기계가 해당 분야의 전문가 역할을 대신할 수 있는 중요한 기법이다. 현실세계에서 복잡한 상황에 대한 정확한 판단을 하기 위해서는 여러 분야의 전문가에 의한 종합적인 판단이 필요하며, 특히, 그러한 판단은 여러 위험요소가 잠재되어 있는 항행상황에서 더욱 중요하다. 이 논문에서는 블랙보드 시스템을 이용하여 다양한 전문가 시스템으로부터 얻은 항행 안전 지식의 융합 방법을 제안하고, 테스트 시스템을 설계 및 구현하여 제안하는 방법의 타당성을 보인다.
This paper outlines a framework for performing intelligent sensor validation for a diagnostic expert system while reasoning under uncertainty. The emphasis is on the algorithmic preprocess technique. A companion paper focusses on heuristic post-processing. Sensor validation plays a vital role in the ability of the overall system to correctly detemine the state of a plant monitored by imperfect sensors. Especially, several theoretical developments were made in understanding uncertain sensory data in statistical aspect. Uncertain information in sensory values is represented through probability assignments on three discrete states, "high", "normal", and "low", and additional sensor confidence measures in Algorithmic Sv.Upper and lower warning limits are generated from the historical learning sets, which represents the borderlines for heat rate degradation generated in the Algorithmic SV initiates a historic data base for better reference in future use. All the information generated in the Algorithmic SV initiate a session to differentiate the sensor fault from the process fault and to make an inference on the system performance. This framework for a diagnostic expert system with sensor validation and reasonig under uncertainty applies in HEATXPRT$^{TM}$, a data-driven on-line expert system for diagnosing heat rate degradation problems in fossil power plants.
본 논문은 효율적이고 신뢰성 있는 전문가시스템을 구축하기 위한 도구를 제안하고 구현한다. 전문가 시스템에서 추론은 특정 전문분야의 지식베이스에 저장된 지식을 기반으로 행해진다. 이 때 전문가 시스템이 신뢰할 수 있는 추론의 결과를 얻기 위해서는 다양한 형태의 지식들이 이용되고, 지식의 정확성 및 일관성이 유지되어야 한다. 이러한 관점에서 본 논문은 지식이 지식베이스에 첨가되기 전에 지식의 오류를 점검함으로써 오류가 없는 지식들을 선택적으로 지식베이스에 첨가하여, 지식의 정확성 및 일관성을 유지하는 지식관리 시스템을 구축했다. 아울러 본 논문은 전문가 시스템이 추론과정에서 다양한 지식을 이용하도록 절차적 지식과 데이터베이스에 저장된 선언적 지식을 호출하여 사용할 수 있도록 했다.
본 논문에서는 추론엔진 (inference engine)내에 퍼지정보 검색부(Fuzzy Information Retrieval part)를 갖는 교통신도 제어 전문가 시스템을 제안한다. 제안하는시스템은 다양하고 복잡한 도로 상화을 고려하여 그에 따른 적절한 주기를 각 도로별로 할당함으로써 원활한 교통 흐름을 제어한다. 추론엔진내의 퍼지정보 검색부는 퍼지 삼각 논리곱을 이용하여 도로의 상황을 분석한 후 각 도로에 맞는 가장 적절한 신호주기를 생성한다.
예방정비는 대규모 산업시설에서 설비의 성능을 최적으로 유지하는 활동을 의미하며, 궁극적으로 고장을 미연에 방지하여 생산 효율을 극대화하는 것을 목적으로 한다. 일반적으로 인력에 의한 주기적인 정비가 이루어지지만, 지속적으로 발생하는 고장을 방지할 수 없는 문제가 있다. 또한, 문제를 조기에 해결하기 위한 고장에 대한 조치는 설비 전문가에 의존하기 때문에, 전문가의 부재 상황이나 미숙련된 전문가에 의한 진단 오류로 인한 대응의 한계가 있다. 인력에 의존한 설비 진단과 문제의 조기 발견을 돕기위해 알람 시스템이 활용되고 있지만, 단순 정보 수집을 위해 설계되고, 방대하게 알람을 발생시키므로 실제적인 효용성이 없다. 본 논문에서는 시스템에 의한 고장징후 포착과 문제의 원인 및 향후 발생할 문제를 파악하기 위해서, 전문가의 경험지식을 시스템 지식으로 구축을 통한 자동화된 예방정비시스템을 설계 및 개발하였으며, 전문가 지식을 재이용하기 위한 시스템의 구조와 활용 방안에 대해서 논한다.
기존의 개방형 망관리 시스템은 상당한 기술과 경험이 필요하기 때문에 사용하기가 어려울 뿐만 아니라 관리 업무를 수행하기 위한 복잡한 API(Application Programming Interface) 프토그램이 필요하다. 때문에 망관리 시스템이 지능적이기를 원할수록 어려운 프로그램을 필요로 하였다. 본 연구에서는 분산된 망관리 환경에서 망관리자의 경험과 지식을 규칙으로 표현하여 프로그램을 하지 않으면서도, 망관리 지식을 체계적으로 관리하며, 지능적 망관리가 가능하도록 다중 분산 전문가시스템 구조를 이용한 지능적인 컴퓨더 망관리 시스템을 제안하였다. 망관리를 위한 전문가시스템은 기본적으로 망관리 프로토볼을 이해하고, 이미 정해진 망운영 지침 및 관리방법에 의하여 이를 분석하여 그에 따른 조처와 보고를 수행할 수 있어야 한다. 이를 위하여 프로토콜을 이해하고 분석하는 감시 전문가시스템, 감시 전문가시스템에 의하여 보고된 내용에 따라 고장진단을 하는 고장진단 전문가시스템, 이들을 망전체의 차원에서 관리하는 망관리 전문가시스템 등의 다중 전문가시스템으로 이루어진다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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