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.
In this paper, a fuzzy expert system is developed for fault diagnoisis of a drum-type boiler system in fossil power plants. The develped fuzzy espert system is composed of knowledge base, fuzzification module, knowledge base process module, knowledge base management module, inference module, and linguistic approximation module. The main objective of the fuzzy expert system is to check the states of the system including the drum level and detect faults such as the feedwater flow sensor fault, feedwater flow control valve fault, and water wall bube rupture. The fuzzy expert system diagnoses faults using process values, manipulated values, and knowledge base which is built via interviews and questionaries with the experts on the plant operations. Finally, the validity of the developed fuzzy expert system is shown via experiments using the digital simulator for boiler system is Seoul Power Plant Unit 4.
REA 모델은 EA 모델의 구성요소인 측면을 역할측면, 연산측면, A-PART-OF 측면, IS-A 측면, 속송측면 등의 5개 측면으로 분류한 모델이다. EATPS 는 사용자 인터페이스모듈, 지식생성 모듈, 인스턴스 관리 모듈, 스키마 구조관리 모듈, 무걸성검사 모듈등의 5개 모듈로 구성된 지능적 지식표현 시스템의 REA 모델에 의해 대화식 (interactive) 으로 생성하고 관리한다. 본눈문에서는 EATPS 의 구성과 기능, 지식 정의언어인 EAKDL 의 구조및 대화식 형성, 지식생성 모듈의 구성과 기넝, 클래스 생성 모듈의 기능과 알고리즘, 그리고 상속추론메카니즘을 도입한 생성모듈의 기능 및 알고리즘을 제시하였다.
본 논문에서는 피실험자의 체온, 맥박, 호흡수, 혈압을 수집할 수 있는 무선 센서를 이용하여 수집된 생체 신호를 분석하는 시스템을 제안하였으며, 생체 신호를 분석하기 위하여 전문가 시스템을 사용하여 역전파 신경망을 설계 하였다. 제안된 시스템은 하드웨어 (UStar-2400 ISP, UStar-2400, Wireless sensors) 부분과 소프트웨어 부분 (Knowledge Base module, Inference Engine module, User Interface module)으로 구성되며 소프트웨어 부분은 HOST PC에 삽입된다. 그리고 시스템의 정확도를 개선하기 위하여 전방향 에러 정정 시스템(LDPC)을 구현하였다. 지식기반 모듈에서 100개의 데이터 집합을 사용하여 역전파 신경망을 훈련하였으며, 지식기반 모듈의 128개의 데이터 집합을 사용하여 실험한 결과 약 95%의 정확도를 가졌으며, 무선 센서를 사용하여 13명의 학생을 대상으로 실험한 결과 약 85%의 정확도를 획득하였다.
This paper proposes a knowledge-based expert system. which is assembled into hardware organized with sensor module. AID converter, USB. data acquisition PC and software composed of monitoring and diagnosis module combined with a frame-based method using Sohre's chart and a rule-based method. Vibration signals using various sensors are acquired by AID converter. transferred into PC and processed to obtain a continuous monitoring of the machine status displayed into several plots. Through combining frame-base which covers wide vibration causes with rule-base which gives relatively specified diagnosis results, high accuracy of fault diagnosis can be guaranteed and knowledge base can be easily extended by adding new causes or symptoms. Some examples using experimental data show the good feasibility of the proposed algorithm for condition monitoring and diagnosis of industrial rotating machinery.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.1018-1023
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1993
In mechanical structure design area, many FEM (Finite Element Method) packages are used. But the design using FEM packages depends on an iterative trial and error manner and general CAD systems cannot cope with the change of parameters. This paper presents a methodology for building a designing system of a mechanical structure. This system can generate the drawing for a designed structure automatically. It consists of three steps: generation of a structure by selection of the parameters, stress analysis, and generation of a drawing using CAD system. FEM module and parametric CAD module are developed for this system. Inference engine module generates the parameters with a rule base and a model base, and also evaluates the current structure. The parametric design module generates geometric shapes automatically with given dimension. Parametric design is implemented with the artificial intelligent technique. In older to the demonstrate the effectiveness of the developed system, a frame set of bicycle was designed. The system was implemented on an SUN workstation using C language under OpenWindows environment.
In this research, we propose the mechanism to develop self-evolving expert systems (SEES) based on data mining (DM), fuzzy neural networks (FNN), and relational database (RDB)-driven forward/backward inference engine. Most researchers had tried to develop a text-oriented knowledge base (KB) and inference engine (IE). However, this approach had some limitations such as 1) automatic rule extraction, 2) manipulation of ambiguousness in knowledge, 3) expandability of knowledge base, and 4) speed of inference. To overcome these limitations, knowledge engineers had tried to develop an automatic knowledge extraction mechanism. As a result, the adaptability of the expert systems was improved. Nonetheless, they didn't suggest a hybrid and generalized solution to develop self-evolving expert systems. To this purpose, we propose an automatic knowledge acquisition and composite inference mechanism based on DM, FNN, and RDB-driven inference engine. Our proposed mechanism has five advantages. First, it can extract and reduce the specific domain knowledge from incomplete database by using data mining technology. Second, our proposed mechanism can manipulate the ambiguousness in knowledge by using fuzzy membership functions. Third, it can construct the relational knowledge base and expand the knowledge base unlimitedly with RDBMS (relational database management systems) module. Fourth, our proposed hybrid data mining mechanism can reflect both association rule-based logical inference and complicate fuzzy relationships. Fifth, RDB-driven forward and backward inference time is shorter than the traditional text-oriented inference time.
This paper deals with development of a Computer Aided Process Planning System based on knowledge base in addition to database for injection mold as a part of Computer Integrated Manufacturing System for injection mold manufacture. The prposed system consists of four modules such as manufacturing feature code generation module machine tool selection and sequencing module, operation and cutting tool selection mudule and standard time estimation module. The system is programmed by using Turbo Pascal on the IBM-PC/AT. The performance of the system is evaluated by using real problems and the test results indicate that the proposed system is a practical and efficient system.
Pattern classification system is often an important component of intelligent systems. In this paper, we present a pattern classification system consisted of the feature selection module, knowledge base construction module and decision module. We introduce a feature impact evaluation selection method based on fuzzy cluster analysis considering computational approach and generalization capability of given data characteristics. A fuzzy neural network, OFUN-NET based on unsupervised learning data mining technique produces knowledge base for representative clusters. 240 blemish pattern images are prepared and applied to the proposed system. Experimental results show the feasibility of the proposed classification system as an automating defect inspection tool.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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