Islam, Md. Nazrul;Zain, Muhammad Fauzi Mohd.;Basri, Hassan
Computers and Concrete
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제2권4호
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pp.293-307
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2005
The development and the main features of an expert system for modeling the requirements of durable concrete in chemical exposure, called the Durable Concrete Advisor for Chemical Exposure (DCACE), are described. The system was developed to help improve the quality of concrete exposed to chemical environment by minimizing mistakes and deficiencies in selecting concrete constituents. Using Kappa-PC expert system shell, an object-oriented model was developed where the rule-based reasoning operates on or across objects. The American Concrete Institute manual of concrete practice was chosen as the main source of knowledge. Other textual sources were also consulted for knowledge acquisition. The major objectives of the research were acquisition and formalization of the relevant knowledge and building an expert system for making durable concrete for chemical exposure regarding sulfate attack, acid attack, seawater attack and carbonation. Similar to most expert systems, this system has explanation facilities, can be incrementally expanded, and has an easy to understand knowledge base. The performance of the system is demonstrated by an example session. The system is user-friendly and can be used as an educational tool.
본 연구에서는 이러한 지식기반 전문가 시스템을 이용하여 에너지 저장용 기 계요소인 플라이 위일의 설계를 보조해 주는 지식기반 전문가 시스템을 개발하고자 한 다. 즉 플라이 휘일의 설계, 제작 과정을 크게 개념 설계, 상세 설계 및 해석, 제작, 시험의 단계로 분류할 때 본 연구의 목적은 초기 설계 단계인 개념 설계에 도움을 주 는 시스템을 구성하는 데 있다.프로그램의 구성은 정성적인 경험, 지식을 다룰 수 있는 기호적인 (symbolic)계산과 간단한 수치적인 (numerical)계산을 함께 할 수 있는 복합시스템(hybrid system)으로 구성하고 이러한 과정을 체계적이고 조직적으로 수행 하고 지식의 첨삭이 용이하도록 전체 설계광정을 계층 구조(hierarchical structure) 화하고 설계 자료를 자료 기반화하여 관리하며 그래픽과 연계시켜 전체 지식 기반 시 스템을 총합화 하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권2호
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pp.284-310
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2024
Identifying clinical pathways for disease diagnosis and treatment process recommendations are seriously decision-intensive tasks for health care practitioners. It requires them to rely on their expertise and experience to analyze various categories of health parameters from a health record to arrive at a decision in order to provide an accurate diagnosis and treatment recommendations to the end user (patient). Technological adaptation in the area of medical diagnosis using AI is dispensable; using expert systems to assist health care practitioners in decision-making is becoming increasingly popular. Our work architects a novel knowledge-based recommender system model, an expert system that can bring adaptability and transparency in usage, provide in-depth analysis of a patient's medical record, and prescribe diagnostic results and treatment process recommendations to them. The proposed system uses a set of parallel discrete fuzzy rule-based classifier systems, with each of them providing recommended sub-outcomes of discrete medical conditions. A novel knowledge-based combiner unit extracts significant relationships between the sub-outcomes of discrete fuzzy rule-based classifier systems to provide holistic outcomes and solutions for clinical decision support. The work establishes a model to address disease diagnosis and treatment recommendations for primary lung disease issues. In this paper, we provide some samples to demonstrate the usage of the system, and the results from the system show excellent correlation with expert assessments.
In managing organizational tacit knowledge, recent researches have shown that it is more applicable in many ways to provide expert search mechanisms in KMS to pinpoint experts in the organizations with searched expertise. In this paper, we propose an intelligent expert search framework to provide search capabilities for experts in similar or related fields according to the user′s information needs. In enabling intelligent expert searches, Fuzzy Abstraction Hierarchy (FAH) framework has been adopted, through which finding experts with similar or related expertise is possible according to the subject field hierarchy defined in the system. To improve FAH, a text categorization approach called Vector Space Model is utilized. To test applicability and practicality of the proposed framework, the prototype system, "Knowledge Portal for Researchers in Science and Technology" sponsored by the Ministry of Science and Technology (MOST) of Korea, was developed.
While Logic Based Expert System (LBES) has a merit of rapid and complete inference, it also has a defect of huge knowledge base. Hierarchical LBES (HLBES) replaces the assertion time inference of LBES with the multi-level logic minimization procedure, and it guarantees smaller knowledge base comparing with LBES. This paper has two contributions. The one is proposing so-called fact-minimization procedure which reduces not only the number of facts or measured events but also the size of knowledge base dramatically. The other contribution is application of HLBES and the proposed fact-minimization to the fault diagnosis of power system. The application is successfully performed in the example with the transmission system which takes 72 goals and 352 facts.
Urban transit is a complex system that is combined electrically and mechanically, it is necessary to construct maintenance system for securing safety accompanying high-speed driving and maintaining promptly. Expert system is a computer program which uses numerical or non-numerical domain-specific knowledge to solve problems. In this research, we intend to develop the expert system which diagnose failure causes quickly and display measures. For the development of expert system, standardization of failure code classification system and creation of BOM(Bill Of Materials) have been first performed. Through the analysis of failure history and maintenance manuals, knowledge base has been constructed. Also, for retrieving the procedure of failure diagnosis and repair linking with the knowledge base, we have built RBR(Rule Based Reasoning) engine by pattern matching technique and CBR(Case Based Reasoning) engine by similarity search method. This system has been developed based on web to maximize the accessibility.
This paper discusses the design, implementation, and potential use of an ontology-based mobile pediatric consultation and monitoring system, which is a smart healthcare expert system for pediatric patients. The proposed system provides remote consultation and monitoring of pediatric patients during their illness at places distant from medical service areas. The system not only shares instant medical data with a pediatrician but also examines the data as a smart medical assistant to detect any emergency situation. In addition, it uses an inference engine to infer instant suggestions for performing certain initial medical treatment steps when necessary. The applied methodologies and main technical contributions have three aspects: (a) pediatric consultation and monitoring ontology, (b) semantic Web rule knowledge base, and (c) inference engine. Two case studies with real pediatric patients are provided and discussed. The reported results of the applied case studies are promising, and they demonstrate the applicability, effectiveness, and efficiency of the proposed approach.
Techniques from decision analysis and expert system have both been extensively used in the development of computerized decision aids, although each discipline uses different approaches in knowledge (information or input) acquisition, representation, and problem solving methodology. From the perspective of many types of practical decision aiding applications, both normative decision aids and expert system technology have significant limitations. Many research efforts have been exerted toward complementing the one's deficiency with the other's possible techniques or vice versa. In this paper, among many possible complementary techniques for better decision aiding between decision analysis and expert system, we focus on the using prescriptive methodology of decision analysis which incorporates user's preference knowledge for conflict resolution in rule based expert system.
본 논문에서는 설계 경험이 적은 설계자가 효율적으로 선급규정을 이용하여 선체설계를 할 수 있도록, 범용 전문가시스템 쉘(Shell)인 NEXPERT를 이용하여, 선체 구조설계를 지원할 수 있는 전문가 시스템을 개발하였다. 먼저, 기존의 Rule Scantling프로그램으로 부터 지식을 추출하고, 이를 바탕으로 객체지향개념에 의해 지식의 그룹핑과 계층화를 시도하였다. 또한, NEXPERT가 갖고 있는 외부 프로그램과의 접속기능(Callable Interface)을 이용하여 각종 설계에 필요한 프로그램과 실적선 데이타베이스를 접속하였다. 특히, Motif를 이용한 그래픽 사용자 인터페이스(Graphical User Interface : GUI)를 도입하였고, 설계자가 결과에 대해 검토를 할 수 있도록 Knowledge tracing 기능을 부여함으로써, 사용자 지향의 구조부재 치수 결정 지원 전문가 시스템을 개발하였다.
규칙 기반 지식표현은 전문가 시스템의 지식을 저장하고 조작하는 기법중 가장 많이 사용되는 기법이다. 그런데 이 방법으로 표현된 지식의 양은 점점 많아지며, 그 관계가 복잡해지고 내용이 변경될 수 있기 때문에 지식베이스의 일관성 및 완결성을 유지하는 검증 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 새로운 규칙이 첨가될 때 야기될 수 있는 오류를 구조적 측면과 의미론적 측면에서 검증한 후 자체 수정하거나 자체 수정이 불가능할 경우 전문가가 수정하도록 하여 일관성과 완결성이 확증된 후 새로운 규칙이 추가되어질 수 있도록 함으로써 전문가 시스템의 신뢰도를 높이고 효율성을 제고할 수 있는 검증시스탬이 제안되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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