Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.20
no.1
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pp.48-53
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2010
In this paper, we develop the intelligent remote dust chamber bag control system which is combination of the advanced IT and traditional dust chamber based on event. At first, the message format is defined for the efficient dust chamber bag information transmission using power line communication. Also, we define the data types to logically model the dust chamber and the dust chamber bag, and they are logically modeled using XML and object-oriented modeling method. In addition to, we apply the case-based reasoning for showing the dust chamber bag exchange time intelligently to user at real-time using casebase, that is collected by case or case-based reasoning result, and that is described using XML.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.8
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pp.3965-3983
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2017
We propose a novel eye tracking method that can estimate 3D world coordinates using an infrared (IR) stereo camera for indoor and outdoor environments. This method first detects dark evidences such as eyes, eyebrows and mouths by fast multi-level thresholding. Among these evidences, eye pair evidences are detected by evidential reasoning and geometrical rules. For robust accuracy, two classifiers based on multiple layer perceptron (MLP) using gradient local binary patterns (GLBPs) verify whether the detected evidences are real eye pairs or not. Finally, the 3D world coordinates of detected eyes are calculated by region-based stereo matching. Compared with other eye detection methods, the proposed method can detect the eyes of people wearing sunglasses due to the use of the IR spectrum. Especially, when people are in dark environments such as driving at nighttime, driving in an indoor carpark, or passing through a tunnel, human eyes can be robustly detected because we use active IR illuminators. In the experimental results, it is shown that the proposed method can detect eye pairs with high performance in real-time under variable illumination conditions. Therefore, the proposed method can contribute to human-computer interactions (HCIs) and intelligent transportation systems (ITSs) applications such as gaze tracking, windshield head-up display and drowsiness detection.
It is needed to evaluate information systems actively which has already developed to improve future performance of the organization and foster the activation of information system. The introduction or development of information system also can bring about a organizational success. To measure exactly the organizational performance of information systems, it is needed to develop a new valuation model for a specific information system from a objective pint of view, as well as to equip a standard methodology using BSC measurement. The information system valuation from a objective point of view is of importance as the basic information for the decision to obtain information system. This paper takes aim at investigating a new information system valuation model and developing a information system valuation system using case-based reasoning for predicting currency value of information system in each organization. A new information system valuation system is developed as a web-enabling base. Using this, users are able to estimate the value of specific information system on a real time efficiently.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.19
no.4
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pp.72-78
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1995
The diffusion of fuzzy logic techniques into real applications requires specific software supports which save development time and reduce the programming effort. But we has been lack of a tool devoted to support the design of fuzzy controllers. In this paper, on the basis of the general fuzzy set and .alpha.-cut set decomposition of fuzzy sets, a set of fuzzy reasoning tool(FRT) devoted to support the design of fuzzy dontroller for servo systems is developed. The major features of this tool are: 1) It supports users to analyze fuzzy ingerence status based on input deta and expected results by three-D graphic display. 2) It supports users to prepare input data and expected result. 3) It supports users to tuned scaling factor of membership functions, rules and fuzzy inference. The paper shows how the suggested design tools are suitable to give a consistent answer to the tuning of fuzzy control system. This FRT is expected to exert good performance and devoted to support which the design of fuzzy controller is illustrated in the servo systems.
A data model is a diagram that describes the properties of different categories of data and the associations among them within a business or information system. In spite of its importance and usefulness, data modeling activity requires not only a lot of time and effort but also extensive experience and expertise. The data models for similar business areas are analogous to one another. Therefore, it is reasonable to reuse the already-developed data models if the target business area is similar to what we have already analyzed before. In this research, we develop a case-based reasoning system for data model reuse, which we shall call CB-DM Reuser (Case-Based Data Model Reuser). CB-DM Reuse consists of four subsystems : the graphic user interface to interact with end user, the data model management system to build new data model, the case base to store the past data models, and the knowledge base to store data modeling and data model reusing knowledge. We present the functionality of CB-DM Reuser and show how it works on real-life a, pp.ication.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2000.04a
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pp.235-238
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2000
This article presents an adaptive decision tree algorithm for dynamically reasoning machine failure cause out of real-time, large-scale machine status database. On the basis of experiment using semiconductor etching machine, it has been verified that our model outperforms previously proposed decision tree models.
Conventional case-based reasoning (CBR) does not perform efficiently for high volume dataset because of case-retrieval time. In order to overcome this problem, some previous researches suggest clustering a case-base into several small groups, and retrieve neighbors within a corresponding group to a target case. However, this approach generally produces less accurate predictive performances than the conventional CBR. This paper suggests a new hybrid case-based reasoning method which dynamically composing a searching pool for each target case. This method is applied to diagnose for the heart disease dataset. The results show that the suggested hybrid method produces statistically the same level of predictive performances with using significantly less computational cost than the CBR method and also outperforms the basic clustering-CBR (C-CBR) method.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.3
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pp.81-88
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2014
These days the researches using IT technologies have been done to decrease the traffic accident. Especially, the optimal safety speed considering the weather conditions have to be calculated in real time to protect the traffic accident on the high way in the case of the rain and snow. In this paper, we have simulated the automatic warning broadcasting system for the freezing and foggy regions based on Web to protect the traffic accident. Also, we have developed the simulator that can provide the drivers with the optimal safety speed in real time to protect the traffic accident even under the worst weather conditions using the Fuzzy Reasoning rules.
The W3C Ontology Working Group has recently developed OWL as an ontology language for the Semantic Web. OWL, however, fails to perform the process of reasoning about temporal knowledge because it lacks full-pleadged semantics for temporal language. Entities in the real world are changing as time passes, while new facts are being introduced as new events occur. KBs without temporal information are incomplete and incorrect. In this paper, we propose an extended temporal ontology language called TL-OWL which provides an abstract syntax and semantics for representing and reasoning about temporal information in the Semantic Web.
Most existing deductive engines study for optimization of TBox based on Tableaux algorithm. However, in order to deduce mass-storing ABox in reality, it can't be decided in finite time. Therefore, for the efficiency of the deductive engine, there needs to be reasoning technique optimized for ABox. This paper uses the method that changes OWL-DL based Ontology to the form of Rule like Datalog in order to interlock store device such as RDBMS. Ultimately, it tries to in circumstance of real world. Therefor, using Axiom that OWL holds, it suggests reasoning method that applies rules including datatype.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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