의상결정 문제가 의사결정자의 취향에 좌우되는 볼확실한 상황에서 의사결정은 하나가 아닌 일련의 관련된 결정들로 구성된다. 규칙기준 전문가 시스템은 그와같은 의사결정 문제를 표현할 수 없다. 이 논문은 그와같은 문제들은 해결하기 위하여 모델기준 지식표현과 확률추론을 결합하여 자문시스템 IDPI를 제시하고 그와같은 방법을 사용하여 대학생들을 위한 진로자문 시스템을 구현한다.
UML(Unified Modeling Language)은 대부분의 소프트웨어 개발 방법론에서 목표로 하는 소프트웨어를 분석.설계하기 위하여 널리 사용되며, UML로 작성된 산출물을 기반으로 목표 소프트웨어를 구축한다. 그러나 방법론에서 모델링에 대한 가이드라인이 보통 자연어로 기술되어 있기 때문에 목표 소프트웨어를 위한 모델이 이를 적절히 준수하고 있는가의 검증이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 실시간 내장형 시스템(Real-time Embedded System)을 위한 방법론인 COMET방법론을 대상으로 모델링의 가이드라인을 표현하고, 표현된 가이드라인을 기반으로 모델을 평가할 수 있는 룰 기반 COMET 방법론 가이드라인 평가 프레임워크인 GARDIAN을 제안한다. 제안된 프레임워크의 유용성을 검증하기 위하여 비전문가가 UML을 사용하여 분석.설계한 지능형 로봇의 주행 시스템에 프레임워크를 적용하여 보았다.
In order to improve the recyclability and to reduce the recycling cost and time, the disassembly technology should be systemized because the worn out products can be reused or recycled after disassembly processes. This paper attempts to propose the integrated CATIA-based DfD (Design for Disassembly) support system to promote the disassemblability of products. The system is composed of two modules; evaluation of disassemblability, generation of DfD alternatives. The disassemblability of current vehicle is evaluated to identify the weak point in terms of disassembly using the DELMIA and developed evaluation system. Furthermore a new expert system is developed to propose the optimal redesign rule and principle for generating the DfD alternatives. In order to generate the DfD alternatives, a CATIA-based design support system is implemented. The system can provide quick results and ensure consistency and completeness of the redesign alternatives.
In order to statistically predict $O_3$ levels in Seoul, the study used the TMS (telemeted air monitoring system) data from the Department of Environment, which have monitored at 20 sites in 1989 and 1990. Each data in each site was characterized by 6 major criteria pollutants ($SO_2, TSP, CO, NO_2, THC, and O_3$) and 2 meteorological parameters, such as wind speed and wind direction. To select proper variables and to determine each pollutant's behavior, univariate statistical analyses were extensively studied in the beginning, and then various applied statistical techniques like cluster analysis, regression analysis, and expert system have been intensively examined. For the initial study of high level $O_3$ prediction, the raw data set in each site was separated into 2 group based on 60 ppb $O_3$ level. A hierarchical cluster analysis was applied to classify the group based on 60 ppb $O_3$ into small calsses. Each class in each site has its own pattern. Next, multiple regression for each class was repeatedly applied to determine an $O_3$ prediction submodel and to determine outliers in each class based on a certain level of standardized redisual. Thus, a prediction submodel for each homogeneous class could be obtained. The study was extended to model $O_3$ prediction for both on-time basis and 1-hr after basis. Finally, an expect system was used to build a unified classification rule based on examples of the homogenous classes for all of sites. Thus, a concept of high level $O_3$ prediction model was developed for one of $O_3$ alert systems.
This paper describes an application of artificial neural network to diagnose the defects of rotating machiner. Induction motor was used to the object of defect diagnosis. For defect diagnosis, the frequency spectrum of vibration was utilized. Learning method of applied neural network was back propagation. Neural network has following advantage; Once it has been learned, inference time is very short and it can provide a reasonable conclusion regardless of insufficient input data. So, this defect diagnosis system can be used superiorly to rule based expert system as quality inspection of rotating machinery in the shop.
For CAD data users, few things are as frustrating as receiving CAD data that is unusable due to poor data quality. Users waste time trying to get better data, fixing the data, or even rebuilding the data from scratch from paper drawings or other sources. Most related works and commercial tools handle the boundary representation (B-Rep) shape of CAD models. However, we propose a design history?based approach for healing CAD model errors. Because the design history, which covers the features, the history tree, the parameterization data and constraints, reflects the design intent, CAD model errors can be healed by an interdependency analysis of the feature commands or of the parametric data of each feature command, and by the reconstruction of these feature commands through the rule-based reasoning of an expert system. Unlike other B Rep correction methods, our method automatically heals parametric feature models without translating them to a B-Rep shape, and it also preserves engineering information.
This article presents a network flow analysis to form flexible machine cells with minimum intercellular part moves and a neural network model to form part families. The operational sequences and production quantity of the part, and the number of cells and the cell size are taken into considerations for a 0-1 quadratic programming formulation and a network flow based solution procedure is developed. After designing the machine cells, a neural network approach for the integration of part families and the automatic assignment of new parts to the existing cells is proposed. A multi-layer backpropagation network with one hidden layer is used. Experimental results with varying number of neurons in hidden layer to evaluate the role of hidden neurons in the network learning performance are also presented. The comprehensive methodology developed in this article is appropriate for solving large-scale industrial applications without building the knowledge-based expert rule for the cellular manufacturing environment.
This paper presents an automated methodology for campus network design and performance analysis using the rule-based SES and DEVS modeling & simulation techniques. Proposed methodology for structural design and performance analysis can be utilized not only in the early stage of network design for selecting configurable candidate from all possible design alternatives, but also in simulation verification for generating performance data. Our approach supercedes conventional methodologies in that, first, it can support the configuration automation by utilizing the knowledge of design expert ; second, it can provide the simulation-based performance evaluation ; third, it is established on the basis of the well-formalized framework so that it can support a hierarchical and modular system design. Several simulation tests performed on a campus network example will illustrate our technique.
Developing an efficient knowledge base construction mechanism as an input method for expert systems (ES) development is of extreme importance due to the fact that an input process takes a lot of time and cost in constructing an ES. Most ES require experts to explicit their tacit knowledge into a form of explicit knowledge base with a full sentence. In addition, the explicit knowledge bases were composed of strict grammar and keywords. To overcome these limitations, this paper proposes a knowledge conceptualization and construction mechanism for automated knowledge acquisition, allowing an efficient decision. To this purpose, we extended traditional knowledge map (KM) construction process to dynamic knowledge map (DKM) and combined this algorithm with relational database (RDB). In the experiment section, we used medical data to show the efficiency of our proposed mechanism. Each rule in the DKM was characterized by the name of disease, clinical attributes and their treatments. Experimental results with various disease show that the proposed system is superior in terms of understanding and convenience of use.
효과적인 재활 시스템을 구상하는데 있어서 훈련 데이터의 정교한 분석은 다음 단계 훈련을 위한 피드백 자료로서 매우 중요하다. 현재 다양한 생체 역학적 실험을 통해 인간의 운동 능력을 평가하고 이로부터 생성된 데이터의 분석을 위한 객관적이고 신뢰성 있는 연구결과들이 발표되고 있다. 그러나 대부분의 기존 연구들은 기초 통계적인 방법에 근거한 정량분석만을 수행함으로써, 획득된 정보를 임상에 적용 하는데 있어서는 충분한 신뢰성을 보장할 수 없다. 데이터마이닝은 대용량 데이터에 들어있는 숨겨진 규칙과 패턴을 탐사함으로써 임상 데이터에 숨어있는 의미 있는 정보추출에 성공적으로 사용되고 있으며, 특히 임상 연구 분야에서는 훌륭한 의사 결정 지원 시스템으로서 점점 그 사용이 증가되고 있다. 본 연구에서는 신뢰성 있는 자세 제어 능력(Postural control ability) 평가를 위해서 측정된 훈련 데이터에 가중연관규칙 탐사를 적용하여 자세 훈련 유형에 따른 근육 활성 패턴과의 연관성을 분석, 효율적인 재활 훈련 규칙을 탐사하였다. 탐사된 규칙은 재활 및 임상 전문가의 의사결정에 더욱 정성적이고 유용한 선험적 지식으로 사용 될 수 있으며, 이를 근거로 환자 맞춤형 최적의 재활 훈련 모델을 구상하기 위한 지표로서 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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