This paper intends to develop a Prototype Expert Collision Avoidance System by introducing expert system techniques into the decision block of anti-collision loop. The problem domain of this study is characterized and specified by combining the concepts of anti-collision loop and knowledge -based system for collision avoidance. Domain in knowledge which may originates from the appropriate sources such as the International Regulations for Preventing Collision at Sea 1972, Marine Traffic Laws, and many texts on the subject of anticollision navigation and good seamanship is acquired and formalized into the knowledge-base system using production rule. Finally, a Prototype Expert Collision Avoidance System is built by using the CLIPS, developed by AIS NASA written in and fully integrated with the C language, and some test-and-run results of the system are demonstrated and examined. The author considers the proposed system which is named PECAS to be meaningful as a test bed for a further refined Expert Collision Avoidance System on board the Automated Ship.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2010.10a
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pp.152-154
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2010
다 영역 대화 시스템 개발에서는 영역 확장이 쉬워야 하며 처리하는 대화 영역이 늘어나더라도 대화 과정에서 사용자 편의성을 유지해야 하는 점이 중요하다. 본 논문에서는 이런 특성을 가지는 다 영역 대화 시스템을 작성하기 위한 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 공통의 인터페이스를 구현하는 영역 전문가(Domain Expert) 기반으로 동작하므로 영역 확장이 용이하다. 또한 진행 중이던 대화를 종료하지 않은 채 타 대화 영역으로 이동하는 영역 전환(Domain Switching) 현상은 다 영역 대화를 복잡하게 만드는 주요한 원인 중 하나로써 이를 효과적으로 관리할 수 있는 영역 전환 전략을 사용하여 사용자 편의성을 확보하였다.
Bulletin of the Society of Naval Architects of Korea
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v.25
no.1
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pp.56-62
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1988
Artificial Intelligence(AI) is that branch of computer science that deals with designing computer system that exhibit some of the characteristics associated with intelligence on human behaviors such as, understanding natural language, reasoning, solving problems, robotics and so on. The most developed component of artificial intelligence today is probably the expert system. An expert system is defined as a computer program that embodies organized knowledge concerning some specific domain of human expertise and programmed to perform convincingly as an advisory consultant in the given domain with self-explanation of reasoning on demand. This paper describes general concept of artificial intelligence and expert system and investigates applicability of expert system to ship design.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.24
no.10
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pp.149-156
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2010
In this paper, the optimal design of a wind generator, implemented with the hybridized GA(Genetic Algorithm) and ES(Expert System), has been performed to maximize the AEP(Annual Energy Production) over the whole wind speed characterized by the statistical model of wind speed distribution. In particular, to solve the problem of calculation iterate, ES finds the superior individual and apply to initial generation of GA and it makes reduction of search domain. Meanwhile, for effective searching in reduced search domain, it propose Intelligent GA algorithm. Also, it shows the results of optimized model 500[kW] wind generator using hybridized algorithm and benchmark result of compare with GA.
This paper Proposes the individual roles for developing small web application systems based on the Client/Server architecture with the activities and artifacts of each role and cooperation. The roles of Web Server part (i.e. User Interface Designer, Web Designer, HTML Writer), the roles of Application Server part (i.e. Domain Expert, Application Developer, Tester) and the roles of DB Server part (i.e. Database Administrator, Data Designer) are described. Furthermore, the role of the Development Leader that participates in development and manages all works in project and finds the solutions of problems in project, is also discussed. The Domain Expert analyzes the domain of the application in order to send the artifacts to the Application Developer. Then the Application Developer analyzes, designs and implements the application based on the artifacts of the Domain Expert and integrates the implemented program modules. Roles are related each other in this way, and cooperate until the application development is completed. Finally, we analyzed and compared these roles with the roles of RUP(Rational Unified process) and web wave. Suggested roles in this paper turned out to be efficient compared to the roles of the existing large-scale methodology.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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1988.10a
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pp.43-48
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1988
This paper provides readers with an attempt In applying expert systems to structural engineering. As a demonstrative domain to provide the pontentiality of expert system foundation design is presented. Foundation design can have less formalized phage in the overall design process, particularly during preliminary design. It depends on several factors: the function of the structure and the loads it must carry the subsurface conditions, and the cost of foundation, The expert system in the paper is to be used for determining the type of foundation.
The purpose of this study was to develop the problem solving instruction facilitating novice learner to represent the problem. For the purpose, we mainly focused on three aspects of problem solving. First, learner should represent the targeted problem and its solutions for problem solving. Second, from crucial notions of cognitive load theory, learner's mental load should be optimized for problem representation. Third, for optimizing students' mental load, experts may support making their thinking more visible and mapping from their intuition to expert practice. We drew the design principles as follows. First, since providing worked examples for the targeted problem has been considered to minimize analogical errors as well as reduce cognitive load in problem representation at line of problem solving and instructional research, it is needed to elaborate the way of designing. The worked example alternatively corresponds to expert schema that consists of domain knowledge as well as strategies for expert-like problem representation and solution. Thus, it may help learner to represent what the problem is and how to solve it in problem space. Second, principle can be that expert should scaffold learner's self-explanations. Because the students are unable to elicit the rationale from worked example, the expert's triggering scaffold may be critical in that process. The unexplained and incomplete parts of the example should be completed not by expert's scaffold but by themselves. Critical portion of the expert's scaffold is to explain about how to apply and represent the given problem, since students' initial representations may be reached at superficial or passive pattern of example elaboration. Finally, learner's mental model on the designated problem domain should be externalized or visualized for one's reflection as well as expert's scaffolding activities. The visualization helps learner to identify one's partial or incorrect model. The correct model of learner could be constructed by expert's help.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.2
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pp.139-147
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2019
A false alarm, which is an incorrect report of an emergency, could trigger an unnecessary action. The predictive maintenance framework developed in our previous work has a feature whereby a machine alarm is triggered based on sensor data evaluation. The sensor data evaluator performs three essential evaluation steps. First, it evaluates each sensor data value based on its threshold (lower and upper bound) and labels the data value as "alarm" when the threshold is exceeded. Second, it calculates the duration of the occurrence of the alarm. Finally, in the third step, a domain expert is required to assess the results from the previous two steps and to determine, thereby, whether the alarm is true or false. There are drawbacks of the current evaluation method. It suffers from a high false-alarm ratio, and moreover, given the vast amount of sensor data to be assessed by the domain expert, the process of evaluation is prolonged and inefficient. In this paper, we propose a method for automatic false-alarm labeling that mimics how the domain expert determines false alarms. The domain expert determines false alarms by evaluating two critical factors, specifically the duration of alarm occurrence and identification of anomalies before or while the alarm occurs. In our proposed method, Hierarchical Temporal Memory (HTM) is utilized to detect anomalies. It is an unsupervised approach that is suitable to our main data characteristic, which is the lack of an example of the normal form of sensor data. The result shows that the technique is effective for automatic labeling of false alarms in sensor data.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.39
no.1
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pp.16-21
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1990
A Knowledge based expert system is a computer program that emulates the reasoning process of a human expert in a specific problem domain. Expert system has the potential to solve a wide range of problems which require knowledge about the problem rather than a purely analytical approach. This papaer presents the application of knowledge based expert system to power system fault diagnosis. The contents of expert system develpped in this paper is judgement of fault section from a given alarm sets and production of all possible hypothesis for the single fault. Both relay failures and circuit breaker failures are considered simultaneously. Although many types of relay are used in actual system, experts recognize ones as several typical signals corresponding to the fault types. Therefore relays are classified into several types. The expert system is written in an artificial intelligence language "PROLOG" . Best-first search method is used for problem solving. Both forward chaining and backward chaining schemes are used in reasoning process. The application to a part of actual power system proves the availability of the developed expert system.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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1999.10a
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pp.121-130
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1999
The objective of this paper is to apply Extended AND-OR Graph (EAOG)-related techniques to extract knowledge from a specific problem-domain and perform analysis in complicated decision making area. Expert systems use expertise about a specific domain as their primary source of solving problems belonging to that domain. However, such expertise is complicated as well as uncertain, because most knowledge is expressed in causal relationships between concepts or variables. Therefore, if expert systems can be used effectively to provide more intelligent support for decision making in complicated specific problems, it should be equipped with real-time inference mechanism. We develop two kinds of EAOG-driven inference mechanisms(1) EAOG-based forward chaining and (2) EAOG-based backward chaining. and The EAOG method processes the following three characteristics. 1. Real-time inference : The EAOG inference mechanism is suitable for the real-time inference because its computational mechanism is based on matrix computation. 2. Matrix operation : All the subjective knowledge is delineated in a matrix form, so that inference process can proceed based on the matrix operation which is computationally efficient. 3. Bi-directional inference : Traditional inference method of expert systems is based on either forward chaining or backward chaining which is mutually exclusive in terms of logical process and computational efficiency. However, the proposed EAOG inference mechanism is generically bi-directional without loss of both speed and efficiency.
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