• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제3권
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• pp.71-82
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• 1994

Knowledge acquisition, maintenance of knowledge base, and validation and verification of knowledge are the addressed bottlenecks of building successful knowledge based systems. Along with the increment of interesting in the knowledge based systems, the organization needs to develop a new one although it has a similar one. This causes several serious problems including knowledge redundancy and maintenance of knowledge base. This paper present three models of the reusable knowledge base which might be the solution to the above problem. Three models are : 1) multiple knowledge bases for a single AI application, 2) multiple knowledge bases for multiple AI applications, 3) a single knowledge base for multiple AI applications. A new approach to build such a reusable knowledge base in a homogeneous environment is presented. Our model combines the essential object-oriented techniques with rules in a consistent manner. Important aspects of applying object-oriented techniques to AI are discussed (inheritance, encapsulation, message passing), and some potential problems in building an AI application (decomposition technique of knowledge, search time, and heterogeneous environment) are pointed out. The models of a reusable knowledge base provide several amenities : 1) reduce the knowledge redundancy, 2) reduce the effort of maintenance of the knowledge base, 3) reuse the resource of the multiple domain knowledge bases, 4) reduce the development time.

• 대한산업공학회지
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• 제19권3호
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• pp.11-23
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• 1993

A basic problem of sequencing a set of independent tasks at a single facility with the objective of minimizing total tardiness is considered. A variation of beam search, called knowledge-based beam search, has been studied which uses domain knowledge to reduce the problem size with an evaluation function to generate nodes probable to include the optimal solution. Its performance behavior is compared with some existing algorithms.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.1-13
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• 1994

Deep reasoning procedures are model-based, inferring single or multiple causes and/or timing relations from the knowledge of behavior of component models and their causal structure. The overall goal of this paper is to develop an automated deep reasoning methodology that exploits deep knowledge of structure and behavior of a system. We have proceeded by building a software environment that uses such knowledge to reason from advanced symbolic simulation techniques introduced by Chi and Zeigler. Such reasoning system has been implemented and tested on several examples in the domain of performance evaluation, and event-based control.

• 지식경영연구
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• 제24권1호
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• pp.127-145
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• 2023

본 논문은 친환경 연료 중 하나인 수소 원료를 바탕으로 미래의 에너지 문제와 공해 문제를 해결할 수 있는 수소연료전지 기술 도메인에 대해 특허 분석을 실시했다. 특허분석은 현재 기술 수준과 미래 발전 방향을 발견할 수 있어 기술로드맵 수립에 많이 활용된다. 그러나 기존의 특허분석은 정성적인 분석 및 간단한 통계분석으로 현재의 기술 환경을 반영하지 않은 분석 결과를 제안할 수 없다. 현재의 기술 환경은 기술의 융복합으로 발전을 나타내고 있고, 발전 속도는 매우 가파르게 성장하여 정성적인 분석은 시대적 분석 요건에 옳지 않다. 그래서 본 논문은 현재의 기술환경을 반영한 지식상속성(Knowledge Persistence, KP) 기반의 주경로 분석과 텍스트마이닝 방법을 활용하여, 수소연로전지 기술도메인에서 핵심특허 발견, 중요 기술 발전, 유망기술을 조망한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.447-450
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• 2003

In this research, we propose an automatic knowledge acquisition and composite knowledge expression mechanism based on machine learning and relational database. Most of traditional approaches to develop a knowledge base and inference engine of expert systems were based on IF-THEN rules, AND-OR graph, Semantic networks, and Frame separately. However, there are some limitations such as automatic knowledge acquisition, complicate knowledge expression, expansibility of knowledge base, speed of inference, and hierarchies among rules. To overcome these limitations, many of researchers tried to develop an automatic knowledge acquisition, composite knowledge expression, and fast inference method. As a result, the adaptability of the expert systems was improved rapidly. Nonetheless, they didn't suggest a hybrid and generalized solution to support the entire process of development of expert systems. Our proposed mechanism has five advantages empirically. First, it could extract the specific domain knowledge from incomplete database based on machine learning algorithm. Second, this mechanism could reduce the number of rules efficiently according to the rule extraction mechanism used in machine learning. Third, our proposed mechanism could expand the knowledge base unlimitedly by using relational database. Fourth, the backward inference engine developed in this study, could manipulate the knowledge base stored in relational database rapidly. Therefore, the speed of inference is faster than traditional text -oriented inference mechanism. Fifth, our composite knowledge expression mechanism could reflect the traditional knowledge expression method such as IF-THEN rules, AND-OR graph, and Relationship matrix simultaneously. To validate the inference ability of our system, a real data set was adopted from a clinical diagnosis classifying the dermatology disease.

• 한국정밀공학회지
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• 제11권1호
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• pp.211-218
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• 1994

Grinding is considered as a very effective machining technology to attain high production rates and a good surface quality of hard and brittle components. However, the grinding operations till needs the skill and the experience of an operator because of a lack of scientific knowledge and engineering principles. This is the reason why grinding operations are not completley intergrated in CIMS(Computer Intergrated Manufacturing System. Recent develop- ment focus on expert system which deals with domain specific knowledge in order to solve this problem. Firstly, in this study, a basic strategy to develop the grinding knowledge-base for grinding is discussed. Next, the architecture of knowledge-base and management of the grinding knowledge-base(GKB) is described.

• 대한인간공학회지
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• 제30권1호
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• pp.169-177
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• 2011

The aim of this study is to review previous studies on human errors in the service delivery processes. Service industry is sharply growing in the advanced countries. Many people are looking for something to contribute to the service industry. Although there are many research topics related to service domain that human factors and ergonomics specialists can do contribute, a few researchers are studying such topics. This paper indicated how previous researches on human factors and human errors have addressed the service domain, in order to prompt human factor study on the service domain. A variety of sources were inspected for literature reviews, including books and journals of managements, medicine, psychology, consumer behavior as well as human factor and ergonomics. The characteristics of human errors in the service domain were investigated. Human error studies in several service sectors were summarized such as medical service, automotive service operation, travel agent service and call center service. Until now, human factors community was not much interested in human errors in service domain. However, there is much space to contribute to service domain; human error identification, human error analysis and control of human error. The research of human error in service domain can provide clues to improve service quality. This paper helps to guide to identify human error of service domain and to design service systems.

• 수산해양교육연구
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• 제21권2호
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• pp.237-246
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• 2009

수산 운 전문계열 교과의 학교해양교육 목표영역과 내용영역의 36책 중 해양관련 내용이 포함되어 있는 32책을 조사하였다. 해양관련 내용이 가장 많이 포함된 교과는 수산일반이 320페이지였고, 가장 적게 포함된 교과는 선박전기 전자와 해양구조물 설계 시공으로 12페이지였다. 교육목표에 있어 정보 및 지식(Knowledge, K), 기능(Skill, S), 가치 및 태도(Attitude, A),행동 및 참여(Participation, P)로 4개의 영역으로 구분하여 분석하면 정보 및 지식(Knowledge, K)영역 971개, 기능(Skill, S)영역 710개, 가치 및 태도 (Attitude, A)영역 5개, 행동 및 참여(Participation, P) 영역 8개로써 정보 및 지식(Knowledge, K)영역에 관한 내용이 가장 많았다. 가치 및 태도(Attitude, A) 영역에 관한 내용은 가장 적었다. 교육내용 영역은 해양과 인간 및 해양과 생태, 해양 인공환경과 시설, 해양자원, 해양오염, 해양보전과 대책, 해양보전의 윤리 등 6개의 영역으로 구분하여 분석하면 해양과 인간 및 해양과 생태(I)영역 744개, 해양인공 환경과 시설(II)영역 461개, 해양자원(III)영역 290개, 해양오염(IV)영역 76개, 해양보전과 대책(V)영역 123개로써 해양과 인간 및 해양과 생태(I)영역의 내용이 가장 많았고, 해양보전의 윤리(VI)영역의 내용이 포함된 교과는 한 책도 없었다. 수산 해운 전문계열 교과 내 해양관련 기타 구분에서는 수산 해운 교과서 내에 해양내용과 관련이 있는 삽화, 만화, 지도, 도표들을 대상으로 해양교육 내용영역에 맞추어 정리하였는데 사진이 2,225개, 삽화가 1,827개, 도표가 611개, 지도 27개, 만화 6개로써 사진과 삽화에 비해 지도와 만화의 수가 매우 적었다. 특히 냉동일반은 삽화 12개와 사진 2개, 냉동설비 설계는 삽화 5개와 사진 13개, 해양구조물설계 시공은 삽화 2개와 사진 8개, 선박전기 전자는 삽화 5개, 수산가공기계는 삽화 29개와 사진10개, 수산 해운 정보처리는 삽화 36개와 사진 1개로 다른 교과에 비교해 적었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.61-67
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• 1998

이 연구에서는 항공기의 주기 문제를 해결하여 주는 스케줄링 시스템과 그 조정을 위한 전문가 시스템(RACES : Ramp Activity Co-ordination Expert System)을 설계 및 개발한 내용을 기술하고 있다. RACES는 공항에서 매일 발생하는 출발편 및 도착편 항공기를 브릿지(bridge)와 스팟(spot)에 배정하기 위해 인간 전문가(human expert)로부터 습득한 해당 분야의 지식(도메인 지식) 및 휴리스틱(heuristic)을 지식 베이스로 갖고 있다. 이 RACES는 브릿지/스팟과 항공기 간에 내적 관계, 예를 들어 승객 및 공항의 그라운드 핸들링(ground handling) 등과 같은 복잡하며 동적인 제약조건 들로부터 발생하는 복잡한 스케줄링 문제를 수반한다. 매일 발생하는 600편 정도의 항공기에 대한 주기장 관리 스케줄링이 인간 전문가에 의해 수행되어졌을 경우에는 약 4~5시간이 소요되는 반면 RACES에 의해 수행되어졌을 경우에는 약 20초 정도의 시간이 소요되었고 RACES로부터 얻어진 스케줄링 결과는 해당 분야의 전문가들로부터 인정되었다. RACES는 또한 예외적인 상황이 발생했을 경우에 스케줄의 부분적인 조정을 처리하도록 설계되었다. 하루의 스케줄링이 완료된 후 항공기의 변경 및 지연 메시지는 도메인 전문가의 지식을 바탕으로 스케줄링에 반영되어 스케줄이 조정되어야 한다. 동적 재스케줄링(reactive scheduling) 단계는 도메인 전문가의 지식 모델 분석을 통해 사용자 그래픽 인터페이스의 규칙과 시나리오로써 효과적으로 나타내어진다. 항공편의 변경 및 취소로 인해 발생되는 항공기 배치의 조정은 현재 스케줄에 반영되어져야 하기 때문에 이러한 항공기 배치의 조정은 동적 재스케줄링을 위해 메인 프레임으로부터 RACES에게 통보되어져야 하며 부분적인 재스케줄링을 처리하는 것에는 불규칙적인 요소들이 많기 때문에 RACES에 의해 스케줄의 조정이 반 자동적으로 수행된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권8호
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• pp.243-250
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• 2020

지식 그래프 기반의 질문 응답 문제는 자연어 질문들에 대한 깊은 이해뿐만 아니라, 대규모 지식 그래프 상에서 올바른 답변을 찾기 위한 효과적인 추론 능력을 필요로 한다. 본 논문에서는 다중 홉 추론을 요구하는 복잡한 자연어 질문에 대해 연관 지식 그래프 위에서 답변 추론을 효과적으로 수행할 수 있는 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 지식 그래프 상의 각 개체 노드와 이웃 노드 간의 양방향 특징 전파를 허용할뿐만 아니라, 두 이웃 노드 쌍 간의 맥락 정보까지 활용할 수 있는, 표현력이 뛰어난 쌍 선형 그래프 신경망(BGNN)을 이용한다. 본 논문에서는 오픈 도메인의 지식 베이스인 Freebase, 자연어 질문 응답을 위한 벤치마크 데이터 집합들인 WebQuestionsSP와 MetaQA를 이용한 실험들을 통해, 제안 모델의 효과와 우수성을 확인하였다.