Human's brain action can divide by recognition and intelligence. recognition is sensing voice, image and smell and Intelligence is logical judgment, inference, decision. To this concept, Define function of cerebral cortex, and apply the result. Current expert system is lack, that reasoning by cerebral cortex and thalamus, hoppocampal and so on. In this paper, With human's brain action, wish to embody human's action artificially Embody brain mechanism using Modular Neural Network, Applied this result to snake robot.
With the limited resources the proper distribution of the national R&D investment is very crucial to improving the national competence. This crucial decision should be based on the priorities which are driven with the consideration about the relative importance among the scientific technology fields. Such priorities can be useful in planning the national R&D investment and in determining the direction of the national R&D investment policy. In this paper, we used the AHP in order to drive systematically and scientifically the priorities of the major science and technology areas in the national R&D investment, and also analyzed the evaluation differences among the expert groups.
In this paper, the design automation system is proposed, which adopts the expert system technology and fuzzy decision making technology. It has a capability of selecting the most desirable protective devices for the industrial power systems.
Barrett's esophagus is associated with an increased risk of adenocarcinoma. Thorough screening during endoscopic surveillance is crucial to improve patient prognosis. Detecting and characterizing dysplastic or neoplastic Barrett's esophagus during routine endoscopy are challenging, even for expert endoscopists. Artificial intelligence-based clinical decision support systems have been developed to provide additional assistance to physicians performing diagnostic and therapeutic gastrointestinal endoscopy. In this article, we review the current role of artificial intelligence in the management of Barrett's esophagus and elaborate on potential artificial intelligence in the future.
본 연구는 주로 도시의 가로망상의 교통시설물에 대한 유지보수 및 관리 업무를 보다 효율적이며 효과적으로 수행하기 위해서 지리정보시스템과 전문가시스템을 이용한 통합전산환경을 구축하는 것이 목적이다. 지리정보시스템을 활용하여 각종 교통관련 시설물의 공간 및 속성 데이터베이스를 구축하고, 이를 통해 제반 시설물의 공간질의 및 탐색, 속성의 변화 등에 대한 작업을 통해 시설물의 현황 및 유지보수 수준을 파악하고 또한 시설물의 교체와 이에 따르는 우선 순위의 판단, 예산편성 등의 작업에 있어 전문가의 기능을 어느 정도 대신할 수 있는 의사결정지원체계의 한 구성요소로서 전문가시스템이 아울러 도입하였다. 특히 도로표지판에 주목하여 기본적 도로표지시설물의 기본 관리는 물론 문안의 설정, 예산배정 등의 실무적인 일들에 대한 지원체계를 확립하였고 이를 의사결정 지원 보조시스템으로 발전시키기 위한 개념을 정립하고자 하였다. 이러한 개념의 시스템은 이미 서울시의 각 구청을 비롯한 몇 군데의 지방정부에 개발 및 설치되었고 향후 저렴한 유지비용으로 지속적인 자료갱신과 통상적 업무 및 주요 의사결정 업무에 기능적인 해를 제공할 수 있을 것으로 판단되어 보다 효율적이며 효과적인 시설물 관리를 수행하는데 일익을 담당할 수 있을 것이다.
최근 많은 기업들이 비즈니스 프로세스 자동화를 위한 새로운 정보기술로 워크플로우를 도입하고 있다. 워크플로우 소프트웨어는 여러 벤더 제품과 고려해야할 선정기준이 많다는 점 때문에 도입 기업은 복잡한 의사결정 문제에 직면하게 된다 벤더들로부터 제공되는 제품은 서로 다른 특징들을 가지고 있어 충분한 경험과 전문지식이 없는 경우 어려움을 겪기 마련이다 본 연구에서는 워크플로우 소프트웨어 제품 평가와 선정을 위한 의사결정 방법으로 계층적분석과정(Analytic Hierarchy Process: AHP)을 제시한다. 우리는 AHP 구현도구인 Expert Choice를 사용하여 워크플로우 유형 및 상업용 제품의 중요도를 도출한다.
There is no agreed definition of intelligence. The ability to adapt to the environments is a kind of intelligence. Expert functionally recognize environment using their five senses, and acquire and memorize knowledge necessary for operating machines. Knowledge that they cannot acquire directly is acquired in indirect ways. The purpose of intelligence machines is applying to machines experts' knowledge acquisition process and their skills in operating machine. An agent is an autonomous process that recognizes external environment, exchanges knowledge with external machines and performs an autonomous decision-making function in order to achieve common goals. This paper describes agent application for intelligence machine.
This paper presents a knowledge-based computer aided process planning system that automatically selects machine tools, machining operations and cutting tools and determines sequences of the machining operations for prismatic parts in die manufacturing. In the proposed system, parts are described by manufacturing features and grouped into part families based on the functions. Each part is repressented by a part frame which consists of basic data and manufacturing features. Knowledge for manufacturing is acquired from the domain expert and represented by frames. A decision model for selection of machine tools, machining operations and cutting tools and for determining sequences of the machining operations are developed by employing the Mealy machine in finite automata with output. The decision procedure and the order of priority which inputs manufacturing features into the Mealy machine are represented by rule for each part family. Backward chaining is used for the proposed system. The proposed system is implemented by using TURBO-PROLOG on the IBM PC/AT. A case study for the slide core is presented to show the function of the proposed system.
In this study, an integrated economic analysis model to analyze the new telecommunication services is developed. This model considers both the technological and managerial aspests altogether with respect to the profit and public benefit criteria. To encounter the various dynamically changing environments and evaluation criteria, multiple criteria decision making (MCDM)techniques are employed. The model consists of three stages; The first stage surveys related formal or informal data, generates analysis alternatives, and performs acceptabillty test in view of marketing. The second stage generates executive alternatives for each acceptable analysis alternative and checks the executionability in view of telecommunication technologies. The third stage performs the final integrated economic analysis including the profitability analysis. This study offers a basis for the future development of decision support system or expert system on the economic analysis of the new telecommunication services.
An inventory management system of manufacturing industry has a model of different kinds according to the objective and the situation. An inventory management system needs superior system technique in demand forecast, economical efficiency, reliability and application for stable supply of the finished goods, the raw materials and the parts. This paper proposes a demand forecast method based on fuzzy structured neural network, which uses min-operation and trapezoid membership function of fuzzy rules. So we can construct an intelligent inventory management system that make optimized decision-making for forecasting data with expert s opinion in fuzzy environment. The inventory management system uses intelligence agent and it could be adapted to a system environment change in order.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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