This paper presents the use of an evert system to automate process planning of block assembly, a task that is usually completed manually. In order to determine the sequence of assembly operation, a search method guided by rules, such as merging of related operations, grouping of similar operations, and precedence rules based on know-hows and geometrical reasoning, is used. In this paper, the expert system developed is explained in detail regarding a global database, control strategies, and rule bases. For verification purposes, the evert system has been applied to simple examples. Since the rule bases are isolated from the inference engine in the developed system, it is easy to add more rules in the future.
This study develops an expert system which solves the problems of the MTr/feeder overloads and the feeder constraints in automated radial distribution systems. Then, the objective is to perform the network reconfiguration by switching the tie and sectionalizing switches which eliminates the system violation, while achieving the load balance of the MTrs/feeders. To reduce the search space, an expert system based on heuristic rules is presented, and implemented in AI language Prolog. This system adopts the best-first tree search technique. The computational results are also prepared to show the performance of the heuristic algorithm developed.
In this paper, we introduce the methodology for the automatic generation of the subject field hierarchy for Intellgent Expert Management Framework using WordNet. Intelligent Expert Management Framework, which is proposed as an appropriate method to manage valuable tacit knowledge within the organization, defines the expert profile structure and proposes the efficient method to automate the process to collect and update the expert profile information based on the profile structure defined. To increase the satisfaction level of users, additional intelligent search features are defined and users can be given the list of experts in related or similar expert fields when they perform expert searches based on the expert database being built. To enable automatic profiling of the organizational experts as well as intelligent expert searches, the subject field hierarchy, upon which the expert profiles are classified and expert searches for similar fields are performed, should be predefined. In this paper, we propose the WordNet library method that first eliminates the ambiguity of the senses of nominal data values, constructs the subject field hierarchy by overlapping the hypernym of the remaining senses, and lastly adjusts the derived hierarchy to the preference of users. Based on the proposed methodology, we expect to avoid the prohibitive costs in building large subject field hierarchies when manually done as well as maintain the objectivity of the hierarchies.
This paper introduces an expert system for the automation of power system restoration. We focus on following two points : a) Data Structure which can describe power system and ensure the efficient search and b) Restoration Strategy which performs faster black-out restoration with fewer switching operations and overload alleviation using sensitivity. Some examples are used to illustrate the capabilities of the proposed expert system.
This paper deals with the expert system using network configuration and input information composed of protective relays and tripped circuit breakers. This system has knowlegebase independent on network dimension because network representation consists of the type of the matrix. Therefore, the knowlege of network representation is simplified, the space of knowlege is reduced, the addition of facts to the knowlege is easy and the expansion of facts is possible. In this paper, the network representation is defined to system matrix. This expert system based on the system matrix diagnoses normal, abnormal operations of protective devices as well as possible fault sections. The brach and bound search technique is used: breadth first technique mixed with depth first technique of primitive PROLOG search technique. This system will be used for real time operations. This expert system obtaines the solution using the pattern matching in working memory without no listing approach for rule control. This paper is written in PROLOG, the A.I. language.
Journal of Physiology & Pathology in Korean Medicine
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v.32
no.4
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pp.185-196
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2018
The purpose of this study is to evaluate the current inter-expert agreement of Sasang Constitution Medicine (SCM), to expand the current knowledge on the causes of imperfect inter-expert agreement, and to explore possible solutions for improving inter-expert agreement. A literature search was conducted to gather data on the studies on diagnosis of SCM. The 127 articles included in this analysis had a mean 4.1 publications per year, 56.0% published in the Journal of Sasang Constitutional Medicine between the year of 1987 and 2017. SCM specialist participated in 96.3% of all the expert judgment cases. Inter-expert agreement was reported in 14.8% of the cases that had two or more experts. We recommend that expert panels integrate the results of current status of diagnostic consensus into guideline development and strengthen expert education and training with the aim of improving SCM diagnostic accuracy.
This paper presents a study on application of expert system technique for the diagnosis of fire-causes in plants. A need is recognized for new methods to diagnose exactly the causes of fires without the help of the human experts. To cope with the difficulty, the expert system techiuque is applied to this area. The expert system suggested in this paper is developed to infer the causes of fires(or, ignition source ) by using the information drawn from the circumstances in fire. For the convenience of inference, ignition sources we classified into eight types ; elecoic spark, adiabatic compression, welding spark, material of high temperature, impact and friction, spontaneous ignition, naked fire, and static electricity. The knowledge base is composed of the rule base and dynamic database, which contain the rules and facts obtained by the expenence in this area, respectively. Both depth-first search and backward chaining schemes are used in reasoning process. This expert system is written in an artificial intelligence language "PROLOG", and its availability is demonstrated through the case study.
Most of the researchers establish research directions to conduct the study of new fields by getting advice from experts or through the papers of experts. The existing academic data search services provide paper information by field but do not provide experts by field. Therefore, users should decide experts by field using the searched papers by themselves. In this paper, we design and implement an expert search system by discipline through big data processing based on papers that have been published in the academic societies. The proposed system utilizes distributed big data storage systems to store and manage large papers. We also discriminate experts and analyze data related to the experts by using distributed big data processing technologies. The processed results are provided through web pages when a user searches for experts. The user can get a lot of helps for the research of a particular field since the proposed system recommends the experts of the corresponding research field.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2002.11a
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pp.266-272
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2002
Recently various of information suppliers provide information via WWW so the necessary of search engine grows larger. However the efficiency of most search engines is low comparatively because of using simple pattern match technique between user's query and web document. And a manifest contents of query for special expert field so much worse A specialized search engine returns the specialized information depend on each user's search goal. It is trend to develop specialized search engines in many countries. For example, in America, there are a site that searches only the recently updated headline news and the federal law and the government and and so on. However, most such engines don't satisfy the user's needs. This paper proposes the specialized search engine for ocean information that uses user's query related with ocean and search engine uses the association rules in web data mining. So specialized search engine for ocean provides more information related to ocean because of raising recall about user's query
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