본 연구에서는 자원제약이 존재할 때의 스케듈링 문제인 자원제약에서 리스트 스케듈링 방법을 이용했으며, 기존의 리스트 스케듈링 기법이 모든 우선순위 함수를 산출한 후, 이에 근거에 스케듈링을 하는 반면, Forward 스케듈링 기법은 스케듈링 과정 내에서 필요한 경우에만 연산의 우선순위 함수를 산출하여 이를 이용하는 방식을 택했다.
The goal of this study is to examine on reasoning and search for construction of diagnosis ontology as a knowledge base of diagnosis expert system in oriental medicine. Expert system is a field of artificial intelligence. It is a system to acquire information with diverse reasoning methods after putting expert's knowledge in computer systematically. A typical model of expert system consists of knowledge base and reasoning & explanatory structure offering conclusion with the knowledge. To apply ontology as knowledge base to expert system practically, consideration on reasoning and search should be together. Therefore, this study compared and examined reasoning, search with diagnosis process in oriental medicine. Reasoning is divided into Rule-based reasoning and Case-based reasoning. The former is divided into Forward chaining and Backward chaining. Because of characteristics of diagnosis, sometimes Forward chaining or backward chaining are required. Therefore, there are a lot of cases that Hybrid chaining is effective. Case-based reasoning is a method to settle a problem in the present by comparing with the past cases. Therefore, it is suitable to diagnosis fields with abundant cases. Search is sorted into Breadth-first search, Depth-first search and Best-first search, which have respectively merits and demerits. To construct diagnosis ontology to be applied to practical expert system, reasoning and search to reflect diagnosis process and characteristics should be considered.
웹 표준 언어인 XML에 기반한 각종 표준들을 바탕으로 소프트웨어 에이전트와의 인터페이스에 초점을 맞추고 있는 차세대 웹에서 소프트웨어 에이전트의 두뇌 역할을 수행하기 위한 추론엔진은 시맨틱 웹(Semantic Web)에서의 규칙 표현을 위한 언어인 SWRL(Semantic Web Rule Language)을 이해할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 SWRL을 규칙 표현 방법으로 사용하고, OWL을 사실 표현 방법으로 사용하는 정방향 추론엔진인 SMART-F(SeMantic web Agent Reasoning Tools-Forward chaining inference engine)을 개발하고자 한다. 전통적인 규칙 추론 분야에서는 정방향 추론을 위하여 if-then 형태의 규칙을 네트워크 구조로 변환하여 정방향 규칙 추론의 효율성을 높인 Rete 알고리즘이 많이 사용되고 있다. 이를 시맨틱 웹 환경에 적용하기 위하여 SWRL 기반 정방향 추론을 위한 요구 기능을 분석하고, Rete 알고리즘에 도출된 차세대 시맨틱 웹의 요구 기능을 반영한 정방향 추론 알고리즘을 설계하였다. 또한, 유비쿼터스 환경에서의 각종 플랫폼의 독립성과 이식성을 확보하고 기기간의 성능 차이를 극복할 수 있도록 사실 베이스 및 규칙 베이스의 관리도구와 정방향 추론 엔진 등을 Java 컴포넌트로 개발하였으며, 이는 이미 개발된 역방향 추론엔진인 SMART-B와 규칙 베이스 및 사실 베이스를 완벽하게 호환 가능하므로 차세대 웹 환경에서의 지식 활용을 극대화시킬 것이다.
한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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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.
최근 웹 서비스 관련 기술들이 많은 관심을 받고 있다. 그 중 하나인 웹 서비스 컴포지션에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 웹 서비스 컴포지션은 기존에 존재하던 웹 서비스들을 조합하여 마치 하나의 서비스처럼 보여 주는 것이다. 웹 서비스 컴포지션을 사용하면 기존에 존재하지 않던 웹 서비스의 기능도 제공할 수 있으며 사용자에게 더 많은 질의 결과를 줄 수도 있다. 기존의 많은 웹 서비스 컴포지션 관련 연구들은 전향 혹은 후향 체인 방식을 사용하였다. 그러나 전향 체인 방식이나 후향 체인 방식은 질의와 상관없는 방향을 탐색하는 경우가 많기 때문에 많은 시간이 걸린다는 단점이 있다. 전향과 후향을 모두 사용하여 2단계로 컴포지션을 찾는 방식도 있으나, 이 방식은 컴포지션에 포함되지 않아도 되는 웹 서비스를 포함한 결과를 낸다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 전향 단계와 후향 단계를 거쳐 웹 서비스 컴포지션을 찾는 2단계 웹 서비스 컴포지션 탐색 방법을 제안하였다. 전향 단계에서는 미리 구축한 연결 인덱스를 사용하여 좀 더 빠르게 후보 컴포지션을 찾는다. 후향 단계에서는 토큰을 사용하여 후보 컴포지션을 잉여 웹 서비스가 포함되지 않은 컴포지션으로 분해한다. 실험을 통해 2단계 웹 서비스 컴포지션이 기존의 한 방향으로 진행하는 방식보다 더 효율적이라는 것을 보였다. 또한 기존의 2단계 방식보다 더 많은 컴포지션 결과를 사용자에게 돌려주면서도 실행 시간 면에서 기존의 2단계 방식에 필적한다는 것을 보였다.
목적 : 본 연구는 발달장애아동에게 활동분석과 전방 연쇄 방법을 이용하여 일상생활활동 기술을 습득시키고자 하였다. 연구방법 : 본 연구에서는 기준변동설계를 사용하여 발달장애아동의 일상생활활동을 단계별로 지도하였다. 중재는 캐나다 작업수행평가(Canadian Occupational Performance Measure, COPM)로 설정된 3가지 과제(신발 신기, 반바지 입기, 반팔 티셔츠)를 치료사가 활동분석한 후 전방 연쇄 방법으로 진행되었다. 독립 변인으로 사용된 3개 과제의 단계별 수행률과 중재 전과 후의 COPM 수행도와 만족도 점수를 종속 변인으로 설정하였다. 중재는 주 5일, 30분씩 이루어졌고, 기초선(3회)을 포함한 신발 신기는 총 18회기, 반바지 입기는 총 25회기, 반팔 티셔츠 입기는 총 18회기 실시되었다. 결과 : 연구 결과 아동의 신발 신기, 반바지 입기, 반팔 티셔츠 입기의 과제 수행률은 회기가 지날수록 향상되었고, 가정에서의 3가지 과제의 수행도와 만족도 역시 증가된 것을 알 수 있었다. 결론 : 본 연구 결과 발달장애아동의 수준에 따른 단계화되고 체계적인 지도 방법은 아동의 일상생활활동 기술을 학습시키는 데 효과적인 것을 확인할 수 있었다. 이를 기초로 과제 학습에 어려움이 있는 발달장애아동에게 일상생활활동뿐만 아니라 다양한 활동영역에 활동분석과 행동 연쇄 방법이 활용되기를 기대해 본다.
In this study, the prototype of a system for checking risk-factor of NC machine is proposed. The proposed system can get the risk-related information by monitoring the status of real-time processes of NC machines. Using the information, the accidents can be prevented by the background process of an expert system tool. This paper consists of 2 parts: (1) the method for gathering data and definition of the risk-related factors of NC machines and (2) the procedure for finding the proper actions by using the forward chaining of a rule-base. Proposed system is implemented with C++ language under MS-windows.
W3C의 권고안인 RDF Semantics는 RDFS 추론에 사용할 RDFS 함의 규칙을 제안하였다. 널리 사용되고 있는 RDF 저장소 시스템인 Sesame는 전방향 추론 방식을 사용하여 RDBMS 기반 RDFS 추론을 지원한다. Sesame의 전방향 추론 전략을 사용할 때에는 데이타 저장 시에 추론을 하기 때문에 추론 성능이 데이타 저장 성능에 영향을 미친다. 이런 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 RDBMS 기반의 전방향 추론 엔진의 성능 향상을 위한 RDFS 함의 규칙 적용 순서를 제안한다. 제안한 규칙 적용 순서는 추론 과정을 대부분의 경우 추론 과정의 반복 없이 한번에 끝낼 수 있도록 하며 완벽한 추론 결과를 보장한다. 또한 앞서 적용한 규칙에 의해 생성된 결과를 추측할 수 있어 추론 과정에서 중복된 결과 생성을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 실제 사용하는 RDF 데이타들을 사용하여 Sesame와의 추론 성능을 비교하며 제안한 방법이 RDFS 추론 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다.
본 논문은 전문가시스템 기법인 전향추론 기법을 이용하여 프로야구의 효율적인 선발 라인업 시스템을 설계 및 구현한다. 지식베이스는 선수 286명 148개 평가 항목으로 구성되어 있으며, 선수들의 경쟁력을 포인트로 평가하였다. 1차 포인트는 정적인 정보에 의해 산출된 포인트이며, 2차 포인트는 동적인 정보에 의해 산출된 포인트이다. 1, 2차 포인트를 통해 종합 포인트가 산출된다. 이를 이용하여 주어진 환경과 상대에 대한 효율적인 라인업 시스템 구현한다.
We present a matrix-based inference algorithm suitable for electronic commerce applications. For this purpose, an Extended AND-OR Graph (EAOG) was developed with the intention that fast inference process is enabled within the electronic commerce situations. The proposed EAOG inference mechanism has 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. We have proved the validity of our approach with several propositions and an illustrative EC example.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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