Owl-based ontology is useful to realize the context-aware services which are composed of the distributed and self-configuring modules. Many ontology-based inference engines are developed to infer useful information from ontology. Since these engines show the uniqueness in terms of speed and information richness, it's difficult to ensure stable operation in providing dynamic context-aware services, especially when they should deal with the complex and big-size ontology. To provide a best inference service, the purpose of this paper is to propose a novel methodology of context-aware engine selection in a contextually prompt manner Case-based reasoning is applied to identify the causality between context and inference engined to be selected. Finally, a series of experiments is performed with a novel evaluation methodology to what extent the methodology works better than competitive methods on an actual context-aware service.
본 논문에서는 원자로냉각재펌프 고장진단 전문가시스템 (ESRCP)에 대해 기술하였다. 이 시스템의 목적은 RCP의 고장진단과 함께 발전소 운전원에게 적절한 운전 조작 및 비상조치 사항 등을 알려주는데 있다. 진단을 위한 일차적 증상은 RCP 영역에 관련된 경보들이다. 경보처리는 Rule-based Deduction 또는 Priority Factor Operation에 의한다. 고장진단은 Rule-based Deduction이나 Bayesian Inference에 의해 수행된다. 각종 Sensor들의 측정값들은 정확한 원인을 진단하기 위해 필요로 하다 증상들이 부족하거나 불착실성을 나타낼 때는 Bayesian Inference로 고장을 진단한다.
This paper proposes a new voltage control method of distribution substation using fuzzy inference. The aims of distribution voltage control equipments are reducing the operation frequency of lap changers and improving the characteristics of voltage(decreasing the errors between the actual voltage and the reference voltage). However, these objectives are in a trade-off relationship. Conventional voltage control equipment does not have functions of judgement and prediction, so it turns up limitations of voltage control. Proposed voltage control method using fuzzy inference can improve voltage characteristics as it has those functions of judgement and prediction. This paper describes the design method of new voltage control method using fuzzy inference, simulates with simple voltage and current models, and compares decreased voltage errors with conventional voltage errors.
Object detection technology is one of the main research topics in the field of computer vision and has established itself as an essential base technology for implementing various vision systems. Recent DNN (Deep Neural Networks)-based algorithms achieve much higher recognition accuracy than traditional algorithms. However, it is well-known that the DNN model inference operation requires a relatively high computational power. In this paper, we analyze the inference time complexity of the state-of-the-art object detection architecture Yolov7 in various environments. Specifically, we compare and analyze the time complexity of four types of the Yolov7 model, YOLOv7-tiny, YOLOv7, YOLOv7-X, and YOLOv7-E6 when performing inference operations using CPU and GPU. Furthermore, we analyze the time complexity variation when inferring the same models using the Pytorch framework and the Onnxruntime engine.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.975-976
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1993
This talk presents the overview of the author's research and development activities on fuzzy inference hardware. We involved it with two distinct approaches. The first approach is to use application specific integrated circuits (ASIC) technology. The fuzzy inference method is directly implemented in silicon. The second approach, which is in its preliminary stage, is to use more conventional microprocessor architecture. Here, we use a quantitative technique used by designer of reduced instruction set computer (RISC) to modify an architecture of a microprocessor. In the ASIC approach, we implemented the most widely used fuzzy inference mechanism directly on silicon. The mechanism is beaded on a max-min compositional rule of inference, and Mandami's method of fuzzy implication. The two VLSI fuzzy inference chips are designed, fabricated, and fully tested. Both used a full-custom CMOS technology. The second and more claborate chip was designed at the University of North Carolina(U C) in cooperation with MCNC. Both VLSI chips had muliple datapaths for rule digital fuzzy inference chips had multiple datapaths for rule evaluation, and they executed multiple fuzzy if-then rules in parallel. The AT & T chip is the first digital fuzzy inference chip in the world. It ran with a 20 MHz clock cycle and achieved an approximately 80.000 Fuzzy Logical inferences Per Second (FLIPS). It stored and executed 16 fuzzy if-then rules. Since it was designed as a proof of concept prototype chip, it had minimal amount of peripheral logic for system integration. UNC/MCNC chip consists of 688,131 transistors of which 476,160 are used for RAM memory. It ran with a 10 MHz clock cycle. The chip has a 3-staged pipeline and initiates a computation of new inference every 64 cycle. This chip achieved an approximately 160,000 FLIPS. The new architecture have the following important improvements from the AT & T chip: Programmable rule set memory (RAM). On-chip fuzzification operation by a table lookup method. On-chip defuzzification operation by a centroid method. Reconfigurable architecture for processing two rule formats. RAM/datapath redundancy for higher yield It can store and execute 51 if-then rule of the following format: IF A and B and C and D Then Do E, and Then Do F. With this format, the chip takes four inputs and produces two outputs. By software reconfiguration, it can store and execute 102 if-then rules of the following simpler format using the same datapath: IF A and B Then Do E. With this format the chip takes two inputs and produces one outputs. We have built two VME-bus board systems based on this chip for Oak Ridge National Laboratory (ORNL). The board is now installed in a robot at ORNL. Researchers uses this board for experiment in autonomous robot navigation. The Fuzzy Logic system board places the Fuzzy chip into a VMEbus environment. High level C language functions hide the operational details of the board from the applications programme . The programmer treats rule memories and fuzzification function memories as local structures passed as parameters to the C functions. ASIC fuzzy inference hardware is extremely fast, but they are limited in generality. Many aspects of the design are limited or fixed. We have proposed to designing a are limited or fixed. We have proposed to designing a fuzzy information processor as an application specific processor using a quantitative approach. The quantitative approach was developed by RISC designers. In effect, we are interested in evaluating the effectiveness of a specialized RISC processor for fuzzy information processing. As the first step, we measured the possible speed-up of a fuzzy inference program based on if-then rules by an introduction of specialized instructions, i.e., min and max instructions. The minimum and maximum operations are heavily used in fuzzy logic applications as fuzzy intersection and union. We performed measurements using a MIPS R3000 as a base micropro essor. The initial result is encouraging. We can achieve as high as a 2.5 increase in inference speed if the R3000 had min and max instructions. Also, they are useful for speeding up other fuzzy operations such as bounded product and bounded sum. The embedded processor's main task is to control some device or process. It usually runs a single or a embedded processer to create an embedded processor for fuzzy control is very effective. Table I shows the measured speed of the inference by a MIPS R3000 microprocessor, a fictitious MIPS R3000 microprocessor with min and max instructions, and a UNC/MCNC ASIC fuzzy inference chip. The software that used on microprocessors is a simulator of the ASIC chip. The first row is the computation time in seconds of 6000 inferences using 51 rules where each fuzzy set is represented by an array of 64 elements. The second row is the time required to perform a single inference. The last row is the fuzzy logical inferences per second (FLIPS) measured for ach device. There is a large gap in run time between the ASIC and software approaches even if we resort to a specialized fuzzy microprocessor. As for design time and cost, these two approaches represent two extremes. An ASIC approach is extremely expensive. It is, therefore, an important research topic to design a specialized computing architecture for fuzzy applications that falls between these two extremes both in run time and design time/cost. TABLEI INFERENCE TIME BY 51 RULES {{{{Time }}{{MIPS R3000 }}{{ASIC }}{{Regular }}{{With min/mix }}{{6000 inference 1 inference FLIPS }}{{125s 20.8ms 48 }}{{49s 8.2ms 122 }}{{0.0038s 6.4㎲ 156,250 }} }}
If the fault occurs on the underground power cable systems, the fault current on the sheath has an influence on all sections of cable because it's returned through earth at the directly grounded point and operation point of SVL(Sheath Voltage Limiter) on each insulated joint box. Therefore, the earth resistance and the operation of SVL have an effect on the zero-sequence current, and then the impedance between relaying point and fault point is increased. That causes the overreach of distance relay. For these reasons, the distance relay algorithm for protecting an underground power cable systems hasn't been developed till now. In this paper, new distance relay algorithm is developed for protecting a underground power cable system using fuzzy inference system which is the one of ACI(Advanced Computational Intelligence) techniques. This algorithm is verified by EMTP simulation of real power cable system, and proves to effectively advance the errors
In this paper, autonomous information exchange methodology is studied between IEDs using SOAP protocol based on XML and PtP communication to archive the safety and reliability of large-scale system operation. The SOAP protocol has the advantages in the independency Problem for operating systems, using language, platforms and the security problem because it is XML-based RPC protocol. Inference-based solution of the IED is designed as rule-based solution so that the IED internal status, the system status or the faulted zone can be inferred autonomously using the internal data as well as information data obtained from free information exchange among other IEDS, Also, it is designed so that the inference results and the operation information are transmitted to the above SCADA system, and determined autonomously whether the commands from the SCADA are executed or not. Finally, The inference-based solution of IED and information exchange system among IEDS is implemented using MS Visual C++ MFC, MS SOAP and MS XML. Availability and accuracy of the proposed methodology and the design is verified from diversity simulation reviews for typical distribution substation.
In this paper, autonomous information exchange methodology is studied between IEDS using SOAP protocol based on XML and PtP communication. Inference-based solution of the IED identifies the faulted zone autonomously from free information exchange among IEDs, transmits the operation information to the above SCADA system, also determines whether it executes or not for commands from the above SCADA. Finally, Inference-based solution is implemented using MS Visual C++ MFC, MS SOAP and MS XML. Availability and accuracy of the design is verified from simulation reviews for typical distribution substation.
Process failures can occur at any time during operation, so a continuous effort of fault detection, diagsis, and correction is required. Expert system paridigm has been regarded as a promising approach to real time process supervisory control especially to fault diagnosis. The most important aspects of fault diagnostic expert systems(FDES) are the problem-solving inference strategy and knowledge organizations. The necessity of FDES, the nature of diagnostic knowledge, the representation of knowledge, and the inference mechanism of FDES, et al. are described, which are announced by previous researchers. And the existing FDES are categorized and critically reviewed in this work.
This paper presents an information collection and a novel inference technique for evaluation of power system operation state. In most developing countries, power demands are steadily increasing and consequently power systems are becoming larger and more complicated. In addition, power system deregulations further complicate the power system operational tasks, which are resulted in prevailing wide area blackouts worldwide. In this paper, we proposed an effective information collection and operating state evaluation methods using a knowledge-based system. The RTS-79 24 bus system is used as a test system. The power system model is composed with JESS templates and included in the knowledge-base as a part of fixed facts. Dynamic informations are collected from various analysis results and actual operational data. Inferences are performed with rules expressed with terms in different abstraction levels. Future research will be concentrated on intelligent contingency selections for preventing wide area blackouts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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