이 연구는 부산광역시 사상공업지역에 입주한 기업의 지식산업혁신거점 조성에 대한 요구를 분석하여 공업지역 활성화를 위한 관련 제도의 개선방향을 제시하고자 한다. 이를 위해 부산 사상공업지역의 물리적 현황분석과 입주기업을 대상으로 한 설문조사를 이용하였다. 연구의 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 산업물류를 다루는 공업지역임에도 도로율이 낮고, 필지 규모가 작아 대부분의 입주기업이 영세성을 면치 못하고 있다. 둘째, 공업지역 활성화 시범사업의 인지도는 낮지만 공업지역 혁신과 시범사업 필요도, 기대효과는 상대적으로 높았다. 셋째, 시범사업의 혁신거점조성에 대한 기대가 높으며(90.3%), 핵심적 도입기능으로는 연구개발센터 입주를 강하게 희망하고 있다. 이러한 분석에 기초하여, 공업지역 활성화를 위한 법·제도의 시행에 따른 정비계획의 방향을 제안하면 다음과 같다. 첫째, 대상지 내 업종 간 연계성, 어떤 업종이 성장우위에 있는지 세부적인 기초조사를 통한 검토가 선행되어야 한다. 둘째, 산업혁신거점 조성은 주변 공업지역에 파급력이 있고 업종별 지원을 할 수 있는 센터로 운영될 수 있도록 조처해야 한다. 셋째, 공업지역의 혁신적인 변화는 주요 이해당사자가 협력하여 활성화 방안을 지속적으로 개발하고 연구함으로써 실행력을 높여야 한다.
디자인 프로세스상에 이미지를 중심으로 하는 시각언어를 통한 디자인 컨셉 커뮤니케이션은 이미 여러 디자인분야에서 여러 가지 방향으로 진행되고 있다(스타일 스케치보드, 이미지 맵, 컬러맵, 캐털로그 리뷰 등). 그러나 대부분의 경우, 디자인 리서치에 사용되어진 이미지들은 리서치 이후 저장되지 않고 폐기되어지기 때문에, 새로운 디자인 작업에서 재활용되어지지 못하는 프로세스상의 단점을 가지고 있다.(중략)
We designed a knowledge-based decision support system for structuring semi-or unstructured problems. Problem structuring involves extraction of the relevant factors from the identified problem, and model construction that represents the relationships among those factors. In this research, we employed a directed graph called Influence Deiagram as a tool for problem structuring. In particular, our proposed system is designed as a shell. Therefore, a decision maker can change the content of the knowledge base to suit his/her own interested domain.
An inference network is proposed as a tool for bidirectional approximate reasoning. The inference network can be designed directly from the given fuzzy data(knowledge). If a fuzzy input is given for the inference netwok, then the network renders a reasonable fuzzy output after performing approximate reasoning based on an equality measure. Conversely, due to the bidirectional structure, the network can yield its corresponding reasonable fuzzy input for a given fuzzy output. This property makes it possible to perform forward and backward reasoning in the knowledge base system.
본 연구에서는 기후변화에 따른 우리나라 생태계 적응 연구 및 지식현황을 진단하고, 국가의 기초생태정보가 생태부문의 기후변화 적응 지식 및 근거기반으로 기능하는 현황을 파악함으로써 향후 생태계 분야 기후변화 지식과 생태정보 발전방향에 대해 시사점을 도출하는 것을 목적으로 하였다. 이러한 측면에서 우리나라 생태계 관련 국가기관 및 17개 광역지자체 출연연구원에서 생태계 분야 적응연구를 수행하는 연구자를 대상으로, "생태계 분야 기후적응 지식기반 진단 및 정보수요" 조사를 실시하였다. 그 결과 우리나라 기후변화 적응정책 수립 연구 수행을 위한 생태정보 활용현황, 생태계 분야 적응지식 향상을 위한 정보 수요, 생태정보 활용도 증진방안을 도출하였다. 설문응답자의 대다수(90.7%)는 생태정보가 적응 연구수행과 연관성이 크다고 응답하였지만, 현행 생태정보가 적응 연구 수행에 도움이 된다고 응답한 것은 과반(53.2%)에 불과하며, 생태정보 전반의 내용 및 품질향상과 함께 '기후변화로 인한 생태계 변화(생산성, 군집구조, 먹이사슬, 생물계절, 분포범위, 개체수 등)'에 대한 지식기반 강화 및 정보 구축이 시급한 것으로 나타났다. 우리나라 연구자들은 생태분야 적응 연구 및 정보생산 고도화를 위해, 지역 생태계 조사 및 인벤토리 구축, 기후변화 모니터링 설계 고도화, 지역 사례연구 필요성을 지적한 가운데, 정보생산을 뒷받침 할 수 있는 생태계 변화모니터링 지침/가이드라인의 필요성을 강조하였다. 생태정보의 이용 활성화를 위해서는 국가차원의 생태정보 플랫폼 구축을 통해 국가 및 지역의 적응 네트워크를 운영함으로써 지식과 정보를 교류하는 동시에 생태계 유형 및 시공간 정보/지식의 확장이 가장 필요한 것으로 나타났다.
미래 핵심 가치 기술 발굴 및 탐색을 위해서는 범국가적인 국가R&D정보와 과학기술정보의 연계 융합이 필요하다. 본 논문에서는 국가R&D정보와 과학기술정보를 온톨로지와 토픽모델링을 사용하여 연계 융합하여 지식베이스를 구축한 방법론을 소개하고, 이를 기반으로 한 다차원 연계 지식맵 서비스를 소개한다. 국가R&D정보는 국가R&D과제와 참여인력, 해당 과제에 대한 성과 정보, 논문, 특허, 연구보고서 정보들을 포함한다. 과학기술정보는 논문, 특허, 동향 등의 과학기술연구에 대한 기술 문서를 일컫는다. 본 논문에서는 지식베이스에서의 지식 처리 및 관리의 효율성을 높이기 위해 Lightweight 온톨로지를 사용한다. Lightweight 온톨로지는 국가R&D과제 참여자와 성과정보, 과학기술정보를 과제-성과 관계, 문서-저자 관계, 저자-소속기관 관계 등의 단순한 연관관계를 이용하여 국가R&D정보와 과학기술정보를 융합한다. 이러한 단순한 연관관계만을 이용함으로써 지식 처리의 효율성을 높이고 온톨로지 구축 과정을 자동화한다. 보다 구체적인 Concept 레벨에서의 온톨로지 구축을 위해 토픽모델링을 활용한다. 토픽모델링을 활용하여 국가R&D정보와 과학기술정보 문서들의 토픽 주제어를 추출하고 각 문서 간 연관관계를 추출한다. 일반적인 Concept 레벨에서의 Fully-Specified 온톨로지를 구축하기 위해서는 거의 100% 수동으로 해야 하기 때문에, 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 연구에서는 이러한 수동적인 온톨로지 구축이 아닌 자동화된 온톨로지 구축을 위해 토픽모델링을 활용한다. 토픽모델링을 활용하여 온톨로지 구축에 필요한 문서와 토픽 키워드 간의 관계, 문서 간 의미 상 연관관계를 자동으로 추출한다. 마지막으로, 이와 같이 구축된 지식베이스의 트리플(Triple) 정보를 활용하여, 연구자들의 공동저자관계, 문서간의 공통주제어관계 등을 연구자, 주제어, 기관, 저널 등의 다차원 연관관계를 방사형 네트워크 형식을 이용하여 시각화한 지식맵 서비스들을 소개한다.
It is not easy to find a good production schedule which can be used in practice. Therefore, production scheduling simulation with a simple dispatching rule or a set of dispatching rules is used. However, a simple dispatching rule may not create a robust schedule, for the same rule is blindly applied to all internal production processes. The presumption is that there might be a specific combination of appropriate rules that can improve the efficiency of a total production system for a certain type of orders. In order to acquire a better set of dispatching rules, simulation is used to examine the performance of various combinations of dispatching rule sets. There are innumerable combination of rule sets. Hence it takes too much computer simulation time to find a robust set of dispatching rule for a specific production system. Therefore, we propose a concept of the knowledge based simulation to circumvent the problem. The knowledge based simulation consists of knowledge bases, an inference engine and a simulator. The knowledge base is made of rule sets that is extracted from both simulation and human intuition obtained by the simulation studies. For a certain type of orders, the proposed system provides several sets of dispatching rules that are expected to generate better results. Then the scheduler tries to find the best by simulating all proposed set of rules with the simulator. The knowledge-based simulator armed with the acquired knowledge has produced improved solutions in terms of time and scheduling performance.
There have been several research efforts to support interoperability among multiple databases. In integrating multiple databases, we must resolve schema conflicts due to the heterogeneity in databases. To resolve these conflicts, not only meta-data for database schemas but also general knowledge expressing the real world meanings associated with the database schemas are required. This paper presents a uniform representation method for relational schema and general knowledge base that is composed, among other things, of concept hierarchy and thematic roles in relationship, using the knowledge representation language Lk. This representation method has a flexible descriptive power which facilitates concepts to be expressed at different levels of granularity and can describe knowledge expressed in Lk are used for input of the next step, such as conflict resolution and query processing of multiple database.
In this paper, DSPOCS(Digital Switchgear Panel Operation and Control Solution) is designed, which is the intelligent inference operation and control solution of substation based on IED. DSPOCS is designed as a scheduled monitoring and control task and a real-time alarm inference task, and is interlinked with BRES in the required case. The intelligent alarm inference task consists of the alarm knowledge generation part and the real-time pattern matching part The alarm knowledge generation part generates automatically alarm knowledge from DB and saves it in alarm KB. On the other hand, the pattern matching part inferences the real-time event by comparing the real-time event information furnished from IEDs of substation with the patterns of the saved alarm knowledge base.
연삭가공중에 발생하는 트러블의 인식과 처리는 공학적 원리에 입각한 방법과 현장 숙련기술자의 경험적 지식을 바탕으로한 방법이있다. 그러나, 연삭가공은 관계되는 가공변수가 많아, 이들 상호간의 관계를 정량적으로 규명할 수 없어 대부분이 숙련자의 지식에 의존하는 것이 현실정이다. 본 논문은 이와같은 점에 착안하여 원통연삭을 대상으로 현장숙련자가 갖고 있는 경험적이고도 정성적인 지식의 호과적인 활용을 위해 계층분석으로 도입하여 이들이 갖고 있는 노하우를 정량화하고, 아울러 공학적원리를 가미한 연삭가공을 트러블 진단. 처리 시스템을 구축하였다. 또한 시스템 구성에 신뢰성을 높이기 위해 폴트 진단 모델을 도입하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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