IoT 생태계가 다양한 사용자들에 의하여 폭넓게 사용되기 위해서는 디바이스, 플랫폼과 사용자와의 상호작용 및 이에 대한 사용자 경험이 향상되어야 한다. 본 연구에서는 사용자들이 IoE (Internet of Everything) 플랫폼에서 디바이스와 서비스들을 보다 효과적으로 사용할 수 있도록 지원하기 위한 웹 기반 룰 엔진 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 센서, 액추에이터, 외부 서비스 기반의 규칙 기반 시나리오를 직관적으로 생성하고 관리하기 위한 웹 인터페이스 및 UI 컴포넌트와 이를 통하여 생성된 규칙들을 Nools 룰 엔진에 적합하게 자동으로 변환하고 관리하기 위한 룰 관리 모듈로 구성되어 있다. 마지막으로, 본 논문에서는 각종 IoT 디바이스와 외부 서비스들의 룰 기반 응용 시나리오 동작 시연을 통하여 제안하는 시스템의 활용 가능성과 유용성을 보였다.
Rule set is an important step which impacts significantly on accuracy of object-oriented classification result. Therefore, this paper proposes a rule set to extract land cover from Landsat Thematic Mapper (TM) imagery acquired in Donganh, Hanoi, Vietnam. The rules were generated to distinguish five classes, namely river, pond, residential areas, vegetation and paddy. These classes were classified not only based on spectral characteristics of features, but also indices of water, soil, vegetation, and urban. The study selected five indices, including largest difference index max.diff; length/width; hue, saturation and intensity (HSI); normalized difference vegetation index (NDVI) and ratio vegetation index (RVI) based on membership functions of objects. Overall accuracy of classification result is 0.84% as the rule set is used in classification process.
An adaptive bone remodeling is simulated by using the cellular automata (CA) method. It is assumed that bone tissue consist of bone marrow, osteoclast, osteoblast cell or osteoprogenitor cell. Two types of local rule are adopted; those are the metabolism rule and adaptive bone formation rule. The metabolism rule is based on the interactions of cells and the bone formation rule is based on the adaptation against the mechanical stimulus. The history of load and memory of mechanical stimulus are also considered in the local rules. As a result, the pattern of distribution of the bone tissue is dynamically adequate and it is similar to intact cancellous bone.
반도체 physical layout design rule이 작아짐에 따라 Proximity effect와 overlay가 Pattern 구현에 크게 영향을 미치고 있다. Metal layer와 contact의 부족한 overlay margin으로 overlay 불량이 발생하고, 감소한 space margin으로 인해 bridge와 같은 문제가 나타난다. 따라서, resolution을 향상시키고, 최소한의 overlay margin을 확보함으로써 미세 pattern의 구현을 가능하게 한다. 이를 위해 OPC와 attPSM 같은 분해능향상기술이 사용된다. 그러나 attPSM의 사용은 원하지 않는 pattern이 생성되는 sidelobe와 같은 문제가 발생한다. 따라서 serial image simulation올 통해 추출한 rule을 rule-based correction에 적용하여 sidelobe현상을 방지한다. 그리고 overlay margin 부족으로 나타나는 문제는 metal layer와 contact overlap되는 영역의 line edge를 확장하고, rule checking을 통해 최소한의 space margin을 확보하여 해결한다 따라서 overlay error를 rule-based correction을 사용하여 효과적으로 방지한다.
One of the most difficult and time-consuming stages in the development of the knowledge-based system is a knowledge acquisition. A splitting algorithm is developed to infer a rule-tree which can be converted to a rule-typed knowledge. A market segmentation may be performed in order to establish market strategy suitable to each market segment. As the sales data of a product market is probabilistic and noisy, it becomes necessary to prune the rule-tree-at an acceptable level while generating a rule-tree. A splitting algorithm is developed using the pruning measure based on a total amount of information gain and the measure of existing algorithms. A user can easily adjust the size of the resulting rule-tree according to his(her) preferences and problem domains. The algorithm is applied to a market segmentation problem of a medium-large computer market. The algorithm is illustrated step by step with a sales data of a computer market and is analyzed.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권3호
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pp.329-336
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2007
This paper considers a fault accommodation problem for inertial navigation systems (INS) that have redundant inertial sensors such as gyroscopes and accelerometers. It is wellknown that the more sensors are used, the smaller the navigation error of INS is, which means that the error covariance of the position estimate becomes less. Thus, when it is decided that double faults occur in the inertial sensors due to fault detection and isolation (FDI), it is necessary to decide whether the faulty sensors should be excluded or not. A new accommodation rule for double faults is proposed based on the error covariance of triad-solution of redundant inertial sensors, which is related to the navigation accuracy of INS. The proposed accommodation rule provides decision rules to determine which sensors should be excluded among faulty sensors. Monte Carlo simulation is performed for dodecahedron configuration, in which case the proposed accommodation rule can be drawn in the decision space of the two-dimensional Cartesian coordinate system.
To compute the expected travel time of storage and retrieval (S/R) machine in automated warehousing systems most of the previous studies assumed that equal number of rack openings are required regardless of the nature of storage assignment rules. It is known that randomized storage assignment rule usually needs less storage to space than needed for full turnover-based assignment rule. The objective of this paper is compute the expected travel time of each assignment rule more equitably by taking into account the storage space required for each rule. First, the rack storage space is determined which satisfies a given service level. Then based on the standard Economic Ordering Quantity model, trade-off analysis is carried out which relates the storage space to the expected travel time of the S/R machine. Finally, example problems are solved to compare the performance of each assignment rule under varying conditions of demand pattern and service level.
In the adaptive fuzzy sliding mode control, from a set of a fuzzy IF-THEN rules adaptive fuzzy sliding mode control whose parameters are adjusted on-line according to some adaptation laws is constructed for the purpose of controlling the plant to track a desired trajectory. Most of the research works in nonlinear controller design using fuzzy systems consider the affine system with fixed grid-rule structure based on system state availability. The fixed grid-rule structure makes the order of the controller big unnecessarily, hence the on-line fuzzy rule structure and fuzzy observer based adaptive fuzzy sliding mode controller is proposed to solve system state availability problems. Therefore, adaptive laws of fuzzy parameters for state observer and fuzzy rule structure are established implying whole system stability in the sense of Lyapunov.
Customer service process is one of the most important processes in today's competitive business environment. Among the various activities of customer service process, equipment malfunction diagnosis activity should be performed fast and accurately. When a customer calls the service center and reports the observed symptoms, he/she describes them in layman's terms. Therefore, the customer-reported symptoms have not been considered helpful information for service representatives. However, in order to perform diagnosis activity fast and accurately, we need to make use of the customer-reported symptoms actively. In this research, we developed three systems called R-EMD (Rule-based Equipment Malfunction Diagnostic system), C-EMD (Case-based Equipment Malfunction Diagnostic system) and R&C-EMD (Rule & Case-based Equipment Malfunction Diagnostic system), each of which diagnoses equipment malfunctions using the customer-reported symptoms. R&C-EMD is a hybrid system that utilizes both rule-based and case-based technologies. The diagnosis rules used in R&C-EMD and R-EMD were not acquired from service manuals or interviews with service representatives. Rater, we extracted them directly from the past diagnosis cases based on symptoms' frequencies. By this way, we were able to overcome the knowledge acquisition bottleneck. Using the real 100 malfunction diagnosis cases, we evaluated the performances of R&C-EMC, R-EMD and C-EMD in terms of speed and accuracy. In diagnosis time, R&C-EMD took longer than R-EMD and shorter than C-EMD. However, R&C-EMC was the best in accuracy.
컴퓨팅 디바이스의 존재를 의식 하지 않고 원하는 서비스를 제공 받을 수 있는 유비쿼터스 환경하에서는 최소한의 HCI 또는 배제된 HCI 가 요구된다. 이러한 요구를 충족시키기 위해 효율적인 서비스를 제공하는 시스템들은 추론을 통해 사용자의 의도 파악 및 그에 따른 서비스를 제공 할 수 있으나 그것에 대한 정확한 판단은 실질적으로 달성하기 어렵다. 또 다른 접근 방법으로는 Event-Condition-Action (ECA) Rule 형태 기반으로써 명확한 Event Trigger 와 Event 발생시의 상황 조건을 기반으로 이미 기술된 서비스를 제공하는 것이다. ECA에 의한 서비스의 제공은 확률 기반의 추론을 통한 서비스 제공보다 더욱 명확한 서비스 제공의 판단이 가능하나 복잡한 환경에서 방대한 양의 발생 가능한 모든 Rule에 대한 기술은 많은 노력이 필요하거나 심지어는 그것이 불가능하다는 단점을 갖고 있다. 이에 본 논문은 이러한 문제를 해결하고자 효과적인 서비스 제공을 위한 ECA Rule 자동 생성 기법을 소개하고자 한다. 본 논고에서 제안하는 시스템은 사용자의 행동과 상황을 추적 및 저장하여 그 정보를 바탕으로XML 형태의 ECA Rule을 자동 생성하여 그를 바탕으로 동일한 조건 및 상황 발생시 이미 기술된 서비스를 제공한다. 이러한 과정은 ECA Rule 기반의 서비스 제공 운용에 있어 가장 취약점인 ECA Rule 작성에 대한 사용자의 노력을 Rule의 양에 상관없이 손쉽게 해결 할 뿐만 아니라 각 사용자 별 Rule을 생성함으로써 유비쿼터스 환경하에서의 개인화된 서비스를 효율적으로 제공할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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