In this paper, a rule-based (transformation-based) NE recognition system is proposed. This system uses Brill's rule inference approach. The performance of the rule-based system and IdentiFinder, one of most successful stochastic systems, are compared. In the baseline case (no punctuation and no capitalisation), both systems show almost equal performance. They also have similar performance in the case of additional information such as punctuation, capitalisation and name lists. The performances of both systems degrade linearly with the number of speech recognition errors, and their rates of degradation are almost equal. These results show that automatic rule inference is a viable alternative to the HMM-based approach to NE recognition, but it retains the advantages of a rule-based approach.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.12
no.1
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pp.50-59
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1987
So far a variety of RAM-based approaches including the Filtering Method have been suggested to shorten the rule seletion time in production systems, but this paper presents a somewhat different approach based on the use of CAM. This paper suggests a proper use of CAM bits respect to their characteristics and describes data stsuctures for basic Artificial Intelligence symbolic list processing, and finally compares the simulation results from the CAM-based approach to those from RAM-based approaches.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.30
no.2
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pp.185-199
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2005
With the growth of internet shopping malls, there is increasing interest in comparison shopping mall. However most comparison sites compare only book prices by collecting simple XML data and do not provide .the exact comparison Including precise shipping costs. Shipping costs vary depending on each customer's address, the delivery method, and the category of selected goods, so rule based system is required in order to calculate exact shipping costs. Therefore, we designed and implemented comparison shopping mall which compares not only book prices but also shipping costs using rule based inference. By adopting the extensible Rule Markup language (XRML) approach, we proposed the methodology of extracting delivery rules from Web pages of each shopping mall. The XRML approach can facilitate nearly automatic rule extraction from Web pages and consistency maintenance between Web pages and rule base. We developed a ConsiderD system which applies our rule acquisition methodology based on XRML. The objective of the ConsiderD system is to compare the exact total cost of books including the delivery cost over Amazon.com, BarnesandNoble.com, and Powells.com. With this prototype, we conducted an experiment to show the potential of automatic rule acquisition from Web pages and illustrate the effect of delivery cost.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.7
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pp.1841-1848
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1999
DELVAUX is a genetics-based inductive learning system that learns a rule-set, which consists of Bayesian classification rules, from sets of examples for classification tasks. One problem that DELVAUX faces in the rule-set learning process is that, occasionally, the learning process ends with a local optimum without finding the best rule-set. Another problem is that, occasionally, the learning process ends with a rule-set that performs well for the training examples but not for the unknown testing examples. This paper describes efforts to alleviate these two problems centering on the N-version learning approach, in which multiple rule-sets are learning and a classification system is constructed with those learned rule-sets to improve the overall performance of a classification system. For the implementation of the N-version learning approach, we propose a decision-making scheme that can draw a decision using multiple rule-sets and a genetic algorithm approach to find a good combination of rule-sets from a set of learned rule-sets. We also present empirical results that evaluate the effect of the N-version learning approach in the DELVAUX learning environment.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.1
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pp.735-743
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2015
The service oriented architecture assures flexibility of enterprise application development, so it supports agile reaction to business change. On the other hand, considerable effort is needed to develop a service by combining business and constraint consumes because the entire combination logic should be changed according to the change in business rule. To improve the current method, this paper applied an aspect oriented approach to service system development. In this paper, the rule concern is proposed in addition to the core concern and cross cutting concern of aspect oriented approach. The rule concern is extracted from business rules included in the business processes and services. The rule concern is classified into the process rule aspect and service rule aspect according to the level of the rule. In the proposed approach, system is modularized into the core concern, cross cutting concern and rule concern through separation of concern, and they are maintained independently. Therefore, the adaptability, reusability, and maintainability of a service system will be enhanced.
Scale down으로 인해 부족해진 overlay margin을 통해 충분히 확보해주고, 이와 동시에 attPSM(attenuated phase shift)의 사용으로 발생하는 side-lobe 현상을 억제하기 위한 방법으로 rule-based OPC(optical proximity correction)룰 사용하여 side-lobe만을 효과적으로 추출한 후, 그 자리에 scattering bar를 삽입하였다. 그리고 ORC(optical rule checking)를 통해 original layout과 aerial image의 EPEs(edge placement errors)를 검사하여 검증에 걸리는 시간을 감소시켰다.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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2003.11a
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pp.51-57
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2003
In operating distributed systems, proactive management is one of the major concerns for better quality of service and future capacity planning. In order to handle this management problem effectively, it is necessary to analyze performances of the distributed system and events generated by components in the system. This paper provides a rule-based event parsing engine for proactive management. Our event parsing engine uses object hooking-based and event-token approaches. The object hooking-based approach prepares new conditions and actions in Java classes and allows dynamically exchange them as hook objects in run time. The event-token approach allows the event parsing engine consider a proper sequence and relationship among events as an event token to trigger an action. We analyze the performance of our event parsing engine with two different implementations of rule structure; one is table-based and the other is tree-based.
This paper presents a load-shedding scheme using the Talmud rule in islanded microgrid operation based on a multiagent system. Load shedding is an intentional load reduction to meet a power balance between supply and demand when supply shortages occur. The Talmud rule originating from the Talmud literature has been used in bankruptcy problems of finance, economics, and communications. This paper approaches the load-shedding problem as a bankruptcy problem. A load-shedding scheme is mathematically expressed based on the Talmud rule. For experiment of this approach, a multiagent system is constructed to operate test islanded microgrids autonomously. The suggested load-shedding scheme is tested on the test islanded microgrids based on the multiagent system. Results of the tests are discussed.
One of the most visible developments in Decision Support Systems (DSS) was the emergence of rule-based expert systems. Hence, despite their success in many sectors, developers of Medical Rule-Based Systems have met several critical problems. Firstly, the rules are related to a clearly stated subject. Secondly, a rule-based system can only learn by updating of its rule-base, since it requires explicit knowledge of the used domain. Solutions to these problems have been sought through improved techniques and tools, improved development paradigms, knowledge modeling languages and ontology, as well as advanced reasoning techniques such as case-based reasoning (CBR) which is well suited to provide decision support in the healthcare setting. However, using CBR reveals some drawbacks, mainly in its interrelated tasks: the retrieval and the adaptation. For the retrieval task, a major drawback raises when several similar cases are found and consequently several solutions. Hence, a choice for the best solution must be done. To overcome these limitations, numerous useful works related to the retrieval task were conducted with simple and convenient procedures or by combining CBR with other techniques. Through this paper, we provide a combining approach using the multi-criteria analysis (MCA) to help, the traditional retrieval task of CBR, in choosing the best solution. Afterwards, we integrate this approach in a decision model to support medical decision. We present, also, some preliminary results and suggestions to extend our approach.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.30
no.3
s.246
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pp.219-230
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2006
Digital CAD models are one of the most important assets the manufacturer holds. The trend toward concurrent engineering and outsourcing in the distributed development and manufacturing environment has elevated the importance of high quality CAD model and its efficient exchange. But designers have spent a great deal of their time repairing CAD model errors. Most of those poor quality models may be due to designer errors caused by poor or incorrect CAD data generation practices. In this paper, we propose a rule-based approach for healing CAD model errors. The proposed approach focuses on the design history data representation from a commercial CAD model, and the procedural method for building knowledge base to heal CAD model. Through the use of rule-based approach, a CAD model healing system can be implemented, and experiments are carried out on automobile part models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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