This paper propose the construction of fault diagnosis engine for diesel generator engine and rule inference method to induce rule for fuzzy inference from the monitored data of diesel engine. The proposed fault diagnosis system is constructed the Malfunction Diagnosis Engine(MDE) and Hierarchy of Malfunction Hypotheses(HME), It is Proposed the rule reduction method of knowledge base for concerning data among the various analog data.
IT 기술의 발달은 컴퓨터를 이용하여 상호간에 정보를 주고 받으며 작전을 지휘하는 등 군 작전에 있어서 많은 변화를 가져왔다. 특히 해군의 경우 암호화된 유 무선망을 통해 실시간으로 이루어지는 문자 교신을 작전 훈련에 활용하고 있다. 하지만 이는 단순한 정보 교환에만 이용되고 있으며 실제 작전 훈련에 필요한 정보(교범, 지침서 등)의 내용은 필요할 때마다 찾아보고 있는 실정이다. 이에 따라 본 논문에서는 ECA 규칙을 문자 교신과 연동시켜 실시간으로 필요한 정보를 제공할 수 있는 규칙 기반 엔진을 설계하였으며 가상 시나리오 적용을 통해 이를 검증한 결과 83%의 정확율을 보였다.
BPEL은 작업의 순서를 기술하는 워크플로우의 표준으로서, 웹 서비스를 기반으로 하는 분산 컴퓨팅 환경의 많은 응용 분야에 적용되고 있다. BPEL의 요구사항이 복잡해지면서 규칙기반의 엔진이 요구되고 있다. 본 논문은 BPEL 문법을 그대로 이용하면서 규칙을 추가하기 위해 규칙을 기술할 수 있는 R4BPEL 문서를 제안하고 규칙 웹 서비스를 이용하여 BPEL에 규칙을 사용할 수 있도록 제안한다. BPEL 엔진에 규칙 기능을 추가하기 위해서는 BPEL 엔진을 새롭게 개발하거나 수정해야 하는데, 이 방법은 많은 비용이 많이 필요하다. 제안하는 방법은 기존의 범용 BPEL 시스템에 규칙 웹 서비스와 R4BPEL 문서 분석기를 추가하여 손쉽게 규칙 기반의 BPEL 환경을 구성할 수 있다. 본 논문에서는 제안하는 시스템에서의 BPEL 문서와 기존 방식의 BPEL 문서를 비교하여 제안하는 시스템의 규칙 기반 BPEL 문서가 단순함을 보인다.
In this paper, we propose a smart thermostat temperature set-point control method based on machine learning and rule engine, which controls thermostat's temperature set-point so that it can achieve energy savings as much as possible without sacrifice of occupants' comfort while users' preference usage pattern is respected. First, the proposed method periodically mines data about how user likes for heating (winter)/cooling (summer) his or her home by learning his or her usage pattern of setting temperature set-point of the thermostat during the past several weeks. Then, from this learning, the proposed method establishes a weekly schedule about temperature setting. Next, by referring to thermal comfort chart by ASHRAE, it makes rules about how to adjust temperature set-points as much as low (winter) or high (summer) while the newly adjusted temperature set-point satisfies thermal comfort zone for predicted humidity. In order to make rules work on time or events, we adopt rule engine so that it can achieve energy savings properly without sacrifice of occupants' comfort. Through experiments, it is shown that the proposed smart thermostat temperature set-point control method can achieve better energy savings while keeping human comfort compared to other conventional thermostat.
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.
규칙 기반 패러다임은 복잡한 프로세스를 처리할 수 있는 정형성과 융통성을 제공하기 때문에 여러 프로세스 중심 소프트웨어 공학 환경에 도입되어 왔다 그러나, 기존의 규칙 기반 패러다임을 채택한 시스템들의 경우 프로세스 모델을 작성하거나 이해하기 어렵고 프로세스 모델링 언어가 확장 또는 개선될 때마다 추론 엔진을 수정하거나 최악의 경우에는 새로 개발하여야 한다. 본 논문에서는 빈번히 발생하는 프로세스 변경에 유동적으로 대처할 수 있으며 프로세스 모델을 규칙기반 언어의 사실로 직관적으로 맵핑함으로써 프로세스의 병렬성을 효과적으로 제어할 수 있다는 규칙 기반 패러다임의 장점을 살리면서 기존 규칙 기반 PSEE의 단점인 사용의 용이성과 추른 엔진의 안정성 문제를 해결한 PRAiSE 시스템을 기술한다. PRAiSE에서는 RAiSE라는 그래픽 프로세스 모델링 언어를 제공하며 작성된 프로세스 모델은 규칙 기반 전문가 시스템 도구인 CLiPS로 구현한 프로세스 엔진에 의해 해석되고 실행된다.
In this research, we propose the mechanism to develop self-evolving expert systems (SEES) based on data mining (DM), fuzzy neural networks (FNN), and relational database (RDB)-driven forward/backward inference engine. Most researchers had tried to develop a text-oriented knowledge base (KB) and inference engine (IE). However, this approach had some limitations such as 1) automatic rule extraction, 2) manipulation of ambiguousness in knowledge, 3) expandability of knowledge base, and 4) speed of inference. To overcome these limitations, knowledge engineers had tried to develop an automatic knowledge extraction mechanism. As a result, the adaptability of the expert systems was improved. Nonetheless, they didn't suggest a hybrid and generalized solution to develop self-evolving expert systems. To this purpose, we propose an automatic knowledge acquisition and composite inference mechanism based on DM, FNN, and RDB-driven inference engine. Our proposed mechanism has five advantages. First, it can extract and reduce the specific domain knowledge from incomplete database by using data mining technology. Second, our proposed mechanism can manipulate the ambiguousness in knowledge by using fuzzy membership functions. Third, it can construct the relational knowledge base and expand the knowledge base unlimitedly with RDBMS (relational database management systems) module. Fourth, our proposed hybrid data mining mechanism can reflect both association rule-based logical inference and complicate fuzzy relationships. Fifth, RDB-driven forward and backward inference time is shorter than the traditional text-oriented inference time.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제18권4호
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pp.1157-1170
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2007
LBS must manage various context data and make the best use of this data for application service in ubiquitous environment. Conventional mobile object data management architecture did not consider process of context data. Therefore a new mobile data management framework is needed to process location context data. In this paper, we design a new context management framework for a location based application service. A suggestion framework is consisted of context collector, context manager, rule base, inference engine, and mobile object context database. It describes a form of rule base and a movement process of inference engine that are based on location based application scenario. It also presents an embodiment instance of interface which suggested framework is applied to location context interference of mobile object.
W3C에서는 온톨로지의 표준언어로 OWL(Web Ontology Language)을 발표하였고 이를 활용한 온톨로지가 다양한 곳에 적용되어 구축되고 있다. 하지만, DL(Description Logic)기반인 OWL언어가 표현할 수 있는 규칙의 한계로 인하여 이를 화장하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구를 통하여 W3C에서는 OWL과 RuleML(Rule Markup Language)을 통합하여 규칙(Rule)에 대한 표현력이 더욱 향상된 SWRL(Semantic Web Rule Language) 언어를 제안하였다. 따라서 최근에는 온톨로지 구축을 위해 OWL과 SWRL언어가 함께 사용되기 시작하였다. 그러나 이렇게 통합적으로 구성된 온톨로지의 추론을 위한 방법에 대한 연구는 시작단계에 있다. 현재의 일반적인 방법은 OWL로 기술된 부분은 Racer등을 이용한 DL추론을 수행하고 SWRL로 기술된 부분은 Jess등을 이용한 Rule-base 추론이 병렬적으로 사용되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 OWL과 SWRL로 기술된 온톨로지를 추론하기 위한 엔진으로 Racer와 Jess의 병행이 아닌, Jess를 이용한 통합추론엔진의 개발에 관하여 기술한다. 이러한 시스템을 구축하기 위해 OWL을 Jess언어를 이용하여 추론할 수 있도록 개발된 OWL Jess KB와 SWRL 언어를 Jess 언어로 변환하는 SWRL Factory를 이용하는 세 가지 통합 추론 플랫폼을 제안한다.
현재 차세대 인터넷 IPv6 네트워크의 보안을 위한 IPsec(IP Security)의 구현에 대한 연구가 매우 활성화 되고 있는 추세이다. 그러나 현재 IPv6 네트워크 계층의 보안성을 평가하기 위한 자동화된 도구나 평가 방법론 등에 관한 연구는 매우 미진한 상황이다 본 논문에서는 IPv6 기반 IPsec이 적용된 보안 시스템의 보안성을 평가하기 위해, 보안성 평가 항목을 정의할 수 있는 평가규칙표기언어를 설계하고 평가규칙표기언어를 이용하여 정의된 평가규칙을 해석하고 실행하기 위한 평가규칙 처리 도구를 제안한다. 평가규칙 처리도구는 사용자 인터페이스 부, 평가규칙 모듈 부, DBMS부로 구성되며 평가 대상 시스템에 탑재된 에이전트와의 협력을 통해 평가를 수행하는 구조를 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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