공간 데이타베이스 시스템을 통하여 공유되는 공간 데이타는 무결성이 적절하게 유지되지 않는 한 전체 응용 시스템의 행위를 예측할 수 없게 되므로 데이타의 무결성 확인 및 유지는 필수적이다. 특히 공공 GIS에 저장된 공간 데이타는 토지 이용도 평가, 도시 계획, 자원 관리, 시설물 관리, 안전 관리, 국방 등 국가 전체 및 지역의 중요한 정책 결정을 위한 다양한 응용 시스템들에 의해 이용되므로 적절한 공간 객체의 무결성 확인이 더욱 더 필요하다. 본 논문에서는 능동(active) DBMS의 능동 규칙(active rule) 기법을 이용하여 공간 객체의 무결성 확인을 지원하기 위한 규칙 관리 시스템을 제시한다. 능동 규칙을 이용한 공간 객체의 무결성 확인은 응용 프로그래머를 무결성 확인에 대한 부담으로부터 자유롭게 할 수 있다. 본 시스템은 특정 DBMS에 종속되지 않는 독립적인 외부 시스템으로 존재하며, 능동 규칙 관리기, 규칙 베이스, 그리고 활성규칙 생성기의 3 부분으로 구성된다. 사용자가 공간 데이타베이스 응용 프로그램을 통해 공간 객체를 조작하고자 할 때, 본 시스템은 데이타베이스 트랜잭션을 단위로 조작되는 모든 공간 객체의 무결성 확인을 위해 응용 프로그램에 삽입될 무결성 제약조건 규칙들을 효율적으로 관리하는 역할을 한다.Abstract It is necessary that the integrity of spatial data shared through the spatial database system is validated and appropriately maintained, otherwise the activity of whole application system is unpredictable. Specially, the integrity of spatial data stored in public GIS has to be validated, because those data are used by various applications which make a decision on an important policy of the region and/or whole nation such as evaluation of land use, city planning, resource management, facility management, risk management/safety supervision, national defense. In this paper, we propose rule management system to support validating the integrity of spatial object, using the technique of active rule technique from active DBMS. Validating data integrity using active rules allows database application programmer to be free from a burden on validation of the data integrity. This system is an independent, external system that is not subject to specific DBMS and consists of three parts, which are the active rule manager, the rule base, and the triggered rule generator. When an user tries to manipulate spatial objects through a spatial database application program, this system serves to efficiently manage integrity rules to be inserted into the application program to validate the integrity constraints of all the spatial objects manipulated by database transactions.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.04a
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pp.117-120
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2002
본 논문에서는 객체지향 데이터베이스 스키마 전환 규칙 통합을 위한 속성, is-a 관계 및 예외처리를 정의하였다. 개념적모델(ER모델)에서 객체지향 스키마로 전환하는 규칙을 확장하여 개발하였으며 다중상속 문제나 예외처리와 같은 스키마의 변경에 대한 규칙도 제시한다. 객체지향 데이터베이스의 개념적모델을 전환하는 규칙을 정립함으로서 이미 생성된 정보를 활용할 수 있으며, 데이터베이스와 지식베이스를 결합하려는 시도에도 활용할 수 있다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2002.05a
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pp.135-139
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2002
전문가 시스템은 여려 분야에서 활용되고 있으나 여러 가지 문제점을 발생시키고 있다. 그 문제점 중 하나로 전문가로부터 지식을 추출해 내는 과정에서 발생하는 어려움들이 있다. 즉, 전문가로부터의 지식들을 추출하여 그것들을 지식 베이스화하는 작업과 그 지식을 추론할 수 있도록 추론 망으로 구성하는 것이다. 비록 이런 문제점들을 해결한다고 하여도 규칙화 된 추론망을 구성하는 데는 시간적 요소와 전문적인 지식을 가진 인적 자원이 많이 소모되므로 전문가 시스템을 구성하는 것은 실질적으로 불가능하다. 본 논문에서는 전문가는 단순히 자신이 가진 단편적인 지식들의 특징들을 입력하고, 이 특징들로부터 지식을 추출하여 지식 베이스화하고, 이를 이용한 추론망 구성을 자동 추론망 생성 시스템이 대신하는 기법을 제시한다. 실제 구성된 추론망은 규칙 기반의 추론 망으로 구성하여 지식 베이스화 한다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2002.05a
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pp.100-103
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2002
사례 기반 추론(case-based reasoning)은 과거에 유사하게 수행된 적이 있는 사레를 유추하고, 유추된 사례의 해를 이용하여 현재의 문계를 해결하는 기법으로서 규칙 기반 추론과 함께 여러 분야에 이용되고 있다. 하지만 사례기반 추론시 사레베이스로부터의 유사성에 근거한 검색을 해야 하므로 사례베이스의 크기가 증가하게 되면 검색시간이 길어지게 되거나 적절하지 못한 사레가 조회될 수 있다 특히 사레베이스 내의 모든 사례에 대하여 유사도를 계산하게 되기 때문에 수행속도가 현저히 저하되는 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 규칙 및 퍼지 클러스터링에 의한 사레기반추론을 이용한 E-FFIS(Enhanced-Fire Fighting Intelligent System)를 제안한다. 제안하는 시스템은 기존의 H-FFIS(Hybrid-Fire fighting Intelligent System)와 비교해 보았을 때 수행시간을 감소시키면서 정확성을 높이게 되었다.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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2000.04a
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pp.95-100
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2000
시뮬레이션 모델과 전문가 시스템의 학제간 연구는 그동안 많은 학자에 의해 진행되어 왔다. 전문가 시스템은 추론 기관과 지식베이스로 구성되며, 지식베이스는 사실과 규칙으로 구성된다. 사실과 규칙은 추론 기관의 추론을 위한 정보로 사용된다. 요즘의 정보 시스템은 데이터베이스를 가지며 데이터베이스의 정보를 기반으로 모든 처리가 진행된다. 이러한 정보 시스템에 삽입되어 사용되는 시뮬레이션 모델의 전문가 시스템도 데이터베이스의 정보를 사용하여 추론을 행한다. 데이터베이스의 정보는 전문가 시스템의 추론을 위한 사실로 사용되고, 추론 결과를 저장하기 위한 저장 장소로 사용된다. 본 연구에서는 전문가 시스템의 사실과 데이터베이스 사이의 사상을 정리하고, 이를 위한 사실 클래스를 제안한다. 이 사실 클래스는 데이터베이스 데이터를 전문가 시스템이 사용할 수 있도록 필링하는 기능과 추론을 위한 의미 분석의 기능을 갖는다. 또한, 데이터베이스에 추론 결과를 저장할 때 생기는 데이터의 일치성과 무결성 문제를 해결한다. 이 사실 클래스를 갖는 전문가 시스템 기능을 갖는 시뮬레이션 모델을 그래이팅 생산 공정의 시뮬레이션에 적용하였다.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.5
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pp.1246-1256
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1998
MIB(Management Information Base), one of the key components of network management system, is a conceptual repository for the information of the various managed objects. MIB stores and manages all the structural and operational data of each managed resources. Therefore, MIB should be protected properly from inadvertant user access or malicious attacks. International standard ISO/IEC 10164-9 describes several managed object classes for the enforcement of MIB security. Those managed object classes described access control rules for security policy. But the exact authorization procedures using those newly added managed object classes are not presented. In this paper, we divide managed object classes into two groups, explicit and implicit ones, and describe the access authorization procedure in Z specification language. Using Z as a description method for both authorization procedure and GDMO's action part, the behaviour of each managed object class and access authorization procedure is more precisely and formally defined than those of natural language form.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.3
no.1
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pp.1-4
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2002
A short shot is a molded part that is incomplete because insufficient material was injected into the mold. Any factors that increase the resistance of polymer melt to flow or prohibit delivery of sufficient material into the cavity can cause a short shot. Inappropriate injection pressure is one of the most common factors which cause a short shot. Conventionally, domain experts in injection molding decide and modify the pressure based on their experience. It is difficult for a non-expert to decide the pressure properly with the considerations such as a part dimension, shape, and other processing variables. In this study, fuzzy algorithm is proposed to standardize the empirical determination of the pressure so that not only the experts but also non-experts can find the appropriate injection pressure easily. To acquire the more accurate results. domain experts should be interviewed and then technical documents which are collected from the experts should be restored in the fuzzy rule base. But in this study, simulations have been done by using C-MOLD to settle the rule base because it takes much time and also it's difficult to meet and interview the experts.
Inference engine that performs the brain of software agent in next generation's web with various standards based on standard language of the web, XML has to understand SWRL (Semantic Web Rule Language) that is a language to express the rule in the Semantic Web. In this research, we want to develop a forward inference engine, SMART-F (SeMantic web Agent Reasoning Tools-Forward chaining inference engine) that uses SWRL as a rule express method, and OWL as a fact express method. In the traditional inference field, the Rete algorithm that improves effectiveness of forward rule inference by converting if-then rules to network structure is often used for forward inference. To apply this to the Semantic Web, we analyze the required functions for the SWRL-based forward inference, and design the forward inference algorithm that reflects required functions of next generation's Semantic Web deducted by Rete algorithm. And then, to secure each platform's independence and portability in the ubiquitous environment and overcome the gap of performance, we developed management tool of fact and rule base and forward inference engine. This is compatible with fact and rule base of SMART-B that was developed. So, this maximizes a practical use of knowledge in the next generation's Web environment.
In this paper We describe an algorithm which is devised for 4he partition o# the input space and the generation of fuzzy rules by the fuzzy entropy and tested with the time series prediction problem using Mackey-Glass chaotic time series. This method divides the input space into several fuzzy regions and assigns a degree of each of the generated rules for the partitioned subspaces from the given data using the Shannon function and fuzzy entropy function generating the optimal knowledge base without the irrelevant rules. In this scheme the basic idea of the fuzzy neural network is to realize the fuzzy rules base and the process of reasoning by neural network and to make the corresponding parameters of the fuzzy control rules be adapted by the steepest descent algorithm. The Proposed algorithm has been naturally derived by means of the synergistic combination of the approximative approach and the descriptive approach. Each output of the rule's consequences has expressed with its connection weights in order to minimize the system parameters and reduce its complexities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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