In this paper we propose a modified fuzzy min-max neural network model for pattern classification and discuss the usefulness of the model. We define a new hypercube membership function which has a weight factor to each of the feature within a hyperbox. The weight factor makes it possible to consider the degree of relevance of each feature to a class during the classification process. Based on the proposed model, a knowledge extraction method is presented. In this method, a list of relevant features for a given class is extracted from the trained network using the hyperbox membership functions and connection weights. Ft)r this purpose we define a Relevance Factor that represents a degree of relevance of a feature to the given class and a similarity measure between fuzzy membership functions of the hyperboxes. Experimental results for the proposed methods and discussions are presented for the evaluation of the effectiveness and feasibility of the proposed methods.
Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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v.13
no.1
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pp.12-17
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2010
Oscillating Water Column (OWC) device has been widely employed in the wave energy conversion. Wave Focusing Device (WFD) is proposed to be helpful for improving the operating performance of OWC chamber. In the present paper, a Numerical Wave Tank (NWT) using two-phase VOF model is utilized to simulate the generation and propagation of incident regular waves, water column oscillation inside the chamber. The NWT consists of the continuity equation, Reynolds-averaged Navier-Stokes equations and two-phase VOF functions. The standard k- turbulence model, the finite volume method, NITA-PISO algorithm and dynamic mesh technique are employed. Effects of WFD on the operating performance of OWC chamber are investigated numerically.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.12
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pp.5849-5855
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2011
As application development environment changes rapidly, importance of user interface design is increasing. Usually, most of designers are clustering by subjective method of individual to define objects that have relativity in design interface. But, interface which is designed without particular rules just adds inefficiency and complexity of business to user who use this system. Therefore, in this paper, we propose an object oriented design model that allows for flexible development by formalizing the user interface prototype in any GUI environment. The visual cohesion of the user interface is a new set of criteria which has been studied in relation to the user interface contents, and is founded on the basis of the cohesion of the interface as defined using basic software engineering concepts. The visual cohesion includes the issue of how each unit is arranged and grouped, as well as the cohesion of the business events which appear in the programming unit. The interface will become easier to understand and use if the business events are grouped by their inter-relevance within the user interface.
In order to manage repair and maintenance efficiently in the mobile environment, the system structure to manage service as a policy and the policy description language are needed. This research defined the structure of PEP, which is the executioner of policy in the IETF policy framework, and proposed the policy description language which can be carried out under the PEP structure. The proposed policy description language derived demand matters based on documentary data and the characteristics of mobile and the policy information model was designed with the three stage approaches and was defined as policy description language. The three stage approaches are made up of the policy domain that decides the scope to which the policy applies, the policy rules which distinguish the kinds of policy application and control, and policy grammar which contextualizes the policy structure. In order to verify the efficiency of the policy description language, scenarios are defined with the policy description language and verified it by using policy tool and proved the expansive nature by comparing and analyzing other policy description language.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.11
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pp.139-147
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2021
BIBFRAME, which is attracting attention as an alternative to the machine-readable catalog format (MARC) in the library world, presents a new bibliographic data model in the open web environment while maintaining compatibility with existing data. To convert KORMARC(Korean data model of MARC) records into BIBFRAME, we extract 25 key fields by analyzing the latest 5,000 bibliographic data from Nowon-gu Library in Seoul. The extracted core fields are classified into three types according to the compatibility of MARC 21, and define conversion rules for each type. In addition, implement an open source-based converter to perform KORMARC to BIBFRAME conversion. As a basic study on KORMARC to BIBFRAME conversion, this study is meaningful in that it analyzes the latest KORMARC information actually used, defines conversion rules, and attempts BIBFRAME conversion.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.7
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pp.35-48
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2022
In this study, it propose a proof theory method for expressing and reasoning knowledge in a multiagent environment. Since this method determines logical results in a mechanical way, it has developed as a core field from early AI research. However, since the proposition cannot always be proved in any set of closed sentences, in order for the logical result to be determinable, the range of expression is limited to the sentence in the form of a clause. In addition, the resolution principle, a simple and strong reasoning rule applicable only to clause-type sentences, is applied. Also, since the proof theory can be expressed as a meta predicate, it can be extended to the metalogic of the proof theory. Metalogic can be superior in terms of practicality and efficiency based on improved expressive power over epistemic logic of model theory. To prove this, the semantic method of epistemic logic and the metalogic method of proof theory are applied to the Muddy Children problem, respectively. As a result, it prove that the method of expressing and reasoning knowledge and common knowledge using metalogic in a cooperative multiagent environment is more efficient.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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1999.11a
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pp.343-343
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1999
아크용접은 산업전반에 걸쳐 그 생산기반에 없어서는 안될 필수기술로써 자동차 및 조선, 항공우주산업에 이르기까지 경제기반에 미치는 파급효과가 매우 크다. 그러나 이 아크용접을 하게 되면 각종 가스와 미세입자로 이루어진 흄이 발생하게 되는데 이들은 작업자들의 건강에 많은 영향을 미치는 것으로 보고되어 있다. 용접흄에는 용접재료 및 용접공정에 따라 다양한 유해원소가 포함되어 있고 그 종류에 따라 인체에 미치는 잠재적 독성효과도 매우 광범위하다. 최근 국내에서는 용접사들 중에 용접흄에 포함된 중금속 중 Mn중독에 의한 파킨스씨병 환자들과 Cr중독에 의하여 콧속 연골에 구멍이 뚫리는 비중격천공(鼻中隔穿孔) 환자들이 직업병으로 판정 받아 산재요양이 승인된 사례가 있다. 이러한 계기로 인하여 용접사들의 용접기피 현상이 심화되고 작업환경에 대한 법적규제는 선진 외국뿐만 아니라 국내에서도 한층 엄격하게 강화되고 있는 실정이다. 따라서 이제는 작업자와 사용자 모두 용접흄에 대한 인식의 전환이 요구되는 때이며 여러 분야에서 이러한 용접흄에 대한 연구가 활발히 진행되어야 한다. 해외에서는 이미 용접흄에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔으나 국내의 경우는 매우 미비한 상태이며 용접산업의 미래 영향력이나 필요성을 고려할 때 국내에서도 적극적인 관심을 가져야 할 부분으로 판단된다. 본 연구에서는 아크용접공정에서 발생하는 흄의 특정 중금속 성분이 인체에 치명적인 악영향을 미치는 것에 착안하여 여러 종류의 용접재료에서 발생되는 용접흄의 중금속 분포를 조사하여 비교하였다. 이것은 향후 용접재료별 및 용접공정별 발생되는 흄의 유해원소를 저감시킬 수 있고 또한 각종 유해원소의 노출기준 및 평가기준을 마련할 수 있는 기초data로써 도움이 되리라 사료된다.동, 공정중재고가 줄어드는 결과를 보였고, 가동률 수준이 높을수록 ORR 방법간의 차이가 크게 나타났다. 그리고 부하평준화 기능은 Order Release 정책의 유효성에 별 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 결론적으로, Order Release 방법은 우선순위규칙간의 성능차이를 줄이거나, 대체할 수 통제 기법이라기보다는 우선순위규칙을 보완하여 공정중재고와 작업현장에서의 리드타임, 리드타임의 편차를 줄여주는 역할을 한다고 볼 수 있다. 그리고, 계획시스템이 존재하여 계획오더가 일정기간간격으로 이송되는 환경에서 특히 유용하다는 결론을 얻었다. 알 수 있었다. 것인데, 제조업에서의 심각한 고비용, 저효율 문제 를 해결하기 위해 필수적으로 도입해야만 하는 실정이다. 또한 소비자의 다양한 요구로 인 하여 제품의 종류와 사양면에서 심한 변동을 보이는 시장 수요에, 신속한 정보처리로 대응 하는데도 크게 기여하고 있다. 이에 본 연구에서는, 자동차 Job Shop의 동기화 생산방식을 지원하는 동기화 생산시스템의 구축 모델을 제시하고자 한다.과로 여겨지며, 또한 혈청중의 ALT, ALP 및 LDH활성을 유의성있게 감소시키므로서 감잎 phenolic compounds가 에탄올에 의한 간세포 손상에 대한 해독 및 보호작용이 있는 것으로 사료된다.반적으로 홍삼 제조시 내공의 발생은 제조공정에서 나타나는 경우가 많으며, 내백의 경우는 홍삼으로 가공되면서 발생하는 경우가 있고, 인삼이 성장될 때 부분적인 영양상태의 불충분이나 기후 등에 따른 영향을 받을 수 있기 때문에 앞으로 이에 대한 많은 연구가 이루어져야할 것으로 판단된다.태에도 불구하고 [-wh]의미의 겹의문사는 병렬적 관계의 합성어가 아니라 내부구조를 지니지 않은 단순한 단어(min
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.10
no.11
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pp.457-464
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2021
The advent of the big data era has enabled the rapid development of deep learning that learns rules by itself from data. In particular, the performance of CNN algorithms has reached the level of self-adjusting the source data itself. However, the existing image processing method only deals with the image data itself, and does not sufficiently consider the heterogeneous environment in which the image is generated. Images generated in a heterogeneous environment may have the same information, but their features may be expressed differently depending on the photographing environment. This means that not only the different environmental information of each image but also the same information are represented by different features, which may degrade the performance of the image analysis model. Therefore, in this paper, we propose a method to improve the performance of the image color constancy model based on Adversarial Learning that uses image data generated in a heterogeneous environment simultaneously. Specifically, the proposed methodology operates with the interaction of the 'Domain Discriminator' that predicts the environment in which the image was taken and the 'Illumination Estimator' that predicts the lighting value. As a result of conducting an experiment on 7,022 images taken in heterogeneous environments to evaluate the performance of the proposed methodology, the proposed methodology showed superior performance in terms of Angular Error compared to the existing methods.
Speech act tagging is an important step in various dialogue applications, which recognizes speaker's intentions expressed in natural language utterances. Previous approaches such as rule-based and statistics-based methods utilize the speech acts of previous utterances and sentence features of the current utterance. This paper proposes a method that determines speech acts of the current utterance using the speech acts of the following utterances as well as previous ones. Using the features of following utterances yields the accuracy 95.27%, improving previous methods by 3.65%. Moreover, sentence features of the previous utterances are employed to maximally utilize the information available to the current utterance. By applying the proper probability model for each speech act, final accuracy of 97.97% is achieved.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.4
no.1
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pp.137-148
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1997
Diagnostic problem solving is a major application area of knowledge-based systems research. However, most of the current approaches, both heuristic and model-based, are designed to identify single faults, and do not generalize easily to multiple fault diagnosis without exhibiting exponential behavior in the amount of computation required. In this paper, we employ a decomposition approach based on system configuration to generate an efficient algorithm for multiple fault diagnosis. The basic idea of the algorithm is to reduce the inherent combinatorial explosion that occurs in generating multiple faults by partitioning the circuit into groups that correspond to output measurement points. Rules are multiple faults by partitioning the circuit into groups that correspond to output measurement points. rules are developed for combining candidates from individual groups, and forming consistent sets of minimal candidates.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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