• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제8권1호
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• pp.1-7
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• 1997

전문가 시스템에서의 추론은 주로 IF-THEN 형태의 규칙을 기반으로 하는 지식베이스에 기초한다. 그러나, 한의 전문가 시스템의 지식은 불확실한 지식 특히 애매한 개념의 지식을 많이 포함하고 있으므로 이에 대한 처리가 요구된다. 본 논문에서는 한의 진단 과정을 추론에 기준하여 분석하고 한의 진단 과정에서 발생하는 불확실한 진단 지식을 제약 조건 논리 프로그래밍언어의 일종인 CLP( R ) 언어를 이용하여 표현하고 처리하는 방법을 제안하였다.

• 대한기계학회논문집
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• 제17권12호
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• pp.3124-3134
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• 1993

Diagnosis is composed of two different but interrelated steps ; retrieving the sensory responses f the system and reasoning the state of the system through the given sensor data. This paper explains the probabilistic nature of reasoning involved in the diagnosis when the uncertainties are inevitably included in experts' diagnostic decision making. Uncertainties in decision making are experts' personal experiences, preferences, and system's coherent characteristics. In order to ensure a consistent decision based on the same responses from the system, expert system technology is adopted with the Bayesian reasoning scheme.

• 대한수의사회지
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• 제37권11호
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• pp.1001-1022
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• 2001

수의사의 의사결정 과정에는 모든 의료행위에 내재된 본질적인 특성인 불확실성 (uncertainty)이라는 문제가 필연적으로 개입되는데 특히 진단검사와 관련된 신뢰도와 정확도 측면에서는 더욱 그러하다. 기존의 진단방법에 대체할만한 새로운 검사법이 개발되었을 때 실제로 이를 임상적 진단에 활용하기 위해서는 이 검사의 민감도와 특이도를 추정하는 작업은 필수적이다. 예컨대 표준검사법 (gold standard)이 제시되어 잇을 경우 비교적 간단한 계산으로 추정이 가능하지만 대부분의 질병에서와 같이 표준검사법이 없을 경우에는 상당한 통계적 지식을 요구한다. 또한 소위 표준검사법이라고 하는 검사도 실제로 질병에 이환된 집단과 이환되지 않은 집단을 완벽히 이분해주는 (dichotomize) 능력을 가진 것이라고는 볼 수 없기 때문에 추정과정에 신중을 기해야 한다. 본 원고에서는 다양한 상황에서의 진단검사의 민감도와 특이도를 추정하는 방법에 대하여 기술하며 본 원고에서 설명한 내용과 유사한 자료에 대하여 분석을 원하는 독자는 저자에게 연락을 주면 자세한 분석절차에 대하여 논의가 가능하다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.55-62
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• 2004

본 논문에서는 유중가스 분석법을 이용하여 실리콘 유입변압기를 효과적으로 진단할 수 있는 전문가 시스템의 개발에 관하여 연구하였다. 변압기 진단 방법은 유입기기에 대한 진단 방법으로서 현재까지 많은 연구가 진행되어 왔고 비교적 효과적인 분석법으로서 신뢰를 얻고 있는 유중가스분석법을 이용하였다. 그러나 유중가스 분석법은 경계 및 규칙의 불확실성이 필연적이기 때문에 이를 처리하기 위하여 소속정도 및 퍼지척도를 적용하여 해결하였다. 개발한 전문가 시스템은 크게 지식베이스 모듈, 추론엔진 모듈, 사용자 인터페이스 모듈로 이루어져 있으며, 지식베이스 모듈은 규칙을 이용한 지식표현을 사용하였고, 추론엔진 모듈은 후방향 추론을 이용하고, 퍼지규칙을 도입하였다. 사용자 인터페이스 모듈은 현장의 사용자가 쉽게 사용할 수 있도록 GUI 환경으로 구성하였다. 또한 변압기 개개의 이력 관리를 통하여 좀 더 효과적인 진단을 할 수 있도록 전문가 시스템을 데이터베이스와 연계하였다. 제안한 전문가 시스템에 대하여 실리콘유의 유중가스 데이터를 이용하여 검증한 결과 모든 사례에 대하여 정확한 판단 결과를 얻음으로써 실리콘 유입변압기를 효과적으로 진단할 수 있음을 증명하였다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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• pp.169-169
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• 1999

최근 산업 플랜트의 공정제어 시스템은 복잡하고 대규모화되어 고장 발생시 경제적 손실과 위험성이 증폭되어 규정된 안정서와 신뢰성 확보가 필수적이라 할 수 있다. 고장검출 및 진단기법은 시스템의 신뢰성을 높이기 위한 효과적인 방안을 연구하는 것으로 현대에 들어서 많은 학자들의 관심을 끌고 있으며 실제 계통에 점차적으로 응용되고 있다. 현재까지 개발된 고장검출 및 진단기법은 사용된 프로세스 모델의 형태, 고장검출 진단 알고리즘에 따라 다양하게 분류 될 수 있으며 일반적으로 사용된 모델에 따라 크게 1) 정량적 모델에 근거한 해석적 기법, 2) 정성적 모델에 근거한 기법, 3) 지식기반 진단 기법으로 구분 할 수 있다. 이중 정량적 모델 기법은 대상계통의 수학적 모델에 근거하여 운전 데이터를 분석함으로서 고장검출 진단을 수행하는 해석적 기법으로서 근본적으로 계통의 정확한 수학적 모델을 요구하므로 불확실성을 포함한 계통 및 비선형성이 강한 계통등에는 적용이 곤란하다. 정성적 모델 및 지식기반 기법은 정량적 진단 기법과는 달리 대상 프로세스에 대한 수학적 모델 대신에 운전자의 경험과 프로세스 변수간의 상호 작용 및 고장의 전파과정, 고장원인과 증상과의 직접적인 관계에 대한 구조적 지식에 근거한 것으로 고장원인에 대한 계통의 동작을 추론 할 수 있으며, 상황 변화에 따른 영향을 예측할 수 있다. 본 논문에서는 정성적 모델 및 지식기반 기법에 근거한 고장검출 및 진단 기술을 화력 발전소 보일로 프로세스에 적용하여 정성적 시뮬레이션에 의한 설비의 고장을 조기에 발견하여 고장 파급으로 인한 발전 정지 및 설비의 손상 확대를 방지하고 고장 발생시 신속한 원인 규명 및 후속 조치관련 정보들을 운전원에게 제공할 목적으로 현재 전력원에서 개발중인 지능형 경보시스템에 대하여 기술하고자 한다.음과 같이 설명하였다. 서로 상반되는 것들이 다음과 같이 설명하였다. 서로 상반되는 것들이 부딛힘이 없이 공존하고 일상의 논리가 무시된다. 부정, 의심이 없고 확실한 것이 없다. 한 대상에 가졌던 생각이 다른 대상에 옮겨간다(displacement). 한 대상이 여러 대상이 갖고 있는 의미를 함축하고 있다(condensation). 시각적인 순서가 무시된다. 마음속의 생각과 외부의 실제적인 일을 구분하지 못한다. 시간 상의 순서가 있다가 없다가 한다. 차례로 일어나야 할 일이 동시에 한꺼번에 일어난다. 대상들이 서로 비슷해지고 동시에 있을 수 없는 대상들이 함께 나타난다. 사고의 정상적인 구조가 와해된다. Matte-Blance는 무의식에서는 여러 독립된 대상들간의 구분을 없애며, 주체와 객체를 하나로 보려는 대칭화(symmetrization)의 경향이 있기 때문에 이런 변화가 생긴다고 하였다. 또 대칭화가 진행되면 무한대의 느낌을 갖게 되어, 전지(moniscience), 전능(omnipotence), 무력감(impotence), 이상화(idealization)가 나타난다. 그러나 무의식에 대칭화만 있는 것은 아니며, 의식의 사고양식인 비대칭도 어느 정도 나타나며, 대칭화의 정도에 따라, 대상들이 잘 구분되어 있는 단계, 의식수준의 감정단계, 집단 내에서의 대칭화 단계, 집단간에서의 대칭화 단계, 구분이 없어지는 단계로 구분하였다.systems. We believe that this taxonomy is a significant contribution because it adds clarity, completeness, and "global perspective" to workflow architectural discussions. The vocabulary suggested here

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.11-19
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• 2014

본 논문에서는 데이터마이닝모듈과 정보융합모듈을 핵심구성요소로 가지는 지능형에이전트 시스템을 설계하고 다각도 정보를 융합하여 진단전문가시스템으로 활용할 수 있는 가능성을 제시한다. 데이터마이닝모듈에서는 퍼지신경망 OFUN-NET에 의하여 다각도의 데이터를 분석하고 퍼지 클러스터 정보를 지식베이스로 구축한다. 정보융합모듈과 응용모듈에서는 가능성정도로 제공되는 진단결과와 불확실 결정상태나 비대칭의 발견과 같은 전문가의 진단에 유용한 정보를 제공해 주고 있다. 또한 DDSM 벤치마크 데이터베이스로부터 획득한 디지털 유방 x선 영상의 BI-RADS 기반 특징데이터를 가지고 실험한 결과는 기존의 방법보다 높은 분류 정확도를 보여주면서 컴퓨터보조진단시스템으로서의 가능성을 보여주고 있다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.38-44
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• 1998

본 논문에서는 변전설비 운용의 자동화를 실현하기 위하여 변전설비에서 발생하는 다양한 사고를 판정할 수 있고, 변전설비 사고가 송전설비로 확산되는 경우에 대비하기 위하여 송전설비의 진단기능을 부가시킨 지역급전분소의 운전자 지원을 위한 지능적 통합 고장진단 시스템을 개발하였다. 본 논문에서 제안한 전문가 시스템은 변전설비와 송전설비에서 발생하는 다양한 사고를 진단할 수 있으며, 데이터 이중화 장치를 통하여 감시제어 시스템의 데이터 베이스를 공유하게 함으로서 최소한의 부담으로 기존의 감시제어 시스템에 설치할 수 있도록 하였다. 또한 지식에 포함된 불확실성을 처리하기 위하여 퍼지추론을 수행하였고, 모듈라 프로그래밍 기법과 메타-인퍼런스 기법을 사용하고 있으며, 저가의 개인용 컴퓨터로 구현하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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• pp.1-3
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• 2006

대사증후군은 당뇨병, 고혈압, 복부 비만, 고지혈증 등의 질병이 한 개인에게 동시에 발현하는 것을 말하며, 최근 경제여건의 향상 및 식생활 습관의 변화와 함께 우리나라에서도 심각한 문제가 되고 있다. 한편 불확실성의 처리를 위해 많이 사용되는 베이지안 네트워크는 사람이 분석 가능한 확률 기반의 모델로 최근 의학분야에서 질병의 진단이나 예측모델을 구성하기 위한 방법으로 유용하게 사용되고 있다. 베이지안 네트워크의 구조를 학습하는 대표적인 알고리즘인 K2 알고리즘은 속성이 입력되는 순서의 영향을 받으며, 따라서 이 또한 하나의 주제로써 연구되어 왔다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 베이지안 네트워크에 입력되는 속성 순서를 최적화하며 이 과정에서 의학지식을 적용해 효율적인 최적화가 가능하도록 하였다. 제안하는 모델을 통해 1993년의 데이터를 가지고 1995년의 상태를 예측하는 분류 실험을 수행한 결과 속성 순서 최적화 후에 이전보다 향상된 예측율을 보였으며 또한 다층 신경망, k-최근접 이웃 등을 이용한 다른 모델보다 더 높은 예측율을 보였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제10권1호
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• pp.149-156
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• 2006

강관은 그 효용성, 디자인적인 심미성, 그리고 건축 기술의 발전으로 건설시장에서 주요 부재로 널리 사용되고 있다. 그러나 많은 불확실성과 다양한 변수들을 다루는 강관 접합부 상용 프로그램이 확고하게 정착되어 있지는 않다. 본 연구에서는 정성분석 프로그램이 소개되어 있으며 그 분석 결과는 2차원적인 영역으로 결과를 제시해 주고 있기 때문에 많은 경험과 지식이 없는 엔지니어들에게 유용한 자료가 될 것으로 사료된다. 실제로 비렌딜 트러스 설계 예제를 통해 캐나다와 국내 규준, 이론해석 결과와의 비교, 그리고 정성분석 프로그램의 예비 설계 적용 가능성을 확인하였다.

• 대한교통학회지
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• 제20권1호
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• pp.55-63
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• 2002

교통상충기법 Traffic Conflict Technique(TCT)은 사고자료가 부족한 경우나 단기간내에 교차로의 안전도를 진단해야 할 경우에 유용하게 사용되는 방법으로 알려져 있다. 상충기법에 사용되는 자료는 조사원에 의해 수집되기 때문에 조사원의 개인적 특성과 지식(Knowledge)정도에 따라 다르게 나타난다. 이와 같은 조사원의 개인적 오차는 그 양이 최소화되어 상충분석 계산과정에서 다루어져야 하지만. 이를 명백하게 최소화하는 방안에 대한 연구는 활발히 진행되고 있지 못한 실정이다. 이에 본 연구에서는 이러한 조사원 개인의 오차를 최소화하는 방안에 대해 연구를 진행하였다. 이를 위해 퍼지추론이론을 기존의 교통상충모형에 적용하여, 새로운 교통상충모형을 개발하였다. 퍼지추론은 사물에 대한 인간의 인식이 정확하지 않아 발생되는 불확실성을 근사추론구조를 적용함으로써 계산을 객관화할 수 있기 때문에 조사원 개인의 인지 오차량을 최소화 할 수 있는 방법으로 적합하다. 퍼지추론을 적용한 교통상충모형을 개발한 후, 사례연구를 실시한 결과 조사된 상충데이터가 합리적으로 정제되고 그 분산영역이 전체적으로 약 53% 정도 줄었음을 확인할 수 있었으며, 기존의 교통상충모형에 비하여 정도가 약 2배 정도 향상되었음을 전환계수의 비교를 통해 알 수 있었다. 본 연구에서 제시한 방법론은 도로 및 교차로의 안전도 평가, 교통사고 잦은 지점 개선사업 전·후의 효과분석 등에 유용하게 이용될 수 있다.