• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.5
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• pp.231-242
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• 2016

In order to meet rapid changes of Web information, it is necessary to extend the current Web technologies to represent both the valid time and location of each fact and knowledge, and reason their relationships. Until recently, many researches on qualitative temporal reasoning have been conducted in laboratory-scale, dealing with small knowledge bases. However, in this paper, we propose the design and implementation of a parallel qualitative temporal reasoner, MRQUTER, which can make reasoning over Web-scale large knowledge bases. This parallel temporal reasoner was built on a Hadoop cluster system using the MapReduce parallel programming framework. It decomposes the entire qualitative temporal reasoning process into several MapReduce jobs such as the encoding and decoding job, the inverse and equal reasoning job, the transitive reasoning job, the refining job, and applies some optimization techniques into each component reasoning job implemented with a pair of Map and Reduce functions. Through experiments using large benchmarking temporal knowledge bases, MRQUTER shows high reasoning performance and scalability.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1316-1319
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• 2015

본 논문에서는 대규모 분산 병렬 컴퓨팅 환경인 하둡 클러스터 시스템을 이용하여, 공간 객체들 간의 위상 관계를 효율적으로 추론하는 대용량 정성 공간 추론기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 공간 추론기는 추론 작업의 순차성과 반복성을 고려하여, 작업들 간의 디스크 입출력을 최소화할 수 있는 인-메모리 기반의 아파치 스파크 프레임워크를 이용하여 개발하였다. 따라서 본 추론기에서는 추론의 대상이 되는 대용량 공간 지식들을 아파치 스파크의 분산 데이터 집합 형태인 PairRDD와 RDD로 변환하고, 이들에 대한 데이터 오퍼레이션들로 추론 작업들을 구현하였다. 또한, 본 추론기에서는 추론 시간의 많은 부분을 차지하는 이행 관계 추론에 필요한 조합표를 효과적으로 축소함으로써, 공간 추론 작업의 성능을 크게 향상시켰다. 대용량의 공간 지식 베이스를 이용한 성능 분석 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 정성 공간 추론기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.6 no.2
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• pp.103-116
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• 2017

In this paper, we present the design and implementation of a large-scale qualitative spatial reasoner, which can derive new qualitative spatial knowledge representing both topological and directional relationships between two arbitrary spatial objects in efficient way using Aparch Spark SQL. Apache Spark SQL is well known as a distributed parallel programming environment which provides both efficient join operations and query processing functions over a variety of data in Hadoop cluster computer systems. In our spatial reasoner, the overall reasoning process is divided into 6 jobs such as knowledge encoding, inverse reasoning, equal reasoning, transitive reasoning, relation refining, knowledge decoding, and then the execution order over the reasoning jobs is determined in consideration of both logical causal relationships and computational efficiency. The knowledge encoding job reduces the size of knowledge base to reason over by transforming the input knowledge of XML/RDF form into one of more precise form. Repeat of the transitive reasoning job and the relation refining job usually consumes most of computational time and storage for the overall reasoning process. In order to improve the jobs, our reasoner finds out the minimal disjunctive relations for qualitative spatial reasoning, and then, based upon them, it not only reduces the composition table to be used for the transitive reasoning job, but also optimizes the relation refining job. Through experiments using a large-scale benchmarking spatial knowledge base, the proposed reasoner showed high performance and scalability.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.4 no.1
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• pp.103-114
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• 1998

본 논문은 화력발전소 적용을 위한 경보처리 기반 고장진단 전문가 시스템(APDX(Alarm Processing and Diagnosis Expert System)개발에 관하여 논의한다. 본 연구에서 제시된 경보처리 알고리즘은 근본적으로는 경보 인과관계 트리를 사용하고 있으나 최종 원인 경보선택에 있어서는 경보 발생시간과 경보 우선순위 Meta-Rul를 활용한다. 경보처리 모듈에서 처리된 원인경보를 근거로 하여 본 원인경보와 관련된 고장부위를 진단하게 된다. 진단모듈에서는 경보에 관련된 센서들과 고장들 사이의 관계를 정상적으로 모델링하고 센서들의 트랜드를 정성적 해석기로 분석하여 증가, 정상, 감소의 세가지 상태에 대한 신뢰도를 출력한다. 또한 각 경보로부터 고장이 예상되는 고장타입을 센서 천이도로 모델링하여 진단에 활용된다. 최종적으로 추론모듈에서 퍼지(Fuzzy) 추론 알고리즘을 이용하여 모델된 고장 타입과 계산된 고장과의 매칭과정을 통하여 진단을 수행하게 되며, 계산 창 (Window)를 변경하면서 고장을 재 확인하게 된다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.26 no.4D
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• pp.573-580
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• 2006

The Saturation headway is a major parameter in estimating the intersection capacity and setting the signal timing. But Existing algorithms are still far from being robust in dealing with factors related to the variation of saturation headways at signalized intersections. So this study apply the fuzzy inference system using ANFIS. The ANFIS provides a method for the fuzzy modeling procedure to learn information about a data set, in order to compute the membership function parameters that best allow the associated fuzzy inference system to track the given input/output data. The climate conditions and the degree of brightness were chosen as the input variables when the rate of heavy vehicles is 10-25 %. These factors have the uncertain nature in quantification, which is the reason why these are chosen as the fuzzy variables. A neuro-fuzzy inference model to estimate saturation headways at signalized intersections was constructed in this study. Evaluating the model using the statistics of $R^2$, MAE and MSE, it was shown that the explainability of the model was very high, the values of the statistics being 0.993, 0.0289, 0.0173 respectively.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.396-399
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• 2004

어떤 집단에서든 그 구성원의 효율적인 관리가 무엇보다 중요하다. 이러한 효율적인 관리는 집단의 구성원이 많을수록 한 개인이 방대한 자료를 분석 및 관리하기에는 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 이 많은 자료를 바탕으로 퍼지 추론을 이용하여 근태 관리 시스템을 개발하였다. 먼저 퍼지입력 변수로는 출입구에 미리 설치되어 있는 지문 도어락과 관리실의 PC를 통해 사원들의 출퇴근 시간과 월별 근무시간, 월별 근무일수, 월별 조퇴 및 지각일수를 산출한 후 월별 휴가일수를 입력한다. 이 입력 데이터 값으로 퍼지 연산을 수행 후 구성원 개개인의 월별 성실도를 결정하였다.

• Strategy21
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• s.34
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• pp.207-235
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• 2014

이 논문의 목적은 해군력 개량화를 소개하고 그 활용에 대하여 제안함에 있다. 어떻게 하면 여러 국가 간의 다양한 분쟁에 대한 해군력의 효과를 효과적으로 이해할 수 있을까? 혹은, 어떻게 하면 다양한 해군력의 나라별, 시간별 변화를 이해를 할 수 있을까? 지금까지 많은 학자들이 해군력의 변화와 그 변화에 따른 해군력이 분쟁에 미치는 영향을 규명하려고 많은 노력을 해왔다. 그 중의 한 방법이 정성적인 방법이나 아직 정량적인 시도는 매우 적다. 이 글은 해군력을 정량화하는 방법과 그 데이터를 이용하여 여러 기존 이론을 검증하고 여러 다른 연구주제를 연구하는데 어떻게 이용이 될 것인지를 소개를 하는 글이다. 본 논문의 주요 쟁점은 다음과 같다. 첫째, 계량화적 접근이란 무엇인가에 대해 논의 해 본다. 계량화란 무엇이며 정성적인 방법과의 차이는 무엇인지를 통해 정량화의 이용 가치에 대해 논의해 본다. 둘째, 해군력의 정량화이다. 해군력의 정량화를 위해 어떠한 기준들을 세우고, 그 기준에 따라 함정들을 코딩하고 톤수를 세는 과정을 설명한다. 셋째, 정량화된 해군력을 바탕으로 동북아시아 국가들의 해군력 변화를 서술적으로 분석한다. 이제 주어진 해군력 데이터(주요 함정의 톤수)를 가지고 각 동북아 국가별 시간별로 어떠한 변화를 거처 왔고, 각 분쟁들 (1,2차 세계대전 등)에는 어떠한 상관관계가 있는지를 단순통계적 방법을 이용하여 알아본다. 넷째, 해군력의 변화가 경쟁국가 간의 전쟁 발발에 있어서 어떤 영향을 미치는 지에 대하여 통계적인 방법을 이용하여 검증해 본다. 묘사적인 방법은 다른 요소들에 대한 통제가 이루어 지지 않아, 정확히 해군력과 경쟁국가 간의 전쟁에 대한 인과적인 관계를 증명하기에는 한계가 있다. 따라서, 다른 경쟁적 이론들을 (예를 들어 민주평화론 등) 통제하여 해군력이 숙적국가 간의 전쟁 발발에 미치는 영향을 검증하였다. 상호 해군력의 증가는 경쟁국가 간에는 전쟁을 덜 일으키는 요인으로 작용하였으며, 이는 해군력이 경쟁국가 간에는 억제력이 있다고 추론 할 수 있다. 궁극적으로 해군력의 영향에 대한 정량적인 접근은 기존 연구의 검증, 미래 예측, 국가의 정책결정자들에게 보다 신뢰가 가는 자료를 제공하는 장점들이 있다. 이러한 장점들을 바탕으로 해군력의 영향에 대한 연구는 분쟁분야에 있어서 학술적이나 실용적인 측면에서 많은 이점이 있다.

• School Mathematics
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• v.14 no.1
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• pp.45-64
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• 2012

The purpose of the present study was to investigate middle grades (Grade 5-7) mathematics teachers' knowledge of partitive fraction division. The data were derived from a part of 40-hour professional development course on fractions, decimals, and proportions with 13 in-service teachers. In this study, I attempted to develop a model of teachers' way of knowing partitive fraction division in terms of two knowledge components: knowledge of units and partitioning operations. As a result, teachers' capacities to deal with a sharing division problem situation where the dividend and the divisor were relatively prime differed with regard to the two components. Teachers who reasoned with only two levels of units were limited in that the two-level structure they used did not show how much of one unit one person would get whereas teachers with three levels of units indicated more flexibilities in solving processes.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1999.10a
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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

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.10 no.3
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• pp.218-227
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• 2000

In this paper, we present a new fuzzy information retrieval method based on thesaurus. In the proposed method th thesaurus is represented by a fuzzy linguistic matrix, where the elements in fuzzy linguistic matrix represent a qualitative linguistic values between terms. In the fuzzy linguistic matrix, there are three kinds of fuzzy relationships between terms, i.e., similar relation, hierarchical relation, and associative relation. The implicit fuzzy relationships between terms are inferred by the transitive closure of the fuzzy linguistic matrix based on fuzzy theory. And the proposed method has the capability to deal with a qualitative linguistic weights in a query and in indexing of information items to reflect qualitative measure of human based on vague and uncertain decisions rather than a quantitiative measure. Therefore the proposed method is more flexible than the ones presented in papers[1-3]. Moreover our method is more effectual of time than the ones presented in papers[1-3] because we use a fuzzy linguistic matrix and AON (Associate Ordinary Number) values in query evaluation process. As a result, the proposed method allows the users to perform fuzzy queries in a more flexible and more intelligent manner.