• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.5 no.2
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• pp.43-61
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• 1999

국방정보체계는 종류가 다양하고 대규모로 추진되기 때문에 소프트웨어 개발을 위한 사업관리에 어려움이 많이 따른다. 더구나, 현재 국방정보체계의 사업관리는 자동화시스템을 이용하여 체계적으로 실시하지 않고 수동으로 처리하기 때문에 많은 문제점이 야기되고 있고 현재의 소프트웨어 개발 표준인 ISO 12207을 수정 없이 그대로 대규모 실시간 국방정보체계의 소프트웨어 개발사업에 적용하는 것도 한계가 있다. 따라서 본 논문의 목적은 효율적인 국방정보체계 소프트웨어 개발 사업관리를 위해서 국방정보체계별로 적절한 개발 생명주기 모델을 선정하고, 각 단계별로 사업관리자가 수행할 태스크를 식별하는 등의 도메인 지식을 개발하여 궁극적으로 국방정보체계 사업관리용 전문가 시스템을 개발할 때 활용함과 동시에 국방정보체계 사업관리의 일환으로 최종 산출물에 대한 품질을 높일 수 있도록 체계적인 시험평가 방안에 대한 도메인 지식도 개발하여 사업관리용 전문가 시스템 구축 시에 활용하고자 하는 것이다. 이를 위해서 국방정보체계의 소프트웨어 개발 사업관리에 영향을 미치는 요소들을 식별하고 이를 이용하여 국방정보체계 소프트웨어 개발 사업관리를 위한 전문가 시스템을 구축할 수 있도록 생명주기 모델 선정을 위한 도메인 지식, 생명주기 각 단계별 세부활동을 위한 도메인 지식, 시험평가 방안선정을 위한 도메인 지식을 개발하여 제시하였다. 본 논문에서는 이러한 도메인 지식을 전문가 시스템 개발도구에서 지원되는 각종 에디터에 사용되는 형태나 IF A, THEN B 형태로 개발하지 않고 사업관리용 전문가 시스템의 지식베이스에 포함될 지식들을 식별하는 것을 중심으로 개발하였다. 즉, 본 논문에서는 국방정보체계 사업관리용 전문가 시스템 개발의 필요성과 가능성을 검증하는 용역연구과제로써 프로토타입 혹을 완벽한 사업관리용 전문가 시스템을 개발한 것이 아니며, 전문가 시스템 개발 시 가장 어렵고 중요한 지식베이스 모듈속에 포함될 도메인 지식을 개발하는 것이 이 연구의 목적이다. 이러한 연구는 궁극적으로는 이러한 도메인 지식이 국방정보체계의 사업관리를 위한 전문가 시스템의 지식베이스 모듈 구축 시 기초/기반 및 핵심 지식으로 활용될 수 있을 것이다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.23 no.1
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• pp.7-11
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• 2013

Taking experts' knowledge to recommend items has shown some promising results in recommender system research. In order to improve the performance of the existing recommendation algorithms, previous researches on expert-based recommender systems have exploited the knowledge of a common expert group for all users. In this paper, we study a problem of identifying personalized experts within a user group, assuming each user needs different kinds and levels of expert help. To demonstrate this idea, we present a framework for using Support Vector Machine (SVM) to find varying expert groups for users; it is shown in an experiment that the proposed SVM approach can identify personalized experts, and that the person-alized expert-based collaborative filtering (CF) can yield better results than k-Nearest Neighbor (kNN) algorithm.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.38 no.6
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• pp.57-69
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• 2001

Expert system is one of AI area. It simulates the human's way of thinking to give solutions of problem in many applications. Most expert system consists of many components such as inference engine, knowledge base, and so on. Especially the performance of expert system depend on the control of efficiency of inference engine. Inference engine has to get features; first, if possible to minimize restrictions when it constructed the knowledge base. second, it has to serve various kinds of inferencing methods. In this paper we propose knowledge scheme for representing domain knowledge in ease, knowledge implementation technique for inferencing, and integrated knowledge-base engine with blackboard and inference engine. And we describe a expert system prototype that implemented in this paper using proposed methods, it perform diagnose about heavy industrial device. The fault diagnosis system prototype has been studied in this paper will be practical foundation in the research area of knowledge based system.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.6
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• pp.549-553
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• 2002

This paper develops knowledge-based multiple fuzzy rules for researcher-selection by automatic ranking process. Inference rules for researcher-selection are created, then the multiple fuzzy rule system with max-min inference is applied. The way to handle for selection standards according to a certain criteria in dynamic manner, is also suggested in a simulation model. The model offers automatic, fair, and trust decision for researcher-selection processing.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.3 no.2
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• pp.329-347
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• 1992

This paper deals with the results of development tools for knowldge base implementation on personal computers which is focused on university's student affairs as the education sector.Tje consultant expert system consists of the inference system which makes the object-oriented inference possible by using the present typical rule-based expert systems organized with inference engine,knowledge base,and user interface the user interface management system providing a variety of interfaces,the knowlege managment system for the efficient management and acquirement of knowledge which is independently constucted,and the object management system for the effective management of these systems. This system's design is the consultant expert system'C-I(Consultant-One),in which users can consult with expert at the use's various points of view and which can be operated on the easily accessible personal compuers. We implemented the Student Affairs Administration Consultation Expert System(SACES)'which constructed the knowledge base for three fields of university student affairs management such as timetable management,curriculum and grade points.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.6 no.6
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• pp.1079-1087
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• 2003

A lot of expert systems have been developed in the area of medical diagnosis and prescription, but there has been relatively little effort to develop medical expert systems using domestic technologies. In this paper, a medical expert system for gastroenteritis is developed, which can be easily used on the Internet. This system is implemented using Java technologies and Jess, which is a Java expert system shell. Therefore. the system can be used independently from a specific platform on the Internet. In addition, facts and rules of a knowledge base in the system ate represented separately making the system updatable and expandable with ease.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.2 no.2
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• pp.55-68
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• 1996

인공 지능의 주요 분야 중 하나의 전문가시스템 기술은 현재 산업현장에서 여러 가지 분야의 문제해결에 이용되고 있다. 본 논문은 축 대칭 원통형 제품의 deep drawing 공정 설계를 위한 전문가시스템 DOX(Deep drawing Opertion eXpert)의 개발에 관한 것이다. 시스템의 입력은 원통형 제품의 형상 정보와 재질 정보이며 자동 인식 또는 수동입력의 방법으로 입력된다. 시스템은 이러한 정보를 받아들여 deep drawing 공정설계에 필요한 다수의 요소들을 결정하며, 최종결과로서 process layout 도면을 CAD 시스템에서 자동 출력한다. 개발된 전문가시스템의 지식베이스는 산업 분야 전문가의 전문 지식과 경험지식을 획득, 분석하여 구성하였으며, 추론 전략으로는 규칙기반추론(rule-based reasoning)을 이용하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.3
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• pp.691-699
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• 2011

Recently, diverse approaches retrieval services based on social network are suggested. Although existing recommendation systems can retrieve experts of specific fields, profiles and evaluations about experts that users want to be recommended are in a system. The proposed expert recommendation system can automatize collection of evaluation to evaluate experts and experts' profiles in separate systems by using the Knowledge Base and XMDR. We also attempt to construct system which can recommend a number of experts by dynamically constructing Social Network by using diverse resources distributed 로컬ly and composed of heterogeneous data sources. To resolve these problems efficiently, there is a need to provide constructed resources between heterogeneous systems with transparency and independence and provide users with a singular interface. Therefore, the proposed system in this paper uses Knowledge Base and XMDR for extracting distributed experts' profiles and designs expert recommendation system connecting Knowledge Base with Social Network.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.12-14
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• 1998

지식구조로 시소러스를 이용하는 기존의 정보검색 시스템들이 사용자에게 만족할 만한 검색결과를 제시하지 못하고 있다. 이것은 기존의 정보검색 시스템들이 이용하고 있는 시소러스 구조가 사람의 지식구조와 다르고, 시소러스를 이용하는 검색 방법이 사람의 검색 방법과 차이가 있기 때문이다. 본 논문에서는 어떤 분야의 인간 전문가가 해당분야에 관한 전문지식이 없는 일반인이 필요로 하는 정보를 찾아주는 방법을 모델링한 지능형 정보검색 시스템을 개발하기 위하여 인간 전문가의 지식구조를 모방한 시소러스 구조를 설계하였고, 인간 전문가의 검색 방법을 모방한 검색 방법을 고안하였다. 설계된 시소러스 구조에는 인간 전문가의 지식구조 내에 표현되어 있는 여러 종류의 관계들이 포함되어있고, 고안된 검색방법은 관련도를 사용자의 질의어와 확장된 색인어 사이의 관계의 종류를 추론한 결과와 거리 단계를 고려하여 평가한다.

• 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.