• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.6
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• pp.45-52
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• 2009

Recently, we started a project development of the digital expert system for the product design supporting in manufacturing industry. This digital expert system is used to the engineers in manufacturing industry for the process control, production management and system management. In this paper, we develop the ontology based inference engine shell for building of expert system. This expert system shell included a various functions which of Korean language supporting, graphical ontology map modeling interface, fuzzy rule definition function and etc. And, we introduce the knowledge representation method for the ontology map building and ontology based fuzzy inferencing method.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.161-165
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• 2000

최근 통신 기술과 컴퓨터 기술의 괄목할 만한 발전으로 가장 않은 연구의 초점이 되고 있는 것은 인터넷을 이용하여 거래하는 전자거래이다 따라서 실세계의 상거래를 사이버 스페이스에서 구현할 수 있도록 하는 한 가지의 기술로서 인공지능을 이용하여 모델링하는 방법이다. 본 논문에서는 전자거래(EC) 컴퍼넌트형 지식 기반의 지능 에이전트 유형을 제시하고, 특히 기존의 전문가 시스템의 추론 엔진에 다층의 지식 기반과 정보처리 엔진을 이용하여 에이전트 상호간에 효율적이고 유기적인 활용 방안을 제안한다. 또한 컹색 에이전트에 필요한, 고객 만족을 위한 상품 검색의 이론적 모델을 설계한다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2008.06a
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• pp.288-293
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• 2008

의미적 지식기반인 온톨로지(ontology)에 대한 관심이 높아지고 있다. 온톨로지란 어휘나 개념의 정의 또는 명세로서, 인간과 컴퓨터의 의사소통 또는 지식의 표현과 저장, 활용 및 재사용을 위해 이용된다. 그러나 온톨로지를 구축하는 대부분의 방법은 체계적이거나 자동적이지 못하다. 도메인 전문가에 의존하는 전통적인 온톨로지 구축 방법은 시간과 비용이 많이 소요된다. 온톨로지 구축 툴은 많이 있지만 아직 인간의 노력을 필요로 한다. 또한 변화하는 도메인 지식을 온톨로지에 신속하게 반영하는 것은 어려운 일이다. 본 연구는 이러한 한계를 해결하기 위해, 도메인 전문가의 지식이나 경험을 최소화하면서 자동적으로 도메인 지식을 얻을 수 있는 방법을 제시하였다. 이 방법은, 데이터 기반의 도메인 지식을 대상으로, 베이지안 망(Bayesian network)이 갖고 있는 데이터 분석에서의 장점과 온톨로지와의 관련성을 이용하여 온톨로지를 자동적으로 구축하는 것이다. 평판(flat panel) TV 경기예측 사례를 통하여 온톨로지를 구축하는 과정을 알아보았다. 구축과정의 타당성을 확보하기 위하여 디스플레이 산업 전문가들과의 인터뷰를 통하여 온톨로지를 완성하고, 해당 온톨로지의 타당성 검증을 위하여 멤버체크를 한 결과 매우 높은 타당성을 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 온톨로지는, 실제로 산업경기 예측을 계획하고 구축하며 미래 의사결정지원시스템을 설계하기 위한 주요 구성요인으로 제공될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1993.04a
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• pp.255-264
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• 1993

요즈음 구축되는 지식기반시스템은 다목적, 다사용자에 의한 활용 필요성 때문에 지식베이스가 점점 커지고, 축적된 전문지식을 공유할 필요성이 점점 커진다. 따라서, 이렇게 형성된 여러개의 다양한 지식베이스를 지속적으로 관리할 수 있는 메카니즘이 필요하다. 이런 메카니즘의 구축에 객체 지향 데이타베이스 관리시스템의 기술과 지식 기반시스템의 기술이 통합 활용되어야 하기 때문에, 지식베이스의 확장과 응용 영역확대에 따른 데이타, 규칙, 그리고 지식의 공유 및 지속성을 유지하는 한편, 이에 필요한 추론방법의 변화를 분석하여 지식베이스가 분산되어 있더라도 이를 효율적으로 활용할 수 있는 추론엔진을 설계하고, 여러 사용자가 필요한 지식기반시스템을 사용할 수 있도록 지식베이스의 공유를 위한 지속적 관리시스템의 설계를 그 목적으로 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.31-33
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• 2001

기존의 전자 상거래 시스템은 상품 정보를 순차적 혹은 계층적으로 나열하고 키워드 검색이나 계층적 탐색을 통해 상품을 선택하는 단순 방식을 사용하기 때문에 해당 도메인에 대한 전문적인 지식이 없는 일반 사용자들이 물품을 검색하기 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 퍼지 기반 지능형 에이전트 시스템(Fuzzy Based Intelligent Agent System)을 제안한다. 퍼지 기반 지능형 에이전트 시스템은 사용자 중심의 지능형 상품 검색과 상품 선택 가이드에 전문가의 지식을 이용한다. 따라서, 상품 정보에 대한 전문적 지식이 없는 사용자를 지원하고, 사용자의 취향에 따라 동적으로 상품을 분류한 뷰를 제공할 수 있다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.23 no.1
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• pp.1-12
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• 2017

Preventive maintenance is required for best performance of facilities in large scale industry. Ultimately, the efficiency of production is maximized by preventing the failure of facilities in advance. Typically, regular maintenance is conducted manually; however, it is hard to prevent repeated failures. Also, since measures to prevent failure depend on proactive problem-solving by the facility expert, they have limitations when the expert is absent or diagnosis error is made by an unskilled expert. Alarm system is used to aid manual facility diagnosis and early detection. However, it is not efficient in practice, since it is designed to simply collect information and is activated even with small problems. In this study, we designed and developed an automated preventive maintenance system based on expert's experience in detecting failure, determining the cause, and predicting future system failure. We also discussed the system structure designed to reuse the expert's knowledge and its applications.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.4 no.2
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• pp.45-59
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• 1998

다양한 산업영역에서 수행되는 스케줄링 문제를 해결하기 위하여 AI분야에서는 지식을 기반으로한 방법이 적용되어 왔다. 그러나 최근 CSP(Constraints Satisfaction Problem) 개념이 소개되어 그 효율성이 입증되고 있으며 스케줄링 응용 문제들이 CSP로 정형화되면서부터 지식 기반 기법과 제약만족 기법의 적용이 공존하고 있다. 지식을 기반으로 한 방법은 도메인 전문가(domain expert)의 지식을 습득하여 시스템에 반영하는데 이러한 지식은 문제해결에 중심적 역할을 수행하게 된다. 제약조건을 기반으로 한 방법은 문제를 CSP로 정형화 한 후 제약조건에 따른 일관성 유지 및 휴리스틱 탐색 방법을 적용하여 문제의 해를 효율적으로 구하게 된다. 본 연구에서는 스케줄링 문제를 해결하기 위한 지식기반 기법과 제약만족 기법을 주기장 할당 문제에 적용하여 실제 항공사의 운항 데이터를 바탕으로 실험하고 분석 및 비교를 통해 제약 만족 기법이 시스템의 유지 및 보수 측면에서 효율적이며 근사해가 아닌 최적해를 통한 문제 해결이 가능함을 보였다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.6 no.1
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• pp.1-16
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• 2000

This paper analyzes the approaches of Web-based expert systems by comparing their pros and cons. and proposes a methodology of implementing the Web-based backward inference engines with reduced burden to Web servers. There are several alternatives to implement expert systems under the WWW environment : CGI, Web servers embedding inference engines external viewers Java Applets and HTML. Each of the alternatives have advantages and disadvantages of each own in terms of development and deployment testing scalability portability maintenance and mass service. Especially inference engines implemented using HTML possess relatively large number of advantages compared with those implemented using other techniques. This paper explains the methodology to present rules and variables for backward inference by HTML and JavaScript and suggests a framework for design and development of HTML-based Expert System. A methodology to convert a traditional rule base to an Experts Diagram and then generate a new HTML-based Expert System from the Experts Diagram is also addressed.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.263-268
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• 1999

지능형 교육 시스템에서 학습자 모델은 학습자의 반응을 토대로 교수모듈과 전문가 모듈을 연계하여 새로운 학습자 모델을 제시하는 역할을 수행하고 있으며, 이는 성공적인 지능형 교육 시스템의 구현에 있어서 핵심적인 부분이다. 따라서 많은 대학교 및 연구소에서 그동안 학습자 모형에 관한 많은 연구가 이루어져오고 있다. 그러나 대부분의 연구는 단일 학습자 모형을 기반으로 두고 있으며, 이러한 단일 학습자 모형을 이용한 시스템들은 학습자의 지식 또는 학습자의 성향을 정확히 파악하기는 어려움을 갖고 있을 뿐만 아니라 다른 모듈과의 인터페이스 부분에서 중복된 많은 정보를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 학습자의 지식을 정확하게 진단하고 각 모듈간의 중복된 정보를 보완할 수 있는 다중 학습자 모형을 개발하여 구현하였다. 또한 이러한 다중 학습자 모형을 최적으로 수행할 수 있도록 하기위하여 agent기법을 적용하였다. Agent를 이용한 다중 학습자 모형을 적용하여 구현한 시스템은 첫째, 단계적인 접근 방법으로 보다 정확한 학습자의 지식 진단이 가능하다. 둘째, 학습과정중 학습자의 심리 상태 및 학습자의 선호도 등 파악이 용이하다. 셋째, 교수모듈과 전문가 모듈과의 연계에 있어서 정보의 중복됨의 최소화 등의 장점을 제공한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2017.04a
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• pp.945-947
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• 2017

알람시스템은 효율적인 공장운영과 인력에 의한 설비진단 및 고장예방 활동을 돕기 위해 이용된다. 알람시스템은 설비진단과 고장예방 활동을 위해서 설비에 부착된 다양한 센서로 부터 발생하는 알람을 수집하고 설비관리자에게 제공하여 조기에 문제를 파악하고 조치할 수 있도록 하는 역할을 하고 있다. 하지만 알람시스템이 단순히 정보 수집을 목적으로 설계되어 현장전문가 처리할 수 없는 수준으로 알람을 대량 발생시킨다. 본 논문에서는 발생 알람으로부터 발생 가능한 고장을 예측하기 위해 현장 전문가의 경험 지식에 기반한 고장예측 시스템을 제안한다.