• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.236-239
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• 2004

현대의 다양한 심리적 갈등을 해결하기 위해 많은 연구가 진행되어지고 있다. 기존지 심리 진단 방식은 전문 상담인을 직접 찾아가서 상담을 받고 진단해야 하는 등에 여러 과정을 거쳐야만 했다. 본 논문에서는 이러한 복잡한 과정을 거치지 않고 온라인상에서 사용자의 상태를 입력하면 퍼지 추론을 이용하여 현재 사용자의 심리상태를 파악하여 진단하는 진단시스템을 구성하였다. 또한 공격적 추론과 퇴행적 추론을 모두 고려한 복합추론으로 결과 값을 도출하는 방법을 제안하였고, 제안된 추론법을 심리진단 시스템에 적용하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.10 no.2
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• pp.359-367
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• 1999

We investigate a logical approach to represent medical knowledge, reason deductively and diagnostically. It is suggested that medical knowledge-bases can be formulated as a set of sentences stated in classical logic where each sentence reflects a doctor's knowledge about the human anatomy or his/her view of patient's symptoms. It is also suggested that a form of temporal reasoning can be captured within the same framework because each sentence can have a different truth value based on time. We apply our logical framework to formalize diagnostic reasoning, where the primary cause of illness is chosen among the set of minimal causation on the basis of abductive hypotheses. Most of our examples are given in the context of medical expert systems.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2005.05a
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• pp.171-176
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• 2005

본 논문에서는 진단시스템의 추론성능을 향상시키기 위한 방법으로서, 사례 기반 추론을 통해서 규칙 기반 추론의 단점을 보완하여 성능을 향상시키는 혼합형 추론 모델을 제안한다. 본 모델의 특징은 규칙 기반 추론의 확장성 문제와 규칙화 할 수 없는 예외적인 상황에 대한 문제점을 사례 기반 추론에서 사례로 저장하여 규칙 기반 추론의 단점을 보완하는데 있다. 이런 두 모델의 문제점을 해결하는 과정은 첫째로, 문제에 따라 규칙기반추론 모듈의 베이스를 통해서 적절한 규칙을 적용 후 추론을 적용하여 근접한 해를 얻어낸다. 두 번째로, 규칙베이스에 저장되어 있지 않은 문제에 대해서는 사례 라이브러리를 검색하고 유사성 검사를 통해서 저장된 사례를 찾아 입력된 사례에 적용하여 문제를 해결한다. 셋째로, 해결된 문제에 대해서 수정작업을 통해 사례 라이브러리를 확장한다. 이와 같이 세 과정을 통해 본 논문에서 제안하는 방법론의 성과를 측정하기 위하여 정비 메뉴얼을 규칙화하여 규칙베이스를 구축하였고 전문가들의 경험적인 지식에 대해서는 사례라이브러리로 구축하였다. 또한 지식베이스를 통해서 진단을 수행하고 해결된 문제에 대해서 정확도 검사를 통해 진단의 정확성을 측정하여 혼합형추론엔진의 성능을 검증하였다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.2 no.2
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• pp.17-27
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• 1996

본 논문에서는 화력발전소 터빈의 안정적 운전을 지원하고 발전소의 불시정지를 예방하기 위하여 필요한 전문가시스템의 지식베이스 구축과 그래픽 인터페이스에 대한 proto-type을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 전문가시스템은 화력 발전소 터빈 계통의 현재 상태로부터 대상 운전조작에 대한 운전방법을 지원하는 기능, 고장을 진단하는 기능 등을 제공한다. 지식베이스는 객체와 규칙의 혼성형태로 구성하였으며, 추론방법으로는 후향추론을 기본적으로 사용하고 현재 운전상황에 따른 고장진단을 위하여 전향 추론을 혼용함으로써 필요에 따라 최적추론을 유도하였다. 또한 지식베이스의 효율적 활용과 사용자의 손쉬운 접근을 위하여 그래픽 사용자 인터페이스를 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1992.04b
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• pp.82-90
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• 1992

본 논문은 어떤 시스템 (예를들면, 자동화된 제조시스템)에서 발생하는 징후에 대한 고장진단 모델을 개발하는 것이 목적이다. 이 모델은 계층적 시스템이론(Theory of Hierarchical Systems)과 인공지능의 혼성추론기법(Hybrid Reasoning Approach)을 사용한다. 일반적으로, 시스템은 스트라타(strata)와 에셸론(echelons)으로써 표현될 수 있으며, 한편 시스템에 대한 지식은 근본지식 (deep knowledge)과 경험지식(shallow knowledge)으로 나뉘어 질 수 있다. 이 모델에서의 고장진단에 대한 추론전략은 근본지식베이스에 의한 근본적 추론을 먼저하고 그 다음에 경험지식베이스에 의한 경험적 추론을 하는 혼성추론기법이다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.5 no.2
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• pp.29-42
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• 1999

현재 산업의 고도상장과 함께 주기적으로 고장을 진단하여야 하는 기기의 수와 종류도 급속도로 증가하고 있다. 이에 따라 여러 산업 분야에서 고장진단 시스템의 이용이 늘고 있는 추세이다. 이러한 고장진단 시스템은 경험적 고장진단 방식과 모델기반 고장 진단 방식으로 크게 나눌 수 있다. 경험적 고장진단 방식은 전문가가 경험한 사실의 범주에서는 신속하게 고장의 원인을 진단할 수 있지만 전문가가 경험하지 못했던 상황에 대해서는 융통성 있게 진단하지 못한다. 한편 기기의 물리적 기능적 지식을 기반으로 하는 모델기반 고장진단 방식을 변화하는 상황에 적절하게 대처하여 고장의 원인을 진단할 수 있다. 그러나 모델기반 고장진단 방식을 기기의 구조로부터 증상들을 추론하여 원인을 파악하므로 탐색 범위가 넓어 진단속도가 늦다는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 경험적 고장진단 방식과 기기의 모델기반 고장진단 방식의 장점을 결합하여 신속하고 정확하게 고장진단을 할 수 있는 통합방식 고장진단 시스템을 제시한다. 통합방식 고장진단 시스템은 대상 기기의 진단 상태에 따라서 동적으로 적절한 진단 방식을 선택하기 위해서 블랙보드 추론기관을 이용한다. 또한 각 진단방식이 생성하는 가설 및 사실들을 효과적으로 통합하여 추론하기 위해서 제어지식을 정의하여 적용한다. 그리고 사용자와 진단 시스템간에 원활한 의사소통을 위해서 멀티미디어 기반 인터페이스를 채용하여 통합방식 진단 시스템을 구축한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.10a
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• pp.393-396
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• 2008

의료 분야의 정보화 움직임으로 인해 단순한 정보저장과 검색시스템에서 벗어나 지능화된 서비스를 제공해주는 시멘틱 웹 기반의 의료 시스템이 요구되고 있다. 이에 한의학 분야도 한의사의 진단을 보조할 수 있는 지식기반시스템에 대한 요구가 증대되고 있다. 온톨로지는 시멘틱 웹의 핵심적인 지식체계로 지식의 처리와 추론이 가능하므로 질의 및 논리 추론을 통하여 진단을 내리는 한의학 지식 데이터베이스 구축에 적합하다. 따라서 본 연구에서는 한의학 진단의 기반이 되는 환자의 질병, 증상, 원인, 처방 등의 관계를 온톨로지로 구축하여 한의학 분야의 지식을 표현하기 위한 기본 지식 체계를 제시하고 구축된 한의학 온톨로지를 기반으로 한의학 진단보조시스템을 개발한다. 구축 된 시스템은 한의사 진단을 보조하여 줄뿐만 아니라 한의학의 진단 결과를 객관적으로 점검할 수 있게 해준다. 또한, 진단보조시스템과 온톨로지 관리시스템을 결합함으로써 컴퓨터 비전문가에 의한 한의학 온톨로지의 확장 및 수정이 가능하도록 한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.15B no.1
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• pp.45-52
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• 2008

As the recent development of the IT services, there is a urgent need of effective diagnosis system to present appropriate solution for the complicated problems of breakdown control, a cause analysis of breakdown and others. So we propose an intelligent diagnosis system that integrates the case-based reasoning and the artificial neural network to improve the system performance and to achieve optimal diagnosis. The case-based reasoning is a reasoning method that resolves the problems presented in current time through the past cases (experience). And it enables to make efficient reasoning by means of less complicated knowledge acquisition process, especially in the domain where it is difficult to extract formal rules. However, reasoning by using the case-based reasoning alone in diagnosis problem domain causes a problem of suggesting multiple causes on a given symptom. Since the suggested multiple causes of given symptom has the same weight, the unnecessary causes are also examined as well. In order to resolve such problems, the back-propagation learning algorithm of the artificial neural network is used to train the pairs of the causes and associated symptoms and find out the cause with the highest weight for occurrence to make more clarified and reliable diagnosis.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.337-339
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• 2001

간호진단, 중재, 결과로 이어지는 간호 프로세스에서 가장 전문적인 지식을 요구하는 간호진단 업무를 지원하는 전산시스템에 대해 우리나라에서도 많은 연구와 시도가 있었다. 그러나 기록만 전산화되었거나 부분적으로 표준화된 데이터를 이용함에 따라 간호진단업무에 능숙하지 않은 간호사의 경우 전산화를 통한 진단업무효율 향상을 기대하기 어렵다. 이에 우리는 간호진단의 적중률을 높이기 위해서 간호 프로세스의 표준데이터와 사례를 기반으로 추론하는 간호진단시스템을 제안한다. 표준 데이터를 이용하여 예상되는 간호진단을 1차적으로 검색한 후, 다시 사례데이터베이스를 기반으로 하여 1차 검색의 결과를 보완하는 방법을 이용하고 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.8 no.1
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• pp.1-7
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• 1997

The inference process for medical expert system is mostly formed by diagnostic knowledge on the if-then rule base. Oriental medicine diagnostic knowledge, however, may involve uncertain knowledge caused by ambiguous concept. In this paper, we analyze an oriental medicine diagnostic process by a rule-based inference system, and propose a method for representing and processing uncertain oriental medicine diagnostic knowledge using CLP( R ) which is a kind of constraint satisfaction program.