• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.12 no.2
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• pp.29-37
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• 1998

This paper describes the fault diagnosis based on real-time data of the inverter system for brush less DC motor drive. After identifying all the fault types in the inverter system, a preliminary typical analysis of fault types has been classified into the key fault symptoms. The predicted fault performances are then substantiated by using ACSL(Advanced Continuous Simulation Language), and the simulated results are composed of knowledge-base. The real-time measured data from the inverter system are compared with the simulated knowledge-base through the inference engine of expert system, which have been used to diagnose the fault causes. If some faults may occur in the inverter system, this system will be stopped. And then the expertise of elimination and remedial strategies about the fault causes, will be supplied rapidly to operator who doesn't know well about the inverter drive system.system.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.35 no.5
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• pp.335-346
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• 2008

Causal relations in ontology should be defined based on the inference types necessary to solve problems specific to application as well as domain. In this paper, we present a model to define and extract causal relations for application ontology for Question-Answering (QA) on fault-diagnosis of electronic devices. Causal categories are defined by analyzing generic patterns of QA application; the relations between concepts in the corpus belonging to the causal categories are defined as causal relations. Instances of casual relations are extracted using lexical patterns in the concept definitions of domain, and extended incrementally with information from thesaurus. On the evaluation by domain specialists, our model shows precision of 92.3% in classification of relations and precision of 80.7% in identifying causal relations at the extraction phase.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.8 no.5
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• pp.276-286
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• 2008

In this paper, we introduce an adaptive e-Learning system for engineering mathematics which is based on computer algebra system (Mathematica) and on-line authoring environment. The system provides an assessment tool for individual diagnosis using Bayesian inference network. Using this system, an instructor can easily develop mathematical web contents via web interface. Examples of such content development are illustrated in the area of linear algebra, differential equation and discrete mathematics. The diagnostic module traces a student's knowledge level based on statistical inference using the conditional probability and Bayesian updating algorithm via Netica. As part of formative evaluation, we brought this system into real university settings and analyzed students' feedback using survey.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.14A no.6
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• pp.383-390
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• 2007

This paper describes the e-learning system for science and engineering mathematics using computer algebra system and Bayesian inference network. The best feature of this system is using one of the most recent mathematical dynamic web content authoring model which is called client independent dynamic web content authoring model and using the Bayesian inference network for diagnosing student's learning. The authoring module using computer algebra system provides teacher-user with easy way to make dynamic mathematical web contents. The diagnosis module using Bayesian inference network helps students know the weaker parts of their learning, in this way our system determines appropriate next learning sequences in order to provide supplementary learning feedback.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.417-419
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• 2012

국내의 자동차 정비 훈련 교육 현장에는 훈련교사가 빠르게 발전되고 있는 자동차 정비 기술 수준에 맞춰 교육하는데 어려움이 있다. 이 같은 어려움을 해결하기 위한 이-트레이닝(E-training) 시스템은 체험형 훈련이 가능하면서도 높은 학습 효과를 가져올 것이라 기대되고 있다. 자동차 정비 훈련을 위한 이-트레이닝 시스템은 훈련교사가 자동차 고장 항목을 설정하면, 훈련생이 고장 진단을 위한 다양한 시도를 하여 고장을 인지하고, 그에 따른 조치를 통해 주어진 문제를 해결함으로써 학습효과가 높아질 것이라 기대되는 시스템이다. 하지만 이-트레이닝 시스템은 이미 설정되어 있는 시나리오에 따른 일방적인 교육, 학습자에 대한 지속적인 관리의 어려움, 학습자의 행동을 추론하여 정확한 결과를 도출해내기가 어렵다는 한계가 있다. 본 논문에서는 이-트레이닝 시스템의 문제점을 해결하기 위한 방법으로 자동차 정비를 위한 자동차 몸체, 엔진, 정비 도구에 대한 온톨로지를 구축하고 추론하여 효과적인 자동차 정비 훈련 교육이 될 수 있도록 하는 방법을 제안하고자 한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.6 no.1
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• pp.14-24
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• 2001

The huge and complicated plants such as nuclear power stations are likely to cause the operators to make mistakes due to a variety of inexplicable reasons and symptoms in case of emergency. Thats why the prevention system assisting the operators is being developed for. First of all. I suggest an improved fuzzy diagnosis. Secondly. I want to demonstrate that a classification system of nuclear plants accident investigating the causes of accidents foresees possible problems. and maintains the reliability of the diagnostic reports in spite of improper working in part. In the event of emergency in a nuclear plant, a lot of operational steps enable the operators to find out what caused the problems based on an emergent operating plan. Our system is able to classify their types within twenty to thirty seconds. As so, we expect the system to put don the accidents right after the rapid detection of the damage control-method concerned.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.8S
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• pp.2620-2630
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• 2000

본 논문에서는 규칙 기반 추론 기법을 이용하여 LAN 상의 지연 장애 검출 알고리즘과 장애를 유발시킨 호스트에 대한 위치 확인 알고리즘 및 장애 원인 분석 알고리즘을 제시하고자 한다. 이를 위해 지연 장애 검출 모델과 RBR 기반 장애 검출 규칙 모델을 제시하고 있다. 또한 충돌율 검출 규칙과 이용률 검출 규칙을 적용하여 지연 장애 검출 알고리즘을 설계하였고, 최대 패킷 출력 호스트 파악 규칙을 적용하여 장애 위치 탐색 알고리즘을 설계하였다. 그리고 패킷 유형 분석 규칙과 장애 원인 파악 규칙을 적용하여 장애 원인 분석 알고리즘을 설계하였다. 이를 통하여 LAN 상의 지연 장애를 검출하고 진단하는 기법을 제시하고자 한다. 이와 같이 제시한 지연 장애 검출 및 진단 기법을 실제 네트워크 환경에 직접 적용시켜 봄으로써 본 논문에서 제시한 장애 검출 및 진단 기법의 정확성과 적용성을 확인하였다. 이러한 기법은 네트워크 관리자가 LAN 상의 장애를 진단하고 원인을 해결하는데 큰 도움을 줄 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.04a
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• pp.400-405
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• 1998

현재 네트워크 환경과 컴퓨터시스템 환경에서의 고장 또는 장애에 의해서 통신이 않되는 경우에는 사용자들의 불편이 가중되고 있는 실정이다. 네트워크의 확장으로 인하여 네트워크를 관리하기 위한 도구들이 개발되어 왔다. 이 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 네트워크 및 컴퓨터시스템 환경에서 발생하는 장애에 대한 원인 분석과 이에 따른 장애의 진단과 처치를 위하여 전문가시스템의 기법을 도입하였다. 장애의 원인을 탐색하기 위하여서는 추론기관과 지식베이스를 구성하였으며, 장애요인에 대한 지식은 장애를 하나의 객체로 하는 기법을 사용하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 2003.05a
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• pp.23-35
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• 2003

회전기계의 결함발생은 기계의 여러 상태변화에 의한 결과이며, 이 때 발생하는 증상(현상) 또한 다양하고 복잡하기 때문에 기계의 특성을 파악하고 원인을 추정하기 위해서는 매우 전문적인 지식과 오랜 경험이 필요하다. 실제 산업현장에서 사용되는 각종 회전기계들은 고성능화, 복잡화 및 전문가의 부족으로 인해, 결함발생 시 원인과 발생현상의 관계를 명확히 표현하기에는 어려움이 있다. 이에 최근에는 진단에 관한 전문적인 지식을 구조적으로 표현할 수 있는 전문가 시스템(expert system)의 도입을 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다.(중략)

• ETRI Journal
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• v.9 no.2
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• pp.106-117
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• 1987

공중 전화 통신망에서의 가입자 선로에 대한 고장진단을 전문적인 지식을 이용하여 수행하는 전문가 시스팀 (expert system)을 LAMBDA 2x2 /PLUS에서 ZetaLISP를 이용하여 개발하였다. 본고에서는 이를 위한 현장 지식의 습득과 모델화, 지식을 표현하기 위한 소프트웨어의 개발과 지식의 표현 방법, 그리고 시험 환경의 구성을 통한 시험에 대해 기술하였다. 본 시스팀에는 추론을 위해 룰과 프레임을 혼합하여 사용하였으며 사용이 용이한 사용자 인터페이스를 구성하였다.