• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.3-5
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• 1998

본 연구팀에서는 기존의 기호주의 전문가 시스템의 경우 지식표현 체계가 의미구조를 반영하지 못함으로써 발생하는 경직성문제를 해결하기 위해 CSN(Connectionist Semantic Network) 모델을 제안하였다. 그러나 CSN모델은 상위개념간의 관계를 표현하기 위해 단순한 전향 신경망을 사용함으로써 상위개념간의 일반적이고 구조화된 지식표현 및 추론에 어려움이 있었다. CSN 모델의 이런 문제점을 위해 본 논문에서는 상위개념간의 일반적이고 구조화된 지식표현과 추론이 용이한 기호주의 표현 체계와 이 표현 체계 안에 효과적으로 의미구조를 반영할 수 있는 연결주의 학습 모델인 CSN을 결합한 하이브리드 구조를 제안하고, 실험을 통하여 제안된 하이브리드 구조의 타당성을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.341-345
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• 2007

본 논문에서는 합법적인 지식 표현이 그것을 사용하는 응용 시스템과 완전히 독립적이 되어야 한다는 점에 대해서 논의한다. 이것은 동형 표현을 제공해 주고 지식베이스 유지보수를 더 쉽게 하며 오류를 줄여줄 뿐만 아니라 몇몇 지식 기반 시스템에서 합법적인 지식을 공유하고 재사용하기 위한 필요조건이다. 본 논문에서는 지식 베이스의 재사용을 위한 향상된 지식 표현을 위해 하이브리드 지식 표현 접근방법을 제안한다. 이것은 합법적인 표현 컴포넌트를 공통 용어로 사용하여 컴포넌트에 연결함에 의해서 응용시스템의 표현 컴포넌트와 통합한다. 때때로 이와 같은 통합이 응용시스템의 제어 흐름 요구사항에 따르지 않는 경우도 있다. 이 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 일방적인 의존성을 도입해서 재사용되어지는 지식 베이스가 변경되지 않도록 하는 해결책을 제안한다. 또한 지식 기반 의사결정 지원 시스템에서 합법적인 지식베이스를 통합하기 위한 응용을 논의하여 제안하는 접근방법을 설명한다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.16 no.4
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• pp.369-386
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• 2005

Although Intelligent Tutoring System(ITS) offers individualized learning environment that overcome limited function of existent CAI, and consider many learners' variable, there is little development to be using at the sites of schools because of inefficiency of investment and absence of pedagogical content knowledge representation techniques. To solve these problem, we should study a method, which represents knowledge for ITS, and which reuses knowledge base. On the pedagogical content knowledge, the knowledge in education differs from knowledge in a general sense. In this paper, we shall primarily address the multi-complex structure of knowledge and explanation of learning vein using multi-complex structure. Multi-Complex, which is organized into nodes, clusters and uses by knowledge base. In addition, it grows a adaptive knowledge base by self-learning. Therefore, in this paper, we propose the 'Extended Neural Logic Network(X-Neuronet)', which is based on Neural Logic Network with logical inference and topological inflexibility in cognition structure, and includes pedagogical content knowledge and object-oriented conception, verify validity. X-Neuronet defines that a knowledge is directive combination with inertia and weights, and offers basic conceptions for expression, logic operator for operation and processing, node value and connection weight, propagation rule, learning algorithm.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.6 no.2
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• pp.15-27
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• 2000

The paper proposes a hybrid fire fighting control intelligent system(H-FFIS) using rules and cases to detect fire in Integrated Platform Management System. By far most conventional systems have been based on rule-based system in which expert knowledges are expressed with production rules. It is hard to express the knowledges to detect fire with production rules only. The knowledges of fire detection are often based on previously encountered situations of fires. For improvement of system capability renewing and adding of rules is needed in an already build-up system and such adding and renewing procedures could hinder users from fluent utilization of the system. We design and implement H-FFIS. Compared with rule-based FFIS(Fire Fighting control Intelligent System), H-FFIS extended with case-based reasoning shows that the system proposed here can lead to an improvement in fire detection rate.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.21 no.12
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• pp.2134-2145
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• 1997

We present a framework of an intelligent design system for embodiment design of machine tools which can support efficiently and systematically the machine design by utilizing design knowledge such as objects(part), know-how, public, evaluation, and procedures. The design knowledge of machining center has been accumulated through interview with design experts of machine tool companies. The processes of embodiment design of machining center are established and represented by the IDEF0 model from the field surveys. We also introduce a hybrid knowledge representation so that the system can easily deal with various and complicated design knowledge. The intelligent design system is being developed on the basis of object-oriented programming, and all parts of a design object, machining center, are also classified by the object-oriented modeling.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.12 no.2
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• pp.11-25
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• 2001

There are several algorithms for classification in modeling relations, patterns, and rules which exist in data. We learn to classify objects on the basis of instances presented to us, not by being given a set of classification rules. The Bayesian learning uses the probability distribution to express our knowledge about unknown parameters and update our knowledge by the law of probability as the evidence gathered from data. Also, the neural network models are designed for predicting an unknown category or quantity on the basis of known attributes by training. In this paper, we compare the misclassification error rates of Bayesian Neural Network method with those of other classification algorithms, CHAID, CART, and QUBST using several data sets.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.3
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• pp.263-270
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• 2002

Most conventional systems of fire fighting control in a ship have been based on rule-based system in which expert knowledges are expressed with production rules. Renewing and adding of rules is needed continuously for the improvement of the system capability in an already build-up system and such adding and renewing procedures could hinder users from fluent utilization of a system. The author proposes an advanced fire fighting control intelligent system (A-FFIS) using rule-based and carte-based reasoning by clustering to implement conventional hybrid system (H-FFIS). Compared with H-FFIS, new approach with A-FFIS shows that the system proposed here improves fire detection rate and reduces fire detection time.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06c
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• pp.103-105
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• 2006

최근 기업들은 분산된 조직과 각 조직의 목적에 따라 데이터베이스도 분산되어 있기 때문에 이들 간의 공유 및 협업을 통한 상호 운용성을 지원하기 어려우므로 일관적인 형태로 연동하기 위해서 메타데이터 수준의 표준이 필요하다. 또한 협업적인 거래환경에서의 EAI시스템은 다양한 정보 시스템에서 관리되는 지식들을 유기적으로 통합하고 공유함으로서 효율적인 검색 및 비용절감 등 많은 효과를 기대할 수 있다. 그러나 기존의 시스템은 특정 목적에 따라 관리되고 공유되므로 사실상 통합 외 공유에는 상당한 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서 제시하는 XMDR은 온톨로지와 메타데이터 결합된 형태로 각종 표준들을 일관적인 형태로 온톨로지와 시소러스 개념을 도입함으로서 데이터수준의 정보를 통합 하기위한 메타데이터 공유 및 정보 시스템 통합의 일관성을 유지 할 수 있다. 본 논문에서 제시되는 브리지 XMDR 검색시스템은 원시데이터 계층, XMDR 계층. 브리지 XMDR 계층으로 3계층으로 구성된다. XMDR 계층은 분산된 데이터베이스의 속성표현의 표준과 관계성을 정의한 표준 온톨로지, 카테고리 분류 온틀로지, 사이트의 정보를 제공하는 로케이션 온톨로지로 구성되는 XMDR을 정의한다. 브리지 XMDR 계층은 XMDR간의 정보를 공유하기 위한 공유 도메인 속성을 추출한 하이브리드 통합방식으로 업무간의 의미적 통합이 가능하다.