Case-based reasoning (CBR) method can make estimators understand the estimation process more clearly. Thus, CBR is widely used as a methodology for cost estimation. In CBR, the quality of case retrieval affects the relevance of retrieved cases and hence the overall quality of the reminding capability of CBR system. Thus, it is essential to retrieve relevant past cases for establishing a robust CBR system. Case retrieval needs the following tasks to obtain appropriate case(s); indexing, search, and matching (Aamodt and Plaza 1994). However, the previous CBR researches mostly deal with matching process that has limits such as accuracy and efficiency of case retrieval. In order to address this issue, this research presents a CBR cost model for building projects that has two-step retrieval process: decision tree and nearest neighbor methods. Specifically, the proposed cost model has indexing, search and matching modules. Features in the model are divided into shape-based and scale-based attributes. Based on these, decision tree is established for facilitating the search task and nearest neighbor method was utilized for matching task. In regard to applying nearest neighbor method, attribute weights are assigned using GA optimization and similarity is calculated using the principle of distance measuring. Thereafter, the proposed CBR cost model is developed using 174 cases and validated using 12 test cases.
서비스 지향 시스템 환경에서는 하나의 독립된 시스템이 다른 시스템에서 제공하는 서비스를 사용함으로써 시스템의 목표를 달성한다. 이러한 시스템 환경에서는 사용중인 서비스의 품질 저하가 실시간으로 시스템 장애를 유발할 수 있다. 기존 자가 적응 방법들은 서비스의 품질 저하 발생 후 대처하는 fault tolerance 방식을 따르고 있기 때문에 서비스 품질 저하로 인한 피해 발생을 예방하지 못한다. 따라서, 자가 적응 시스템의 신뢰도를 보존하기 위해서는 사용 중인 서비스를 fault tolerance 방식의 품질 기반 적응이 아닌 서비스 안정성 케이스를 기반으로 자가 적응해야 한다. 본 논문에서는 기존의 보증 속성 표현 방법인 Goal Structuring Notation 모델링을 활용하여 서비스 안정성 케이스를 표현 및 분석하기 위한 방법과, 서비스 안정성 케이스 분석 결과에 따른 적응 조치 방법, 서비스 생명주기에 따른 서비스 안정성 케이스 기반 자가 적응 메커니즘 적용 방법, 서비스 안정성 케이스 기반 자가 적응을 위한 프레임워크 아키텍처를 제안한다.
A tryout is one of the most important process in development and production of dies. For automotive press dies, it takes 3 to 4 months during the vehicle development process. Moreover, useful information and knowledge from tryout process is very important to design and production planning of dies. In this paper, we developed a new supporting system for making and managing tryout reports of an automotive press die. The CBDTS(Case-Based reasoning for Die Tryout report System) was developed and applied using case-based reasoning method in order to reduce time and manage knowledge of tryout. It consists of "Class Retrieval Wizard", "Case Cleansing Module", and "Case Viewer." Also, this CBDTS could be a channel to integrate field information with enterprise-wide information management systems as well. The CBDTS was applied to a Korean automotive press die shop, and the results were very satisfied in both quantitative and qualitative manners.
실시간 시스템은 시스템의 행동이 입력 값 뿐만이 아니라 입력 값의 시간에도 의존적인 시스템이고, 타임드 오토마타는 실시간 시스템 모델링 및 분석에 대표적으로 쓰이는 모델이다. 모델 기반 테스팅은 소프트웨어의 요구사항을 표현한 모델로부터 생성된 테스트 케이스를 테스트 대상 프로그램에 수행함으로써 테스트 대상 프로그램이 모델에 명세된 대로 작동하는지 여부를 확인하는 기법이다. 본 연구에서는 타임드 오토마타 모델 기반 테스팅 도구인 UPPAAL-TRON, UPPAAL-COVER, SYMBOLRT를 동일한 시스템에 적용하는 사례 연구를 수행하고, 이를 기반으로 테스팅 기법 및 도구를 비교 분석한다.
본 논문에서는 첨단 IT(Information Technology) 기술을 전통산업인 집진기에 융합한 지능형 원격 집진기 bag 제어 시스템을 이벤트 기반으로 개발하였다. 먼저 전력선 통신을 이용하여 집진기 bag 상태 정보를 효율적으로 전송할 수 있도록 메시지 형식을 정의하였다. 그리고 집진기와 집진기 bag을 논리적으로 모델링하기 위해 자료형을 정의하였고, 이를 이용해 집진기와 집진기 bag을 XML과 객체지향 모델링 기법을 이용해 모델링하였다. 뿐만 아니라 집진기 bag의 교체시기를 정확하게 지능적으로 파악할 수 있도록 사례들을 수집하여 XML로 표현하고, 그 사례를 기반으로 현재 집진기 bag 상태를 사례기반 추론 기법을 이용하여 추론한 후 집진기 bag의 교체시기를 관리자에게 실시간으로 제시하도록 개발하였다.
This paper describer a design expert system which determines the design values of shadow mask using Case-Based Reasoning. In Case-Based Reasoning, it is important to both retrieve similar cases and adapt the cases to meet the design specifications exactly. Especially, the difficulty in automating the adaptation process will prevent the designers from using the design expert systems efficiently and easily. This paper explains knowledge-based design support systems for shadow mask through neural network-based case adaptation. Specifically, we developed 1) representing design knowledge and 2) adaptive case-based reasoning method using RBFN (Radial Basis Function Network).
A project planning is one of the most important processes that determines success and failure of the project. A pre-project planning is also essential job for information system implementations at the early stage of project planning, especially for management information system like ERP. However, pre-project planning is very difficult, because lots of factors and their relationships should be considered. Pre-project planning of ERP implementation has been done by project manager's own knowledge and experiences. In this article, we propose a system that help project manager to make a pre-project plan of ERP project with case-based reasoning(CBR) framework. The proposed CBR system saves previous cases of ERP pre-project planning in the case base. Then, the system finds the most similar case with the current pre-project planning problem. Project manager can make a pre-project plan by adjusting the most similar case. From the interview with project managers, we collect some field cases of ERP implementation. We organized these cases by using XML(Extensible Markup Language), which is good for representing hierarchical information. XML gives us some flexibilities to correct and maintain cases. We make a prototype system, PPSS(Project Planning Support System) that help project manager to make a pre-project plan of ERP implementations. The object of the system is to support project manager to make a pre-project plan of ERP. We hope the result of the study can be applied to other information systems. Our research would be extended to cover other stages of project planning.
최근 기업의 생산성 향상을 위한 설계 및 생산 환경의 분산화에 따른 원격지 공동설계의 필요성이 증대되고 있다. 마찬가지로 선박설계 과정도 그 과정이 매우 복잡하고 많은 양의 데이터를 다루고 있는 작업으로서 그 환경이 분산화, 이질화됨에 따라 최근 들어 CSCW (Computer Supported Collaborative Work)의 요구가 증대되고 있다. 본 논문에서는 분산된 선박설계 환경에서의 원격지 공동설계를 지원하기 위한 에이전트기반 선박설계 시스템을 개발하였다. 특히 여기서는 에이전트간의 정보교환 및 지식공유 과정에서 발생하는 의사충돌 문제를 해결하기 위하여 사례기반 추론 기법을 이용하여 이의 해결을 시도하였다. 설계 에이전트, 이들을 중재하는 퍼실리테이터, 충돌 처리기, 그리고 사례기반 시스템의 유기적인 도움을 받아 설계자는 설계과정에서 발생하는 설계 시스템간의 의사충돌 문제에 대한 의사결정을 과거의 유사한 문제해결 사례로부터 효과적으로 처리할 수 있다.
This paper presents an intelligent computer system, which can easily diagnose electrical fire causes, without the help of human experts of electrical fires diagnosis. For this system, a database is built with facts and rules driven from real electrical fires, and an intellectual database system which even a beginner can diagnose fire causes has been developed, named as an Electrical Fire Causes Diagnosis System : EFCDS. The database system has adopted, as an inference engine, a mixed reasoning approach which is constituted with the rule-based reasoning and the case-based reasoning. The system for a reasoning model was implemented using Delphi 3, one of program development tools, and Paradox is used as a database building tool. To verify effectiveness and performance of this newly developed diagnosis system, several simulated fire examples were tested and the causes of fire examples were detected effectively by this system. Additional researches will be needed to decide the minimal significant level of the solution and the weighting level of important factors.
In current CBR(Case-Based Reasoning) systems, the case adaptation is usually performed by rule-based method that use rules hand-coded by the system developer. So, CBR system designer faces knowledge acquisition bottleneck similar to those found in traditional expert system design. In this thesis, 1 present a model for learning method of case adaptation knowledge using case base. The feature difference of each pair of cases are noted and become the antecedent part of an adaptation rule, the differences between the solutions in the compared cases become the consequent part of the rule. However, the number of rules that can possibly be discovered using a learning algorithm is enormous. The first method for finding cases to compare uses a syntactic measure of the distance between cases. The threshold fur identification of candidates for comparison is fixed th the maximum number of differences between the target and retrived case from all retrievals. The second method is to use similarity metric since the threshold method may not be an accurate measure. I suggest the elimination method of duplicate rules. In the elimination process, a confidence value is assigned to each rule based on its frequency. The learned adaptation rules is applied in riven target Problem. The basic. process involves search for all rules that handle at least one difference followed by a combination process in which complete solutions are built.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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