• 한국정밀공학회지
• /
• 제15권5호
• /
• pp.161-166
• /
• 1998

As a part of the configuration design expert system of machine tools, inference mechanisms are constructed in this paper. In addition to procedural inference, the method of multivariable inference is considered as an efficient approach to deal with the cases of highly coupled condition. We propose a generalized multi-variable inference procedure. The procedure is applied to the type selection module of the configuration design expert system of machine tools in order to demonstrate the efficiency and validity.

• 한국공간구조학회논문집
• /
• 제5권3호
• /
• pp.75-82
• /
• 2005

초고층건물 구조설계를 효율적으로 수행하고 설계정보를 합리적으로 처리하기 위해서 통합설계에 대한 필요성이 증가하고 있으며, 또한 기존의 설계사례를 D/B화하여 초기 설계단계에 적용하는 연구가 필요하다. 구조설계 초기 단계에서는 주재료와 구조형태를 선정하고 대략적인 부재치수를 선정하게 되는데, 이것은 건물높이, 사용하중, 기본풍속, 설계가속도, 최대수평변위, 기둥간격, 층고 등과 같은 정보와 유사 사례에 대한 정보를 토대로 결정하게 된다. 그리고 초기 개념설계 단계에서 주어진 문제를 해결하는 방법은 과거 유사한 문제의 해결지식이 유용하게 적용된다. 본 논문에서는 초고층건물의 통합설계시스템에서의 개념구조설계법을 소개하고, 초기 설계단계에서의 적합성을 초고층건물 적용 예제를 이용하여 검토하고자 한다.

• Journal of Ship and Ocean Technology
• /
• 제3권2호
• /
• pp.27-48
• /
• 1999

The paper is concerned with application to develop the expert system, which structural analysis and design process for tower cranes. The system is organized into three groups. One is pre-processor for creating input data files, another is `model former' which combines knowledge-base with inference engine for automatic generating structural analysis models, a third is application group for final analysis checks. In this study, geometric subroutine of `model former' designates node positions, nodes, elements numbers and element types. Load data subroutine computes weight of tower crane and device, slewing force, cargo load, wind force form rules or equations in knowledge-base. Also, Property and boundary subroutine applies element properties and boundary conditions to suitable elements and nodes. Design and analysis expert system for tower crane integrates these subroutine, `model former' and pre-processor. RBR(Rule-Base Reasoning) was adopted for a reasoning strategy of this expert system. And this expert system can produce structural analysis model and data, which can be used in ordinary structural analysis program (SAP, ADINA or NASTRAN, etc.). In this paper, this expert system produces format of the analysis model data, which are used in MSC/NASTRAN. The main discussions included in the paper are introduction of the tower crane and structural analysis, composition of the design expert system for tower crane and structural analysis using the expert system.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
• /
• pp.635-639
• /
• 2004

In this paper, we present a novel approach for the structure of Fuzzy Neural Network(FNN) based on wavelet function and apply this network structure to the modeling of chaotic nonlinear systems. Generally, the wavelet fuzzy model(WFM) has the advantage of the wavelet transform by constituting the fuzzy basis function(FBF) and the conclusion part to equalize the linear combination of FBF with the linear combination of wavelet functions. However, it is very difficult to identify the fuzzy rules and to tune the membership functions of the fuzzy reasoning mechanism. Neural networks, on the other hand, utilize their learning capability for automatic identification and tuning. Therefore, we design a wavelet based FNN structure(WFNN) that merges these advantages of neural network, fuzzy model and wavelet transform. The basic idea of our wavelet based FNN is to realize the process of fuzzy reasoning of wavelet fuzzy system by the structure of a neural network and to make the parameters of fuzzy reasoning be expressed by the connection weights of a neural network. And our network can automatically identify the fuzzy rules by modifying the connection weights of the networks via the gradient descent scheme. To verify the efficiency of our network structure, we evaluate the modeling performance for chaotic nonlinear systems and compare it with those of the FNN and the WFM.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
• /
• 제4권1호
• /
• pp.111-118
• /
• 2004

In this paper, we present a novel approach for the structure of Fuzzy Neural Network(FNN) based on wavelet function and apply this network structure to the solution of the tracking problem for mobile robots. Generally, the wavelet fuzzy model(WFM) has the advantage of the wavelet transform by constituting the fuzzy basis function(FBF) and the conclusion part to equalize the linear combination of FBF with the linear combination of wavelet functions. However, it is very difficult to identify the fuzzy rules and to tune the membership functions of the fuzzy reasoning mechanism. Neural networks, on the other hand, utilize their learning capability for automatic identification and tuning. Therefore, we design a wavelet based FNN structure(WFNN) that merges these advantages of neural network, fuzzy model and wavelet transform. The basic idea of our wavelet based FNN is to realize the process of fuzzy reasoning of wavelet fuzzy system by the structure of a neural network and to make the parameters of fuzzy reasoning be expressed by the connection weights of a neural network. And our network can automatically identify the fuzzy rules by modifying the connection weights of the networks via the gradient descent scheme. To verify the efficiency of our network structure, we evaluate the tracking performance for mobile robot and compare it with those of the FNN and the WFM.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
• /
• 제34권4호
• /
• pp.419-433
• /
• 2015

Analogical reasoning is a central component of human cognition and contributes to scientific discovery and to develop science education. In this study, we investigated the process features of lower elementary school students' analogical reasoning to explain mixture concept. The subjects are 24 lower elementary students. And the research design includes three phases instruction to investigate the features of students' self generated analogy. Phase 1 is the introduction of analogy in which student learn to use analogy. Phase 2 is a POE class about mixture conception. Piaget and Inhelder studied the conception of mixing among children in relation to cognitive development. In phase 2, we taught the student with Piaget and Inhelder's the experiment and observed the features of learning process about mixture conception. Phase 3 is students' generation of analogy (self generated analogy) for the experienced phenomena in phase 2. We analyzed the students' responses through the three phases in the view of Gentner's Structure Mapping Theory. The results showed that many lower elementary school students even before formal operation stage understood the mixture conception and made well their self generated analogy to explain the mixture conception in spite of the difficulty of making self generated analogy.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제11D권1호
• /
• pp.241-246
• /
• 2004

정보기술과 e-비지니스 산업의 발전은 전자상거래의 중요성을 증가시켰다. 전자상거래를 지원하는 시스템은 편리한 인터페이스와, 편하고 빠른 검색 기능, 고객이 만족할 수 있는 정보를 제공할 수 있어야한다. 이를 위해서 추론 기법과 에이전트 기술을 사용한 시스템에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 고객의 선호도와 사례기반의 추론과 규칙 기반의 추론을 혼합적으로 사용한 세일즈 에이전트론 사용한 전자상거래 시스템을 설계하였고 실험을 통해 그 효용성을 보였다.

• 한국강구조학회 논문집
• /
• 제23권5호
• /
• pp.557-568
• /
• 2011

공공 건설공사에서 공사 단계별 합리적인 공사비를 산정하는 것은 국가 예산의 효율적 확보 및 집행 등에 있어 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 사업 초기단계의 가용정보가 제한된 조건에서 사례기반을 적용하여 강박스거더교의 개략공사비 추정 방안을 제시하였다. 또한 공사비 예측모델을 기존 설계사례에 대해 적용하여 본 논문에서 제시한 개략공사비 추정 모델의 정확성을 검증하였다. 연구 결과, 오차율은 비교적 안정적인 결과를 도출할 수 있었다. 따라서 국가 예산의 집행이나 수립에서 개략공사비 추정을 효율적으로 제시 할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
• /
• 한국건설관리학회 2008년도 정기학술발표대회 논문집
• /
• pp.445-448
• /
• 2008

국내 도로건설사업에 있어서 개략공사비 산정 기준은 건설교통부 및 기획예산처, 한국도로공사 등에서 제시하는 평균 건설단가를 기준으로 활용하고 있다. 이때 도로의 등급, 구조물 추간의 구성 비율 등에 따라 공사비를 도정하고 있으나 다양한 공사 특성을 반영하고, 지속적인 공사비 갱신의 기준 등에 한계를 가지고 있다. 대규모 재원이 투입되는 건설공사의 공사비를 합리적인 방법으로 적정하게 예측하는 것은 사업비 관리 측면에서 필수적인 요소는 기술이라 할 수 있다. 본 연구에서는 기획단계에서 가용한 정보를 활용하여 공사비를 예측할 수 있는 사에 기반추론 PSC BEAM교의 개략공사비 산정모델을 개발하였다. 제시된 공사비 예측모델을 검증하기 위하여 표본교량을 대상으로 공사비를 추정한 결과 $-11.92%{\sim}3.20%$의 추정편차를 나타내었으며, 기존 개략공사비 산정 기준에 비해 신뢰도가 향상되었다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제47권3호
• /
• pp.42-50
• /
• 2010

기존의 선박 USN 관련 시스템은 선박 USN에서 획득한 데이터를 단순히 모니터링 하는 데 그치고 있으므로 해양의 특성을 고려한 지능적인 의사 결정 알고리즘을 갖는 시스템 구현이 필요하다. 본 논문에서는 사례 기반 추론 기법을 이용하여 디지털 선박의 화재, 파손에 관한 사례를 지식 베이스로 구축하고 추론하는 시스템을 설계하였다. 가장 유사한 사례 추천을 위해 KNN 알고리즘을 이용하였고 화재 상황과 파손 상황 사례 베이스를 구축하기 위하여 각 상황별로 3,000 건의 데이터를 입력받아 실험하였다. 실험 결과 화재 사례와 파손 사례에 대한 평균 정확도는 약 82.5%, 80.1%를 나타냈고 유사도 분류 k 개수가 7인 경우에 최적의 수행 결과를 나타냈다. 또한, 추론된 결과를 이용하여 선박 모니터링 시스템을 구현하였다.