No Kyu Seong ;Jae Hee Lee ;Jong Beom Lee;Poong Hyun Seong
Nuclear Engineering and Technology
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제55권2호
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pp.421-431
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2023
Nuclear power plants (NPPs) have technical specifications (Tech Specs) to ensure that the equipment and key operating parameters necessary for the safe operation of the power plant are maintained within limiting conditions for operation (LCO) determined by a safety analysis. The LCO of Tech Specs that identify the lowest functional capability of equipment required for safe operation for a facility must be complied for the safe operation of NPP. There have been previous studies to aid in compliance with LCO relevant to rule-based expert systems; however, there is an obvious limit to expert systems for implementing the rules for many situations related to LCO. Therefore, in this study, we present a retrieval methodology for similar LCO cases in determining whether LCO is met or not met. To reflect the natural language processing of NPP features, a domain dictionary was built, and the optimal term frequency-inverse document frequency variant was selected. The retrieval performance was improved by adding a Boolean retrieval model based on terms related to the LCO in addition to the vector space model. The developed domain dictionary and retrieval methodology are expected to be exceedingly useful in determining whether LCO is met.
본 논문은 자유학기제 진로탐색을 위한 기초 자료 제공의 차원에서 시행되었다. 진로교육의 목적을 전문가 양성에 두고 전문가 수행 요건에 대한 선행 연구 결과들을 기초로 진로탐색을 위한 구체적인 접근 방법을 도출하려 하였으나 전문가 수행 요건에 대한 논쟁들이 해결이 되지 않고 있는 상황이어서 전문성 핵심 요소들을 인간의 다양한 인지 현상들이 형성되어 나오는 근원적 인지 메커니즘을 통해 전체적으로 확인하였다. 그 결과 전문가 영역은 내용 전문성과 표현 전문성으로 구분되는데 내용과 표현이 다양한 통합 비율로 결합되어 있는 전문성과 내용이나 표현이 독립적으로 구성된 전문성으로 다시 다양하게 구분되며, 각 영역에 따라 전문가 수행에 요구되는 조건들이 다양하다. 한편 분야 최고 전문가는 지능, 내적사고, 호기심, 집착력 등의 수준이 특정 전문성이 요구하는 수준과 일치될 때 탄생할 수 있고, 특히 집착력이 결정적 역할을 하는 것으로 나타났다. 본 논문은 이런 결과를 바탕으로 전문성과 관련된 쟁점들에 대해 논의하고 자유학기제 진로 탐색을 위한 구체적인 접근법을 제공하고 있다.
In this research, we propose an automatic knowledge acquisition and composite knowledge expression mechanism based on machine learning and relational database. Most of traditional approaches to develop a knowledge base and inference engine of expert systems were based on IF-THEN rules, AND-OR graph, Semantic networks, and Frame separately. However, there are some limitations such as automatic knowledge acquisition, complicate knowledge expression, expansibility of knowledge base, speed of inference, and hierarchies among rules. To overcome these limitations, many of researchers tried to develop an automatic knowledge acquisition, composite knowledge expression, and fast inference method. As a result, the adaptability of the expert systems was improved rapidly. Nonetheless, they didn't suggest a hybrid and generalized solution to support the entire process of development of expert systems. Our proposed mechanism has five advantages empirically. First, it could extract the specific domain knowledge from incomplete database based on machine learning algorithm. Second, this mechanism could reduce the number of rules efficiently according to the rule extraction mechanism used in machine learning. Third, our proposed mechanism could expand the knowledge base unlimitedly by using relational database. Fourth, the backward inference engine developed in this study, could manipulate the knowledge base stored in relational database rapidly. Therefore, the speed of inference is faster than traditional text -oriented inference mechanism. Fifth, our composite knowledge expression mechanism could reflect the traditional knowledge expression method such as IF-THEN rules, AND-OR graph, and Relationship matrix simultaneously. To validate the inference ability of our system, a real data set was adopted from a clinical diagnosis classifying the dermatology disease.
본 논문은 효율적이고 신뢰성 있는 전문가시스템을 구축하기 위한 도구를 제안하고 구현한다. 전문가 시스템에서 추론은 특정 전문분야의 지식베이스에 저장된 지식을 기반으로 행해진다. 이 때 전문가 시스템이 신뢰할 수 있는 추론의 결과를 얻기 위해서는 다양한 형태의 지식들이 이용되고, 지식의 정확성 및 일관성이 유지되어야 한다. 이러한 관점에서 본 논문은 지식이 지식베이스에 첨가되기 전에 지식의 오류를 점검함으로써 오류가 없는 지식들을 선택적으로 지식베이스에 첨가하여, 지식의 정확성 및 일관성을 유지하는 지식관리 시스템을 구축했다. 아울러 본 논문은 전문가 시스템이 추론과정에서 다양한 지식을 이용하도록 절차적 지식과 데이터베이스에 저장된 선언적 지식을 호출하여 사용할 수 있도록 했다.
Recent interests in intelligent LP modeling aim to support MS/OR-naive users to be able to apply LP models to practical problems without the expert knowledges required. For more generalized LP modeling, a GPS(General Problem Solver)-based approach is suggested in this paper. It identifies modeling process as a means-ends analysis process. In view of this approach, a) we first divide the knowledges into domain specific assertive knowledges(state) and procedural knowledges about LP modeling(operator and macro) for model-domain independence, b) and then generate LP model according to the difference resolution techniques.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제8권2호
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pp.173-181
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1997
한의학에서 환자의 병적상태를 분석하고 진단하기위한 전문가시스템은 진단과정에서 환자로부터 받아들인 지식에 기초하므로 지식은 정확하게 표현되어야 한다. 그러나 대부분의 한의진단과정에서 환자로부터 받아들인 지식은 주로 질적자료에 기초하여 기준이 애매한 개념의 지식을 많이 포함하므로 이에 대한 처리가 요구된다. 본 논문에서는 한의전문가시스템 구축에 이용되는 정보의 정확도를 높이기 위하여 Hayashi의 수량화II류를 기반으로 하여 한의진단과정에서 얻어지는 지식을 수량화하는 방법을 제안하였다.
The R/C structures is very popular because of its low construction cost and its semi-permanent life. But in Korea, unfortunately there are few exprets in this field, and the repair methods and selection of material for R/C structures are determined by their subjective personal opinions. Therefore systematic study of this field is ulgently required. For attainning this purpose, in this study the related documents and knowledge or experience from human experts were collected. Based on the collected information cracks are classified into 25 patterns and repair related-knowledge base, which will be formulated and encoded into the domain knowledge, is built. And then an expert system, that can suggest the repair methods in the same way the human experts would, is developed. The results using the developed expert system are compared to the real field practices and they are satisfactory.
This paper deals with an application on the mould machining of air intake hose product by using 3-dimensional parametric modeling techniques. The detailed domain is the 3-dimensional product with similar shapes and different sizes which needs too much working time for preparation of modeling or machining due to making a trial and errors repeatedly. Decision making rules for selection of modeling order and technique, and for calculation of cutting conditions, and for determination of sequence and method concerning machining operations are required by interview of expert engineers in the field. The developed expert system of modeling and machining is programmed by using a user programming language under the CAD/CAM software of the Personal Designer. The developed system that aids a mould engineer who is working in the modeling and machining section which deal with air intake hose product provides strong and useful capabilities.
Case- based reasoning(CBR) offers a new approach for developing knowledge based systems. Unlike the rule-based paradigm, in which domain knowledge is encoded in the form of production rules, in the case-based approach the problem solving experience of the domain expert is encoded in the form of cases stored in a casebase(CB). CBR allows a reasoner (1) to propose solutions in domains that are not completely understood by the reasoner, (2) to evaluate solutions when no algorithmic method is available for evaluation, and (3) to interprete open-ended and ill-defined concepts. CBR also helps reasoner (4) take actions to avoid repeating past mistakes, and (5) focus its reasoning on important parts of a problem. Owing to the above advantages, CBR has successfully been applied to many kinds of problems such as design, planning, diagnosis and instruction. In this paper, I propose case-based DSS(CBDSS). CBDSS is an intelligent DSS using CBR technique. CBDSS consists of interface, case-based reasoner, maintainer, casebase management system, domain dependent CB, domain independent CB, and so on.
This paper introduces an approach to ontology-based framework for knowledge management in a product development domain. The participants in a product life cycle want to share the product knowledge without any heterogeneity. However, previous knowledge management systems do not have any conceptual specifications of their knowledge. We suggest the three levels of knowledge framework. First level is an axiom, which specifies the semantics of concepts and relations. Second level is a product development knowledge map. It defines the common domain knowledge which domain experts agree with. Third level is a specialized knowledge for domain, which includes three knowledge types; expert knowledge, engineering function and data-analysis-based knowledge. We propose an ontology-based knowledge framework based on the three levels of knowledge. The framework has a uniform representation; first order logic to increase integrity of the framework. We implement the framework using prolog and test example queries to show the effectiveness of the framework.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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