The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.43
no.2
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pp.179-188
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1994
This paper deals with implementation of an expert system to obtain an optimal plan of load transfer for fault restoration with the capability of security monitoring and assessment in distribution systems. Based on the technique of load transfer tree analysis, the proposed expert system can afford to assist system operators in proposing an optimal plan of load transfer for fault restoration, In paticular, an application of the proposed ES to practical distribution systems yields an optimal load transfer plan which ensures system security by considering security assessment for contingency of feeders and main transformers in the knowledge based sense.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.16
no.1
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pp.123-135
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1990
An extensive survey is carried out on the applications of AI (Artificial Intelligence) and ES (Expert System) in mathematical programming and simulation, which are the most frequently used tools in production planning. A scheduling field is also reviewed. The scheduling problem is one of the most attractive area for AI and ES researchers, since any practical algorithmic solution methods are not available. The current practice and difficulty of applying AI and ES to production planning are discussed and future research directions are identified.
The domain of contaminated groundwater flow is a broad and multidisciplinary field requiring expertise in engineering, geology, chmistry and toxicology, and is an ideal area for the application of Expert System. The Expert System which is developed in this research can assist user to find possible remedial actions in case that the groundwater was contaminated with toxic pollutants. Documentation including the degree of toxicity, the possibility of chemical reaction and concentration of pollutant can be supported also. Prolog, and artificial intelegence programming language, is used to implement the prototype expert system. This expert system can explicitly advise users about contaminants' toxicity, possiblity reaction with other chemicals and their concentrations.
Matsumura, S.;Kojima, Y.;Tozaki, T.;Shirasaka, Y.;Suzuki, M.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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1989.10a
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pp.744-748
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1989
A newly developed Expert System (ES) for the tuning of thermal power plant control equipment is described. The system is furnished with the rules for controller tuning which were obtained by analysis and arranging the data and knowledge from the experts or tuning records. Based on these rules, automatic tuning or setting of the control parameters is performed in real-time base. The performance of the test equipment, a combination of ES and a boiler simulator, was examined in the automatic tuning test for steam pressure, steam temperature, and load controllers of a constant-pressure once-through boiler model. It was confirmed from the test results that the system is quite promising for future application to actual plants, since the tuning results obtained by the proposed system were similar to those by tuning experts.
Marine Structures are very costly and need a continuous inspection and maintenance routine. The most effective way to control the structural health is the application of an expert system that can evaluate the importance of any distress on the structure and provide a maintenance program. An extensive literature review, interviews with expert supervisors and a national survey are used to build a decision support system for concrete structures in sea environment. Decision trees are the main rules in this system. The system input is inspection information and the system output is the main cause(s) of distress(es) and the best repair method(s). Economic condition, severity of distress, distress situation, and new technologies and the most repeated classical methods are considered to choose the best repair method. A case study demonstrates the application of the developed decision support system for a type of marine structure.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2005.04a
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pp.153-156
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2005
In this paper, a framework for implementing UFIS (Unified Fuzzy rule-based knowledge Inference System) is presented. First, fuzzy clustering and fuzzy rules deal with the presence of the knowledge in DB (DataBase) and its value is presented with a value between 0 and 1. Second, RDB (Relational DB) and SQL queries provide more flexible functionality fur knowledge management than the conventional non-fuzzy knowledge management systems. Therefore, the obtained fuzzy rules offer the user additional information to be added to the query with the purpose of guiding the search and improving the retrieval in knowledge base and/ or rule base. The framework can be used as DM (Data Mining) and ES (Expert Systems) development and easily integrated with conventional KMS (Knowledge Management Systems) and ES.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2004.05a
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pp.9-12
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2004
Developing an efficient knowledge base construction mechanism as an input method for expert systems (ES) development is of extreme importance due to the fact that an input process takes a lot of time and cost in constructing an ES. Most ES require experts to explicit their tacit knowledge into a form of explicit knowledge base with a full sentence. In addition, the explicit knowledge bases were composed of strict grammar and keywords. To overcome these limitations, this paper proposes a knowledge conceptualization and construction mechanism for automated knowledge acquisition, allowing an efficient decision. To this purpose, we extended traditional knowledge map (KM) construction process to dynamic knowledge map (DKM) and combined this algorithm with relational database (RDB). In the experiment section, we used medical data to show the efficiency of our proposed mechanism. Each rule in the DKM was characterized by the name of disease, clinical attributes and their treatments. Experimental results with various disease show that the proposed system is superior in terms of understanding and convenience of use.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.04a
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pp.111-114
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2004
Management of human knowledge is an interesting concept that has attracted the attention of philosophers for thousands of years. Artificial intelligence and knowledge engineering has provided some degree of rigor to the study of knowledge systems and expert systems(ES) re able to use knowledge to solve the problems and answer questions. Therefore, the process of conceptualization and inference of knowledge are fundamental problem solving activities and hence, are essential activities for solving the problem of software ES construction Especially, the access to relevant, up-to-date and reliable knowledge is very important task in the daily work of physicians and nurses. In this study, we propose the conceptualization and inference mechanism for implicit knowledge management in medical diagnosis area. To this purpose, we combined the dynamic knowledge map(KM) and relational database(RDB) into a dynamic knowledge map(DKM). A graphical user-interface of DKM allows the conceptualization of the implicit knowledge of medical experts. After the conceptualization of implicit knowledge, we developed an RDB-based inference mechanism and prototype software ES to access and retrieve the implicit knowledge stored in RDB. Our proposed system allows the fast comfortable access to relevant knowledge fitting to the demands of the current task.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.32
no.2
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pp.211-232
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1998
It is the purpose of this study to specify contents of Library and Information Science to train information professional to meet environment change of technology and system. Among them. recognizing necessity of present Artificial Intelligence and Export System (AI and ES) required by changing environment of latest Information technology, it is also the purpose of this work to figure out fundamental data and the way of solution how to introduce what contents out of AI and ES to Library and Information Science. The briefed results are as follows. 1. Due to rapid change of high Information technology and computer application it is the most important essential points, In order of Importance, in finding available network source, In indexing on-line data base, in analysing and design information system. and in computer application ability. 2. In contents of AI and ES, most Important training portion for Library and Information Science are : data base treating, thesaurus, natural language processing. and knowledge representation. 3. Library and information science professors recognize It necessary for bigger number of Library and Information Science students to be educated artificial intelligence and expert system. 4. During forthcoming age it shows more important reorganization that artificial intelligence and expert system improves information professional in reference service, cataloging, classification, information retrieval, and documentation delivery 5. According to library and information science professors more important reorganization on the subject of AI and ES, the curricular on AI and ES is, forthcoming, to be Introduced to curricular on library and information science in the nation, In order of importance, (see 1. above).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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