The information protection security diagnosis institution was applied services since 2004, for the leveling up of public information protection and the establishment of the stability and reliability of information communication. And this security diagnosis was implemented actually on the 142 firms in 2005, the 160 firms in 2006 and the 205 firms in 2007. But this is recognized by the some firms as one of the unnecessary regulations. And there are some difficulties with collecting the subjective and reliable source data for establishing the information protection security diagnosis target. In this research, the enhanced model on the selection of information protection security diagnosis target firms was suggested by the interview with some expert and the analysis for the related actual data. By the model which are introduced from the statistical analysis of the related data and the summary of some expert's suggestions, information protection security diagnosis target can include the information telecommunication service providers taking 5 billion won as sales in a year, and web service providers like as shopping mall site, with the personal records of 2 million subscribers.
This paper describes an expert system on the cylindrical grinding operations in order to establish the optimum grinding conditions, which satisfy the maximum removal rates, considering the several constraints of grinding power, workpiece burn, chatter vibration and surface roughness. Specialized knowledge of the grinding operations are acquired from the actual operation database. Coefficientis in the experimental equations are obtaines through the fuzzy regression model based on the fuzzy set theory, and are stored in the actual operation database. The developed system is capable of determining the optimum grinding conditions taking into account some problems, and practical examples of implementaion are described.
The goals of this study were to development Natural Ecosystem Value Assessment Model, to suggest the practical applicability of the Natural Ecosystem value assessment for development areas, and to assess natural ecosystem quantitatively using GIS. The Model can evaluate Natural Ecosystem Value between before and after land developments. To select indicators for the model, we conducted the literature reviews. and six indicators and the standard of evaluation had been developed through the expert interviews and literature reviews. the relative importance of the evaluation index throught two times expert questionnaires was found out. the Natural Ecosystem Value Assessment Model has been established, The results demonstrate that although the suggested six indicators are arranged by priority, to maintain quantitative and qualitative the natural ecosystem value, all indicators are desirable to be maintained complementarily. The findings of this study suggest that the natural ecosystem value assessment model appears to be effective an assessment for damaged natural environment value and possible to assign a score value. Also, this model can be applied to research areas and has implications to help maintain the natural ecosystem in land development districts.
Objectives: This study aims to develop a community care model in traditional Korean medicine (TKM) by developing a community care participation model for the health of the elderly and deriving tasks to implement it. Methods: This study implemented a group interview with experts. A fact-finding survey was conducted targeting 16 local governments that are implementing a leading project to identify the status of TKM service provision and welfare service linkage in all regions. An expert group interview (FGI) targeted public and private sector experts for each job role, the former represented by those in charge of the central government's health care policy and administrative delivery system, and the latter by professors majoring in social welfare, professors majoring in health, and local TKM societies. After forming the expert groups, three expert group interviews were conducted. Results: Through collective interviews with experts, a model for providing TKM and welfare services in community integrated care was derived by dividing it into local and central government levels. The strategies and tasks for promoting TKM-oriented health welfare services were derived from 3 strategies, 8 tasks, and 20 detailed tasks. Conclusion: The core direction of the TKM health care model is the region-centered provision of TKM and welfare services. To this end, policy support for the use and linkage of health care service resources is required at the central government level, and linkage and provision of health welfare services centered on TKM are necessary through linkage and convergence between service subjects and between government health care projects.
A back-propagation neural network based system for a fault diagnosis of a chemical process is developed. Training data are acquired from FCD(Fault-Consequence Digraph) model. To improve the resolution of a diagnosis, the system is decomposed into 6 subsystems and the training data are composed of 0, 1 and intermediate values. The feasibility of this approach is tested through case studies in a real plant, a naphtha furnace, which has been used to develop a knowledge based expert system, OASYS (Operation Aiding expert SYStem).
Not all business executives can afford the time or cost of having an expert interpret the output of management science models. They find these models perplexing because they are given in the form of numeric vectors or metrics. In this paper, we discuss the possibility of developing an expert system to assist managers' interpretation of the models' results. Having gained interpreting skills, these executive may integrate the system with commercial software.
Distribution system can experience the diverse events instantly and permanently. Also, it can experience high impedance fault or line drop under unbalanced situation, Accordingly, it is difficulty to identify the fault location because that data collected from distribution SCADA system may include uncertainty. This paper proposes an expert system, which can infer the faulted location the quickly and exactly for the diverse events in the distribution system. The expert system utilizes distribution SCADA function and collected data, especially, the monitoring mechanism for the normal open position switches is adopted newly in order to recognize the fault type exactly. Also, automated fault location diagnosis strategy is developed in order to minimize the spreading effect of fault obtained from the error of the system operator. The proposed strategy is implemented in C language. Especially, in order to prove the effectiveness of proposed expert system, the several scenario is simulated for the given model system. The real feeders are selected as model system for the simulation.
시가지의 확장과 개발 등으로 인한 도시에서의 강우-유출현상은 자연하천유역에 비하여 더욱 복잡한 양상을 가지며, 실제 유역의 변화로 인하여 모형의 적용이 매우 어려운 편이다. 본 연구에서는 SW 모형과 전문가 시스템을 적용하여 도시화 유역에서의 유출 특성을 파악하였다. 연구 유역으로는 대전광역시에서 노은지역을 선정하였으며, 실제 유역 및 시설자료, 강우, 유출자료와 다양한 강우강도식을 사용하였다. 매개변수의 추정 과정을 위하여 전문가시스템을 사용하였으며, 본 결과들을 통하여 설계 강우의 시간 분포 및 도시화에 따른 도시 유역의 반응 경향을 해석할 수 있었다.
An Expert Seasonal Prediction System for operational Seasonal Outlook (ESPreSSO) is developed based on the APEC Climate Center (APCC) Multi-Model Ensemble (MME) dynamical prediction and expert-guided statistical downscaling techniques. Dynamical models have improved to provide meaningful seasonal prediction, and their prediction skills are further improved by various ensemble and downscaling techniques. However, experienced scientists and forecasters make subjective correction for the operational seasonal outlook due to limited prediction skills and biases of dynamical models. Here, a hybrid seasonal prediction system that grafts experts' knowledge and understanding onto dynamical MME prediction is developed to guide operational seasonal outlook in Korea. The basis dynamical prediction is based on the APCC MME, which are statistically mapped onto the station-based observations by experienced experts. Their subjective selection undergoes objective screening and quality control to generate final seasonal outlook products after physical ensemble averaging. The prediction system is constructed based on 23-year training period of 1983-2005, and its performance and stability are assessed for the independent 11-year prediction period of 2006-2016. The results show that the ESPreSSO has reliable and stable prediction skill suitable for operational use.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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