Building a knowledge base effectively has been an important research area in the expert systems field. A variety of approaches have been studied including rules, semantic networks, and frames to represent the knowledge base for expert systems. As the size and complexity of the knowledge base get larger and more complicated, the integration of knowledge based with database technology cecomes more important to process the large amount of data. However, relational database management systems show many limitations in handing the complicated human knowledge due to its simple two dimensional table structure. In this paper, we propose Object-Oriented Knowledge Store (OOKS), a knowledge base model on the basis of a frame sturcture using an object-oriented database. In the proposed model, managing rules for inferencing and facts about objects in one uniform structure, knowledge and data can be tightly coupled and the performance of reasoning can be improved. For building a knowledge base, a knowledge script file representing rules and facts is used and the script file is transferred into a frame structure in database systems. Specifically, designing a frame structure in the database model as it is, it can facilitate management and utilization of knowledge in expert systems. To test the appropriateness of the proposed knowledge base model, a prototype system has been developed using a commercial ODBMS called ObjectStore and C++ programming language.
Setup planning for machining processes is a part of fixture planning which is also a part of process planning. A setup of a part is defined as a group of features which are machined while the part is fixtured in one single fixture. Setup planning includes a number of tasks such as the selection of setup, sequence of setups and datum frame for each setup. Setup planning is an important function in fixture planning which must be able to support and to clamp a workpiece to prevent deflections caused by machining and clamping loads. This paper presents setup planning system using expert system approach(SPES) for prismatic parts which can be machined on vertical milling machine. SPES consists of preprocessing module and main processing module. Preprocessing module executes the conversion of feature data to frame type data and the determination of setups, and main processing module executes the determination of datum frame of each setup and sequance of setups. Preprocessing module is coded by C language and main processing module is a rule-based expert system using EXSYS pro. The performance of SPES is evaluated through case studies and the results show successful work except for operation sequence of machining holes. This is due to the limited rules for machining holes.
Humans are well-known for being adept at using intuition and expertise in many situations. However, human experts are still susceptible to errors in judgment or execution, and failure to recognize the limits of knowledge. This would happen especially in semi-structured situations, in multi-disciplinary settings, under time or other stress, under uncertainty, or when knowledge is outdated Human errors are caused by cognitive biases, attentional slips/memory lapses, cultural motivations, and missing knowledge. The purpose of this research is to study errors of human experts committed in judgment and the general idea of critiquing systems as corresponding plan. Compared to expert systems, critiquing systems are narrowly focused programs useful in limited situations for collaborating with and supporting experts in their task activities. It supports an expert by detecting the human's errors by deploying various strategies that stimulate humans to improve their performance. A variety of types of critiquing systems has spread through numerous application areas.
Usability is one of the most important factors that affect customers' decision to purchase a product. Several studies have been conducted to model the relationship between the product design variables and the product usability. Since there could be hundreds of design variables to be considered in the model, a variable screening method is required. Traditional variable screening methods are based on expert opinions (Expert screening) in most Kansei engineering studies. Suggested in this study are statistical methods for screening important design variables by using the principal component regression(PCR), cluster analysis, and partial least squares(PLS) method. Product variables with high effect (PCR screening and PLS screening) or representative variables (Cluster screening) can be used to model the usability. Proposed variable screening methods are used to model the usability for 36 audio/visual products. The three analysis methods (PCR, Cluster, and PLS) show better model performance than the Expert screening in terms of $R^2$, the number of variables in the model, and PRESS. It is expected that these methods can be used for screening the product design variables efficiently.
Objective: To compare head and hand movement patterns during squash forehand motions between experts and less-skilled squash players. Method: Four experts and four less-skilled squash players participated in this study. They performed squash forehand swings and a VICON motion analysis system was used to obtain displacement and velocity data of the head and right hand during the movement. Mann-Whitney U-tests were performed to compare head and hand range of motion and peak velocity, and cross-correlation was performed to analyze the head-hand coordination pattern between groups in three movement directions. Results: In terms of head and hand kinematic data, experts had greater head range of motion during down swings than less-skilled squash players. Experts seemed to reach peak hand velocity at impact by reaching peak head velocity followed by hand peak velocity within a given temporal sequence. In terms of head-hand coordination patterns, both groups revealed high positive correlations in the medial-lateral direction, indicating a dominant allocentric coordination pattern. However, experts had uncoupled coordination patterns in the vertical direction and less-skilled squash players had high positive correlations. These results indicate that the head-hand movement pattern likely an important factor squash forehand movement. Conclusion: Analysis of head and hand movement patterns could be a key variable in squash training to reach expert-level performance.
This research was done to develop a standard management checklist for duck farmers. To this end, experts in commercial duck farming participated in making a blueprint for a standard management checklist. This expert group consisted of ten members which included the researcher, a professor, an extension advisor and leading farmers in commercial duck farming. By collecting knowledge on commercial duck farming from these experts, a management performance index was made, and checking factors were designated. As a result of this expert survey, management outcome indicators and subdivision evaluation indicators were established. To confirm these results, a first stage Delphi expert survey was carried out. As a result, the experts were not in agreement with the farming scale of 1 - 4 levels and 2 levels in the management outcome indicators. Additionally, the experts were not in agreement on the choice of feed in the feeding management and the cooperative management system as well as the utilization of agricultural information in managing the business. The factors that did not have the same opinion among experts were surveyed by a second Delphi survey asking whether experts approve the requested value. As a result of the second Delphi survey, all factors have an approval rate that have a value of more than 90%. Finally, a standard management checklist was established based on the research result.
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.
Kim, Byung-Il;Hong, Kang-Han;Kim, Jin-Hae;Han, Sang-Jae
Journal of the Korean Geosynthetics Society
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v.18
no.4
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pp.151-165
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2019
In this study, the four types of improvement methods (increase self weight and reducing sliding force etc.) were proposed depending on install location with compaction grouting to improve seismic performance of existing port structure and optimal methods by analyzing the effects of improvement (stability, constructability and economy) by theoretical and numerical methods. From the dynamic time history analysis for artificial seismic waves, the results indicated that the horizontal displacement after improvement decreased compared to before improvement, however the displacement reduction effect among improvement methods was not significantly different. Slope stability based on the strength reduction method and the limit equilibrium analysis method, it is confirmed that the passive pile method is more safe than other methods. It is due to the shear strength at the failure surface is increased. In addition, the analysis of constructability and economy showed that the reduction of earth pressure method (type 02) and the passive pile method (type 03) are excellent. However, in the case of the passive pile method is concerned that there is a shortage of design cases and the efficiency can be reduced depend on various constraints such as ground conditions.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.4
no.12
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pp.3010-3022
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1997
Expert system is one of AI area which was came out at the end of 19705s. It simulates the human's way of thinking to give solutions of Problem in many applications. Most expert system consists of many components such as inference engine, knowledge base, and so on. Especially the performance of expert system depends on the control of enfficiency of inference engine. Inference engine has to get features; tirst, if possible to minimize restrictions when the knowledge base is constructed second, it has to serve various kinds of inferencing methods. In this paper, we design and implement the inference engine which is able to support the general functions to knowledge domain and inferencing method. For the purpose, forward chaining, backward chaining, and direct chaining was employed as an inferencing method in order to be able to be used by user request selectively. Also we not on1y selected production system which makes one ease staradization and modulation to obtain knowledges in target domain, but also constructed knowledge base by means of Extended Clause Bit Metrics (ECBM). Finally, the performance evaluation of inference engine between Rete pattern matching and ECBM has been done.
This study was aimed to identify importance and satisfaction of intensive care unit health care providers for Intensive Care Unit Clinical Nurse Expert (ICU CNE) roles. A questionnaire survey was performed with 138 intensive care unit health care providers between May 3 to 29, 2021. Data were analyzed using descriptive statistics. t-test and Importance-Performance Analysis (IPA). There were statistically significant differences in importance(t=2.33, p=.024) and satisfaction(t=5.43, p<.001) between physicians and nurses. The importance and satisfaction of intensive care unit health care providers were ranked in the order of advanced clinical practice, professional activity, coordination and cooperation, education and counseling and research. In the 'concentrate' area, it was found that 'Professional activity' and 'Education' should be improved. A strategy is needed to strengthen the expertise of ICU CNE and to enhance the competency in areas that need improvement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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