• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1991년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 22-24 Oct. 1991
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• pp.219-225
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• 1991

The characteristics of a power plant changes as it operates for a long time and/or for different operating points. As a result, operators must retune gains of the controllers for better performance. In fact, skilled operators can retune the gains in reference to recorded data obtained by a test called dynamic test. The dynamic test, however, requires much time, and can be heavy burden for operators. In this paper, an expert knowledge-based auto-tuner is designed for drum-type boiler controllers of a fossil power plant using fuzzy logic. The performance of the proposed auto-tuner is shown via computer simulation and the simulation results show that the proposed auto-tuner is satisfactory for the desired performance.

• 전자공학회논문지B
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• 제28B권11호
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• pp.941-954
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• 1991

The characteristics of a power plant changes as it operates for a long time and/or for different operating point. As a result, operators must retune gains of the controllers for better performance. In fact, skilled operators can retune the gains in reference to recorded data obtained by a test called dynamic test. The dynamic test, however, requires much time, and can be heavy burden for operators. In this paper, an expert knowledge-based auto-tuner is designed for drum-type boiler controllers of a fossil power plant using fuzzy logic. The performance of the proposed auto-tuner is shown via computer simulation and the simulation results show that the proposed auto-tuner is satisfactory for the desired performance.

• 산업경영시스템학회지
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• 제40권4호
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• pp.112-119
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• 2017

Selecting suppliers in the global supply chain is the very difficult and complicated decision making problem particularly due to the various types of supply risk in addition to the uncertain performance of the potential suppliers. This paper proposes a multi-phase decision making model for supplier selection under supply risks in global supply chains. In the first phase, the model suggests supplier selection solutions suitable to a given condition of decision making using a rule-based expert system. The expert system consists of a knowledge base of supplier selection solutions and an "if-then" rule-based inference engine. The knowledge base contains information about options and their consistency for seven characteristics of 20 supplier selection solutions chosen from articles published in SCIE journals since 2010. In the second phase, the model computes the potential suppliers' general performance indices using a technique for order preference by similarity to ideal solution (TOPSIS) based on their scores obtained by applying the suggested solutions. In the third phase, the model computes their risk indices using a TOPSIS based on their historical and predicted scores obtained by applying a risk evaluation algorithm. The evaluation algorithm deals with seven types of supply risk that significantly affect supplier's performance and eventually influence buyer's production plan. In the fourth phase, the model selects Pareto optimal suppliers based on their general performance and risk indices. An example demonstrates the implementation of the proposed model. The proposed model provides supply chain managers with a practical tool to effectively select best suppliers while considering supply risks as well as the general performance.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.60-69
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• 2017

최근 인터넷과 스마트 폰의 발달로 사용자들 사이의 관계를 통해 다양한 정보를 생성하고 공유할 수 있는 소셜 미디어 서비스가 활발히 이용되고 있다. 특히 정보의 양이 방대해지고 신뢰할 수 없는 정보가 증가함에 따라 사용자에게 필요한 정보를 제공해 줄 수 있는 전문가 추천 기법에 대한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 관심 분야, 인적 관계, 응답 품질을 고려한 전문가 추천 기법을 제안한다. 사용자의 관심 분야는 사용자가 소셜 네트워크상의 활동을 분석해 최신의 사용자의 관심 분야 지수를 판단한다. 사용자의 인적 관계는 소셜 네트워크상의 같은 관심분야의 사용자만을 추출하여 인적 관계를 구축하여 인적 관계 지수를 판단한다. 사용자의 응답 품질은 사용자의 응답 속도와 응답 내용을 고려하여 응답 품질 지수를 판단한다. 마지막으로 사용자의 관심 분야, 인적 관계, 응답 품질을 합하여 사용자의 전문가 지수를 판단하고 사용자의 질의를 분석하여 질의와 전문가 그룹을 매칭하여 전문가를 추천한다. 다양한 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.7-11
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• 2013

전문가의 지식을 기반으로 한 추천시스템에 대한 다양한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 지금까지의 전문가 기반 추천 시스템이 공통된 전문가 그룹의 지식을 바탕으로 모두에게 아이템을 추천하였다면, 본 논문에서는 개인의 필요와 전문가에 대한 관점을 반영한 개인화된 전문가 그룹의 지식을 기반으로 한 추천 시스템을 제안한다. 개인화된 전문가 그룹을 찾는 과정이 제안하는 추천 시스템에서 가장 중요한 부분이다. 이를 위해 개인화된 전문가를 효율적으로 찾아내는 지지 벡터 머신(SVM) 기반 기법을 제안한다. 추천 시스템에서 널리 사용되는 k 근접이웃 알고리즘과의 비교를 통하여서 개인화된 전문가를 기반으로 한 협업 필터링 추천 시스템의 효용성을 입증한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권1호
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• pp.1-12
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• 2017

예방정비는 대규모 산업시설에서 설비의 성능을 최적으로 유지하는 활동을 의미하며, 궁극적으로 고장을 미연에 방지하여 생산 효율을 극대화하는 것을 목적으로 한다. 일반적으로 인력에 의한 주기적인 정비가 이루어지지만, 지속적으로 발생하는 고장을 방지할 수 없는 문제가 있다. 또한, 문제를 조기에 해결하기 위한 고장에 대한 조치는 설비 전문가에 의존하기 때문에, 전문가의 부재 상황이나 미숙련된 전문가에 의한 진단 오류로 인한 대응의 한계가 있다. 인력에 의존한 설비 진단과 문제의 조기 발견을 돕기위해 알람 시스템이 활용되고 있지만, 단순 정보 수집을 위해 설계되고, 방대하게 알람을 발생시키므로 실제적인 효용성이 없다. 본 논문에서는 시스템에 의한 고장징후 포착과 문제의 원인 및 향후 발생할 문제를 파악하기 위해서, 전문가의 경험지식을 시스템 지식으로 구축을 통한 자동화된 예방정비시스템을 설계 및 개발하였으며, 전문가 지식을 재이용하기 위한 시스템의 구조와 활용 방안에 대해서 논한다.

• 정보관리연구
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• 제27권1호
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• pp.1-39
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• 1996

본 연구는 EconRef이라는 통합 OPAC의 구현에 관한 것으로서, 이 모델은 참고사서의 효율적인 업무처리를 가능하게 해주고, 이용자에게 조직적이고 신속한 정보서비스를 제공하는 것이다. 통합 OPAC은 REGIS와 The Book House와 같은 실제의 시스템을 기초로 하여 KPWin++를 이용하여 구현하였다. KPWin++는 전문가시스템 쉘로서 하이퍼텍스트와 전문가시스템이 결합되어 있다. 이 통합 OPAC 시스템은 6개의 모듈로 참고봉사 전문가시스템 ; 문헌정보원, 전문가정보원, 통계정보원 ; OPAC ; 외부데이터베이스 ; 이용자안내 등으로 구성되었다. 시스템의 평가는 EconRef 시스템과 초급사서 및 고급사서를 비교하였고, 하이퍼텍스트와 전문가시스템이 결합된 OPAC인 REGIS 시스템과 비교하였다. 비교결과 EconRef 시스템은 고급사서와 유사한 반면 초급사서 보다는 우수한 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.458-467
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• 2016

사용자들에게 필요한 대표적인 연구 결과물과 조언을 제공할 수 있는 대용량 학술 정보를 이용하여 특정 관심 분야의 전문가를 검색하는 기법에 대한 연구가 요구되고 있다. 기존의 전문가 검색 기법은 사용자 프로필, 최근 활동 분석을 기반으로 전문가를 검색하기 때문에 사용자의 프로필 또는 활동 정보를 파악하지 못할 경우 전문가를 판별하기 어려운 문제점이 있다. 본 논문에서는 논문의 중요성 및 품질을 이용한 전문가 검색 기법을 제안한다. 논문의 중요성은 논문의 희소성과 최근 이슈가 되는 토픽을 고려하여 계산한다. 논문의 품질은 인용 수, 저널의 IF, 최신성, 저자관계를 고려하여 논문의 영향력을 평가한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 기존 기법과 정확률과 재현율 관점에서 성능평가를 수행한다.

• Computers and Concrete
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• 제14권6호
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• pp.727-743
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• 2014

The management of existing concrete bridges has become a major social concern in many developed countries due to the large number of bridges exhibiting signs of significant deterioration. This problem has increased the demand for effective maintenance and renewal planning. In order to implement an appropriate management procedure for a structure, a wide array of corrective strategies must be evaluated with respect to not only the condition state of each defect but also safety, economy and sustainability. This paper describes a new performance evaluation system for existing concrete bridges. The system evaluates performance based on load carrying capability and durability from the results of a visual inspection and specification data, and describes the necessity of maintenance. It categorizes all girders and slabs as either unsafe, severe deterioration, moderate deterioration, mild deterioration, or safe. The technique employs an expert system with an appropriate knowledge base in the evaluation. A characteristic feature of the system is the use of neural networks to evaluate the performance and facilitate refinement of the knowledge base. The neural network proposed in the present study has the capability to prevent an inference process and knowledge base from becoming a black box. It is very important that the system is capable of detailing how the performance is calculated since the road network represents a huge investment. The effectiveness of the neural network and machine learning method is verified by comparing diagnostic results by bridge experts.

• 품질경영학회지
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• 제16권2호
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• pp.34-47
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• 1988

Decision support system (DSS) has been expected to be a powerful tool for aiding the decision making processes in business organizations. But it's contribution has turned to be somewhat doubtful, In this paper, an intergrated systems design apporach is suggested, which integrates DSS and expert system (ES) for the enhancement of performance of DSS, after carefully reviewing both DSS and ES.