Park, Yeong-Mun;Kim, Gwang-Won;Lee, Gwang-Ho;Jeong, Jae-Gil
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.7
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pp.863-871
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1999
While Logic Based Expert System (LBES) has a merit of rapid and complete inference, it also has a defect of huge knowledge base. Hierarchical LBES (HLBES) replaces the assertion time inference of LBES with the multi-level logic minimization procedure, and it guarantees smaller knowledge base comparing with LBES. This paper has two contributions. The one is proposing so-called fact-minimization procedure which reduces not only the number of facts or measured events but also the size of knowledge base dramatically. The other contribution is application of HLBES and the proposed fact-minimization to the fault diagnosis of power system. The application is successfully performed in the example with the transmission system which takes 72 goals and 352 facts.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.11
no.4
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pp.106-113
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1994
Household electrical appliances should be designed to satisfy safety standards. An expert system is implemented to support the design process. The general-purpose expert system shell. ART-IM which is running under MS-DOS environment, is used to construct the knowledge-base. A set of rules has been extracted from the EN 60 335-1 that is British standard specification for the safety of household and similar electrical appliances. The main focus of this paper is on codes that have systematic and mormative structures. The internal structure of the safety standard is analysed to improve the process of rule extraction.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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v.1
no.1
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pp.1-9
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1996
A key issue in spoken language processing has become the integration of speech understanding and natural language processing(NLP). This paper presents a parallel computational model for the integration of speech and NLP. The model adopts a hierarchically-structured knowledge base and memory-based parsing techniques. Processing is carried out by passing multiple markers in parallel through the knowledge base. Speech-specific problems such as insertion, deletion, and substitution have been analyzed and their parallel solutions are provided. The complete system has been implemented on the Semantic Network Array Processor(SNAP) and is operational. Results show an 80% sentence recognition rate for the Air Traffic Control domain. Moreover, a 15-fold speed-up can be obtained over an identical sequential implementation with an increasing speed advantage as the size of the knowledge base grows.
As one of the essential elements of social work practice, knowledge articulates what the social work profession is doing and ought to do. With an emphasis on building a body of knowledge for the profession, this study analyses the nature of social work knowledge. First, the study examines concepts of social work theories and models, which are built around separate clusters of concepts from a broad base of theoretical orientation. The study reviews epistemological and ideological debates over how to perceive and approach social issues and the role of the social work profession. In organizing a clear conceptual framework for social work practice, different frames of reference and selective and fragmentary knowledge from other disciplines are considered barriers. For the development of a clear identity as a unified profession and the prospects of a value-based profession, more attention needs to be given to specify practical knowledge that is contextual and appropriate to practice settings and more sensitive to social issues.
This paper presents a methodology how to utilize management of research scheduling plan, processing, and results using Web Knowledge Database System, which integrates research knowledge management model under the Research & Development Environment. The content of this paper consists of description on utilization of the Web Knowledge Database System, sharing of the Research Knowledge through design data review, communications, and management of research knowledge flow during the Research & Development Period.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.14
no.2
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pp.27-42
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1989
REA (Restricted Entity Aspect) model is a knowledge representation model to classify the aspect type, the EA model component, into five aspects (IS-A-aspect, A-PART-OF aspect, attribute aspect, role aspect, and operation aspect). EATPS, the knowledge representation system, consists of user interface module, knowledge creation module, instance management module, schema management module, and integrity checking module. EATPS creates and manages interactively REA model based knowledge base. This paper shows the structure and functions of EATPS, the design and interactive construction of the knowledge definition language EAKDL, the functions and algorithm of class creation module, and the functions and algorithm of instance creation module to include inheritance inference mechanism.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.5
no.11
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pp.569-584
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2016
In this paper, we present a spatial knowledge extractor implemented in Hadoop MapReduce parallel, distributed computing environment. From a large spatial dataset, this knowledge extractor automatically derives a qualitative spatial knowledge base, which consists of both topological and directional relations on pairs of two spatial objects. By using R-tree index and range queries over a distributed spatial data file on HDFS, the MapReduce-enabled spatial knowledge extractor, MRSPAKE, can produce a web-scale spatial knowledge base in highly efficient way. In experiments with the well-known open spatial dataset, Open Street Map (OSM), the proposed web-scale spatial knowledge extractor, MRSPAKE, showed high performance and scalability.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.2
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pp.335-346
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1999
The process of program debugging is essentially an intelligence intensive process. It is thought viable to develop a knowledge-based tool to help programmer perform this process. This paper presents the design of such a system. Unlike other knowledge-based debugging tools which are mostly based on formal program specification and automatic program understanding, this tool is based on debugging heuristic. This tool is a debugging assistant which only suggests the programmer in program debugging what and where to examine using the debugging heuristic stored in the knowledge base. In this paper, a umber of useful heuristic debugging knowledge are explained and their usage in debugging process are described. The, a scheme to organize the knowledge in the knowledge base and an intelligent program debugging assistant using the knowledge are proposed and discussed.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.8
no.1
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pp.89-94
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2010
The most important of rule-base system is the knowledge base that determines the power of rule-base system. The important form of this knowledge is how to descript kinds of rules. The Rule-Base System (RBS) has been using in many field that need reflect quickly change of business rules in management system. As far, when develop the Rule-Based System, we must make a rule engine with a general language. There are three disadvantage of in this developed method. First, while there are many data that must be processed in the system, the speed of processing data will become very slow so that we cannot accept it. Second, we cannot change the current system to make it adaptive to changes of business rules as quickly as possible. Third, large data make the rule engine become very complex. Therefore, in this paper, we propose the two important methods of raising efficiency of Rule-Base System. The first method refers to using the Relational database technology to process the rules of the Rule-Base System, the second method refers to a algorithm of according to Quine McCluskey formula compress the rows of rule table. Because the expressive languages of rule are still remaining many problems, we will introduce a new expressive language, which is Rule-Base Data Model short as RBDM in this paper.
For last several decades with the achievement of fast economic development, the electrical fires occupies over 30 percent of total fire incidents almost every year in Korea and not decreased in spite of much times and efforts. Electrical fire cause diagnostics are to confirm a cause for the fire by examination of fire scene. Cause diagnosis methods haven't been systematized yet, because of limits for available information, investigator's biased knowledge, etc. Therefore, in order to assist the investigators and to find out the exact causes of electrical fires, required is research for an electrical fire cause diagnosis system using DB, computer programming and some mathematical tools. The electrical fire cause diagnosis system has two functions of DB and electrical fire cause diagnosis. The cause diagnosis is conducted by a case-based reasoning on a case base and rule-based reasoning on a rule base. For the diagnosis with high reliability, a mixed reasoning approach of a case-based reasoning and fuzzy rule-based reasoning has been adopted. The electrical fire cause diagnosis system proposes the electrical fire causes inferred from the diagnosis processes, and possibility of the causes as well.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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