For semantic search methods to provide more accurate results than keyword-based search in a logical representation that uses a knowledge base are being studied. Than most of the user to use formal query language and schema used to interpret the meaning of a user keyword. In this paper, we propose to expand the user query for semantic search. In the proposed system, user query expansion component and a component to adjust the results to interpret user queries to take advantage of the knowledge base associated with a search term. Finally, a user query semantic interpretation, the proposed scheme to verify the experimental results of the prototype system is described.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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제48권6호
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pp.800-806
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1999
This paper proposes IIKBAG(Intelligent Interlocking Knowledge Base Generator) which can build automatically the interlocking knowledge base utilized as the real-time interlocking strategy of the electronic interlocking system in order to enhance it's reliability and expansion. The IIKBAG consists of the inference engine and the knowledge base. The former has an auto-learning function which searches all the train routes for the given station model based on heuristic search technique while dynamically searching the model, and then generates automatically the interlocking patterns obtained from the interlocking relations of signal facilities on the routes. The latter is designed as the structure which the real-time expert system embedded on IS(Interlocking System) can use directly in order to enhances the reliability and accuracy. The IIKBAG is implemented in C computer language for the purpose of the build and interface of the station structure database. And, a typical station model is simulated to prove the validity of the proposed IIKBAG.
Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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한국원자력학회 1997년도 춘계학술발표회논문집(1)
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pp.133-138
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1997
For a long time, a number of alarm processing techniques have been researched to reduce the number of actuated alarms for operators to deal with effectively during the abnormal as well as the normal conditions. However, the strategy that the only systems with a few clear technologies should be used as a part of an alarm annunciation system has been adopted considering the effectiveness and the reliability in actual alarm processing systems. Therefore, alarm processing systems have difficult knowledge-base maintenance problems and limited expansion or enhancement defects. To solve these shortcomings, the integrated knowledge-base which can express the general information related to all the alarm processing techniques is proposed and its management tool, Knowledge Input Tool for Alarm (KIT-A) which can handle the data of the knowledge-base efficiently is developed. Since the integrated knowledge-base with KIT-A can manipulate all the alarm information without the modification of alarm processing system itself, it is expected to considerably advance the overall capability of maintenance and enhancement of the alarm processing systems.
In this paper, we propose a spatial query processor, SQUERY, which can derive rich query results through spatial reasoning on the initial knowledge base, as well as, process both qualitative and quantitative queries about the topological and directional relationships between spatial objects. In order to derive richer query results, the query processor expands the knowledge base by applying forward spatial reasoning into the initial knowledge base in a preprocessing step. The proposed query processor uses not only qualitative spatial knowledge describing topological/directional relationship between spatial objects, but also utilizes quantitative spatial knowledge including geometric data of individual spatial objects through geometric computation. The results of an experiment with the OSM(Open Street Map) spatial knowledge base demonstrates the high performance of our spatial query processing system.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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제2권8호
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pp.357-368
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2013
Our society has evolved into a fully connected society in a mixed reality environment enabling various knowledge sharing / management / control / creation due to the expansion of broadband ICT infrastructure, smart devices, cloud services and social media services. Therefore cyber threats have increased with the convenience. The society of the future can cause more complex and subtle problems, if you do not have an effective response to cyber threats, due to fusion of logical space and physical space, organic connection of the smart object and the universalization of fully connected society. In this paper, we propose the strategy to build knowledge-base as the basis to actively respond to new cyber threats caused by future various environmental changes and the universalization of fully connected society.
The main purpose of this study is to develop a framework of knowledge management and knowledge management systems(KMS) for retail firms. The framework of knowledge management developed in this paper is based on six components: knowledge worker, KMS, leadership of CEO, knowledge management strategy, culture, evaluation and reward systems. The knowledge management process can be divided into four stages: preparation stage, initiation stage, expansion stage and completion stage. The major activities performed to implement effective knowledge management are also identified for each stage. The knowledge base of KMS for retail firms should store three types of knowledge: knowledge for management activity, knowledge for management activity, knowledge for strategic analysis, and knowledge for problem solving. Finally, the technical characteristics of KMS are also examined in terms of information technology.
This paper construct two-level word similarity relation matrices about title and to scientific treatise. As guide keyword similarity relation matrices which is constructed to co-occurrence frequency base same time keeps recall rater by query expansion by tolerance relation, it is index structure to improve the precision rate by two-level contents base retrieval. Therefore, draw area knowledge through subject analysis and reasoned user's information request and area knowledge to fuzzy logic base. This research is research to improve vocabulary mismatch problem and information expression having essentially on query.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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제15권5호
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pp.50-58
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1998
A proper model of expert system for the very thin sheet metal press die design has been suggested. Using the suggested model, an expert system of the very thin sheet metal press die has been developed. This study contains that the results from the developed system for three kinds of specimens have the adaptability in the actual site. In addition, the possibility for expansion of this system has been discussed. The developed system, which is based on the knowledge base, has been included in a lot of expert's technology in the practice field. C-language under the HP-UNIX system and CIS customer language of the EXCESS CAD/CAM system have been used as the overall CAD environment. Results from this system will provide effective aids to the designer in this field.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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한국지능정보시스템학회 2005년도 춘계학술대회
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pp.316-320
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2005
We developed Intelligent Product Search Agent based on SWRL, and this agent can search product information with knowledge(facts and rules) on the web, implement price comparison for searched products considering delivery rates. Existing keyword based product search engines is poor at searching intent products though a user has already prefect knowledge about intent produces. Furthermore if a user has insufficient knowledge, it is impossible to implement search. Also, existing price comparison shopping mall gives users comparison service considering total price(product prices, taxes, delivery rates), this service is valid to single product and has limitations of system expansion and up-dating because of not rule base but programming base. If there is appropriate knowledge on the Semantic web and this makes product information retrieval possible, above problems can be solved clearly. In this research, we developed Intelligent Product Search Agent based on SWRL that can search product information efficiently by making agent to handle facts and rules by itself.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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제5권11호
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pp.549-554
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2016
ConceptNet is a common sense knowledge base which is formed in a semantic graph whose nodes represent concepts and edges show relationships between concepts. As it is difficult to make knowledge base integrity, a knowledge base often suffers from incompleteness problem. Therefore the quality of reasoning performed over such knowledge bases is sometimes unreliable. This work presents neural tensor networks which can alleviate the problem of knowledge bases incompleteness by reasoning new assertions and adding them into ConceptNet. The neural tensor networks are trained with a collection of assertions extracted from ConceptNet. The input of the networks is two concepts, and the output is the confidence score, telling how possible the connection between two concepts is under a specified relationship. The neural tensor networks can expand the usefulness of ConceptNet by increasing the degree of nodes. The accuracy of the neural tensor networks is 87.7% on testing data set. Also the neural tensor networks can predict a new assertion which does not exist in ConceptNet with an accuracy 85.01%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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