본 글은 1999년 5월 CASA/SME Blue Book에 Jim Jordan 그리고 Fred Michel이 “Next Generation Manufacturing”라는 제목으로 게재한 자료를 편자의 의도에 따라 재편집한 것입니다. CASA(Computer and Automated Systems Association)는 SME(Society of Manufacturing Engineers)에서 활동하고 있는 하나의 분과로서 CIM Enterprise Wheel을 만들어 내 유명한 곳이기도 합니다. 저자는 본 괌에서 앞으로 10여 년 간 펼쳐질 차세대 제조 시스템에서는 지식의 경영이 가장 중요한 요소라고 정의하고 있습니다. 그리고 차세대 제조 시스템의 운영전략으로는 기업통합, 인간자원의 지적이용, 지식의 개발 및 유지, NGM 프로세스 장비 및 기술의 채용을 들고 있습니다. 차세대 제조 시스템(1)은 전월호에서 소재되었습니다.
This paper presents a monitor positioning algorithm to identify the power quality event source in the distribution system with distributed generations. This algorithm determines the appropriate number of monitors and their locations considering power system topology together with distributed generation. This paper summarizes the guidelines of monitor positioning into five principles and defines the weighting factors according to the principles. To evaluate the adequacy of monitor positioning results, ambiguity indices considering monitor location and system topology are proposed. The optimal number and locations of monitors are determined from optimization routine using the weighting factors and the monitor positioning results are evaluated in terms of ambiguity indices. The algorithm is applied to IEEE 13 bus test feeder and suggests the optimal number and locations of power quality monitors. The proposed approach can realize the expert's knowledge on monitor positioning into a sophisticated automatic computing algorithm.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제6권1호
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pp.58-63
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2006
This paper describes a novel automated analysis system for bellows of piping system. An automatic finite element (FE) mesh generation technique, which is based on the fuzzy theory and computational geometry technique, is incorporated into the system, together with one of commercial FE analysis codes and one of commercial solid modelers. In this system, a geometric model, i.e. an analysis model, is first defined using a commercial solid modelers for 3-D shell structures. Node is generated if its distance from existing node points is similar to the node spacing function at the point. The node spacing function is well controlled by the fuzzy knowledge processing. The Delaunay triangulation technique is introduced as a basic tool for element generation. The triangular elements are converted to quadrilateral elements. Practical performances of the present system are demonstrated through several analysis for bellows of piping system.
The present study examines the sex differences in 5-year-old preschoolers' aggression according to the type of aggression (overt, relational) and the effect of components of social information processing (SIP : interpretation, goal clarification, response generation, response evaluation) and emotional factors (emotionality, emotional knowledge, emotion regulation) on their aggression. The subjects were 112 5-year-olds (56 boys, 56 girls) and their 11 teachers recruited from 9 day-care centers in Seoul and Kyung-Ki province. Each child's SIP and emotional knowledge were individually assessed with pictorial tasks and teachers reported on children's aggression, emotionality, and emotion regulation by questionnaires. Results indicated that there was a significant sex difference only in the preschoolers' overt aggression. Overtly aggressive response generation in SIP was the strongest predictor of preschoolers' overt aggression while anger of negative emotionality in emotional factors was the strongest predictor of preschoolers' relational aggression.
과학기술 및 R&D 연구자는 선행 연구와 그 개발 결과에 대해 조사 분석하는데 많은 시간을 소비한다. 그리고 최근에는 효과적인 정보검색을 위해 시맨틱 웹을 비롯한 다양한 검색기술을 제공하고 있으며, 특히 온톨로지를 이용한 검색기술은 가장 효과적인 방법으로 알려져 있다. 이에, 본 연구는 국가 R&D정보(사업 및 과제정보), 그 사업 및 과제 수행을 통한 성과물(논문, 특허, 보고서, 기술이전 정보 등), 그리고 사업 및 과제와 연관된 정보(동향, 연구자, 용어 정보 등)를 연계하여 지식베이스(RDF-Triple)를 모델링하고, 이를 지식맵 서비스로 구현하여 연구자에게 국가 R&D정보를 한 눈에, 한 곳에서 국가 R&D정보를 살펴볼 수 있게 하는 것이다. 이를 통해, 정책가(정책입안자)에게는 R&D 전략 수립 과정 및 의사 결정을 지원할 수 있으며, 연구자에게는 선행 연구에 대한 조사 분석 시간 단축 및 새로운 연구 주제를 도출할 수 있는 기회를 제공할 수 있다.
본 논문에서는 시간의 흐름에 따라 새로운 데이터를 지속적으로 학습하고 성장할 수 있는 연속 학습 기반 대화형 AI 에이전트를 제안한다. 연속학습 기반 대화형 AI 에이전트는 태스크 관리자 (Task Manager), 사용자 속성 추출(User Attribute Extraction), 자동 확장 지식 그래프(Auto-growing Knowledge Graph), 크게 3가지 요소로 구성된다. 태스크 관리자는 사용자와의 대화에서 새로운 데이터를 발견하면 이전에 학습한 지식을 통해 새로운 태스크를 생성한다. 사용자 특성 추출 모델은 새로운 태스크에서 사용자의 특성을 추출하고, 자동 확장 지식 그래프는 새로운 외부 지식을 지속적으로 학습할 수 있도록 한다. 한정된 데이터셋을 기반으로 학습된 기존 대화형 AI 에이전트와 달리, 본 논문에서 제안하는 방법은 지속적인 사용자의 특성과 지식 학습을 기반으로 대화를 가능하게 한다. 연속학습 기술이 적용된 대화형 AI 에이전트는 사용자와의 대화가 축적될수록 개인 맞춤형 대응이 가능하며, 새로운 지식에도 대응이 가능하다. 본 논문에서는 시간에 따른 대화 생성 모델의 성능 변화 실험을 통해 제안하는 방법의 가능성을 검증한다.
이 연구의 목적은 과학 영재학생들이 작성한 지질답사 보고서를 분석하여 학생들의 지구계 이해정도와 지구계 의미 생성 방법을 탐색하는 것이다. 이 연구의 분석에 사용된 보고서는 시화호 지질 답사에 참여했던 8학년 과학영재 학생 20명의 보고서 중에서 8개(남 4, 여 4)를 선정한 것이다. 시화호 지질 답사는 학생들이 더욱 유의미한 야외 경험을 할 수 있도록 준비, 지질답사, 정리의 세 단계로 진행되었다. 보고서 분석에 사용한 틀은 Seven Earth Systems Understanding(Mayer, 1991)와 Thematic types(Keys, 1999)이었다. 분석 결과 대부분의 학생들의 지질답사 보고서에서 지구계 이해의 가장 구별 되는 특징인 지구를 감상하고 지구의 소중함을 느끼는 등의 지구적 소양을 상당히 반영하고 있었으며, 지구계 의미생성을 위해 의미 강화, 의미 연장, 의미 정교화 등을 사용하여 의미 확장을 시도하고 있었다. 종합적으로, 일부 학생들은 관찰한 것을 개념화 하는데 있어 해석적 혹은 추론적 문장을 사용하는 등 높은 수준의 글쓰기 형태인 '지식 변형'(knowledge-transforming)을 보였으며, 대부분의 학생들은 관찰적 혹은 사실적/한정적인 문장을 사용하는 초보적 글쓰기 형태인 '지식 이야기'(knowledge-telling)의 특성을 보여주었다.
정보추출은 한 문서에서 그 문서의 중심적 의미를 나타내는 특정 구성요소를 인식하여 추출하는 작업이다. 기존의 정보추출 시스템은 대부분 정보추출 규칙인 wrapper를 수동으로 구성하여 적용하였기 때문에 추출의 정확성은 높지만 유연성, 확장성, 효율성의 측면에서 문제점이 발생하였다. Wrapper를 자동으로 생성하는 일부 연구에서도 도메인 지식의 획득과 표현의 어려움, 그리고 여러 정보소스 사이에 나타나는 문서형태의 구조적 이질성 때문에 정확한 정보추출이 이루어지지 못했다. 본 논문에서는 이러한 이질적이고 복잡한 형태의 실세계 정보소스로부터의 정확한 정보추출을 추구하는 정보추출 에이전트인 XTROS를 제안한다. XTROS는 도메인 지식을 이용하여 준구조화된 형태의 정보소스에서 제공하는 문서를 분석하고 학습하여 wrapper들을 자동으로 생성하고, 이 wrapper들을 모두 XML 문서의 형태로 구성하는 새로운 표현기법을 제시함으로써 도메인 지식표현의 용이성과 wrapper 해석기 구현의 간결함, XML이 지닌 이식성 등을 최대한 활용하고자 하였다. Wrapper의 정보추출 규칙은 도메인 지식과 샘플 문서를 이용하여 자동으로 생성된다. 정보추출 규칙을 자동으로 생성하는 알고리즘의 핵심은 도메인 지식을 바탕을 샘플 문서의 각 논리 라인에 의미를 부여하고 이 논리 라인 의미의 나열로부터 반복되는 패턴을 찾아내는 것이다. 이 패턴의 위치와 구조를 XML 문서로 표현한 것이 wrapper가 된다. XTROS 시스템을 부동산 매물정보를 제공하는 다수의 실제 웹 정보소스에 대해서 테스트한 결과 이질성과 복잡성을 가진 대부분의 정보소스로부터 정확한 wrapper 생성과 정보추출이 가능하였다.
가공되지 않은 데이터에서 직접 규칙 형태의 지식을 추출하는 문제는 자료의 홍수 속에서 정보의 부족을 느끼는 모순을 해결하기 위한 데이터 마이닝 분야에서 매우 중요하다. 논리 최적화 도구는 주어진 ON 집합과 DC 집합을 이용하여 최적화된 형태의 지식을 추출하는 도구인데, 본 논문에서는 논리 최적화 기법 중 병렬 확장 기법을 이용하여 초기 지식을 생성한 후 정렬, 축소, 규칙 확장 등의 방법을 이용하여 실 세계 데이터에 적용할 수 있는 규칙이 생성될 수 있음을 보였다. 이와 같은 새로운 접근 방법이 종래의 C4.5 등의 결정 트리 기법에 손색없는 규칙을 생성할 수 있음을 실험을 통해 입증하였다.
본 논문은 웹 온톨로지 데이터를 접근, 표현 및 처리 할 수 있는 온톨로지 객체 모델을 생성하기 위한 시스템이다. 시멘틱 웹의 대두로 인해 웹 상에 존재하는 데이터의 특성에 따라서 접근 할수 있는 방법도 다양화 되었다. 이에 웹 상에서 산재되어 있는 지식들을 가져와 각 도메인에 맞게 새로운 온톨로지를 생성하고 서로 다른 언어로 표현된 온톨로지를 계층 어휘들을 이용하여 시멘틱웹 환경에서 지식을 처리하기 위해 웹 온톨로지를 구축하고 처리할 수 있는 온톨로지 객체 모델을 제공하고, 온톨로지 객체 모델 API를 통해 외부 어플리케이션과의 정보를 교환한다. 본 논문에서는 웹 온톨로지를 표현하기 위한 모델을 계층별로 구별하여 프레임 기반의 상위 온톨로지(frame-based ontology layer), 다른 도메인에서도 사용이 가능한 공통된 어휘(vocabulary)를 표현한 핵심 온톨로지(generic ontology layer)와 각각의 온톨로지 언어에 의존적인 어휘를 표현한 기능 온톨로지(functional ontology layer)로 구성하여 표현의 중복을 없애고 재 사용성을 높이기 위한 모델을 제공함으로써, 온톨로지 추론, 병합 및 저작 도구 등의 외부 어플리케이션이 온톨로지 객체 모델에 손쉽게 접근할수 있고, 온톨로지에 대한 쉬운 지식 표현 및 핸들링을 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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