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.
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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제1권1호
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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.
본 연구는 사회복지실천의 학문적 특성을 분석하고 이를 고려한 인식의 틀 속에서 이론적 정체성과 학문의 발전방향을 모색하고자 한다. 이를 위해 첫째, 사회복지실천이론의 분석을 위한 구성적 특성과 이론적 속성을 살펴본다. 실천에 영향을 주는 구체성의 정도에 따라 패러다임, 시각, 이론, 모델, 실천 지혜 등을 기능적으로 분류하여 사회복지실천지식의 유형을 살펴봄으로써, 각기 다른 수준에서 실천에 영향을 미치는 지식의 역할을 검토하고자 한다. 또한, 지식의 객관성과 주관성, 사회적 변화와 기능적 적응을 중심으로 논의되고 있는 인식론적 입장과 학문적 시각을 폭넓은 사회복지실천의 이론적 스펙트럼 내에서 분석한다. 실천지식에 관한 이론적 분석은 사회복지실천의 존재론적 가치와 과학적 이론화 논쟁 속에서 각각의 유용성과 한계를 비교하며 사회복지실천에 적합한 공통적 지식기반을 마련하기 위한 것이다. 둘째, 사회복지실천학문의 정체성과 전문화, 학문적 맥락과 실천현장의 적용성과 관련된 논의를 통해 사회복지실천의 중심가치와 통합된 이론체계의 구성 가능성을 탐색하고자 한다. 사회복지 실천학문의 특성을 반영하는 지식기반의 구성을 위한 탐색과정은 학문의 내적 일관성을 높일 뿐 아니라 외적으로 전문직의 역할과 전문화 방향을 설정하는 기초로서 사회복지직의 발전에 기여할 수 있다는 함의를 갖는다.
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.
REA 모델은 EA 모델의 구성요소인 측면을 역할측면, 연산측면, A-PART-OF 측면, IS-A 측면, 속송측면 등의 5개 측면으로 분류한 모델이다. EATPS 는 사용자 인터페이스모듈, 지식생성 모듈, 인스턴스 관리 모듈, 스키마 구조관리 모듈, 무걸성검사 모듈등의 5개 모듈로 구성된 지능적 지식표현 시스템의 REA 모델에 의해 대화식 (interactive) 으로 생성하고 관리한다. 본눈문에서는 EATPS 의 구성과 기능, 지식 정의언어인 EAKDL 의 구조및 대화식 형성, 지식생성 모듈의 구성과 기넝, 클래스 생성 모듈의 기능과 알고리즘, 그리고 상속추론메카니즘을 도입한 생성모듈의 기능 및 알고리즘을 제시하였다.
본 논문에서는 Hadoop MapReduce 병렬 분산 컴퓨팅 환경을 이용해 개발한 공간 지식 추출기를 제안한다. 이 공간 지식 추출기는 대용량의 공간 데이터 집합으로부터, 임의의 두 공간 객체들 사이에 만족되는 위상 관계와 방향 관계를 나타내는 정성 공간 지식 베이스를 생성해낸다. 본 논문에서 제안하는 MapReduce 기반의 대용량 공간 지식 추출기 MRSPAKE는 HDFS 상의 분산 공간 데이터 파일에 대한 R 트리 색인과 범위 질의들을 이용함으로써, 웹 규모의 정성 공간 지식 베이스를 매우 효율적으로 추출해낸다. 대표적인 공개 데이터 집합인 Open Street Map(OSM)을 이용한 성능 분석 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 웹 규모의 공간 지식 추출기 MRSPAKE의 높은 성능과 확장성을 확인할 수 있었다.
프로그램을 디버깅하는 과정은 원래 사고력이 집중적으로 필요한 작업이다. 이 프로세스를 수행하는 프로그래머를 돕기 위해서는 지식기반의 도구를 개발하는 것이 적절하다고 생각된다. 이 논문은 그러한 시스템에 대한 설계를 발표하기 위한 것이다. 주로 정형적 프로그램 기술과 자동 프로그램 이해에 기반을 둔 대부분의 지식기반 디버깅 도구들과는 달리 이 도구는 디버깅 휴리스틱에 기반을 둔 것이다. 이 도구는 지식베이스에 저장된 디버깅 휴리스틱을 이용하여 프로그램을 디버깅하는 프로그래머에게 무엇을 그리고 어느 곳을 살펴봐야 하는지 제안만을 하는 보조 도구이다. 이 논문에서는 여러 가지 유용한 디버깅 휴리스틱이 설명되며 그것들의 디버깅 프로세스에서의 사용법이 기술된다. 그 다음에는 그 지식들을 지식베이스에서 체계화하는 방안과 그 지식을 이용한 프로그램 디버깅 보조도구를 제안하고 토의한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제8권1호
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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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