This study discusses the interpretation and application of a post modern perspective to child development knowledge and early childhood teacher education. The survey of literature focused on the post modern approach to child development knowledge and early childhood teacher education, research in the reassessment of child development knowledge as it is challenged by the post modern perspective, and deconstruction of both child development knowledge and early childhood teacher education. It was concluded that child development knowledge is necessary but insufficient to early childhood teacher education. In the post modern perspective, the movement toward fostering "reflective practitioners" and basic knowledge base is more significant. Therefore, the responsibility of academics is to walk the fine line between presenting a formal knowledge base so that students gain assumption to guide their thinking and practice, critiquing both theory and derived practices.
This paper presents a hybrid data mining mechanism to extract expert knowledge from historical data and extend expert systems' reasoning capabilities by using fuzzy neural network (FNN)-based learning & rule extraction algorithm. Our hybrid data mining mechanism is based on association rule extraction mechanism, FNN learning and fuzzy rule extraction algorithm. Most of traditional data mining mechanisms are depended ()n association rule extraction algorithm. However, the basic association rule-based data mining systems has not the learning ability. Therefore, there is a problem to extend the knowledge base adaptively. In addition, sequential patterns of association rules can`t represent the complicate fuzzy logic in real-world. To resolve these problems, we suggest the hybrid data mining mechanism based on association rule-based data mining, FNN learning and fuzzy rule extraction algorithm. Our hybrid data mining mechanism is consisted of four phases. First, we use general association rule mining mechanism to develop an initial rule base. Then, in the second phase, we adopt the FNN learning algorithm to extract the hidden relationships or patterns embedded in the historical data. Third, after the learning of FNN, the fuzzy rule extraction algorithm will be used to extract the implicit knowledge from the FNN. Fourth, we will combine the association rules (initial rule base) and fuzzy rules. Implementation results show that the hybrid data mining mechanism can reflect both association rule-based knowledge extraction and FNN-based knowledge extension.
In this paper, DSPOCS(Digital Switchgear-Panel Operation and Control Solution) is designed, which is the intelligent inference based operation and control solution to obtain the safety and reliability of electric power supply in substation based on IED. DSPOCS is designed as a scheduled monitoring and control task and a real-time alarm inference task, and is interlinked with BRES(Bus Reconfiguration Expert System) in the required case. The intelligent alarm inference task consists of the alarm knowledge generation part and the real-time pattern matching part. The alarm knowledge generation part generates automatically alarm knowledge from DB saves it in alarm knowledge base. On the other hand, the pattern matching part inferences the real-time event by comparing the real-time event information furnished from IEDs of substation with the patterns of the saved alarm knowledge base.; Especially, alarm knowledge base includes the knowledge patterns related with fault alarm, the overload alarm and the diagnosis alarm. In order to design the database independently in substation structure, busbar is represented as a connectivity node which makes the more generalized graph theory possible. Finally, DSPOCS is implemented in MS Visual $C^{++}$, MFC, the effectiveness and accuracy of the design is verified by simulation study to the typical distribution substation.
우리 사회는 광대역 ICT 인프라의 확충과 스마트 디바이스, 클라우드 서비스 및 소셜 미디어 서비스의 활성화로 인해 언제 어디서나 다양한 지식의 공유 / 관리 / 제어 / 창조가 가능한 혼합현실 환경의 상시 연결사회로 진화하고 있고 이로 인해 사이버 위협이 점차 증가하고 있는 상황이다. 향후 사회는 물리 및 논리공간의 융합, 스마트 객체의 유기적 연결, 상시연결 사회의 보편화로 인하여 사이버 위협에 대한 효과적 대응을 하지 못하는 경우에 더욱 복잡하고 미묘한 문제를 야기할 수 있어 APT와 같은 고도화된 사이버 위협에 대한 새로운 접근방법과 대응 체계에 관한 연구가 요구된다. 본 논문에서는 향후 다양한 미래서비스 환경 변화와 상시 연결사회의 보편화에 따른 새로운 유형의 사이버 위협에 능동적으로 대응하기 위한 기반으로써 국가 보안 Knowledge-Base 구축 전략을 제시한다.
본 논문에서는 산업현장 화학물질 인체 접촉 증상 기반 지식베이스 구축 및 화학물질 추정 시스템 설계에 대한 연구이다. 미국NIH에서 제공하는 WISER 프로그램의 499개의 화학물질 접촉 증상 정보로 활용하였다. 지식베이스 구축을 위해 AllegroGraph 7.0.1 프로그램을 이용하였으며 입력된 Chemical structure로 Triple 값인 Cas No., Synonyms, Symptom, SMILES, InChl, Formula를 사용 하였다. 또한 작업자의 증상을 안내하는 방법은 AI 스피커를 활용한 방식이 가능하며 지식베이스 구축 결과 암모니아(CAS No: 7664-41-7)를 기준으로 39개의 증상이 WISER 프로그램과 동일함을 확인 하였다. 이를 통해 화학물질 추정 시스템의 증상 추출 과정에 지식베이스 구축이 가능하였다.
전문가 시스템은 인공지능의 한 분야로서 인간의 사고방식을 모방함으로써 다양한 분야에서 야기되는 문제들을 해결해준다. 대부분의 전문가 시스템은 추론엔진과 지식베이스등과 같은 많은 요소들로 구성된다. 특히 전문가 시스템의 성능은 추론엔진의 효율성에 의해 좌우된다 이러한 추론 엔진은 지식베이스가 구축될 때, 가능한한 적은 제약성을 가져야 함은 물론, 다양한 추론 방법을 제공해야 한다는 특정을 갖고 있어야 한다. 이 논문에서는 도메인 지식 표현을 위한 지식스키마와, 추론을 위한 지식구현 기법, 그리고 블랙보드와 추론엔진을 혼합한 지식베이스 엔진을 제안한다. 그리고 제안한 기법들을 이용하여 구축한 중공업 장비 진단 전문가 시스템에 대해서 설명한다. 이 논문에서 연구한 고장진단 지식기반 시스템은 지식기반 시스템 연구분야의 실질적 기반이 될 수 있을 것이다.
The CAD/CAM System for deep drawing transfer die in mechanical press proess has been developed. The developed CAD system can generate the drawing of drawing of transfer die in mechanical press. Using these results from CAD system, it can generate the NC data to machine die's elements on the CAD system. This system can reduce design man-hours and human errors. In order to construct the system, it is used to automate the design process using knowledge base system. The developed system is based on the knowledge base system which is involved a lot of expert's technology in the practice filed. Using AutoLISP language under the AutoCAD system, CTK customer language of SmartCAM is used as the overall CAD/CAM environment. Results of this system will be provide effective aids to the designer and mannufacturer in this field.
Internet of Vehicles (IoV) is a subset of Internet of Things (IoT) and it is an infrastructure for vehicles. Therefore, IoV consists of three main network including inter-vehicle network, intra-vehicle network, and vehicular mobile internet. IoV mainly used in urban traffic environment to provide network access for drivers, passengers and traffic management. Accordingly, many research works have focused on network technology. But, recent concerted efforts in academia and industry point to paradigm shift in IoV system. In this paper, we proposed a knowledge base for intelligence service in IoV. A detailed design and implementation of the proposed knowledged base is illustrated. We hope this work will show power of IoV as a disruptive technology.
A CAD system of grid element for vacuum fluorescent disply has been developed. In order to reduce design man-houre and human erros, it is used to automate the design process using a knowledge base system. In the case of VFD product design, the most important consideration is the short-life cycle. So the development of CAD system for VFD product is needed. The developed system is based on the knowledge base system which is involved in a lot of expert's technology in the practice field. Using C-language under the HP-UNIX system, CIS customer language of the EXCESS CAD/CAM is used as the overall CAD environment. Results of this system will provide effective aids to the designer in this field
In this paper is studied a method of fuzzy logic control based on possibly inconsistent if-then rules representing uncertain knowledge or imprecise data. In most cases of practical applications adopting fuzzy if-then rule bases, inconsistent rules have been considered as ill-defined rules and, thus, not allowed to be in the same rule base. Note, however, that, in representing uncertain knowledge by using fuzzy if-then rules, the knowledge sometimes can not be represented in literally consistent if-then rules. In this regard, when it is hard to obtain consistent rule base, we propose the weighted rule base fuzzy logic control depending on output performance using neural network and we will derive the weight update algorithm. Computer simulations show the proposed method has good performance to deal with the inconsistent rule base fuzzy logic control. And we discuss the real application problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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