In the future, a machine-tool will be more improved in the form of a knowledge evolution based device. In order to develop the knowledge evolution based machine-tool, this paper proposes the structure of knowledge evolution and the scheme of a dialogue agent among agent-based modules such as a sensory module, a dialogue module, and an expert system. The dialogue agent has a role of interfacing with another machine for cooperation. To design of the dialogue agent module in M2M(Machine To Machine) environment, FIPA-OS and ping agent based on FIPA-OS are analyzed in this study. Through this, it is expected that the dialogue agent module can be more efficiently designed and the knowledge evolution based machine-tool can be hereafter more easily implemented.
This paper describes a research work of developing automated progressive process planning system for working electric products. An approach to the CAD system in based on the knowledge-based rules. Knowledge for the CAD system is formulated from plasticity theories experimental results and the empirical knowledge of field experts. The system has been written in AutoLISP on the AutoCAD with a personal computer and is composed of three main modules which are input and shape treatment flat pattern layout and strip layout module. Based on knowledge-based rules the system is design by considering several factors such as radius and angle of bend material and thickness of product complexities of blank geometry and punch profile bending sequence and availability of press. Strip layout drawing automatically generated by piercing with punch profiles divided into for external area is simulated in 3-D graphic forms including bending sequences for the product with piercing and bending. Results obtained using the modules enable the manufacture of electronic products to be more efficient in this field.
To facilitate the implementation of a wide variety of context-aware applications based on mobile devices, general-purpose context-aware framework that applications can use by calling is needed. The context-aware framework is a middleware that performs the sensing, reasoning, and retrieving based on the knowledge base. The knowledge base must systematically represent the information required on the behavior of the context-aware framework, such as context information and reasoning information. It must also provide functions for storage and retrieval. To date, previous research on the representation of the context information have been carried out, but studies on the unified representation of the knowledge base has seen little progress. This study defines the knowledge base as the unified context information, and proposes the UniOWL, which can do a good job of representing it. UniOWL is based on OWL and represents the information that is necessary for the operation of the context-aware framework. Therefore, UniOWL greatly facilitates the implementation of the knowledge base on a context-aware framework.
The purpose of Computer Aided Design is to design good products as quickly as possible. To do this, it is important to reuse the old designs and build on them. Most engineering designers, therefore. hale studied methods for reusing old designs, and the results of their study hale been applied to new designs Unfortunately, this only involves reuse of geometric data without design knowledge. If they can design products with the geometric data, including design knowledge, of the old designed and share them through the Internet, design efficiency will be improved. In other words, one way to improve designer's productivity is to share design information that includes knowledge and scattered data across design offices. This paper introduces a shared design environment with distributed knowledge-base. A product design environment based on distributed knowledge-base is proposed, which integrates the CORBA, OLE and WWW as the network architecture, a 3D CAD system, and an expert system shell. A design example of the lens barrel of a projection television is implemented to verify the idea.
한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.400-409
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2001
In conceptual design of engineering devices, a designer decomposes a required function into sub-functions, so-called functional decomposition, using a kind of functional knowledge representing achievement relations among functions. However, such knowledge about functionality of engineering devices is usually left implicit because each designer possesses it. Even if such knowledge is found in documents, it is often scattered around technical domains and lacks consistency. Aiming at capturing such functional knowledge explicitly and sharing it in design teams, we discuss its systematic description based on functional ontologies which provide common concepts for its consistent and generic description. We propose a new concept named “was of achievement” as a key concept for capturing such functional knowledge. Categorization of typical representations of the knowledge and its organization as is-a hierarchies are also discussed. The generic concepts representing functionality of a device in the functional knowledge are provided by the functional concept ontology, which makes the functional knowledge consistent and applicable to other domains. We also discuss development of a design supporting system using the systematized knowledge, called a functional was server. It helps human designers redesign an existing engineering device by providing a wide range of alternative ways of achievement of the required function in a manner suitable for the viewpoint of each designer and then facilitates innovative design.
This paper aims at the development of an knowledge base for an electrical fire cause diagnosis system using the entity relation database. The relation database which provides a very simple but powerful way of representing data is widely used. The system focused on database construction and cause diagnosis can diagnose the causes of electrical fires easily and efficiently. In order to store and access to the information concerned with electrical fires, the key index items which identify electrical fires uniquely are derived out. The knowledge base consists of a case base which contains information from the past fires and a rule base with rules from expertise. To implement the knowledge base, Access 2000, one of DB development tools under windows environment and Visual Basic 6.0 are used as a DB building tool. For the reasoning technique, a mixed reasoning approach of a case based inference and a rule based inference has been adopted. Knowledge-based reasoning could present the cause of a newly occurred fire to be diagnosed by searching the knowledge base for reasonable matching. The knowledge-based database has not only searching functions with multiple attributes by using the collected various information(such as fire evidence, structure, and weather of a fire scene), but also more improved diagnosis functions which can be easily wed for the electrical fire cause diagnosis system.
In order to promptly cope with the various requirements of consumers, the environment of product development is being globalized in manufacturing industrials. For this reason, it is necessary to build up an efficient collaborative system for communication between remote area designers. Specially, while Internet and information technologies were merged with the manufacturing or business process, the research for collaborative system has become an important issue. Therefore, we propose a Web-based Engineering Collaboration Framework using SPS(SharePoint Portal Server) which is an enterprise business solution that integrates information from various system into one solution through single sign-on and enterprise application integration capabilities, with flexible deployment options and management tool. Through a Web-based Engineering Collaboration Framework, designers can share knowledge assets and have a remote conference with others via web.
Knowledge acquisition is the process that extracts the required knowledge from available sources, such as experts, textbooks and databases, for incorporation into a knowledge-based system. Knowledge acquisition is described as the first step in building expert systems and a major bottleneck in the efficient development and application of effective knowledge based expert systems. One cause of the problem is that the process of human reasoning we need to understand for knowledge-based system development is not available for direct observation. Moreover, the expertise of interest is typically not reportable due to the compilation of knowledge which results from extensive practice in a domain of problem solving activity. This is also a problem of modeling knowledge, which has been described as not a problem of accessing and translating what is known, but the familiar scientific and engineering problem of formalizing models for the first time. And this formalization process is especially difficult for knowledge engineers who are often faced with the difficult task of creating a knowledge model of a domain unfamiliar to them. In this paper, we propose an automated knowledge acquisition tool which is based on an implementation of the Inferential Modeling Technique. The Inferential Modeling Technique is derived from the Inferential Model which is a domain-independent categorization of knowledge types and inferences [Chan 1992]. The model can serve as a template of the types of knowledge in a knowledge model of any domain.
The objective of this study is to develop a knowledge-based scheduler applying simulation and knowledge base. This study utilizes a machine induction to build knowledge base which enables knowledge acquisition without domain expert. In this study, the best job dispatching rule for each order is selected according to the specifications of the order information. And these results are built to the fact base and knowledge base using the attribute-oriented induction method and simulation. When a new order enters in the developed system, the scheduler retrieves the knowledge base in order to find a matching record. If there is a matching record, the scheduling will be carried out by using the job dispatching rule saved in the knowledge base. Otherwise the best rule will be added to the knowledge base as a new record after scheduling to all the rules. When all these above steps finished the system will furnish a learning function.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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