• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 B
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• pp.1093-1094
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• 2006

City Train Technology that is large and complex system and consists of mechanical, electronic, electric, materials, computer, communication, civil/track etc. is very important area of railway industry, national fundamental industry. The standardization of city train system as a public transportation method and foundation of national economy is very important in order to do effective operation and to get fundamental technology, and the information system of the standards is required to operate the city train system effectively. By building data base of city train system design knowledge using computer-aided system engineering tool-Cradle, the system development issues and the design solutions are used by all engaged persons, and are managed by modeling and documentation. And this system will support architecture design consistently and effectively by applying this system to formalize early development process, to system requirements and configuration management, to system interface analysis and management and to system behavior analysis etc.. This study is for construction of data base of system design knowledge through making data base of many kinds of standards using CASE tool based on System Engineering Process, and introduces a model to support concurrent engineering for all engineers involved in system development allowing access to standard DB through Web from anywhere and at anytime.

• 정보기술과데이타베이스저널
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• 제1권2호
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• pp.3-24
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• 1994

기존의 데이타 모델 및 설계 방법론들은 실세계의 데이타 객체에 대해 고정된 한 측면의 모델 표현만을 허용하기 때문에 여러 측면으로 관측이 가능한 실세계 객체들의 표현에 어려움을 갖는다. 제시한 객체 중심 측면 모델(OOAM : Object-Oriented Entity Aspect Model)은 실세계의 각 객체에 대해 다수의 측면 표현을 가능하게 한 객체 중심의 데이타 모델로 데이타와 지식 표현에 유용한 모델이다. 데이타베이스 시스템과 지식베이스 시스템 중 어느 하나의 시스템이 다른 시스템의 특징을 빌리거나 통합할 수 있다면 두 시스템에게 서로 이득이 될 수 있다. 이러한 KB/DB(Knowledge Base/Data Base)의 통합은 최근에 객체 지향 개념과 연역 개념에 의해 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 객체의 측면 개념을 제공하는 OOAM의 기본 개념을 보여주고 OOAM에 의해 구축되는 데이타베이스 스키마의 시맨틱을 분석하고 서술하기 위해 OOAM을 형식적으로 정의하였다. 그리고 KB/DB 통합에 관련된 연구들을 분석하고 데이타베이스에 관련된 지식의 종류를 서술한 후 OOAM을 사용하여 KB/DB 통합을 위한 지식베이스와 데이타베이스의 개발 방법론을 제시하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권5호
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• pp.385-389
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• 2009

최근 블로그 사용이 급증하면서 방대한 양의 블로그 자원으로부터 적합한 자원을 추출하여 사용자에게 제공하기 위한 연구들이 시도되었다. 이들 연구 중 OSEM(Ontology-based Semantic Blog Model)은 블로그 공간(Blogosphere) 내 지식베이스를 효과적으로 모델링하기 위해 이를 온톨로지로 정의한 모델이다. OSEM을 시맨틱 웹 환경에서 활용하기 위해 본 논문에서는 매핑 기법을 적용하여 OSEM의 지식베이스를 OWL로 변환하고, OWL로 변환된 온톨로지에 SWRL 추론과 SPARQL 질의를 적용하여 블로그 사용자에게 유용한 관심 커뮤니티를 추천하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 OSEM 내 지식베이스를 OWL로 변환함으로써 시맨틱 웹 환경에서의 공유와 재사용을 가능하게 하고, 제안한 추론 기법을 적용하여 사용자 관점의 관심 블로그 커뮤니티 추천을 가능하도록 한다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제48권11호
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• pp.1457-1463
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• 1999

This paper develops an real-time expert system for the electronic interlocking system. it obtains the higher safety by determining the railway interlocking strategy in order to prevent trains from colliding, and derailing in the viewpoint of veteran expert, considering the situation of station in real-time. The expert system determines the real-time interlocking strategy by confirming the interlocking relationships among signal facilities based on the interlocking knowledge base from input information such as signal, points, and it is implemented as the rule-based system in order to represented accurately and effectively the interlocking relationships. Especially in case of emergency the function which determines the rational route coordinating with IIKBAG on the workstation is designed in order to minimize the spreading effect. It is implemented in C computer language for the purpose of the implementation of the inference engine using the dynamic memory allocation technique, the build and interface of the station structure database. And, the validity of the built expert system is proved by simulating the diversity cases which may occur in the real system for the typical station model.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제13권1호
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• pp.19-27
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• 1987

This paper deals with the development of an expert system modeling by constructing a knowledge-based system of the dive recovery for anticrash on the ground or sea during the task of fighter aircraft. In an IBM PC / XT computer, a prototype dive recovery expert system is constructed using mu LISP-86 programming language, and is interconnected to the SAM SUNG RM-501 robot arm to test and simulate this model. The knowledge base of this model is composed of the dive recovery charts and the V-N envelope charts of F-4 D Phantom fighter aircraft. It is shown that the prototype expert system woks well and the feasibility of practical realization is valid.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.81-86
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• 2002

In current CBR(Case-Based Reasoning) systems, the case adaptation is usually performed by rule-based method that use rules hand-coded by the system developer. So, CBR system designer faces knowledge acquisition bottleneck similar to those found in traditional expert system design. In this thesis, 1 present a model for learning method of case adaptation knowledge using case base. The feature difference of each pair of cases are noted and become the antecedent part of an adaptation rule, the differences between the solutions in the compared cases become the consequent part of the rule. However, the number of rules that can possibly be discovered using a learning algorithm is enormous. The first method for finding cases to compare uses a syntactic measure of the distance between cases. The threshold fur identification of candidates for comparison is fixed th the maximum number of differences between the target and retrived case from all retrievals. The second method is to use similarity metric since the threshold method may not be an accurate measure. I suggest the elimination method of duplicate rules. In the elimination process, a confidence value is assigned to each rule based on its frequency. The learned adaptation rules is applied in riven target Problem. The basic. process involves search for all rules that handle at least one difference followed by a combination process in which complete solutions are built.

• 한국정밀공학회지
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• 제16권10호
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• pp.217-224
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• 1999

Trouble shooting of modern machine tools equipped with sophisticated electronic as well as mechanical parts is so difficult that it is usually depends upon the experience and accumulated knowledge of the diagnosing persons. On the other hand, tool users are scattered in wide area, which makes it expensive for a machine tool maker to run a vast service network. An unmanned diagnosis system to which users can have access at all times could be an efficient alternative. For this purpose, a rule-based expert system for diagnosing machine tools is developed. This paper describes the structure of diagnostic knowledge, the rule firing mechanism, the diagnosis flow, and user query process. An example shows the feasibility of problem solving on site without help of a service expert from machine tool maker.

• 산업경영시스템학회지
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• 제38권1호
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• pp.74-82
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• 2015

Two key challenges in statistical relational learning are uncertainty and complexity. Standard frameworks for handling uncertainty are probability and first-order logic respectively. A Markov logic network (MLN) is a first-order knowledge base with weights attached to each formula and is suitable for classification of dataset which have variables correlated with each other. But we need domain knowledge to construct first-order logics and a computational complexity problem arises when calculating weights of first-order logics. To overcome these problems we suggest a method to generate first-order logics and learn weights using association analysis in this study.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제50권1호
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• pp.43-53
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• 2018

It is important to clarify the characteristics of flow regimes underlying the debris bed formation behavior that might be encountered in core disruptive accidents of sodium-cooled fast reactors. Although in our previous publications, by applying dimensional analysis technique, an empirical model, with its reasonability confirmed over a variety of parametric conditions, has been successfully developed to predict the regime transition and final bed geometry formed, so far this model is restricted to predictions of debris mixtures composed of spherical particles. Focusing on this aspect, in this study a new series of experiments using nonspherical particles have been conducted. Based on the knowledge and data obtained, an extension scheme is suggested with the purpose of extending the base model to cover the particle-shape influence. Through detailed analyses and given our current range of experimental conditions, it is found that, by coupling the base model with this scheme, respectable agreement between experiments and model predictions for the regime transition can be achieved for both spherical and nonspherical particles. Knowledge and evidence from our work might be utilized for the future improvement of design of an in-vessel core catcher as well as the development and verification of sodium-cooled fast reactor severe accident analysis codes in China.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.111-136
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• 2018

지식베이스를 구축하는 작업은 도메인 전문가가 온톨로지 스키마를 이해한 뒤, 직접 지식을 정제하는 수작업이 요구되는 만큼 비용이 많이 드는 활동이다. 이에, 도메인 전문가 없이 다양한 웹 환경으로부터 질의에 대한 답변 정보를 추출하기 위한 자동화된 시스템의 연구개발의 필요성이 제기되고 있다. 기존의 정보 추출 관련 연구들은 웹에 존재하는 다양한 형태의 문서 중 학습데이터와 상이한 형태의 문서에서는 정보를 효과적으로 추출하기 어렵다는 한계점이 존재한다. 또한, 기계 독해와 관련된 연구들은 문서에 정답이 있는 경우를 가정하고 질의에 대한 답변정보를 추출하는 경우로서, 문서의 정답포함 여부를 보장할 수 없는 실제 웹의 비정형 문서로부터의 정보추출에서는 낮은 성능을 보인다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 지식베이스 확장을 위하여 웹에 존재하는 멀티소스 비정형 문서로부터 질의에 대한 정보를 추출하기 위한 시스템의 개발 방법론을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안한 방법론은 "주어(Subject)-서술어(Predicate)"로 구분된 질의에 대하여 위키피디아, 네이버 백과사전, 네이버 뉴스 3개 웹 소스로부터 수집된 비정형 문서로부터 관련 정보를 추출하며, 제안된 방법론을 적용한 시스템의 성능평가를 위하여, Wu and Weld(2007)의 모델을 베이스라인 모델로 선정하여 성능을 비교분석 하였다. 연구결과 제안된 모델이 베이스라인 모델에 비해, 위키피디아, 네이버 백과사전, 네이버 뉴스 등 다양한 형태의 문서에서 정보를 효과적으로 추출하는 강건한 모델임을 입증하였다. 본 연구의 결과는 현업 지식베이스 관리자에게 지식베이스 확장을 위한 웹에서 질의에 대한 답변정보를 추출하기 위한 시스템 개발의 지침서로서 실무적인 시사점을 제공함과 동시에, 추후 다양한 형태의 질의응답 시스템 및 정보추출 연구로의 확장에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.