• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권6호
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• pp.530-538
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• 2007

현존하는 추론 엔진들은 대부분 Tableaux 알고리즘 기반의 TBox의 최적화를 위한 연구를 진행하였다. 하지만 현실에서 대용량의 ABox를 추론하기 위해서는 유한한 시간 내에 결정 가능하지 못하다. 따라서 실용성 있는 추론 엔진 효율을 위해서는 대용량 데이타를 가지는 ABox를 위한 최적화된 추론 기법이 필요하다. 본 논문에서는 OWL-DL 기반의 온톨로지(Ontology)를 데이타로그(Datalog)와 같은 규칙(Rule) 형태로 변형하여 관계형 데이타베이스와 같은 저장장치와 연동하기 위한 방법을 이용한다. 최종적으로 실세계의 환경에서의 데이타타입 속성(Datatype Property)이 포함된 SHIQ(D) 구성의 실용적인 지식 표현 시스템을 수행하고자 한다. 따라서 OWL이 가지는 공리(Axiom)를 이용한 데이타타입이 포함된 규칙을 적용한 추론 방법에 대해서 제안하였다.

• 대한산업공학회지
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• 제16권2호
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• pp.63-70
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• 1990

This paper presents a new temporal reasoning scheme based on explicit expression of time intervals. The proposed scheme deals with the general problem of temporal knowledge representation and temporal reasoning and may be used in rule-based systems and qualitative models. Time intervals, not time points, are defined in terms of orders and/or numbers in a quantity space. As a result, the system behavior is represented in the form of partially ordered networks. Such explicit and qualitative description of temporal quantities enables both reduction of ambiguity and parsimonious used of temporal information. Based on the proposed temporal reasoning scheme, a new rule-based qualitative simulation system is being built and evaluated.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권12B호
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• pp.767-778
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• 2007

본 논문에서는 스마트 홈 환경에서 데이터 마이닝 기법을 이용하여 사용자에게 상황에 적합한 서비스를 추론하는 모델을 제안한다. 의사결정트리 알고리즘들 중에 하나인 C4.5 알고리즘을 기반으로 서비스 추론에 쓰이는 서비스 트리를 생성하고, 정량적 특성 규칙과 정량적 판별 규칙을 이용하는 정량적 가중치 산정 알고리즘을 통해 사용자에게 제공될 서비스를 추론한다. 또한 시뮬레이션을 통해 그 성능을 검증하였다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제7권2호
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• pp.47-54
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• 2018

This paper is a study on implementation of the golf play advice system which provides advice to golfers through mobile devices. The system consists of a mobile unit consisting of a GPS receiver, a data transmitter and receiver, and a display unit, and a server unit composed of a database and advice generator. The advice generator that provides advices to the users, generates advices with IF-THEN rule-based reasoning method. The reasoning module utilizes golfer's personal records and various information in the database of the server unit. This system provides the advice to the users who play on the golf course through mobile devices, so that it is possible to provide various information similar to the screen golf using the computer simulating technology in the outdoor golf course.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.587-592
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• 2004

본 논문에서는 실시간으로 상수 및 변수의 병렬 매칭이 가능한 새로운 구조의 하드웨어 기반 룰-베이스 시스템 구조를 제안한다. 이 시스템은 context-aware computing 시스템에서 상황 인식을 위한 기법으로 적용될 수 있다. 제안한 구조는 기존의 하드웨어 기반의 구조가 가지는 룰의 표현 및 룰의 구성에서 발생하는 제약을 상당히 감소시킬 수 있다. 이를 위해 변형된 형태의 content addressable memory(CAM)와 crossbar switch network(CSN)가 사용되었다. 변형된 형태의 CAM으로 구성된 지식-베이스는 동적으로 데이터의 추가 및 삭제가 가능하다. 또한 CSN은 input buffer와 working memory(WM) 사이에 위치하여, 시스템 외부 및 내부에서 동적으로 생성되거나, 시스템의 설정에 의해 지정된 데이터들의 조합 및 pre-processing module(PPM)을 이용한 연산을 통하여 WM을 구성하는 데이터를 생성시킨다. 이 하드웨어 룰-베이스 시스템은 SystemC ver. 2.0을 이용하여 설계되었으며 시뮬레이션을 통하여 그 동작을 확인 및 검증하였다.

• 인지과학
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• 제10권4호
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• pp.51-62
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• 1999

본 논문에서는 규칙기반 전문가시스템의 퍼지 생성규칙을 표현할 수 있는 퍼지페트리네트 표현을 제안한다. 퍼지페트리네트 표현을 기반으로, 전진추론 알고리즘과 후진추론 알고리즘으로 구성된 퍼지 추론 알고리즘을 제안한다. 본 논문이 제안한 알고리즘은 단순히 min과 max 계산만을 하는 기존의 알고리즘과는 달리 퍼지 생성규칙의 전제 부와 결론 부에 퍼지 개념의 유무에 따라 적절한 믿음 값 평가 함수을 사용하여 보다 더 인간적인 추론을 한다. 전진추론 알고리즘은 유한한 방향성 나무인 도달나무로 표현할 수 있다. 후진추론 알고리즘은 목표노드에서 시작노드까지의 후진추론 통로를 구한 후에 믿음 값 평가함수를 이용하여 목표노드의 믿음 값을 구한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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• pp.1354-1357
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• 1993

This paper proposes that the best reasoning(i.e. rule evaluation) method which should be used in a fuzzy system significantly depends on the reasoning environment. It is shown that allowing for dynamic switching of reasoning methods leads to better performance, even when only two different reasoning methods are considered. This paper discusses DSFS (Dynamic Switching Fuzzy System) which dynamically switches and finds the best reasoning method (from among 80 different possible reasoning methods) to use depending on the reasoning situation. To overcome the reasoning speed and memory problem of DSFS due to its computational requirements, the DSFS Switching Reasoning Table method is proposed and its higher performance as compared to a conventional fuzzy system is shown. Finally, efforts to obtain general relationships between the characteristics of different reasoning methods and the actual control surface/environment is discussed.

• 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.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권3호
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• pp.263-270
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• 2002

현재가지 개발된 화재진압통제 지능시스템들은 대부분 규칙기반 시스템이다. 실제로 화재를 탐지하는데 필요한 지식은 정형화된 규칙만으로 표현하기 어렵다. 또한 시스템의 성능 향상을 위해서 지속적인 규칙들의 수정 및 추가가 이루어져야 하며, 특히 예외적인 상황에서의 화재 발생 탐지시 문제점을 지니고 있다. 이러한 문제점들을 개선하기 위한 규칙 및 사례기반 추론을 이용한 하이브리드 화재진압통제 지능시스템 (H-FFIS)은 규칙기반 시스템보다 화재탐지율은 향상시켰으나, 수행시간이 증가되었다. 본 연구에서는 기존의 H-FFIS의 단점을 보완하기 위하여 규칙 및 클러스터링에 의한 사례기반 추론을 이용한 개선된 선박 화재진압통제 지능시스템(A-FFIS)을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존의 H-FFIS와 비교해 볼 때, 수행시간을 감소시키면서 정확성을 향상시키는 결과를 얻었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권9호
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• pp.686-698
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• 2014

최근 스마트폰의 폭발적인 보급, IoT와 클라우드 컴퓨팅 기술의 고도화, 그리고 IoT 디바이스의 보편화로 대용량 스트리밍 센싱데이터가 출현하였다. 또한 이를 기반으로 데이터의 공유와 매쉬업 통해 새로운 데이터의 가치를 창출하기 위한 요구사항의 증대로 대용량 스트리밍 센싱데이터 환경에서 시맨틱웹 기술과의 접목에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 데이터의 대용량성 스트리밍성으로 인해 새로운 지식을 도출하기 위한 지식 추론분야에서 많은 이슈들에 직면하고 있다. 이러한 배경하에, 본 논문에서는 IoT 환경에서 발생하는 대용량 스트리밍 센싱데이터를 시맨틱웹 기술로 처리하여 서비스하기 위해 RDFS 규칙기반 병렬추론 기법을 제시한다. 제안된 기법에서는 기존의 규칙추론 알고리즘인 Rete 알고리즘을 하둡프레임워크 맵리듀스를 통해 병렬로 수행하고, 공용 스토리지로서 하둡 데이터베이스인 HBase를 사용하여 데이터를 공유한다. 이를 위한 시스템을 구현하고, 대용량 스트리밍 센싱데이터인 기상청 AWS 관측데이터를 이용하여 제시된 기법에 대한 성능평가를 진행하고, 이를 입증한다.