• 한국IT서비스학회지
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• 제9권3호
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• pp.123-144
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• 2010

As knowledge becomes a critical success factor of companies nowadays, lots of rule-based systems have been and are being developed to support their activities. Large number of rule-based systems serve as Web sites to advise, or recommend their customers. They usually use a backward chaining inference algorithm based on backtrack to implement those interactive Web-enabled rule-based systems. However, when the users like customers are using these systems interactively, it happens frequently where the users do not know some of the answers for the questions from the rule-based systems. We are going to design a backward chaining inference methodology considering unknown facts based on backtrack technique. Firstly, we review exact and inexact reasoning. After that, we develop a backward chaining inference algorithm for exact reasoning based on backtrack, and then, extend the algorithm so that it can consider unknown facts and reduce its search space. The algorithm speeded-up inference and decreased interaction time with users by eliminating unnecessary questions and answers. We expect that the Web-enabled rule-based systems implemented by our methodology would improve users' satisfaction and make companies' competitiveness.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.459-462
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• 2002

현재까지 개발된 대부분의 규칙기반 의료 진단시스템에서는 의사들이 환자들을 진단하는데 필요한 지식을 정형화된 규칙만으로 표현해야 하기 때문에 어려움이 있으며, 시스템의 성능개선을 위해 규칙들의 수정 및 추가가 이루어져야 할 뿐 아니라, 예외적인 상황에서 진단시 문제점율 지니게 된다 본 논문에서는 일반적인 급성복통 진단을 위한 지식은 규칙으로 표현하고, 기존 규칙으로 처리할 수 없는 예외적인 급성복통 진단을 위한 지식은 사례로 표현함으로써 규칙과 사례가 서로 보완적인 역할을 할 수 있는 통합 방법을 제안한다. 또한 기존의 규칙 기반 DS-DAAP와 사레기반 추론에 의해 확장된 CDS-DAAP(Combined Diagnosis System for Diseases associated with Acute Abdominal Pain)의 비교를 통해, 제안하는 접근 방법이 진단율을 향상시킴을 보였다.

• 산업공학
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• 제24권3호
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• pp.248-257
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• 2011

The amount of Meta-data to be managed increases with development of information technology. However, when trying to integrate and share product information of heterogeneous systems within or between companies, sharing of information is impossible if product information classification systems are different. Due to the situation mentioned above, engineers judge the product information classification system and maps corresponding Meta-data for document-based sharing. Judging exponentially increasing amount of data by engineers and sharing product information using documents create great amount of time delay and errors in data handling. Therefore, construction of a system for integrated management and interoperability between product information based on semantic information similar to engineer's judgment is required. This paper proposes a methodology and necessity of a system for interoperability of product information based on semantic web, and also designs a system to integrate heterogeneous systems with different product information using rule based reasoning. This paper also suggests a system base for interoperability and integration of product information between heterogeneous systems by integrating the product information classification system semantically.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권12호
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• pp.2355-2373
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• 2011

Vision-based vehicle detector systems are becoming increasingly important in ITS applications. Real-time operation, robustness, precision, accurate estimation of traffic parameters, and ease of setup are important features to be considered in developing such systems. Further, accurate vehicle detection is difficult in varied complex traffic environments. These environments include changes in weather as well as challenging traffic conditions, such as shadow effects and jams. To meet real-time requirements, the proposed system first applies a color background to extract moving objects, which are then tracked by considering their relative distances and directions. To achieve robustness and precision, the color background is regularly updated by the proposed algorithm to overcome luminance variations. This paper also proposes a scheme of feedback compensation to resolve background convergence errors, which occur when vehicles temporarily park on the roadside while the background image is being converged. Next, vehicle occlusion is resolved using the proposed prior split approach and through reasoning for rule-based tracking. This approach can automatically detect straight lanes. Following this step, trajectories are applied to derive traffic parameters; finally, to facilitate easy setup, we propose a means to automate the setting of the system parameters. Experimental results show that the system can operate well under various complex traffic conditions in real time.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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• pp.1274-1276
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• 1993

We have designed a multiple-valued fuzzy Approximate Analogical-Reseaning system (AARS). The system uses a similarity measure of fuzzy sets and a threshold of similarity ST to determine whether a rule should be fired, with a Modification Function inferred from the Similarity Measure to deduce a consequent. Multiple-valued basic fuzzy blocks are used to construct the system. A description of the system is presented to illustrate the operation of the schema. The results of simulations show that the system can perform about 3.5 x 106 inferences per second. Finally, we compare the system with Yamakawa's chip which is based on the Compositional Rule of Inference (CRI) with Mamdani's implication.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.193-195
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• 2004

기존의 규칙 귀납법(Rule Induction)은 양성적 추론(positive reasoning)과 음성적 추론(negative reasoning)을 잘 반영하지 못하고 있지만 의학 분야의 추론은 양성적 추론과 음성적 추론을 모두 포함하고 있다. 이것이 의학 전문가들이 귀납된 규칙을 해석하는데 어려움을 가지게 되며, 진단 과정을 위해서 규칙을 해석하는 것을 쉽게 진행할 수 없는 이유이기도 하다. 본 연구에서는 양성적 규칙들과 음성적 규칙들의 귀납법을 위한 두 가지 알고리즘을 적용한 진단 시스템인 DS-ARI(Diagnosis System using Algorithms for Rule Induction)물 제안한다. 제안하는 시스템과 기존 시스템을 비교해 보았을 때 제안하는 시스템에서 전문가의 지식을 보다 정확하게 표현하여 정확성을 높이게 되었다.

• 동의생리병리학회지
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• 제23권4호
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• pp.745-750
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• 2009

The goal of this study is to examine on reasoning and search for construction of diagnosis ontology as a knowledge base of diagnosis expert system in oriental medicine. Expert system is a field of artificial intelligence. It is a system to acquire information with diverse reasoning methods after putting expert's knowledge in computer systematically. A typical model of expert system consists of knowledge base and reasoning & explanatory structure offering conclusion with the knowledge. To apply ontology as knowledge base to expert system practically, consideration on reasoning and search should be together. Therefore, this study compared and examined reasoning, search with diagnosis process in oriental medicine. Reasoning is divided into Rule-based reasoning and Case-based reasoning. The former is divided into Forward chaining and Backward chaining. Because of characteristics of diagnosis, sometimes Forward chaining or backward chaining are required. Therefore, there are a lot of cases that Hybrid chaining is effective. Case-based reasoning is a method to settle a problem in the present by comparing with the past cases. Therefore, it is suitable to diagnosis fields with abundant cases. Search is sorted into Breadth-first search, Depth-first search and Best-first search, which have respectively merits and demerits. To construct diagnosis ontology to be applied to practical expert system, reasoning and search to reflect diagnosis process and characteristics should be considered.

• 지능정보연구
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• 제12권3호
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• pp.95-110
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• 2006

지능형 에이전트와 규칙기반 시스템을 이용해 보다 지능적인 웹 환경을 구축하고자 하는 노력이 시맨틱 웹의 발전과 함께 증가하고 있다. 이러한 에이전트와 규칙기반 시스템에 필요한 규칙들을 이미 많은 지식들이 산재해 있는 웹으로부터 습득할 수 있다면 보다 효율적으로 시스템을 구축하는 것이 가능하며, 이러한 응용시스템의 확장은 시맨틱 웹의 발전을 더욱 가속화하는 계기가 될 수 있을 것이다. XRML 방법론은 웹으로부터 규칙을 습득하기 위한 단계적 방법을 제시하고 있으며, 온톨로지를 이용함으로써 규칙의 구성요소들을 자동으로 추출할 수 있도록 지원한다. 그러나 추출된 규칙구성요소들을 조합하여 완전한 규칙을 만드는 과정이 규칙관리자의 수작업에 의존하고 있다. 본 연구는 온톨로지와 그래프 탐색을 사용함으로써 이 과정을 자동화하고자 하는 연구이다. 온톨로지에 있는 규칙의 일반적 패턴을 기반으로 하여 그래프 탐색을 이용해 규칙구성요소들을 조합함으로써 웹 페이지로부터 자동으로 규칙을 추출할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권4호
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• pp.282-296
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• 2010

OWL 온톨로지는 실세계의 도메인 지식을 모델링 하는데 적합하다. 또한 명백하게 정의된 지식으로부터 암시적인 새로운 지식을 추론할 수 있다. 하지만 이 모델링된 지식은 완전할 수 없다. 사람이 가지고 있는 모든 상식을 모델링 할 수 없기 때문이다. 온톨로지는 완전한 지식표현을 위한 무결성 제약조건과 예외 처리와 같은 비단조 추론을 지원할 방법이 없다. 디폴트 규칙은 온톨로지 안의 특정 클래스에 대한 예외를 처리할 수 있다. 또한 무결성 제약은 온톨로지에 정의된 클래스의 제한조건(restriction)에 인스턴스가 일관되게 할 수 있다. 본 논문에서는 Open World Assumption(OWA) 기반의 온톨로지와 Closed World Assumption(CWA) 기반의 비단조 추론을 지원하는 규칙의 지식베이스를 통합하여 Open World 와 Closed World 추론을 모두 지원하는 실질적인 추론 시스템을 제안한다. 이 시스템은 온톨로지에 정의된 불완전한 개념을 다룰 때 OWA기반이라서 발생하는 문제점을 ASP(Answer Set Programming)를 사용하여 해결방안을 제안한다. ASP는 논리 프로그래밍 언어로써 비단조 추론을 허용하며, 서술 논리 지식베이스에 CWA 기반의 질의를 가능하게 한다. 제안하는 시스템은 Protege에서 제공하는 Pizza 온톨로지를 예로써 비단조 추론이 필요한 경우를 보이고, 잘 알려진 온톨로지들로 성능 평가하여 본 시스템의 정당(sound)하고 완전(complete)함을 증명한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.51-58
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• 2001

전자상거래 시스템은 편리한 인터페이스와 상품 정보에 대해 고객이 만족할 만한 수준의 쉽고 빠른 검색 기능을 제공 하여야한다. 이를 위해 지능형 에이전트 기술을 이용한 전자상거래 시스템에 대한 연구가 활발히 진행 되고 있다. 본 논문에서는 혼합적 추론 방법을 이용하여 전자상거래 고객의 요구를 좀더 충실히 반영한 상품의 정보와 고객의 관리가 가능하도록 한 전자상거래 에이전트 시스템을 설계하였다. 본 논문에서는 전자상거래 시스템의 효율을 높이기 위하여 먼저 에이전트는 지식기반의 지능적 다중에이전트로서 사례를 기반으로 한 사례기반 추론과 규칙을 기반으로 한 규칙기반 추론의 단점을 보완한 혼합적 추론 기법을 이용하였다. 또한 동시에 발생하는 다중 사용자의 응답 속도 저하를 방지하기 위해 메인 서버에서 로드 밸런싱을 통한 로드의 분산 기법과 2-계층 구조의 에이전트 구조를 통해 네트워크의 트래픽을 분산시킨 시스템을 설계하였다. 본 논문에서 제안한 전자상거래 시스템은 고객의 다양한 요구에 대한 적응성을 높였고 시스템에 대해 동시에 발생하는 다중 사용자의 요구로 인한 응답 속도의 저하를 막을 수 있다.