In recent, the marine engine of a large size is being realized a lower speed, longer stroke and a small number of cylinders for the energy saving. Consequently the variation of rotational torque became larger than former days because of the longer delay-time in fuel oil injection process and an increased output per cylinder. It was necessary that algorithms have enough robustness to suppress the variation of the delay-time and the parameter perturbation. This paper shows the structure of hybrid F-NFC against the delay-time and the perturbation of engine parameter as modeling uncertainties, and the design of the robust speed controller by hybrid F-NFC for the engine. And, The Parameter values of linear equation are determined by RC-GA for F-NFS. The hybrid F-NFC is combined the F-NFC and PID controller for filling up each.
이 논문에서는 웹 서버에 발생할 수 있는 장애 항목들을 정의하고, 발생한 장애를 자동적으로 진단하고 이를 검출하기 위한 방법을 규칙기반 추론기법을 사용하여 제안하였다. 즉, 웹 서버 관리에서 발생할 수 있는 장애 항목을 정의하고, 장애를 진단하기 위한 규칙을 제안하였는데, 장애 항목으로는 프로세스 장애, 서버 과부하, 인터페이스 장애, 구성 및 성능 장애를 정의하였으며, 각 장애 항목을 진단하기 위한 지식을 활성 네트워크기법을 적용하여 표현하고, 이를 시스템 레벨 장애 진단 생성규칙과 서비스 레벨 장애 진단 생성규칙으로 정형화하였다. 그리고 제안한 장애 진단규칙의 타당성을 증명하기 위한 장애 환경 구성을 구성하고, 각 장애 환경에 대한 생성규칙 적용과정을 실험을 통하여 제시하였다. 이 논문에서는 기하 급수적으로 증가하는 웹 서버의 장애를 관리하기 위한 메커니즘 제안함으로써 웹 서버 관리에 소요되는 관리자의 노력을 최소화할 수 있는 지능적인 장애 관리를 위한 방법론을 제시하고자 한다.
A framework for knowledge management system has been explored which enables the semantic search of knowledge on the web. Knowledge representation by RDF and RDF schema enables machine cognition of knowledge documents. Dublin core was adopted for structured metadata representation. Thereby, it enables the CBR and rule based reasoning for intelligent knowledge retrieval. Grafting of the WFMS technique unto the KMS facilitates the effective utilization of process knowledge and creation of new knowledge.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황을 인지해 각 사용자에게 필요한 서비스를 자동으로 제공하거나, 사용자로부터 요청받은 서비스를 주어진 환경에서 성공적으로 수행하기 위해서는 그 서비스를 수행하는 각각의 장치들은 일정 수준 이상의 지능을 갖고 있어야 한다. 본 연구에서는 일차 술어 논리를 사용하는 규칙 기반 추론 엔진으로 JRM-S를 개발하였다. 본 엔진은 위치 기반 상황 모델 구축을 위해 공간지식 처리 기능을 갖고 있으며, 유비쿼터스 환경에 존재하는 서비스 장치들에게 상황을 인식할 수 있는 지능을 부여하기 위한 지식 처리기로 사용될 수 있다.
비선형 공정을 퍼지 모델링 하는 것은 전체 입력의 공간 분할 및 퍼지 추론 방법에 따른 퍼지 추론 시스템의 입출력 특성을 분석하는 것이 필요하다. 이를 위해, 퍼지 모델은 입력 변수와 퍼지 입력 공간 분할 및 후반부 다항식 함수에 의한 구조 및 파라미터를 동정함으로서 표현된다. 퍼지 규칙의 전반부에서 입력 데이터의 최소 값과 최대 값을 이용하는 최소-최대 방법 및 입력 데이터를 군집으로 형성하는 C-Means 클러스터링 알고리즘이 퍼지 모델의 동정을 위해 사용되고, 소속 함수는 삼각형, 범종형, 사다리꼴형 소속함수를 사용한다. 퍼지 규칙의 후반부 동정에서 퍼지 추론은 간략 및 선형 추론과 같은 두 가지 형태를 수행한다. 각 규칙의 후반부 파라미터들, 즉 다항식의 계수들의 동정은 표준 최소자승법에 의해 수행된다. 마지막으로, 비선형 공정으로는 널리 이용되는 가스로 데이터를 이용하여 시스템 특성 및 성능을 평가한다.
오늘날 소프트웨어가 다양한 환경에서 광범위하게 사용됨에 따라 적응형 소프트웨어에 대한 요구가 증가하고 있다. 적응형 소프트웨어는 환경의 변화에 반응하여 스스로의 행동을 변화시키는 견고하고 유연한 소프트웨어이다. 그러나 환경으로부터 상황 정보를 획득하는 데 있어서의 시간 제약이나 계산복잡도가 높은 등의 어려움으로 인해, 실제 구현 시 보다 획득이 쉬운 데이타로 환경을 한정하는 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 충분한 복잡도를 지니면서 획득이 쉬운 평면 영상을 환경으로 가정, 상황 정보를 획득하고 행동 규칙 정보를 바탕으로 추론하여 행동하는 적응형 소프트웨어의 프레임워크를 제안한다. 이를 바탕으로 간단한 게임을 자동으로 조작하는 소프트웨어를 구현하였다.
UCC(User Created Contents) 형태의 다양한 영상 미디어 데이터가 증가함에 따라 의미 있는 서비스를 제공하기 위해 많은 분야에서 활발한 연구가 진행 중이다. 그 중 시맨틱 웹 기반의 미디어 분류에 대한 연구가 진행되고 있지만 기존의 미디어 온톨로지는 메타 정보를 이용하기 때문에 정보의 부재에 따른 한계점이 있다. 따라서 본 논문에서는 영상에서 인지되는 객체를 정하고 그 조합으로 구성된 서술 논리 기반의 온톨로지를 구축하고 영상의 장면에 따른 순서 기반의 규칙을 정의하여 이벤트 인지에 대한 기틀을 제안한다. 또한 증가하는 미디어 데이터에 대한 처리를 위해 분산 인-메모리 기반 프레임워크인 아파치 스파크 스트리밍을 이용하여, 영상 분류를 병렬로 처리하는 방법에 대해 설명한다. 유튜브에서 추출한 영상을 대상으로 대용량 미디어 온톨로지 데이터를 생성하고, 이를 이용하여 제시된 기법에 대한 성능 평가를 진행하여 타당성을 입증한다.
사례기반 추론은 이전에 해결된 문제에 대한 해를 재사용 함으로써 새로운 문제를 해결한다. 그러나 과거의 사례와 새로운 문제 사이에는 차이가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 사례기반 추론 시스템은 이전 사례의 해를 새로운 상황에 맞게 적응 시켜야 한다. 최근의 사례기반 추론 시스템에서, 사례 적응은 시스템 개발자에 의해 손으로 코딩된 규칙을 사용하는 규칙기반 방법을 이용한다. 따라서 시스템 설계자는 과거의 전통적인 전문가 시스템 설계에서 발견되는 지식획득의 병목방법을 제안하였다. 적응 지식을 학습하기 위해 사례 베이스의 사례들을 비교하는 방법을 사용하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 여행 가격 결정을 위한 영역에서 실험하였다. 실험 결과 사례 추출만을 지원하는 시스템보다 해에 대한 정확도가 향상되었음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 추적시스템이 3차원 공간을 움직이는 이동물체를 추적한다. 오차없이 추적하기 위하여 제어시스템은 인공지능을 가진 퍼지제어기를 사용하였다. 추적시스템은 요(yaw)운동과 롤(roll) 운동을 통해 3차원 공간을 추적한다. 추적시스템으로는 2링크 매니플레이터를 사용하였고, 매니플레이터의 관절각 $\theta_1는 0^{\circ}에서\; 360^{\circ}$까지 회전 할 수 있으며, 관절각 $\theta_a는 0^{\circ}에서\; 180^{\circ}$까지 회전할 수 있다. 퍼지제어기의 퍼지화 방법은 싱클톤방법, 제어 규칙은 25개, 추론법은 간략화된 Mamdani의 추론법, 비퍼지화 방법은 간략화된 무게 중심법을 사용하였다. 시뮬레이션은 퍼지제어기의 성능을 평가하기 위해 같은 조건하에 CTM제어기와 비교하였다. 매니플레이터에 외란 토크를 적용하지 않았을 때 두 제어기 모두 추적오차가 0에 가까웠으며, 외란토크가 0.4N 일 때 CTM제어기를 사용한 경우에는 퍼지제어기를 사용한 경우보다 시뮬레이션결과 절대 오차 합이 10배 이상 큼을 알 수 있다. 퍼지 제어기가 CTM제어기보다 외란토크의 추가시 강함을 검증하였다.
The purpose of this study is to investigate the characteristics of problem solving strategies that gifted students use in science inquiry problem. The subjects of the study are the notes and presentation materials that the 15 team of elementary and junior high school students have solved the problem. They are a team consisting of 27 elementary gifted and 29 middle gifted children who voluntarily selected topics related to dimple among the various inquiry themes. The analysis data are the observations of the subjects' inquiry process, the notes recorded in the inquiry process, and the results of the presentations. In this process, the knowledge related to dimple is classified into the declarative knowledge level and the process knowledge level, and the strategies used by the gifted students are divided into general strategy and supplementary strategy. The results of this study are as follows. First, as a result of categorizing gifted students into knowledge level, six types of AA, AB, BA, BB, BC, and CB were found among the 9 types of knowledge level. Therefore, gifted students did not have a high declarative knowledge level (AC type) or very low level of procedural knowledge level (CA type). Second, the general strategy that gifted students used to solve the dimple problem was using deductive reasoning, inductive reasoning, finding the rule, solving the problem in reverse, building similar problems, and guessing & reviewing strategies. The supplementary strategies used to solve the dimple problem was finding clues, recording important information, using tables and graphs, making tools, using pictures, and thinking experiment strategies. Third, the higher the knowledge level of gifted students, the more common type of strategies they use. In the case of supplementary strategy, it was not related to each type according to knowledge level. Knowledge-based learning related to problem situations can be helpful in understanding, interpreting, and representing problems. In a new problem situation, more problem solving strategies can be used to solve problems in various ways.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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