In this paper, we consider a rule of application of PRICE(Parametric Review of Information for Costing and Evaluation) model to the environment of Korean defense industry. The PRICE model which is a computer model to estimate the cost of an acquisition program, was developed for the regulation of defense acquisition program in the United States. Therefore, it is essential for us to figure out how we can adopt it under our defense acquisition regulations. We will give an alternative method to apply the PRICE model to the mapping problem between two regulations.
This paper proposes a fuzzy classifier system (FCS) using hyper-cone membership functions (HCMFs) and rule reduction techniques. The FCS can generate excellent rules which have the best number of rules and the best location and shape of membership functions. The HCMF is expressed by a kind of radial basis function, and its fuzzy rule can be flexibly located in input and output spaces. The rule reduction technique adopts a decreasing method by merging the two appropriate rules. We applay the FCS to a tubby rule generation for the inverted pendulum control.
One of the most difficult and time-consuming stages in the development of the knowledge-based system is a knowledge acquisition. A splitting algorithm is developed to infer a rule-tree which can be converted to a rule-typed knowledge. A market segmentation may be performed in order to establish market strategy suitable to each market segment. As the sales data of a product market is probabilistic and noisy, it becomes necessary to prune the rule-tree-at an acceptable level while generating a rule-tree. A splitting algorithm is developed using the pruning measure based on a total amount of information gain and the measure of existing algorithms. A user can easily adjust the size of the resulting rule-tree according to his(her) preferences and problem domains. The algorithm is applied to a market segmentation problem of a medium-large computer market. The algorithm is illustrated step by step with a sales data of a computer market and is analyzed.
오늘날 자원의 보고라 할 수 있는 웹에는 자연어로 표현된 텍스트와 테이블들로 구성된 무수히 많은 문서들이 존재하고 있다. 이러한 웹 문서들로부터 규칙을 습득하고 습득된 규칙과 웹 문서간의 일관성을 유지하기 위해, 본 논문에서는 확장형 규칙 표식 언어 (extensible Rule Markup Language, XRML) 체계를 개발하였다. XRML은 웹 페이지에 내재되어 있는 규칙을 식별하여 자동으로 정형화된 규칙을 생성할 수 있도록 지원하는 규칙 식별 표식 언어 (Rule Identification Markup Language, XRML)와 구조화된 규칙 표현을 위한 규칙 구조 표식 언어 (Rule Structure Markup Language)로 구성된다. 특히, RIML은 HTML안에 내재되어 있는 규칙을 HTML 문서에 직접 명시할 수 있도록 설계되었기 때문에, RIML을 통해 웹페이지에 있는 규칙들을 식별하고 이 식별된 규칙은 RSML으로 표현된 정형화된 규칙으로 자동 변환될 수 있다. 본 논문에서는 RIML의 설계 시 웹페이지로부터 규칙을 식별하는 과정에서 발생하는 공유되는 변수 (variables) 및 값 (values),생략된 어구 ,동의어와 같은 몇 가지 중요한 현상들을 발견하고 이를 해결하고자 하였다. 제안된 XRML 접근 방법의 성능을 측정하고자, 3개의 대표적인 온라인 서점인 Amazon.com, BarnesandNoble.com, Powells.com의 실제 웹페이지들로부터 배송 및 환불과 관련된 규칙을 습득하여 XRML의 효과를 측정하는 실험을 수행하였다. 실험 결과에 따르면, 웹페이지로부터 규칙은 $97.7\%$의 매우 높은 정확성을 가지고 습득되었으며, 생성된 규칙의 완전성은 $88.5\%$로 측정되어, XRML이 특정 주제에 관한 전문가 시스템을 구축하기 위해 웹페이지로부터 규칙을 추출할 때 효율적인 도구가 될 수 있음이 예시되었다.
This study investigated Korean children's early acquisition of negatives and focused on four research questions: 1) processing of negative variations; 2) the nature of negatives when negatives are completely acquired in Korean (in which meaning and form are matched in one to one mapping); 3) the validity of Bellugi's negative acquisition model in Korean; and 4) the cause of child's erroneous sentence production: limited ability or regularity in children's cognition. The language data of the five subjects (age span; 1.1 - 3.11) were collected by their parents in the natural setting of the home. The results showed that 1) the pivot form, was processed in many ways from a simple to a complicated form, such as <(X+X')+N> <(x+x')+N,Y> <(x+x') N,(y+y')>. It appeared that the children used a simple negative format to reach a one-step advanced negative format. 2) Korean negatives are divided into range of negation in the negative sentence (part or whole), strength of negation (absolute or general), functions of meaning (negation, absences, refusal, prohibition, impossibility). All five children acquired negative sentences in all functions and the complete range after 3 years of age. 3) In spite of the differences in age level, Bellugi's four stage model was in evidence; that is, Korean children's negative acquisition was almost identical with Bellugi's tour stage model in deep structure. 4) Analyses of children's error sentences showed that the sentences with errors were made not because of the children's limitation in cognitive ability but because of the strict application of regularity of rules from the original grammars. Consequently, the children produced negative sentences using two rules: the rule of additive complexity (from simple to complex) and the rule of division (from one to several).
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.
This study was carried out to reveal Hangul acquisition processes in Korean-Chinese children who grow in a horizontal bilingual environment. In this experiment Grapheme substitution/deletion tasks and sensible/non-sensible Kulja reading tasks were administered to 3-, 4-, 5- and 6-year-old Korean-Chinese children growing up in a bilingual environment. Results were that Korean-Chinese children showed similar patterns of Hangul acquisition processes to Korean children but acquired grapheme-phoneme(G-P) correspondence earlier than Korean children. Hangul acquisition rates were 41.7%, 45.7%, 53% and 92.7% at age 3, 4, 5 and 6, respectively. Both Korean-Chinese and Korean children showed higher sensitivity for the final consonant than for the initial and middle consonants. Correlation between phoneme perception and reading was only significant among 6-year-olds in non-sensible Kulja reading tasks. Training in transforming ideographic Chinese to a phonetic system could effect early acquisition of G-P correspondence in Korean-Chinese children.
This paper describes an effective knowledge acquisition method in the fault diagnosis expert system for the electronic switching system TDX-1A. The knowledge acquisition procedure consists of the knowledge collection, the fault diagnosis modeling and the knowledge representation. Furthermore, to improve the performance of the knowledge bases with rule and frame representation, we showed the knowledge base checking methodlogy by using redundancy and inconsistency check algorithm.
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.
본 논문에서는 지능형 실시간 제어 시스템 구축을 위하여 근사값 계산 방법의 적용을 rule-based 시스템과 관련하여 도모한다. 자원 정보에 대한 획득 및 표현 방안을 탐색하고, 이를 구현하기 위한 소프트웨어 설계 및 구현된 시스템의 타당성을 판단하기 위한 기준을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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