Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04b
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pp.643-645
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2004
최근 시맨틱 웹에 대한 중요성이 부각되면서 다양한 분야에서 이와 관련된 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 시맨틱 웹 기술의 구성은 크게 RDF와 단일화된 데이터모델, 그 위에 규정 되어지는 DAML+OIL(OWL)과 같은 의미를 표현할 수 있는 언어, 웹 자원들을 나타내기 위한 표준화된 용어 규정의 온톨로지, 그리고 그러한 의미적인 것들의 생성과 처리를 지원하는 툴로 이루어졌다. 시맨틱 웹에서 현재 온톨로지에 대한 연구와 사례들은 많이 연구가 되고 있지만 시맨틱 웹기반에서 Rules에 대한 연구는 미약하다. 본 논문에서는 Rules을 운용함에 있어서 기존의 자동 추론 방식을 통해 개발되고 있는 RuleML을 분석하고 향후 이기종간의 Rules에서의 상호운용성을 높여 시스템간의 지식을 공유하는 방법을 분석한다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2000.05a
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pp.114-117
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2000
In this paper, Fuzzy Self-organizing Neural Networks(FSONN) based on Fuzzy Neural Networks(FNN) is proposed to overcome some problems, such as the conflict between ovefitting and good generation, and low reliability. The proposed FSONN consists of FNN and SONN. Here, FNN is used as the premise part of FSONN and SONN is the consequnt part of FSONN. The FUN plays the preceding role of FSONN. For the fuzzy reasoning and learning method in FNN, Simplified fuzzy reasoning and backpropagation learning rule are utilized. The number of layers and the number of nodes in each layers of SONN that is based on the GMDH method are not predetermined, unlike in the case of the popular multi layer perceptron structure and can be generated. Also the partial descriptions of nodes can use various forms such as linear, modified quadratic, cubic, high-order polynomial and so on. In this paper, the optimal design procedure of the proposed FSONN is shown in each step and performance index related to approximation and generalization capabilities of model is evaluated and also discussed.
Intrusion detection is very important for network situation awareness. While a few methods have been proposed to detect network intrusion, they cannot directly and effectively utilize semi-quantitative information consisting of expert knowledge and quantitative data. Hence, this paper proposes a new detection model based on a directed acyclic graph (DAG) and a belief rule base (BRB). In the proposed model, called DAG-BRB, the DAG is employed to construct a multi-layered BRB model that can avoid explosion of combinations of rule number because of a large number of types of intrusion. To obtain the optimal parameters of the DAG-BRB model, an improved constraint covariance matrix adaption evolution strategy (CMA-ES) is developed that can effectively solve the constraint problem in the BRB. A case study was used to test the efficiency of the proposed DAG-BRB. The results showed that compared with other detection models, the DAG-BRB model has a higher detection rate and can be used in real networks.
The importance of electronic commerce system has been growing rapidly due to development of information technology and acceleration of enterprise e-business. Electronic commerce system must provide convenient interface, easy and fast searching function, and product information satisfied customer's. A study about the system that used a reasoning technique and an Agent technology for this is required. In this paper, we designs electronic commerce system with customer preference and sales agent which is composed of case-based reasoning and rule-based reasoning for high customer satisfaction. Also, we were shown on an appropriateness of a proposal system by an experiment.
In this paper, we propose Context-based Music Recommendation (COMUS) ontology for modeling user's musical preferences and context and for supporting reasoning about the user's desired emotion and preferences. The COMUS provides an upper Music Ontology that captures concepts about the general properties of music such as title, artists and genre and also provides extensibility for adding domain-specific ontologies, such as Mood and Situation, in a hierarchical manner. The COMUS is music dedicated ontology in OWL constructed by incorporating domain specific classes for music recommendation into the Music Ontology. Using this context ontology, we believe that the use of logical reasoning by checking the consistency of context information, and reasoning over the high-level, implicit context from the low-level, explicit information. As a novelty, our ontology can express detailed and complicated relations among the music, moods and situations, enabling users to find appropriate music for the application. We present some of the experiments we performed as a case-study for music recommendation.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.17
no.30
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pp.161-165
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1994
The shipbuilding industry is one of the domains which need an effective computer application. Particularly the productivity of process planning of a shipbuilding for crude -oil tanker can be greatly enhanced by introducing CAPP(Computer Aied Process Planning). In this paper we describe a prototype expert system which enables block division process planning in shipbuilding. The system determines block division lines of the midship sections of oiltanker. Case-based reasoning(CBR) approach is applied for this purpose instead of rule-based one.
Current ontology studies use the Hadoop distributed storage framework to perform map-reduce algorithm-based reasoning for scalable ontologies. In this paper, however, we propose a novel approach for scalable Web Ontology Language (OWL) Horst Lite ontology reasoning, based on distributed cluster memories. Rule-based reasoning, which is frequently used for scalable ontologies, iteratively executes triple-format ontology rules, until the inferred data no longer exists. Therefore, when the scalable ontology reasoning is performed on computer hard drives, the ontology reasoner suffers from performance limitations. In order to overcome this drawback, we propose an approach that loads the ontologies into distributed cluster memories, using Spark (a memory-based distributed computing framework), which executes the ontology reasoning. In order to implement an appropriate OWL Horst Lite ontology reasoning system on Spark, our method divides the scalable ontologies into blocks, loads each block into the cluster nodes, and subsequently handles the data in the distributed memories. We used the Lehigh University Benchmark, which is used to evaluate ontology inference and search speed, to experimentally evaluate the methods suggested in this paper, which we applied to LUBM8000 (1.1 billion triples, 155 gigabytes). When compared with WebPIE, a representative mapreduce algorithm-based scalable ontology reasoner, the proposed approach showed a throughput improvement of 320% (62k/s) over WebPIE (19k/s).
This paper presents an application of rule based expert system to GDS. Expert system is a computer-based system that uses knowledge, facts, and reasoning techniques to solve problems that normally require the abilities of human experts. Expert system can be classified as synthesis expert system, classification expert system or combination of these. The Expert system of GDS belongs to the synthesis type of expert system. GDS is a graphic design environment that automates complex and time consuming processes in the design phase of the grating production. There are methodical procedures in the design phase of gratings and each process needs the know-how of a skillful designer. User has to know...
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.12
no.3
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pp.1-8
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2007
In recent, the issues of sensitivity and psychology of human have received much attention from researchers and practitioners. In this paper. we analyze the information of color and location in order to detect the sensitivity and psychology by means of human vision on color space organization in a presented picture. After this process, we propose a method to determine psychology states through the space organization by using a fuzzy membership function which can be used to analyze direction information for the sensitivity. The proposed method is applied to the psychology states based on the space organization of Alschuler and Hattcick's method and to the space organization of Gunnwald's method. As a result, we present that the proposed method is very similar to a pattern classification of Alschuler and Grunwald.
Inference engine that performs the brain of software agent in next generation's web with various standards based on standard language of the web, XML has to understand SWRL (Semantic Web Rule Language) that is a language to express the rule in the Semantic Web. In this research, we want to develop a forward inference engine, SMART-F (SeMantic web Agent Reasoning Tools-Forward chaining inference engine) that uses SWRL as a rule express method, and OWL as a fact express method. In the traditional inference field, the Rete algorithm that improves effectiveness of forward rule inference by converting if-then rules to network structure is often used for forward inference. To apply this to the Semantic Web, we analyze the required functions for the SWRL-based forward inference, and design the forward inference algorithm that reflects required functions of next generation's Semantic Web deducted by Rete algorithm. And then, to secure each platform's independence and portability in the ubiquitous environment and overcome the gap of performance, we developed management tool of fact and rule base and forward inference engine. This is compatible with fact and rule base of SMART-B that was developed. So, this maximizes a practical use of knowledge in the next generation's Web environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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