Recently we started a development of the digital meister expert system for the product design supporting in manufacturing industry. Knowledge representation is of major importance in digital moister expert system. This rule-based expert system-knowledges are designed for a certain type of knowledge representation such as rules or logic. The way in which a rule-based expert system represents knowledge affects the development, efficiency, speed, and maintenance. Eventually, this digital moister system is used to the engineer in manufacturing industry for the process control, production management and system management. In this paper, we propose the digital moister system knowledge representation method for product design supporting in manufacturing industry and we present introduction and contents of rule-based knowledge representation supporting tool.
In this research, we propose a Unified Fuzzy rule-based knowledge Inference Systems UFIS) to help the expert in cosmetic brand detection. Users' preferred cosmetic product detection is very important in the level of CRM. To this Purpose, many corporations trying to develop an efficient data mining tool. In this study, we develop a prototype fuzzy rule detection and inference system. The framework used in this development is mainly based on two different mechanisms such as fuzzy rule extraction and RDB (Relational DB)-based fuzzy rule inference. First, fuzzy clustering and fuzzy rule extraction deal with the presence of the knowledge in data base and its value is presented with a value between $0\∼1$. Second, RDB and SQL(Structured Query Language)-based fuzzy rule inference mechanism provide more flexibility in knowledge management than conventional non-fuzzy value-based KMS(Knowledge Management Systems)
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제5권4호
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pp.353-359
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2005
In this research, we propose a Unified Fuzzy rule-based knowledge Inference Systems (UFIS) to help the expert in cosmetic brand detection. Users' preferred cosmetic product detection is very important in the level of CRM. To this purpose, many corporations trying to develop an efficient data mining tool. In this study, we develop a prototype fuzzy rule detection and inference system. The framework used in this development is mainly based on two different mechanisms such as fuzzy rule extraction and RDB (Relational DB)-based fuzzy rule inference. First, fuzzy clustering and fuzzy rule extraction deal with the presence of the knowledge in data base and its value is presented with a value between 0 -1. Second, RDB and SQL (Structured Query Language)-based fuzzy rule inference mechanism provide more flexibility in knowledge management than conventional non-fuzzy value-based KMS (Knowledge Management Systems).
XML(eXtensible Markup Language, XML)은 인터넷에서의 자료 교환을 위해 고안된 언어이다. 본 논문에서는 XML의 개념을 발전시킨 확장형 규칙 표식 언어(extensible Rule Markup Language, XRML)를 제안하고 있다. XRML은 웹 페이지에 내재된 암묵적 규칙의 식별, 구조적인 규칙으로의 변환, 사람과 소프트웨어 에이전트간의 지식 공유를 가능하게 하며, 이를 통해 지식기반시스템(Knowledge Based System)과 지식관리시스템(Knowledge Management System)의 통합을 실현할 수 있는 새로운 언어가 될 것이다. 본 고에서는 XRML이 이상과 같은 능력을 갖기 위해 반드시 갖춰야 할 6가지 설계 기준과, 이들 기준을 반영한 XRML 구성 요소로서 RIML(Rule Identification Markup Language), RSML(Rule Structure Markup Language)과 RTML(Rule Triggering Markup Language)을 설계하였으며, 개별 요소들의 기능 및 특성과 함께 태그와 DTD(Document Type Definition)도 식별하였다. 나아가 전술한 구조를 기반으로 하여 XRML을 워크플로우 시스템상의 폼처리에 적용한 Form/XRML이라는 프로토타입 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 프로토타입의 개발을 통해, 지식기반시스템의 지식을 활용하는 RTML이 폼을 비롯한 다양한 응용시스템에 내재될 수 있으며, 웹 페이지의 암묵적 규칙과 지식기반시스템의 규칙이 일관성 있게 유지될 수 있음을 보여 주었다. 요컨대 본 연구는 XRML이 지능형 웹으로 발전하기 위한 새로운 도구이며, KBS와 US의 통합을 위한 중요한 도구임을 입증하였다는 점에서 큰 의의를 갖는다고 하겠다.
XML(eXtensible Markup Language, XML)은 인터넷에서의 자료 교환을 위해 고안된 언어이다. 본 논문에서는 XML의 개념을 발전시킨 확장형 규칙 표식 언어(eXtensible Rule Markup Language, XRML)를 제안하고 있다. XRML은 웹 페이지에 내재된 암묵적 규칙의 식별, 구조적인 규칙으로의 변환, 사람과 소프트웨어 에이전트간의 지식 공유를 가능하게 하며, 이를 통해 지식기반시스템(Knowledge Based System)과 지식관리시스템(Knowledge Management System)의 통합을 실현할 수 있는 새로운 언어가 될 것이다. 본고에서는 XRML이 이상과 같은 능력을 갖기 위해 반드시 갖춰야 할 6가지 설계 기준과, 이들 기준을 반영한 XRML 구성 요소로서 RIML(Rule Identification Markup Language), RSML(Rule Structure Markup Language)과 RTML(Rule Triggering Markup Language)을 설계하였으며, 개별 요소들의 기능 및 특성과 함께 태그와 DTD(Document Type Definition)도 식별하였다. 나아가 전술한 구조를 기반으로 하여 XRML을 워크플로우 시스템상의 폼처리에 적용한 Form/XRML이라는 프로토타입 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 프로토타입의 개발을 통해, 지식기반시스템의 지식을 활용하는 RTML이 폼을 비롯한 다양한 응용시스템에 내재될 수 있으며, 웹 페이지의 암묵적 규칙과 지식기반시스템의 규칙이 일관성 있게 유지될 수 있음을 보여 주었다. 요컨대 본 연구는 XRML이 지능형 웹으로 발전하기 위한 새로운 도구이며, KBS와 KMS의 통합을 위한 중요한 도구임을 입증하였다는 점에서 큰 의의를 갖는다고 하겠다.
시맨틱 웹 관련연구가 증가함에 따라 지능형 에이전트 혹은 규칙기반 시스템 등의 지능적인 웹 환경에 대한 기대 역시 커지고 있다. 그러나 규칙기반 시스템의 활용에는 아직도 규칙습득이 많은 제약이 되고 있다 이와 같은 제약을 극복하기 위해 웹 페이지로부터 규칙을 습득하기 위한 XRML 방법론이 제안되었다 XRML 방법론은 웹 페이지로부터 규칙을 식별하고 식별된 결과로부터 자동으로 규칙을 생성하는 두 단계로 구성되어 있다. 여기서 규칙의 식별은 규칙생성의 자동화 정도에 매우 중요한 영향을 미친다. 그러나 규칙을 식별하는 작업은 대부분 지식관리자의 수작업에 의존하고 있다. 이러한 지식관리자의 부담을 줄이기 위해 본 논문에서는 온톨로지 기반의 개선된 규칙식별 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 먼저 OntoRule이라는 이름의 온톨로지를 설계하였다. OntoRule은 자동화된 규칙 식별을 지원하기 위해 사용되며, 규칙의 구성요소들과 구조에 대한 정보를 포함하고 있다. 그리고 OntoRule을 이용하여 규칙을 식별하는 절차를 제안하였다. OntoRule과 규칙식별 절차를 제안하는 과정에서 온톨로지 학습효과, 하향식 접근방식과 상향식 접근방식의 차이, 온톨로지 사용범위 관리, 규칙구성요소의 식별순서, 생략된 변수의 식별과 같은 논점들이 고려되었다. 마지막으로 실험을 통해 제안된 방법론의 효과를 보였다.
An Automated Guided Vehicle System (AGVS) with a unidirectional loop guide path is modeled as a discrete-time stationary Markov chain. It is discussed how to estimate the mean response time, the utilization, and the cycle time of AGV for a delivery order. Three common operation strategies for idle vehicles - central zone positioning rule, circulatory loop positioning rule and point of release positioning rule - are analyzed. These different operation strategies are compared with each other based on the performance measures.
The management of blood inventory is very important within the medical care system. The efficient management of blood supplies and demands for transfusion is of great economic and social importance to both hospitals and patients. Fro any blood type, there is a complex interaction among the optimal inventory level, daily demand level , daily supply level, transfusion to crossmatch ratio, crossmatch release period, issuing policy and the age of arriving units that determine the shortage and outdate rate. In this paper, we develop an efficient decision rule for blood inventory management in a hospital blood bank which can support efficient hospital blood inventory management using simulation, The primary use of the efficient decision rule will be to establish minimum cost function which consists of inventory levels , period in inventory, outdate and shortage rate for whole blood and various component inventories for a hospital blood bank or a transfusion service, If the adminstrator compute the mean daily demand for each blood type, the mean daily supply for each blood type, the length of the crossmatch release period and the average transfusion to crossmatch ratio , then it is possible to apply the efficient decision rule to compute the optimal inventory level, inventory period , outdate and shortage rate. This rule can also be used as a decision support system that allows the blood bank adminstrator to do sensitivity analysis related to controlled blood inventory parameters.
This paper proposes the structure of an agent and rules for fault detection and location on LAN. To find out a reason of critical fault incurred LAN, collision detection rule, error detection rule, broadcast detection rule, system location rule, and Internet application location rule ar shown. Also, the structure of multi-agent system and state transition diagram is portrayed to have connectivity with he set of rules. To verify availability of proposed rules, the process to find a faulty system is shown by monitoring and analyzing the LAN fault occurrences from the proposed set of rules. Such an rule based agent system is helpful to an Internet manager to solve a reason of fault and make ad decision from gathering management information.
In operating distributed systems, proactive management is one of the major concerns for better quality of service and future capacity planning. In order to handle this management problem effectively, it is necessary to analyze performances of the distributed system and events generated by components in the system. This paper provides a rule-based event parsing engine for proactive management. Our event parsing engine uses object hooking-based and event-token approaches. The object hooking-based approach prepares new conditions and actions in Java classes and allows dynamically exchange them as hook objects in run time. The event-token approach allows the event parsing engine consider a proper sequence and relationship among events as an event token to trigger an action. We analyze the performance of our event parsing engine with two different implementations of rule structure; one is table-based and the other is tree-based.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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