• 한국가스학회지
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• 제2권3호
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• pp.18-24
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• 1998

본 연구에서는 한계비용 이론에 바탕을 둔 램지가격결정방식과 효율적요소가격결정방식을 이용하여 천연가스 가격체계의 이론적 모형을 도출함으로써 사회후생의 최적화를 달성하기 위한 국내 가스가격결정방식의 개선방향을 제시하였다. 사례연구를 통하여 국내 가스산업의 현행 원가보상방식, 램지가격결정방식과 효율적요소가격결정방식에 의한 가격간에 배분효율성과 사회후생을 비교 분석하였다. 배분효율성은 도시가스용의 경우에 원가보상방식이 램지가격결정방식 및 효율적요소가격결정방식에 비하여 높게 나타났으나, 발전용의 경우는 원가보상방식이 두 방식에 비하여 낮음을 알 수 있었다. 반면에 사회후생효과는 현행의 원가보상에 의한 가격결정방식보다 램지가격결정방식과 효율적요소가격결정방식을 적용하는 것이 보다 더 향상되는 것으로 나타났다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.2287-2297
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• 2007

제안한 ANIDS(Advanced Network based IDS)는 네트워크 패킷을 수집하여 연관규칙 마이닝 기법을 이용하여 패킷의 연관성을 분석하고, 연관성이 높은 패킷을 이용해 패턴 그래프를 생성한 후, 생성된 패턴 그래프를 이용해 침입인지를 판단하는 네트워크 기반 침입 탐지 시스템이다. ANIDS는 패킷 수집 및 관리하는 PMM(Packet Management Module), 연관성 있는 패킷들만을 이용해 패턴 그래프를 생성하는 PGGM (Pattern Graph Generate Module), 침입을 탐지하는 IDM(Intrusion Detection Module)으로 구성된다. 특히, PGGM은 Apriori 알고리즘을 이용해 $Sup_{min}$보다 큰 연관규칙의 후보 패킷을 찾은 후, 연관규칙의 신뢰도를 측정하여 최소 신뢰도 $Conf_{min}$보다 큰 연관규칙의 패턴 그래프를 생성한다. ANIDS는 패킷간의 연관성을 분석하여 침입인지를 탐지 할 수 있는 패턴 그래프를 사용함으로써, 침입 탐지의 긍정적 결함 오류를 감소시킬 수 있으며, 완벽한 패턴 그래프 패턴이 생성되기 전에, 이미 침입으로 판정된 패턴 그래프 패턴과 비교하여 유사한 패턴 형태를 침입으로 간주하므로 기존의 침입 탐지 시스템에 비해 침입 탐지속도를 감소시키고 침입 탐지율을 증가시킬 수 있다.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 1999년도 추계학술대회 논문집 - 한국공작기계학회
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• pp.492-497
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• 1999

Cognition and control of grinding trouble occurring during the grinding process are classified into a quantitative knowledge which depends on experimental data and qualitative knowledge which relies on skillful engineers. Grinding operations include a large number of functional parameters, since there are several ways of coping with grinding trouble. One is the qualitative method which depends on empirical knowledge utilizing the skilful experts from the workshop, the other is the quantitative method which utilizes the experimental data obtained by sensor. But, they are all difficult to accomplish from the grinding trouble-shooting system. The reason is that grinding troubles are not easily controlled in the quantitative method, and therefore, trouble-shooting has mainly relied on the knowledge of skilful engineers. Thus, there is an important issue of how a grinding trouble-shooting system can be designed and what knowledge is utilized among the large amount of grinding trouble information. In this paper, basic strategy to develop the grinding database of rule-based rule, which is strongly depended upon experience and intuition, is described.

• 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.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권5호
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• pp.1189-1196
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• 2004

e쇼핑몰 경영자들은 고객들의 다양한 제품 구매 욕구를 충족시키기 위한 효율적 시스템에 많은 관심을 가지고 있다. 인터넷 쇼핑몰 운영에 있어 고객들의 개인적 구매 특성 및 취향을 파악하여 고객들을 효과적으로 관리하는데 많은 어려움이 있다. 상품 추천의 과정이 기획된 소수의 특정 상품을 고객의 유형 및 특성들의 고려 없이 공급자 중심으로 이루어져 고객관리의 문제점으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 고객위주의 추천을 위해 규칙기반추론(Rule-Based Reasoning, RBR)과 사례기반추론(Case-Based Reasoning, CBR)을 하여 고객의 취향 및 구매 특성에 따른 추천방법을 제시한다. 기존의 제품 판매정보와 고객정보를 이용해 생성한 규칙베이스와 사례베이스의 고객특성과 입력된 고객특성의 유사도를 평가해서 고객의 취향에 따라 추천하도록 한다. 생성된 규칙과 사례기반의 추론으로 기존의 정보를 효과적으로 사용하고 또한 고객 및 시장 상황의 변화를 인식하고 지속적인 학습을 수행하여 지능적 추천이 이루어진다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1987년도 전기.전자공학 학술대회 논문집(II)
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• pp.1329-1332
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• 1987

This paper describes a design of the expert system for diagnosis of abnormal gait patients. This system makes the rule-based representation that can easily extend the knowledge-base and naturally represent the uncertainty, and the inference engine that uses forward chaining which covers the reasoning from the first condition to the goal. The results of inferring various maladies using this system are as follows: 1) In cases of progressive muscular dystrophy, cerebral vascular accident, peripheral neuropathic lesion and peroneal nerve injury, the result of inference is the same as that of medical specialists' with 100% accuracy. 2) In cases of Neuritis, Paralysis agitan and Brain tumor, the accuracy of inference is less than 50% compared to that of medical specialists. With above results, we decide that the rule-based representations of some maladies ard accurate relatively, but that the correction and the extention of some rules and some methods of problem solving are required in order to construct the complete expert system for diagnosis of abnormal gait patients.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.666-668
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• 2013

모바일 기기의 활성화로 인해 무선 네트워크 환경이 확산되고, 이로 인해 무선 네트워크를 악용하는 사례도 증가했다. 네트워크 보안 및 침입 탐지는 기존 유선뿐만 아니라 무선에도 주목 받고 있으며, 활발하게 연구가 진행되고 있다. Snort 기반의 침입 탐지 시스템(Intrusion Detection System)은 기존 유선 네트워크에서 악의적인 활동 탐지를 위해 널리 사용되고 있는 검증된 오픈 소스 시스템이며, Snort Wireless는 802.11 무선 탐지 기능을 활성화하기 위해 개발되었다. 본 논문에서는 Snort Wireless Rule을 분석하고, 향후 연구 진행방향을 제시한다.

• 대한조선학회논문집
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• 제30권2호
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• pp.30-36
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• 1993

본 논문에서는 설계 경험이 적은 설계자가 효율적으로 선급규정을 이용하여 선체설계를 할 수 있도록, 범용 전문가시스템 쉘(Shell)인 NEXPERT를 이용하여, 선체 구조설계를 지원할 수 있는 전문가 시스템을 개발하였다. 먼저, 기존의 Rule Scantling프로그램으로 부터 지식을 추출하고, 이를 바탕으로 객체지향개념에 의해 지식의 그룹핑과 계층화를 시도하였다. 또한, NEXPERT가 갖고 있는 외부 프로그램과의 접속기능(Callable Interface)을 이용하여 각종 설계에 필요한 프로그램과 실적선 데이타베이스를 접속하였다. 특히, Motif를 이용한 그래픽 사용자 인터페이스(Graphical User Interface : GUI)를 도입하였고, 설계자가 결과에 대해 검토를 할 수 있도록 Knowledge tracing 기능을 부여함으로써, 사용자 지향의 구조부재 치수 결정 지원 전문가 시스템을 개발하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.361-367
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• 1998

The main two applications of the Genetic Algorithms(GA) are the optimization and the machine learning. Machine Learning has two objectives that make the complex system learn its environment and produce the proper output of a system. The machine learning using the Genetic Algorithms is called GA machine learning or genetic-based machine learning (GBML). The machine learning is different from the optimization problems in finding the rule set. In optimization problems, the population of GA should converge into the best individual because optimization problems, the population of GA should converge into the best individual because their objective is the production of the individual near the optimal solution. On the contrary, the machine learning systems need to find the set of cooperative rules. There are two methods in GBML, Michigan method and Pittsburgh method. The former is that each rule is expressed with a string, the latter is that the set of rules is coded into a string. Th classifier system of Holland is the representative model of the Michigan method. The classifier systems arrange the strength of classifiers of classifier list using the message list. In this method, the real time process and on-line learning is possible because a set of rule is adjusted on-line. A classifier system has three major components: Performance system, apportionment of credit system, rule discovery system. In this paper, we solve the food search problem with the learning and evolution of an artificial ant using the learning classifier system.

• KIEAE Journal
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• 제14권3호
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• pp.97-103
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• 2014

This study aimed at developing integrated logic for controlling heating device and openings of the double skin facade buildings. Two major logics were developed-rule-based control logic and artificial neural network based control logic. The rule based logic represented the widely applied conventional method while the artificial neural network based logic meant the optimal method. Applying the optimal method, the predictive and adaptive controls were feasible for supplying the advanced thermal indoor environment. Comparative performance tests were conducted using the numerical computer simulation tools such as MATLAB (Matrix Laboratory) and TRNSYS (Transient Systems Simulation). Analysis on the test results in the test module revealed that the artificial neural network-based control logics provided more comfortable and stable temperature conditions based on the optimal control of the heating device and opening conditions of the double skin facades. However, the amount of heat supply to the indoor space by the optimal method was increased for the better thermal conditioning. The number of on/off moments of the heating device, on the other hand, was significantly reduced. Therefore, the optimal logic is expected to beneficial to create more comfortable thermal environment and to potentially prevent system degradation.