• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권6호
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• pp.1496-1515
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• 2017

One of the most visible developments in Decision Support Systems (DSS) was the emergence of rule-based expert systems. Hence, despite their success in many sectors, developers of Medical Rule-Based Systems have met several critical problems. Firstly, the rules are related to a clearly stated subject. Secondly, a rule-based system can only learn by updating of its rule-base, since it requires explicit knowledge of the used domain. Solutions to these problems have been sought through improved techniques and tools, improved development paradigms, knowledge modeling languages and ontology, as well as advanced reasoning techniques such as case-based reasoning (CBR) which is well suited to provide decision support in the healthcare setting. However, using CBR reveals some drawbacks, mainly in its interrelated tasks: the retrieval and the adaptation. For the retrieval task, a major drawback raises when several similar cases are found and consequently several solutions. Hence, a choice for the best solution must be done. To overcome these limitations, numerous useful works related to the retrieval task were conducted with simple and convenient procedures or by combining CBR with other techniques. Through this paper, we provide a combining approach using the multi-criteria analysis (MCA) to help, the traditional retrieval task of CBR, in choosing the best solution. Afterwards, we integrate this approach in a decision model to support medical decision. We present, also, some preliminary results and suggestions to extend our approach.

• 공학논문집
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• 제3권1호
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• pp.123-129
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• 1998

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.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 1993년도 Proceedings of International Conference for Agricultural Machinery and Process Engineering
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• pp.1254-1263
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• 1993

Representing knowledge uncertainty , aggregating evidence confidences , and propagation uncertainties are three key elements that effect the ability of a rule-based expert system to represent domains with uncertainty . Fuzzy set theory provide a good mathematical tool for representing the vagueness associated with a variable when , as the condition of a rule , it only partially corresponds to the input data. However, the aggregation of ANDed and Ored confidences is not as simple as the intersection and union operators defined for fuzzy set membership. There is, in fact, a certain degree of compensation that occurs when an expert aggregates confidences associated with compound evidence . Further, expert often consider individual evidences to be varying importance , or weight , in their support for a conclusion. This paper presents a flexible approach for evaluating evidence and conclusion confidences. Evidences may be represented as fuzzy or nonfuzzy variables with as associat d degree of certainty . different weight can also be associated degree of certainty. Different weights can also be assigned to the individual condition in determining the confidence of compound evidence . Conclusion confidence is calculated using a modified approach combining the evidence confidence and a rule strength. The techniques developed offer a flexible framework for representing knowledge and propagating uncertainties. This framework has the potention to reflect human aggregation of uncertain information more accurately than simple minimum and maximum operator do.

• 산학경영연구
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• 제13권
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• pp.159-178
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• 2000

본 연구는 우리나라 법인세제 하에서 기업규모와 기업특성 및 조세지원제도에 따라 발생하는 조세부담의 차이에 대한 실증적인 점증을 하고자, 상장 대기업과 중소기업을 대상으로 유효법인세율로 측정되는 조세부담의 차이가 기업의 규모 및 업종별로 어떤 차이가 있는지를 분석하였다. 선행연구를 검토하면서 우리나라 조세지원제도를 설명하였으며, 조세지원제도의 효과와 기업특성에 대한 가설을 설정한 다음 T-검정을 실시하였다. 연구결과를 요약하면 첫째, 조세지원에 따른 세액공제가 법인의 조세부담율에 실질적 영향을 미쳤으며 이는 조세지원제도의 유효성을 입증한 결과이며, 둘째, 중소기업에 대한 조세지원제도가 어느 정도 유효하다고 판단되었으며, 셋째, 제조업에 대한 조세지원제도도 어느 정도 유효한 것으로 나타나 종합적으로 조세지원제도는 그 목적을 어느 정도 달성하고 있는 것으로 나타난다. 하지만 법인세부담율에 영향을 주는 기타 요인(수출, 투자, 증자 등)을 반영하지 못하였고, 익금산입이나 손금산입등의 세무조정 내용을 반영하지 못한 점, 또한 단일연도의 자료만을 이용한 점등을 그 한계로 지적할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권6호
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• pp.637-651
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• 2011

This study presents a rule-based urban image classification method for time series analysis of changes in the vicinity of Asan-si and Cheonan-si in Chungcheongnam-do, using Landsat satellite images (1991-2006). The area has been highly developed through the relocation of industrial facilities, land development, construction of a high-speed railroad, and an extension of the subway. To determine the yearly changing pattern of the urban area, eleven classes were made depending on the trend of development. An algorithm was generalized for the rules to be applied as an unsupervised classification, without the need of training area. The analysis results show that the urban zone of the research area has increased by about 1.53 times, and each correlation graph confirmed the distribution of the Built Up Index (BUI) values for each class. To evaluate the rule-based classification, coverage and accuracy were assessed. When Optimal allowable factor=0.36, the coverage of the rule was 98.4%, and for the test using ground data from 1991 to 2006, overall accuracy was 99.49%. It was confirmed that the method suggested to determine the maximum allowable factor correlates to the accuracy test results using ground data. Among the multiple images, available data was used as best as possible and classification accuracy could be improved since optimal classification to suit objectives was possible. The rule-based urban image classification method is expected to be applied to time series image analyses such as thematic mapping for urban development, urban development, and monitoring of environmental changes.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제4권3호
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• pp.361-365
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• 2004

In this paper, we present the modeling of time series data which are corrupted by noise via nonsingleton fuzzy logic system. Nonsingleton fuzzy logic system (NFLS) is useful in cases where the available data are corrupted by noise. NFLS is a fuzzy system whose inputs are modeled as fuzzy number. The abilities of NFLS to approximate arbitrary functions, and to effectively deal with noise and uncertainty, are used to analyze corrupted time series data. In the simulation results, we compare the results of the NFLS approach with the results of using only a traditional fuzzy logic system.

• 지능정보연구
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• 제8권2호
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• pp.71-89
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• 2002

본 논문에서는 컨테이너 터미널의 운영 계획들을 통합된 환경에서 수립할 수 있도록 지원하는 시스템 개발 사례를 소개한다. 과거 터미널 운영 계획이 선석, 장치장, 선적계획 등 단위 계획별로 계획 시스템이 따로 개발되었던 점을 보완하여 각 계획간의 연계 작업 및 재조작이 가능할 수 있도록 하나의 통합된 시스템으로 설계하고 구현하였다. 개발된 시스템은 통합 운영 계획 작성, 사용자 편의성을 고려한 Interface, 규칙에 의한 자동 계획 및 오류에 대한 경고, 계획 수정의 용이성 등을 특징으로 하고 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.105-113
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• 2009

특성 모델(Feature Model)은 소프트웨어 제품 라인 개발 시 도메인 공학 단계에서 제품들 사이의 공통점과 차이점을 모델링하는데 널리 사용된다. 특성 모델의 오류 또는 불일치성에 대한 발견 및 수정은 성공적인 소프트웨어 제품 라인 공학을 위해서 필수적이다. 특성 모델의 검증을 효과적으로 수행하기 위해서는 자동화된 도구의 도움이 필요하다. 본 논문에서는 JESS 규칙 기반 시스템을 이용하여 특성 모델의 유효성을 검증하는 기법을 기술하고 이를 이용한 특성 모델 검증 도구를 제안한다. 본 논문의 도구는 특성 모델링 작업 시 실시간으로 특성 모델을 검증하여 오류의 존재 여부와 오류의 원인에 대한 설명을 제공함으로써 오류 없는 특성 모델을 생성할 수 있도록 해 준다. 특성 모델 검증 기법에 규칙 기반 시스템을 이용한 경우는 본 논문이 최초의 시도로 사료된다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.59-65
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• 2017

M&S의 발전과 더불어 국방 M&S등 인간의 의사결정을 포함하는 분야의 요구가 증대되는 현실에서 AI기술을 활용한 모델링 연구가 각광받고 있다. AI는 복잡한 문제 해결을 위한 방법임은 분명하나 M&S에서 요구되는 입력시점과 처리시간 등의 논리적 시간을 고려하지 않았다. 따라서 본 논문에서는 대표적인 AI 기술인 규칙기반 전문가시스템을 논리적 시간을 고려한 규칙구조 "IF-THEN-AFTER"와 추론엔진으로 재설계한 시간기반의 전문가 시스템을 제안하고, 기존의 규칙기반 전문가 시스템과의 차이를 설명하기 위한 간단한 예제를 들어 논리적 분석을 시도하였다. 그 결과로 제안하는 시간기반의 전문가 시스템 모델은 일반적인 규칙기반 전문가시스템과 다르게 입력시점과 추론시간에 따라 다른 결과를 보임을 알 수 있으며, 이는 M&S에서 요구되는 논리적 시간을 고려한 AI의 문제해결이 가능함을 의미한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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• pp.398-403
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• 1993

A rule based fuzzy expert system to self-tune PID controllers is proposed in this paper. The proposed expert system contains two rule bases, where one is responsible for "Long term tuning" and the other for "Incremental tuning". The rule for "Long term tuning" are extracted from the Wills'map and the knowledge about the implicit relations between PID gains and important long term features of the output response such as overshoot, damping and rise time, etc., while 'Incremental tuning" rules are obtained from the relations between PID gains and short term features, error and change in error. In the PID control environment, the proposed expert system operates in two phases sequentially. In the first phase, the long term tuning is performed until long term features meet their desired values approximately. Then the incremental tuning tarts with PID gains provided by the long term tuning procedure. It is noticeable that the final PID gains obtained in the incremental tuning phase are only the temporal ones. Simulation results show that the proposed rule base for "Long term tuning" provides superior control performance to that of Litt and that further improvement of control performance is obtained by the "Incremental tuning'.ance is obtained by the "Incremental tuning'.ing'.