In order to satisfy the needs of an intelligent information system, it is necessary to have more intelligent query processing in an object-oriented database. In this paper, we present a method to apply intelligent query processing in object-oriented databases using deductive approach. Using this method, we generate intelligent answers to represent the answer-set abstractly for a given query in object-oriented databases. Our approach consists of few stages: rule representation, rule reformation pre-resolution, and resolution. In rule representation, a set of deductive rules is generated based on an object-oriented database schema. In rule reformation, we eliminate the recursion in rules. In pre-resolution, rule transformation is done to get unique intensional literals. In resolution, we use SLD-resolution to generate intensional answers.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.40
no.4
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pp.112-119
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2017
Selecting suppliers in the global supply chain is the very difficult and complicated decision making problem particularly due to the various types of supply risk in addition to the uncertain performance of the potential suppliers. This paper proposes a multi-phase decision making model for supplier selection under supply risks in global supply chains. In the first phase, the model suggests supplier selection solutions suitable to a given condition of decision making using a rule-based expert system. The expert system consists of a knowledge base of supplier selection solutions and an "if-then" rule-based inference engine. The knowledge base contains information about options and their consistency for seven characteristics of 20 supplier selection solutions chosen from articles published in SCIE journals since 2010. In the second phase, the model computes the potential suppliers' general performance indices using a technique for order preference by similarity to ideal solution (TOPSIS) based on their scores obtained by applying the suggested solutions. In the third phase, the model computes their risk indices using a TOPSIS based on their historical and predicted scores obtained by applying a risk evaluation algorithm. The evaluation algorithm deals with seven types of supply risk that significantly affect supplier's performance and eventually influence buyer's production plan. In the fourth phase, the model selects Pareto optimal suppliers based on their general performance and risk indices. An example demonstrates the implementation of the proposed model. The proposed model provides supply chain managers with a practical tool to effectively select best suppliers while considering supply risks as well as the general performance.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.35
no.2
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pp.53-69
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2010
This paper proposes an ant-based routing algorithm, Ant System-Routing in wireless Senor Networks(AS-RSN), for wireless sensor networks. Using a transition rule in Ant System, sensors can spread data traffic over the whole network to achieve energy balance, and consequently, maximize the lifetime of sensor networks. The transition rule advances one of the original Ant System by re-defining link cost which is a metric devised to consider energy-sufficiency as well as energy-efficiency. This metric gives rise to the design of the AS-RSN algorithm devised to balance the data traffic of sensor networks in a decentralized manner and consequently prolong the lifetime of the networks. Therefore, AS-RSN is scalable in the number of sensors and also robust to the variations in the dynamics of event generation. We demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm by comparing three existing routing algorithms: Direct Communication Approach, Minimum Transmission Energy, and Self-Organized Routing and find that energy balance should be considered to extend lifetime of sensor network and increase robustness of sensor network for diverse event generation patterns.
This paper reports an expert system for coordination of protective relays in the high voltage transmission system. The proposed system consists of five modules and has adopted the frame and production rule representations achieving the efficient data storage and knowledgebases. It has an interface to the fault program PSS/E and has reduced the data retrival time by implementing the local database containg only the minimum information for the process. Different relay parameters and output formats of the setting results can be easily incorporated owing to the rule-based structure. Graphics-based output helps understanding of the process and enhances the practical power.
Traditionally, programs for NC machine tools have been created using either a maunual method or a computer-assisted method. However, both methods are known to be complex, time-consuming and error-prone. This paper presents an intelligent system, called "INPPC" which is interfaced with a CAD system to generate APT NC part program automatically. The INPPC is developed by using VP-Expert rule-based expert system development tool, and obtains the information about the part shape by searching the CAD database, about the process by asking the related questions to the user, and about the machine tooling by searching the tool database. The INPPC is implemented on an IBM compatible PC/AT under MS-DOS, and its performance is demonstrated by consulting a simple example problem.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2006.06b
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pp.345-348
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2006
LMTT (linear motor-based transfer technology) is horizontal transfer system in the maritime container terminal for the port automation. For LMTT system, shuttle cars are used instead of other types of cars. They are running on the routes which are stable on the terminal ground made of steel. The terminal scheduling complexity increases with the need of improving automation. It is necessary to make a good designed performance for the terminal system. This work presents a dispatching role using fuzzy logic for the shuttle cars. It considers the actual status of terminals and takes decisions on real time. A simulation is done to validate the role and two other dispatching rules to be compared.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.14
no.3
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pp.291-300
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2010
Group-based learning is known to be an effective means to improve scholastic achievement in online learning. Therefore, there are some previous researches for the group-based learning. A lot of previous researches define factors for grouping from the characteristics of classes, teacher's decision and students' preferences and then generate a group based on the defined factors. However, many algorithms proposed by previous researches depend on a specific class and is not a general approach since there exist several differences in terms of the need of courses, learners, and teachers. Moreover it is hard to find a automatic system for group generation. This paper proposes a grouping system which automatically generate a learner group according to characteristics of various classes. the proposed system automatically generates a learner group by using basic information for a class or additional factors inputted from a user. The proposed system defines a set of rules for learner grouping which enables automatic selection of a learner grouping algorithm tailored to the characteristics of a given class. This rule based approach allows the proposed system to accommodate various learner grouping algorithms for a later use. Also we show the usability of our system by serviceability evaluation.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2006.11a
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pp.525-528
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2006
This paper considers the vehicle dispatching problem in the automated material handling system (AMHS) of a large scale semiconductor fabrication line, which consists of 18 bays, 468 equipments and uses more than 130 overhead hoist transporters (OHT). We propose an assignment problem based vehicle dispatching approach to take advantage of simultaneous vehicle reassignment based on up-to-date system status. The proposed approach compares fsvorably with the shortest travel distance first rule and with the reassignment based rule which was recently proposed by the authors, in the number of vehicles required and the average lead time.
Park, Cheoneum;Choi, Kyoung-Ho;Lee, Changki;Lim, Soojong
ETRI Journal
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v.38
no.6
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pp.1207-1217
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2016
The general method of machine learning has encountered disadvantages in terms of the significant amount of time and effort required for feature extraction and engineering in natural language processing. However, in recent years, these disadvantages have been solved using deep learning. In this paper, we propose a mention pair (MP) model using deep learning, and a system that combines both rule-based and deep learning-based systems using a guided MP as a coreference resolution, which is an information extraction technique. Our experiment results confirm that the proposed deep-learning based coreference resolution system achieves a better level of performance than rule- and statistics-based systems applied separately
Recently. many projects have been actively implementing IPsec on the various Operating Systems for security of IPv6 network. But there is no existing tool that checks the IPsec-based systems, which provide IPsec services, work Properly and provide their network security services well In the IPv6 network. In this paper, we design SERDL(Security Evaluation Rule Description Language) and rule execution tool for evaluating security of the IPv6 network, and we provide implementation details. The system Is divided into following parts : User Interface part, Rule Execution Module part, DBMS part and agent that gathering information needed for security test.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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