For the Korean language, on acoustics, it creates a different form of phonetic value not a phoneme by its own peculiar property. Therefore, the construction of extended recognition system for understanding Korean language should be created with a study of the Korean rule-based system, before it can be used as post-processing of the Korean recognition system. In this paper, text-based Korean rule-based system featuring Korean peculiar vocal sound changing rule is constructed. and based on the text-based phonetic value result of the system constructed, a preliminary phonetic value segmentation border points with non-uniform blocks are extracted in Korean isolated word speech. Through the way of merge and recognition of the non-uniform blocks between the extracted border points, recognition possibility of Korean voice as the form of the phonetic vale has been investigated.
This paper proposes an auto-tuning method of a discrete -PIC controllers which is based on the Ziegler and Nichols's PID Tuning Rule. This tunign rule is derived using the Pade's first order approximation and it prevents the performance degradation caused by the time-delay effect of zero order holder when the Ziegler-Nichols tuning rule is applied to a discrete PID controller. A simple and practical auto-tuning method is proposed through combining this discrete tuning rule with the relay control. The auto-tuning scheme is implemented on a microprocessor based system and is applied to a position control system to show the effectiveness of the discrete tuning rule.
Making traditional plan of target marketing based on Association Rule has brought restriction to obtain the target of marketing. This paper is to present Inverse Association Rule as a new association rule for target marketing. Inverse Association Rule does not use information about relation between items that customers purchase like Association Rule, but use information about relation between items that customers do not pruchase. By adding Inverse Association Rule to target marketing, we generate new marketing rule to look for new target of marketing. From new marketing rule, this paper is to show direct marketing about target item and indirect marketing about another item associated with target item to sell target item. The reason is that sales of the item associated with target item have an influence on sales of target item.
Evolutionary computation techniques can solve search problems using simulated evolution based on the ‘survival of the fittest’. Recently, the genetic programming (GP) which evolves computer programs using the genetic algorithm was introduced. In this paper, the genetic programming technique is used in order to design a rule based controller consisting of condition-action rules for an unknown system. No a priori knowledge about the structure of the controller is needed. Representation of a solution, functions and terminals in GP are analyzed, and a method of constructing a fuzzy logic controller using the obtained rule based controller is described. A simulation example using a nonlinear system shows the validity and efficiency of the proposed method.
This paper presents a rule extraction algorithm RE to acquire explicit rules from trained neural networks. The validity of extracted rules has been confirmed using 6 different data sets. Based on experimental results, we conclude that extracted rules from RE predict more accurately and robustly than neural networks themselves and rules obtained from an inductive learning algorithm do. Rule extraction algorithm for neural networks are important for incorporating knowledge obtained from trained networks into knowledge based systems. In lieu of this, the proposed RE algorithm contributes to the trend toward developing hybrid and versatile knowledge-based system including expert systems and knowledge-based decision su, pp.rt systems.
Expert systems using uncertain and ambiguous knowledge are not of the recent interests about uncertainty problem for performing inference similar to the decision making of a human expert. Human factors on rule-based systems often involve uncertain information. Expert systems had been used the methods of conflict resolution in a rule conflict situation, but this methods not properly solved the rule conflict. If a human expert appends a new rule to an original rule base, the rule base rightly causes a rule conflict. In this paper, the problem of rule conflict is regarded as one in which uncertainty of information is fundamentally involved. In the reduction of problem with uncertainty, we propose an enhanced rule ordering method, which improve the rule ordering method using Dempster-Shafer theory. We also propose a combinative index, which involve human factors of experts decision making.
Rule based machine learning techniques are very important in our real world now. We can list out some important application which we can apply rule based machine learning algorithm such as medical data mining, business transaction mining. The different between rules based machine learning and model based machine learning is that model based machine learning out put some models, which often are very difficult to understand by expert or human. But rule based techniques output are the rule sets which is in IF THEN format. For example IF blood pressure=90 and kidney problem=yes then take this drug. By this way, medical doctor can easy modify and update some usable rule. This is the scenario in medical decision support system. Currently, Rough set is one of the most famous theory which can be used for produce the rule. LEM2 is the algorithm use this theory and can produce the small set of rule on the database. In this paper, we present an improvement of LEM2 algorithm which incorporates the variable precision techniques.
In this Paper, a rule-based method for the phenomenon of Korean vocal sound change is proposed. This method could be used to solve a problem between symbolic(Hangul)and phonetic language(Korean) for the study of Korean speech processing. A rule on the phenomenon of vocal sound rearranged for the rule base with a end-consonents on the authority of standard pronunciation rule. The proposed rule base system is simplified by the implementation for the vocal sound change. Also, it is useful to create the data base with phonetic value for the Korean voice processing by syllable unit.
다품종 소량생산 공정에서는 동일 특성을 가지는 제품의 제작 개수가 절대적으로 적기 때문에 전통적인 공정제어 기법인 통계적 공정관리(Statistical Process Control)를 적용하기에는 어려움이 많이 존재한다. 그러므로 통계적인 접근법과 아울러 다양한 제품 특성을 규정짓기 위한 다양한 조건의 조합으로 이루어지는 SPEC규칙, 그리고 엔지니어의 경험에 기반한 노하우가 응집되어 있는 KNOWHOW규칙을 유연하게 설정하여 공정을 제어할 수 있는 규칙기반 공정관리 기술의 접목이 필요하다. 본 연구는 다품종 소량생산 공정에 적용 가능한 규칙기반 공정관리(Rule-based Process Control) 시스템을 제안하고, 이 시스템을 실제 반도체 생산 공정에 적용하여 그 성과를 검증하였다.
컴퓨팅 디바이스의 존재를 의식 하지 않고 원하는 서비스를 제공 받을 수 있는 유비쿼터스 환경하에서는 최소한의 HCI 또는 배제된 HCI 가 요구된다. 이러한 요구를 충족시키기 위해 효율적인 서비스를 제공하는 시스템들은 추론을 통해 사용자의 의도 파악 및 그에 따른 서비스를 제공 할 수 있으나 그것에 대한 정확한 판단은 실질적으로 달성하기 어렵다. 또 다른 접근 방법으로는 Event-Condition-Action (ECA) Rule 형태 기반으로써 명확한 Event Trigger 와 Event 발생시의 상황 조건을 기반으로 이미 기술된 서비스를 제공하는 것이다. ECA에 의한 서비스의 제공은 확률 기반의 추론을 통한 서비스 제공보다 더욱 명확한 서비스 제공의 판단이 가능하나 복잡한 환경에서 방대한 양의 발생 가능한 모든 Rule에 대한 기술은 많은 노력이 필요하거나 심지어는 그것이 불가능하다는 단점을 갖고 있다. 이에 본 논문은 이러한 문제를 해결하고자 효과적인 서비스 제공을 위한 ECA Rule 자동 생성 기법을 소개하고자 한다. 본 논고에서 제안하는 시스템은 사용자의 행동과 상황을 추적 및 저장하여 그 정보를 바탕으로XML 형태의 ECA Rule을 자동 생성하여 그를 바탕으로 동일한 조건 및 상황 발생시 이미 기술된 서비스를 제공한다. 이러한 과정은 ECA Rule 기반의 서비스 제공 운용에 있어 가장 취약점인 ECA Rule 작성에 대한 사용자의 노력을 Rule의 양에 상관없이 손쉽게 해결 할 뿐만 아니라 각 사용자 별 Rule을 생성함으로써 유비쿼터스 환경하에서의 개인화된 서비스를 효율적으로 제공할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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