델보는 주어진 사례의 집합으로부터 이들 사례들을 분류할 수 있는 베이지안 분류 규칙들로 이루어진 규칙 집합을 습득하는 유전학 기반 귀납적 학습 시스템이다. 규칙 집합의 습득과정에서 델보가 당면하게 되는 한 가지 문제점은 학습 과정이 최적의 규칙 집합이 아닌 지역 최적치를 습득하고 종료하는 경우가 가끔 발생한다는 것이다. 다른 하나의 문제점은 훈련 사례에 대한 경우와는 달리 새로운 평가 사례에 대해 분류 성능이 현저히 저하되는 규칙 집합을 습득하는 경우가 가끔 발생한다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하여 보다 성능이 향상된 분류 시스템을 구축하기 위한 기법으로 엔-버전 시스템을 구축함으로써 분류 시스템의 전체적인 성능을 향상시키는 기법이다. 엔-버전 학습법의 구현을 위해 다수의 규칙 집합을 이용하여 최종 분류 결과를 도출해 내기 위한 기법과 습득된 규칙 합들로부터 분류 시스템을 구축하기 위한 최적의 규칙 집합의 조합을 찾기 위한 기법을 제시하고 다수의 사례 집합을 이용하여 엔-버전 학습법이 델보의 학습 환경에 미치는 영향을 평가하였다.
In this research, hybrid method with case-based reasoning and rule-based reasoning is applied. Using case-based reasoning, design experts'experience and know-how are effectively represented in order to obtain a proper configuration of midship section in the initial ship design stage. Since there is not sufficient domain knowledge available to us, traditional case-adaptation algorithms cannot be applied to our problem, i.e., creating the configuration of midship section. Thus, new case-adaptation algorithms not requiring any domain knowledge are developed antral applied to our problem. Using the knowledge representation of DnV rules, rule-based reasoning can perform deductive inference in order to obtain the scantling of midship section efficiently. The results from the case-based reasoning and the rule-based reasoning are examined by comparing the results with various conventional methods. And the reasonability of our results is verified by comparing the results wish actual values from parent ship.
This paper introduces efficient rule-based semantic search techniques to ontology-based knowledge commerce services. Primarily, the search techniques presented in this paper define rules of reasoning that are required for users to search using the concept of ontology, multiple characteristics, relations among concepts and data type. In addition, based on the defined rules, the rule-based reasoning techniques search ontology for knowledge commerce services. This paper explains the conversion rules of query which convert user's query language into semantic search words, and transitivity rules which enable users to search related tags, knowledge products and users. Rule-based sematic search techniques are also presented; these techniques comprise knowledge search modules that search ontology using validity examination of queries, query conversion modules for standardization and expansion of search words and rule-based reasoning. The techniques described in this paper can be applied to sematic knowledge search systems using tags, since transitivity reasoning, which uses tags, knowledge products, and relations among people, is possible. In addition, as related users can be searched using related tags, the techniques can also be employed to establish collaboration models or semantic communities.
Rule set is an important step which impacts significantly on accuracy of object-oriented classification result. Therefore, this paper proposes a rule set to extract land cover from Landsat Thematic Mapper (TM) imagery acquired in Donganh, Hanoi, Vietnam. The rules were generated to distinguish five classes, namely river, pond, residential areas, vegetation and paddy. These classes were classified not only based on spectral characteristics of features, but also indices of water, soil, vegetation, and urban. The study selected five indices, including largest difference index max.diff; length/width; hue, saturation and intensity (HSI); normalized difference vegetation index (NDVI) and ratio vegetation index (RVI) based on membership functions of objects. Overall accuracy of classification result is 0.84% as the rule set is used in classification process.
An adaptive bone remodeling is simulated by using the cellular automata (CA) method. It is assumed that bone tissue consist of bone marrow, osteoclast, osteoblast cell or osteoprogenitor cell. Two types of local rule are adopted; those are the metabolism rule and adaptive bone formation rule. The metabolism rule is based on the interactions of cells and the bone formation rule is based on the adaptation against the mechanical stimulus. The history of load and memory of mechanical stimulus are also considered in the local rules. As a result, the pattern of distribution of the bone tissue is dynamically adequate and it is similar to intact cancellous bone.
반도체 physical layout design rule이 작아짐에 따라 Proximity effect와 overlay가 Pattern 구현에 크게 영향을 미치고 있다. Metal layer와 contact의 부족한 overlay margin으로 overlay 불량이 발생하고, 감소한 space margin으로 인해 bridge와 같은 문제가 나타난다. 따라서, resolution을 향상시키고, 최소한의 overlay margin을 확보함으로써 미세 pattern의 구현을 가능하게 한다. 이를 위해 OPC와 attPSM 같은 분해능향상기술이 사용된다. 그러나 attPSM의 사용은 원하지 않는 pattern이 생성되는 sidelobe와 같은 문제가 발생한다. 따라서 serial image simulation올 통해 추출한 rule을 rule-based correction에 적용하여 sidelobe현상을 방지한다. 그리고 overlay margin 부족으로 나타나는 문제는 metal layer와 contact overlap되는 영역의 line edge를 확장하고, rule checking을 통해 최소한의 space margin을 확보하여 해결한다 따라서 overlay error를 rule-based correction을 사용하여 효과적으로 방지한다.
One of the most difficult and time-consuming stages in the development of the knowledge-based system is a knowledge acquisition. A splitting algorithm is developed to infer a rule-tree which can be converted to a rule-typed knowledge. A market segmentation may be performed in order to establish market strategy suitable to each market segment. As the sales data of a product market is probabilistic and noisy, it becomes necessary to prune the rule-tree-at an acceptable level while generating a rule-tree. A splitting algorithm is developed using the pruning measure based on a total amount of information gain and the measure of existing algorithms. A user can easily adjust the size of the resulting rule-tree according to his(her) preferences and problem domains. The algorithm is applied to a market segmentation problem of a medium-large computer market. The algorithm is illustrated step by step with a sales data of a computer market and is analyzed.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권3호
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pp.329-336
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2007
This paper considers a fault accommodation problem for inertial navigation systems (INS) that have redundant inertial sensors such as gyroscopes and accelerometers. It is wellknown that the more sensors are used, the smaller the navigation error of INS is, which means that the error covariance of the position estimate becomes less. Thus, when it is decided that double faults occur in the inertial sensors due to fault detection and isolation (FDI), it is necessary to decide whether the faulty sensors should be excluded or not. A new accommodation rule for double faults is proposed based on the error covariance of triad-solution of redundant inertial sensors, which is related to the navigation accuracy of INS. The proposed accommodation rule provides decision rules to determine which sensors should be excluded among faulty sensors. Monte Carlo simulation is performed for dodecahedron configuration, in which case the proposed accommodation rule can be drawn in the decision space of the two-dimensional Cartesian coordinate system.
To compute the expected travel time of storage and retrieval (S/R) machine in automated warehousing systems most of the previous studies assumed that equal number of rack openings are required regardless of the nature of storage assignment rules. It is known that randomized storage assignment rule usually needs less storage to space than needed for full turnover-based assignment rule. The objective of this paper is compute the expected travel time of each assignment rule more equitably by taking into account the storage space required for each rule. First, the rack storage space is determined which satisfies a given service level. Then based on the standard Economic Ordering Quantity model, trade-off analysis is carried out which relates the storage space to the expected travel time of the S/R machine. Finally, example problems are solved to compare the performance of each assignment rule under varying conditions of demand pattern and service level.
In the adaptive fuzzy sliding mode control, from a set of a fuzzy IF-THEN rules adaptive fuzzy sliding mode control whose parameters are adjusted on-line according to some adaptation laws is constructed for the purpose of controlling the plant to track a desired trajectory. Most of the research works in nonlinear controller design using fuzzy systems consider the affine system with fixed grid-rule structure based on system state availability. The fixed grid-rule structure makes the order of the controller big unnecessarily, hence the on-line fuzzy rule structure and fuzzy observer based adaptive fuzzy sliding mode controller is proposed to solve system state availability problems. Therefore, adaptive laws of fuzzy parameters for state observer and fuzzy rule structure are established implying whole system stability in the sense of Lyapunov.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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