• 지능정보연구
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• 제12권2호
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• pp.67-81
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• 2006

현재의 웹이 HTML을 바탕으로 인간 사용자와의 인터페이스에 초점을 맞추고 있는데 비하여, 차세대 웹은 XML 및 XML 기반 각종 표준들을 바탕으로 소프트웨어 에이전트간의 상호작용에 초점을 맞추어 나가고 있다. 차세대 웹에서 소프트웨어 에이전트의 두뇌 역할을 수행하기 위하여 추론엔진은 차세대 웹의 표준 언어인 시맨틱 웹 - (Semantic Web)을 충실히 이해할 수 있어야 한다. 이를 위한 기초 작업의 일환으로 OWL(Web Ontology Language) 과 RuleML(Rule Markup Language)을 조합한 SWRL(Semantic Web Rule Language)이 W3C에 제안된 바 있다. 본 연구에서는 SWRL을 규칙 표현 방법으로 사용하고, OWL을 사실 표현 방법으로 사용하는 역방향 추론엔진인 SMART-B(SeMantic web Agent Reasoning Tools -Backward chaining inference engine)를 개발하고자 하였다. 이를 위하여 SWRL 기반 역방향 추론을 위한 요구 기능을 분석하고, 기존 역방향 추론 알고리즘에 차세대 시맨틱 웹의 요구 기능을 반영한 역방향 추론 알고리즘을 설계하였다. 또한, 유비쿼터스 환경에서의 각종 플랫폼간의 독립성과 이식성을 확보하고 기기간의 성능 차이를 극복할 수 있도록 사실 베이스 및 규칙 베이스의 관리도구와 역방향 추론 엔진 등을 Java 프로그래밍 언어를 이용하여 단위 컴포넌트의 형태로 개발하였다.

• 한국안전학회지
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• 제21권3호
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• pp.16-21
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• 2006

This paper presents a knowledge-based electrical fire cause diagnosis system using the fuzzy reasoning. The cause diagnosis of electrical fires may be approached either by studying electric facilities or by investigating cause using precision instruments at the fire site. However, cause diagnosis methods for electrical fires haven't been systematized yet. The system focused on database(DB) construction and cause diagnosis can diagnose the causes of electrical fires easily and efficiently. The cause diagnosis system for the electrical fire was implemented with entity-relational DB systems using Access 2000, one of DB development tools. Visual Basic is used as a DB building tool. The inference to confirm fire causes is conducted on the knowledge-based by combined approach of a case-based and a rule-based reasoning. A case-based cause diagnosis is designed to match the newly occurred fire case with the past fire cases stored in a DB by a kind of pattern recognition. The rule-based cause diagnosis includes intelligent objects having fuzzy attributes and rules, and is used for handling knowledge about cause reasoning. A rule-based using a fuzzy reasoning has been adopted. To infer the results from fire signs, a fuzzy operation of Yager sum was adopted. The reasoning is conducted on the rule-based reasoning that a rule-based DB system built with many rules derived from the existing diagnosis methods and the expertise in fire investigation. The cause diagnosis system proposes the causes obtained from the diagnosis process and showed possibility of electrical fire causes.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.1546-1553
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• 2015

인지 라디오 기술에서는 통신 대역의 우선권을 가지고 있는 일차 시스템이 대역을 사용하지 않을 때 이차 시스템이 기회 적으로 대역을 활용하게 함으로써 추가적 주파수 할 당 없이 전체 통신 시스템의 수율을 향상시킨다. 따라서 인지 라디오 기술에서는 일차 시스템의 대역 사용 여부를 판단하는 기술인 대역 센싱이 매우 중요하다. 본 연구에서는 인지 라디오 기술을 사용하는 셀룰러 시스템에서 이종 일차 시스템이 공존하는 환경에서의 협력 대역 센싱에 대해서 다루었다. 특히 일차 시스템이 다양한 전송 파워 및 센싱 요구 조건을 가지고 있어서 이차 시스템의 일부 단말들만 일차 시스템의 존재를 인지 할 수 있을 경우를 고려한 다중 스테이지 센싱 기반 협력 센싱 기술을 제안하였다. 또한 기존에 제안된 OR-rule, AND-rule, MAJORITY-rule 기반 협력 센싱 방안들의 성능을 이종 일차 시스템 환경에서 분석하였다. 시뮬레이션을 통해 제안 방안이 기존 방안들에 비해 높은 정확도로 일차 시스템 존재 여부를 판단할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권7호
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• pp.1841-1848
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• 1999

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.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.109-118
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• 2007

본 논문에서는 퍼지규칙 기반 시스템에서 규칙 내에 포함된 불완전한 속성을 제거하여 보다 간략화 된 규칙으로도 분류할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 규칙 내에 포함된 불완전한 속성을 제거하기 위해 러프집합을 이용하였고 보다 명확한 분류를 위해 출력부 소속함수의 적합도가 최대인 속성들을 추출하였다. 또한 모의실험에서는 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위해 rice taste data를 기반으로 규칙 감축 전 퍼지 max-product 결과와 규칙 감축 후 퍼지 max-product 결과를 비교하였다. 그 결과, 규칙 감축 전 max-product 결과와 규칙 감축 후 max-product 결과가 정확히 일치함을 볼 수 있었고, 보다 객관적인 검증을 위해 비퍼지화 된 실수 구간을 비교하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권4호
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• pp.383-391
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• 2017

빅데이터 시대가 도래 하면서 시맨틱 데이터의 양이 빠른 속도로 증가하고 있다. 이러한 대용량 시맨틱 데이터에서 의미 있는 암묵적 정보를 추론하기 위해서 지식 사용자의 경험적 지식을 기반으로 작성된 SWRL(Semantic Web Rule Language) 규칙들을 활용하는 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 단일 노드의 추론 시스템들은 대용량 데이터 처리에 한계가 있고, 다중 노드 기반의 분산 추론 시스템들은 네트워크 셔플링으로 인해 성능이 저하되는 문제점들이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 기존 시스템들의 한계를 극복하고 보다 효율적인 분산 추론 방법을 제안한다. 또한 네트워크 셔플링을 최소화 할 수 있는 데이터 파티셔닝 전략을 소개하고, 점증적 추론에서 사용되는 추가된 새로운 데이터의 선별과 추론 규칙의 순서결정으로 추론 과정을 최적화 할 수 있는 방법에 대해 설명한다. 제안하는 방법의 성능을 측적하기 위해 약 2억 트리플로 구성된 WiseKB 온톨로지와 84개의 사용자 정의 규칙을 이용한 실험에서 32.7분이 소요되었다. 또한 LUBM 벤치 마크 데이터를 이용한 실험에서 맵-리듀스 방식에 비해 최대 2배 높은 성능을 보였다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제27권1호
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• pp.24-32
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• 2003

The PID controller has been widely used in industrial applications due to its simple structure and robustness. Even if it is initially well tuned, the PID controller must be retuned to maintain acceptable performance when there are system parameter changes due to the change of operation conditions. In this paper, a self-tuning control scheme which comprises a parameter estimator, a NN-based rule emulator and a PID controller is proposed, which can cope with changing environments. This method involves combining neural networks and real-coded genetic algorithms(RCGAs) with conventional approaches to provide a stable and satisfactory response. A RCGA-based parameter estimation method is first described to obtain the first-order with time delay model from over-damped high-order systems. Then, a set of optimum PID parameters are calculated based on the estimated model such that they cover the entire spectrum of system operations and an optimum tuning rule is trained with a BP-based neural network. A set of simulation works on systems with time delay are carried out to demonstrate the effectiveness of the proposed method.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.9-17
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• 2012

현재 전자상거래를 통한 상품추천 서비스가 많이 연구 되고 서비스되어지고 있다. 정보기술의 발달로 소규모 상점에서도 POS가 많이 보급되어 있지만 전자상거래에 비해 상품추천 서비스가 많이 이뤄지고 있지 않는 실정이다. 이러한 맥락에서 본 연구에서는 데이터마이닝 알고리즘을 POS 판매데이터에 접목하여 연관분석을 이용한 상품추천서비스 시스템을 구현하였다. 또한, 본 연구에서는 기존에 없는 서비스인 소멸규칙 및 새로운규칙, 상승 및 하향규칙을 제안하였다. 상품판매데이터를 이용하여 연관 분석한 결과는 고객에게 적용하여 상품추천서비스를 가능하게 하고 이와 더불어 소멸규칙 및 새로운규칙, 상승 및 하향규칙을 파악하여 경영자에게 경영 의사결정 정보로 제공해 주어 고객의 요구 변화에 신속한 대응이 가능하도록 하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.81-86
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• 2012

본 논문에서는 전형적인 Linear Discriminant Analysis을 확장시켜 전체 입력공간을 다수의 지역공간으로 분할하고 분할된 공간에 Local Linear Discriminant Analysis 기반으로 하여 패턴 분류 규칙을 설계하는 새로운 방법을 제안한다. 전체 입력공간을 여러 개의 지역공간으로 분할하기 위한 방법으로 unsupervised clustering의 대표적인 방법인 k-Means 클러스터링 기법과 최적화 알고리즘인 차분 진화 연산 알고리즘을 사용한다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 기존의 패턴 분류기와 비교 결과를 제시한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제40권2호
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• pp.137-144
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• 2017

The business process of global third party logistics company is defined as a network of logistics activities which involves the products that are manufactured in the developing countries, such as Vietnam, China and so on, and delivered to North or South American countries via intermediate stopover sites. The third party logistics company usually uses proprietary logistics information system to support the related logistics activities. However, each consignor sometimes may require different business process based on the customer type or characteristics of their products. Therefore, the third party logistics company need to modify their business process to reflect customer's requirements, resulting in the modification of logistic information systems and additional costs. Therefore, a flexible mechanism is required to efficiently support the various types of requirements by the owners of the products. In this paper, first, we figured out various business rules related to third party global logistics activities. Second, we grouped the identified business rules into business processes, objects, relations, dependency, policy, representations, execution, and resources and further into precondition, postcondition, and invariant based on checking point in time. Furthermore, the categorized rules are classified into inter-activity and intra-activity rules based on the execution range. Third, we proposed a rule syntax to describe the defined rules into scripts which are understood by user and information system together. When each activity is executed, the rule manager checks whether there are rules related with the activity execution. Finally, we developed a prototype rule management system to show the feasibility of our proposed methodology and to validate it with an example.