한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.1082-1085
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1993
In this paper, we notice the fact that a human learning process is characterized by a process under a natural language environment, and discuss an approach of learning based on indirect linguistic instructions. An instruction is interpreted through some meaning elements and each trend. Fuzzy evaluation rule are constructed for the searched meaning elements of the given instruction, and the performance of a system to be learned is improved by the evaluation rules. In this paper, we propose a framework of learning based on indirect linguistic instruction based learning using fuzzy theory: FULLINS(FUzzy-Learning based on Linguistic IN-Struction). The validity of FULLINS is shown by applying it to helicopter flight control.
We investigate a systematic design procedure of automatic rule generation of fuzzy logic based controllers for highly nonlinear dynamic systems such as an engine dynamic modle. By "automatic rule generation" we mean autonomous clustering or collection of such meaningful transitional relations from one conditional subspace to another. During the design procedure, we also consider optimaly control strategies such as minimum squared error, near minimum time, minimum energy or combined performance critiera. Fuzzy feedback control systems designed by our method have the properties of closed-loop stability, robustness under parameter variabitions, and a certain degree of optimality. Most of all, the main advantage of the proposed approach is that reliability can be potentially increased even if a large grain of uncertainty is involved within the control system under consideration. A numerical example is shown in which we apply our strategic fuzzy controller dwsign to a highly nonlinear model of engine idling speed control.d control.
많은 production rule(혹은 간단히 production)로부터 현 상태에 만족되는 rule을 빨리 찾아내기 위하여 현재까지는 RAM(Ramdom Access Memory)에 탕을 둔 필터(filter)사용등의 여러 방법에 제시되었으나, 본 연구에서는 보다 효율적인 CAM(Content Addressable Memory)의 이용을 제시하고, 이를 위해 CAM의 각 bit에 따라, 용도에 다른 구분 및 데이터 구조를 설계하고, 이를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 기존 RAM을 사용했을 경우와 비교하였다.
오늘날 컴퓨팅 환경은 과거에 비해 매우 분산되어 있으며 다양한 시스템과 연결되고 통합되는 동적인 구성을 필요로 한다. 대부분의 기업들은 이를 위해 객체지향적인 메시지 송수신 체계인 MOM(Message Oriented Middleware) 시스템을 사용하여 원격의 시스템과의 통신채널을 구성하고 송수신 정보를 XML 메시지로 주고받고 있다. 그러나 대부분의 MOM 시스템들은 송수신 메시지로 사용되는 XML을 처리함에 있어 XML 메시지의 동적 변환 및 라우팅을 지원하지 않아 기업 시스템의 효율성과 유지보수성을 저하 시키고 있다. 이에 본 논문에서는 가장 널리 사용되고 있는 MOM 시스템인 JMS를 기반으로 동적 XML 메시지 변환 및 라우팅을 지원하기 위한 룰 기반의 라우팅 시스템인 RMRS(Rule-based Message Routing System)를 제안한다. RMRS는 룰 기반 이벤트 처리를 위해 사용되는 ECA(Event- Condition-Action)룰을 확장하여 분산 시스템 구현 시에 빈번하게 발생하는 라우팅 처리를 XML 변환과 함께 동적으로 처리할 수 있도록 한다. 이것은 내부적으로 메시지가 라우팅 되기 전에 수신한 메시지의 성격에 따라 XML 메시지의 변환을 수행할 수 있도록 설계되어 있어, 이를 바탕으로 MOM 시스템을 구축할 경우, XML 메시지의 동적 변환 및 라우팅을 효과적으로 구현할 수 있다.
현재 차세대 인터넷 IPv6 네트워크의 보안을 위한 IPsec(IP Security)의 구현에 대한 연구가 매우 활성화 되고 있는 추세이다. 그러나 현재 IPv6 네트워크 계층의 보안성을 평가하기 위한 자동화된 도구나 평가 방법론 등에 관한 연구는 매우 미진한 상황이다 본 논문에서는 IPv6 기반 IPsec이 적용된 보안 시스템의 보안성을 평가하기 위해, 보안성 평가 항목을 정의할 수 있는 평가규칙표기언어를 설계하고 평가규칙표기언어를 이용하여 정의된 평가규칙을 해석하고 실행하기 위한 평가규칙 처리 도구를 제안한다. 평가규칙 처리도구는 사용자 인터페이스 부, 평가규칙 모듈 부, DBMS부로 구성되며 평가 대상 시스템에 탑재된 에이전트와의 협력을 통해 평가를 수행하는 구조를 갖는다.
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.
In this research, we propose the mechanism to develop self-evolving expert systems (SEES) based on data mining (DM), fuzzy neural networks (FNN), and relational database (RDB)-driven forward/backward inference engine. Most researchers had tried to develop a text-oriented knowledge base (KB) and inference engine (IE). However, this approach had some limitations such as 1) automatic rule extraction, 2) manipulation of ambiguousness in knowledge, 3) expandability of knowledge base, and 4) speed of inference. To overcome these limitations, knowledge engineers had tried to develop an automatic knowledge extraction mechanism. As a result, the adaptability of the expert systems was improved. Nonetheless, they didn't suggest a hybrid and generalized solution to develop self-evolving expert systems. To this purpose, we propose an automatic knowledge acquisition and composite inference mechanism based on DM, FNN, and RDB-driven inference engine. Our proposed mechanism has five advantages. First, it can extract and reduce the specific domain knowledge from incomplete database by using data mining technology. Second, our proposed mechanism can manipulate the ambiguousness in knowledge by using fuzzy membership functions. Third, it can construct the relational knowledge base and expand the knowledge base unlimitedly with RDBMS (relational database management systems) module. Fourth, our proposed hybrid data mining mechanism can reflect both association rule-based logical inference and complicate fuzzy relationships. Fifth, RDB-driven forward and backward inference time is shorter than the traditional text-oriented inference time.
규칙 기반 패러다임은 복잡한 프로세스를 처리할 수 있는 정형성과 융통성을 제공하기 때문에 여러 프로세스 중심 소프트웨어 공학 환경에 도입되어 왔다 그러나, 기존의 규칙 기반 패러다임을 채택한 시스템들의 경우 프로세스 모델을 작성하거나 이해하기 어렵고 프로세스 모델링 언어가 확장 또는 개선될 때마다 추론 엔진을 수정하거나 최악의 경우에는 새로 개발하여야 한다. 본 논문에서는 빈번히 발생하는 프로세스 변경에 유동적으로 대처할 수 있으며 프로세스 모델을 규칙기반 언어의 사실로 직관적으로 맵핑함으로써 프로세스의 병렬성을 효과적으로 제어할 수 있다는 규칙 기반 패러다임의 장점을 살리면서 기존 규칙 기반 PSEE의 단점인 사용의 용이성과 추른 엔진의 안정성 문제를 해결한 PRAiSE 시스템을 기술한다. PRAiSE에서는 RAiSE라는 그래픽 프로세스 모델링 언어를 제공하며 작성된 프로세스 모델은 규칙 기반 전문가 시스템 도구인 CLiPS로 구현한 프로세스 엔진에 의해 해석되고 실행된다.
웹 표준 언어인 XML에 기반한 각종 표준들을 바탕으로 소프트웨어 에이전트와의 인터페이스에 초점을 맞추고 있는 차세대 웹에서 소프트웨어 에이전트의 두뇌 역할을 수행하기 위한 추론엔진은 시맨틱 웹(Semantic Web)에서의 규칙 표현을 위한 언어인 SWRL(Semantic Web Rule Language)을 이해할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 SWRL을 규칙 표현 방법으로 사용하고, OWL을 사실 표현 방법으로 사용하는 정방향 추론엔진인 SMART-F(SeMantic web Agent Reasoning Tools-Forward chaining inference engine)을 개발하고자 한다. 전통적인 규칙 추론 분야에서는 정방향 추론을 위하여 if-then 형태의 규칙을 네트워크 구조로 변환하여 정방향 규칙 추론의 효율성을 높인 Rete 알고리즘이 많이 사용되고 있다. 이를 시맨틱 웹 환경에 적용하기 위하여 SWRL 기반 정방향 추론을 위한 요구 기능을 분석하고, Rete 알고리즘에 도출된 차세대 시맨틱 웹의 요구 기능을 반영한 정방향 추론 알고리즘을 설계하였다. 또한, 유비쿼터스 환경에서의 각종 플랫폼의 독립성과 이식성을 확보하고 기기간의 성능 차이를 극복할 수 있도록 사실 베이스 및 규칙 베이스의 관리도구와 정방향 추론 엔진 등을 Java 컴포넌트로 개발하였으며, 이는 이미 개발된 역방향 추론엔진인 SMART-B와 규칙 베이스 및 사실 베이스를 완벽하게 호환 가능하므로 차세대 웹 환경에서의 지식 활용을 극대화시킬 것이다.
Tourism and hospitality have encountered significant changes in recent years as a result of the rapid development of information technology (IT). Customers now expect more expedient services and customized travel experiences, which has intensified competition among service providers. To meet these demands, businesses have adopted sophisticated IT applications such as ChatGPT, which enables real-time interaction with consumers and provides recommendations based on their preferences. This paper focuses on the AI support-prompt middleware system, which functions as a mediator between generative AI and human users, and discusses two operational rules associated with it. The first rule is the Information Processing Rule, which requires the middleware system to determine appropriate responses based on the context of the conversation using techniques for natural language processing. The second rule is the Information Presentation Rule, which requires the middleware system to choose an appropriate language style and conversational attitude based on the gravity of the topic or the conversational context. These rules are essential for guaranteeing that the middleware system can fathom user intent and respond appropriately in various conversational contexts. This study contributes to the planning and analysis of service design by deriving design rules for middleware systems to incorporate artificial intelligence into tourism services. By comprehending the operation of AI support-prompt middleware systems, service providers can design more effective and efficient AI-driven tourism services, thereby improving the customer experience and obtaining a market advantage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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