• International journal of advanced smart convergence
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• 제8권2호
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• pp.94-101
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• 2019

Building a stable knowledge base is an important issue in the application of knowledge engineering. In this paper, we present an algorithm for detecting and locating discrepancies in the line of the reasoning process especially when discrepancies occur on belief values. This includes backtracking the rule firing from a goal node of the rule network. Retracting a belief function allows the current belief state to move back to another belief state without the rule firing. It also gives an estimate, called contribution measure, of how much the rule has an impact on the current belief state. Examining the measure leads the expert to locate the possible cause of problem in the rule. For non-monotonic reasoning, the belief retraction method moves the belief state back to the previous state. A tracing algorithm is presented to identify and locate the cause of problem. This also gives repair suggestions for rule refinement.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권9호
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• pp.2314-2333
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• 2023

It is significant to predict the performance degradation of complex electromechanical systems. Among the existing performance degradation prediction models, belief rule base (BRB) is a model that deal with quantitative data and qualitative information with uncertainty. However, when analyzing dynamic systems where observable indicators change frequently over time and working conditions, the traditional belief rule base (BRB) can not adapt to frequent changes in working conditions, such as the prediction of aeroengine performance degradation considering working condition. For the sake of settling this problem, this paper puts forward a new hidden belief rule base (HBRB) prediction method, in which the performance of aeroengines is regarded as hidden behavior, and operating conditions are used as observable indicators of the HBRB model to describe the hidden behavior to solve the problem of performance degradation prediction under different times and operating conditions. The performance degradation prediction case study of turbofan aeroengine simulation experiments proves the advantages of HBRB model, and the results testify the effectiveness and practicability of this method. Furthermore, it is compared with other advanced forecasting methods. The results testify this model can generate better predictions in aspects of accuracy and interpretability.

• ETRI Journal
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• 제39권4호
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• pp.592-604
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• 2017

Intrusion detection is very important for network situation awareness. While a few methods have been proposed to detect network intrusion, they cannot directly and effectively utilize semi-quantitative information consisting of expert knowledge and quantitative data. Hence, this paper proposes a new detection model based on a directed acyclic graph (DAG) and a belief rule base (BRB). In the proposed model, called DAG-BRB, the DAG is employed to construct a multi-layered BRB model that can avoid explosion of combinations of rule number because of a large number of types of intrusion. To obtain the optimal parameters of the DAG-BRB model, an improved constraint covariance matrix adaption evolution strategy (CMA-ES) is developed that can effectively solve the constraint problem in the BRB. A case study was used to test the efficiency of the proposed DAG-BRB. The results showed that compared with other detection models, the DAG-BRB model has a higher detection rate and can be used in real networks.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권5호
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• pp.1186-1207
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• 2024

Bearings are one of the main components of mechanical equipment and one of the primary components prone to faults. Therefore, conducting fault diagnosis on bearings is a key issue in mechanical equipment research. Belief rule base (BRB) is essentially an expert system that effectively integrates qualitative and quantitative information, demonstrating excellent performance in fault diagnosis. However, class imbalance often occurs in the diagnosis task, which poses challenges to the diagnosis. Models with interpretability can enhance decision-makers' trust in the output results. However, the randomness in the optimization process can undermine interpretability, thereby reducing the level of trustworthiness in the results. Therefore, a hierarchical BRB model based on extreme gradient boosting (XGBoost) feature selection with interpretability (HFS-IBRB) is proposed in this paper. Utilizing a main BRB alongside multiple sub-BRBs allows for the conversion of a multi-classification challenge into several distinct binary classification tasks, thereby leading to enhanced accuracy. By incorporating interpretability constraints into the model, interpretability is effectively ensured. Finally, the case study of the actual dataset of bearing fault diagnosis demonstrates the ability of the HFS-IBRB model to perform accurate and interpretable diagnosis.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.374-376
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• 2001

In this paper, we developed the fault diagnostic expert system of silicone-immersed transformer using dissolved gas analysis. The knowledge base module consists of the knowledge using the rule: if Then . The inference engine uses the fuzzy rule for the management of uncertainty of the boundary and rule and derivate the Belief and Plausibility of the normality and fault using Dempster-Shafer theory. The expert system is connected to the database and it can manages the history of gas-data of the transformer.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.48-57
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• 2001

퍼지 논리의 추론과정에서 일부의 정보가 무시되어 적절하지 못한 추론 결과를 초래할 수 있다. 한편 신경망은 패턴 처리에는 적합하지만 인간의 지식을 모델링 하기 위해서 필요한 논리적인 추론에는 부적합하다. 그러나 신경망의 변형인 신경 논리망을 이용하면 논리적인 추론이 가능하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 신경 논리망을 기반으로 하는 추론네트워크를 확장하여 퍼지 추론 네트워크를 구성한다. 그리고 기존의 추론 네트워크에서 사용되는 전파규칙을 보완하여 적용한다. 퍼지 추론 네트워크상에서 퍼지규칙의 실행부에 해당하는 명제의 믿음 값을 결정하기 위해서는 추론하고자 하는 명제에 연결된 노드들을 탐색해야 한다.

• 시큐리티연구
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• 제36호
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• pp.417-442
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• 2013

고려건국 후 왕의 측근 친위군에 대한 제도적 정비는 성종시대에 이루어졌다. 건국 후 국가제도를 정비하는 법제의 확립과 더불어 2군 6위에 소속된 금군으로 거듭나게 되었다. 금군의 핵심부대는 견룡이며, 그들은 필요에 따라 국왕의 가까운 위치에서 호위하거나 궁성을 수비하고 방어하는 부대로 성장하면서 제도적 위상을 갖추었다고 볼 수 있다. 사적경호제도인 도방(都房)의 창설은 경대승이 신변 안전을 위하여 자신을 따르는 무술이 뛰어난 군졸들과 침식을 같이하면서부터 시작되었다. 경대승이 병사하고, 그의 도방도 곧 해체되었다. 최충헌은 집권 후 경대승의 도방을 부활시켜 이를 보완하고 발전시켰다. 최충헌은 그의 문하에 문무를 두루 겸비한 문객들이 많은 가운데 유능한 인물을 영입하여 군사기반을 강화하는 한편, 문신들의 조언도 받아들이며 도방의 세력을 확대하였다. 이로써 자신의 정권을 위협할 수 있는 금군의 힘을 약화시킴으로써 정치적 입지를 굳혔다. 최우의 집권 이후 6번 도방을 내외도방으로 확장, 개편하여 실질적인 도방으로 발전시켰다. 또 야별초를 창설하여 도방의 위기를 방지하는 효력도 발휘하였다. 고려시대의 공경호인 금군은 왕권이 무력화된 무신집권시대에도 그 제도는 존속되었으나, 군권을 위시한 실권은 사적경호 조직인 도방이 행사하였고 왕은 다만 상징적인 존재로 명맥을 유지하였다. 고려시대의 경호와 현대 경호를 비교해 볼 때 공통점과 차이점을 발견할 수 있으나, 경호의 본질에 있어서는 경호대상자의 안전을 보장한다는 공통점이 있다. 차이점으로는 고려시대의 충성심과 현대의 이익추구가 각각 그 특징으로 대비되며, 고려시대 경호가 무력에 의한 강압으로 다스려진 것이라면, 오늘날의 경호는 자유의지에 의한 의무와 책임감의 수행으로 이루어진 것이라고 볼 수 있다.

• 동양고전연구
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• 제62호
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• pp.9-35
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• 2016

이 논문은 송계나식(松桂懶湜)(1684~1765)의 "송계대선사문집(松桂大禪師文集)"에 나타난 문학 세계를 고찰하고자 하였다. 특히 선행 논문에서 미진하게 다루어진 사상적 면모와 그 시대성, 불가 내의 문학 교유 양상 및 문학지리학적 측면에 주안점을 두고 고찰하였다. 송계대사는 숙종~영조 연간에 안동 봉화사에 주석했던 인물로서 환성지안(喚醒志安)(1664~1729)과 낙암의눌(落巖義訥)(1666~1737)에게 참학하였다. 대사의 휘하에 많은 제자들이 있거나 저술을 남긴 것은 아니나, 조선후기 교학의 수준이 심화되는 과정에서 강원의 이력과정을 충실히 이수함으로써 자신의 사상적 기반을 마련했고, 화엄학을 연찬하여 "화엄경칠처구회품목(華嚴經七處九會品目)"을 편찬하기도 하였다. 만년에는 정토신앙에 귀의한 것도 확인된다. 이를 통해 대사의 삶과 저술, 사상적 경향이 선 화엄 정토의 삼문겸수(三門兼修)라는 18세기 한국 불교의 특징을 잘 반영하고 있음을 확인할 수 있다. 대사는 시문을 꾸준히 연마하여 자신의 문학 세계를 구축해 나갔고 그 결과가 문집에 반영되어 있다. 송계대사는 평생 수행자의 길을 걸어가면서도 한편으로는 조선후기 영남의 안동이라는 특정한 시공간에서 문사로서 자신의 정체성을 구현해 나간 인물로 그려볼 수 있다.