This paper describes a design of the expert system for diagnosis of abnormal gait patients. This system makes the rule-based representation that can easily extend the knowledge-base and naturally represent the uncertainty, and the inference engine that uses forward chaining which covers the reasoning from the first condition to the goal. The results of inferring various maladies using this system are as follows: 1) In cases of progressive muscular dystrophy, cerebral vascular accident, peripheral neuropathic lesion and peroneal nerve injury, the result of inference is the same as that of medical specialists' with 100% accuracy. 2) In cases of Neuritis, Paralysis agitan and Brain tumor, the accuracy of inference is less than 50% compared to that of medical specialists. With above results, we decide that the rule-based representations of some maladies ard accurate relatively, but that the correction and the extention of some rules and some methods of problem solving are required in order to construct the complete expert system for diagnosis of abnormal gait patients.
Most organizations use performance appraisal system to evaluate the effectiveness and efficiency of their employees. In evaluating staff performance, performance appraisal usually involves awarding numerical values or linguistic labels to employees performance. These values and labels are used to represent each staff achievement by reasoning incorporated in the arithmetical or statistical methods. However, the staff performance appraisal may involve judgments which are based on imprecise data especially when a person (the superior) tries to interpret another person's (his/her subordinate) performance. Thus, the scores awarded by the appraiser are only approximations. From fuzzy logic perspective, the performance of the appraisee involves the measurement of his/her ability, competence and skills, which are actually fuzzy concepts that can be captured in fuzzy terms. Accordingly, fuzzy approach can be used to handle these imprecision and uncertainty information. Therefore, the performance appraisal system can be examined using Fuzzy Logic Approach, which is carried out in the study. The study utilized a Cascaded fuzzy inference system to generate the performance qualities of some University non-teaching staff that are based on specific performance appraisal criteria.
A robust and reliable learning and reasoning mechanism is addressed based upon fuzzy set theory and fuzzy associative memories. The mechanism stores a priori an initial knowledge base via approximate learning and utilizes this information for decision-making systems via fuzzy inferencing. We called this fuzzy computer architecture a 'fuzzy hypercube' processing all the rules in one clock period in parallel. Fuzzy hypercubes can be applied to control of a class of complex and highly nonlinear systems which suffer from vagueness uncertainty. Moreover, evidential aspects of a fuzzy hypercube are treated to assess the degree of certainty or reliability together with parameter sensitivity.
한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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pp.579-584
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1998
In this work, we present a method to deal with the interval valued decision making systems. First, we propose a new type of equality measure based on the Ordered Weighted Averaging (OWA) operator. The proposed equality measure has a structure to render the extreme values of the measure by choosing a suitable weighting vector of the OWA operator. From this property, we derive a bidirectional fuzzy inference network which can be applied for the decisionmaking systems requiring the inverval valued decisions.
Human's brain action can divide by recognition and intelligence. recognition is sensing voice, image and smell and Intelligence is logical judgment, inference, decision. To this concept, Define function of cerebral cortex, and apply the result. Current expert system is lack, that reasoning by cerebral cortex and thalamus, hoppocampal and so on. In this paper, With human's brain action, wish to embody human's action artificially Embody brain mechanism using Modular Neural Network, Applied this result to snake robot.
This paper presents a fuzzy modified PID controller that uses linear fuzzy inference method. In this structure, the proportional and derivative gains vary with the output of the system under control. 2-input PD type fuzzy controller is designed to obtain the varying gains. The proposed fuzzy PID structure maintains the same performance as the general-purpose linear PID controller, and enhances the tracking performance over a wide range of input. Numerical simulations and experimental results show the effectiveness of the fuzzy PID controller in comparison with the conventional PID controller.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.989-992
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1993
In this paper, we describe hardware architecture of fuzzy processors for reasoning involving fuzzy control“Heuristics”. This we believe will lead to fuzzy systems that are closer to the way humans process domain knowledge for decision making. One noticeable beneficial effect based on our notion of fuzzy heuristics is the significantly reduced number of rules required.
RacerPro, Pellet 등 지금까지의 전혈적인 추론 시스템들은 주로 Tableaux Algorithm 기반의 추론 시스템으로 Tableaux Algorithm의 특성상 대용량 ABox 추론에서 문제점을 나타낸다. 이를 해결하기 위한 연구로 Tableaux Algorithm 기반에 DBMS를 함께 사용한 영국 Manchester 대학의 Instance Store와 Disjunctive Datalog Approach를 사용한 독일 Karlsruhe 대학의 KAON2가 있다. 현재 추론 시스템들에 대한 벤치마크 실험은 대부분 Tableaux Algorithm 기반의 TBox 추론 위주이며 ABox 추론에 대한 평가는 거의 진행되지 않았다. 특히 최근 이슈로 부각된 (대용량 ABox 추론을 위한 추론 시스템)의 특성별 벤치마크 실험은 거의 보고되지 않았다. 이에 본 논문에서는 각 추론엔진들의 이론적 배경을 근간으로 전형적 추론엔진들과 최근 이슈에 따른 대용량 ABox론 위한 추론엔진들을 상호 비교를 통해 살펴보며 특히, 대용량 ABox 처리론 위한 추론엔진인 Manchester 대학의 Instance Store와 Karlsruhe 대학의 KAON2를 LUBM을 통하여 분석 평가함으로 사용자의 요구에 따른 대용량 ABox 추론엔진을 제시한다. 평가방법에서는 LUBM(Lehigh University BenchMark)에 대한 소개와 이를 이용한 벤치마크 실험 방법 및 평가 시스템에 대하여 소개한다. 본 논문은 결론을 통해 실험 결과와 각 추론엔진의 사용 Algorithm 특성을 기초로 다양한 환경에서의 대용량 ABox 처리에 적합한 추론엔진을 제시한다.
현재 대용량 온톨로지를 추론하기 위해 하둡 기반의 분산 클러스터 환경을 구축한 후, 맵-리듀스 알고리즘을 기반으로 추론을 수행하는 방식이 활발히 연구되고 있다. 그러나 본 논문에서는 분산 클러스터의 메모리 환경에서 대용량 OWL Horst Lite 온톨로지 추론을 위한 기법을 제안한다. 대용량 온톨로지 추론에 사용되는 규칙 기반 추론 방식은 데이터가 더 이상 추론 되지 않을 때까지 트리플 형식으로 표현된 온톨로지에 추론 규칙을 반복적으로 수행한다. 따라서 컴퓨터 디스크에 적재된 대용량의 온톨로지를 대상으로 추론을 수행하면 추론 시스템의 성능이 상당히 저하된다. 이러한 단점을 극복하기 위해서 본 논문에서는 메모리 기반의 분산 클러스터 프레임워크인 Spark를 기반으로 온톨로지를 메모리에 적재한 후, 추론을 수행하는 기법을 제안한다. Spark에 적합한 OWL Horst Lite 온톨로지 추론 시스템을 구현하기 위해서 대용량 온톨로지를 적절한 크기의 블록으로 분할한 후, 각각의 블록을 분산 클러스터를 구성하는 각 노드의 메모리에 분산 적재하여 작업을 수행하는 방법론을 제안하였다. 제안하는 기법의 효율성을 검증하기 위해, 온톨로지 추론과 검색 속도를 평가하는 공식 데이터인 LUBM을 대상으로 실험하였다. 대표적인 맵-리듀스 기반 온톨로지 추론 엔진인 WebPIE와 비교 실험한 결과, LUBM8000(11억개 트리플, 155GB)에 대해서 WebPIE의 추론 처리량이 19k/초보다 3.2배 개선된 62k/초의 성능 향상이 있었다.
과학 탐구는 과학에 대한 다양한 학습의 차원에서 그 중요성이 강조되고, 다양한 방법과 목적에 따라 운영되었다. 과학 학습에 대한 다양한 측면 중 과학적 사고력과 같은 과학과의 중요 역량 함양이 강조되고 있다. 따라서 과학적 추론이 적절하게 일어날 수 있도록 안내할 필요가 있다. 이 연구는 학습자들이 과학적 탐구를 진행하는 과정 중, 탐구 문제의 발견과 구성 과정에서 드러내는 과학적 추론을 살펴보고 그 의미를 탐색하고자 하였다. 또한 어떠한 요인이 이 복잡한 과정에 영향을 끼치는지 살펴보고자 하였다. 이러한 목적에 따라 '삼투 현상' 관련 탐구를 수행한 대학생 2개 모둠의 탐구 과정과 결과를 분석하였다. 연구 참여자들의 탐구 계획서 및 발표 자료, 모둠 별 면담을 분석하였다. 그 결과, 이들은 '삼투 현상'에 대한 자신들의 탐구 문제를 구성하고 진행하는 과정에서 연역, 귀납, 귀추의 추론방식을 다양하게 활용하는 것을 확인할 수 있었다. 탐구와 추론이 역동적으로 이루어지는 과정에서 규칙적인 변칙 사례와 실험 도구의 특징이 이들의 추론에 영향을 끼침을 살펴보았다. 다양한 추론들은 참여자들 스스로 관찰한 현상에 대해 최선의 설명을 구성하는 것을 목적으로 탐구를 지속하는 중에 이루어졌다. 끝으로 이 연구의 결과를 바탕으로 과학 탐구를 기반으로 삼는 프로그램들의 개발 맥락에 대해 제공하는 몇 가지 시사점을 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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