This paper discusses a knowledge-based system being developed by KAIST and KEPCO to assist planning the annual maintenance schedule of power units. To meet users' requirements, we have designed the system with several features: man-machine interaction, catalog system, user-friendliness, the hybrid-system of math-model and knowledge-base. In this paper, we introduce the outline of our system.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1995.04a
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pp.79-90
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1995
The material handling equipment selection, that is a key task in the material handling system design, is a complex, difficult task, and requires a massive technical knowledge and systematic analysis. It is invaluable to justify the selected equipment model by the performance evaluation before its actual implementation. This paper presents an intelligent knowledge-based expert system called "IMESE" created by authors, for the selection and evaluation of material handling equipment model suitable for movement and storage of materials in a manufacturing facility. The IMESE is consisted of four modules: a knowledge base to select an appropriate equipment type, a multiple criteria decision making procedure to choose the most favorable commercial model of the selected equipment type, a database to store the list of commercial models of equipment types with their specifications, and simulators to evaluate the performance of the equipment model. The whole process of IMESE is executed under VP-Expert expert system environment.vironment.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.38
no.1
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pp.74-82
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2015
Two key challenges in statistical relational learning are uncertainty and complexity. Standard frameworks for handling uncertainty are probability and first-order logic respectively. A Markov logic network (MLN) is a first-order knowledge base with weights attached to each formula and is suitable for classification of dataset which have variables correlated with each other. But we need domain knowledge to construct first-order logics and a computational complexity problem arises when calculating weights of first-order logics. To overcome these problems we suggest a method to generate first-order logics and learn weights using association analysis in this study.
The development of science and technology oriented knowledge society accelerates the convergence between scientific theory and industrial technology and increases the complexity problem of social and economic sectors. These cause the difficulty of securing the reliability and objectivity of science and technology policy. These also are barriers of balanced evaluation between rational science and technology policy making, management, and policy coordination. In this regard, Advanced countries in science and technology develops policy support system and promotes the program of evidence-based SciSIP(Science of Science and Innovation policy) together. This paper introduces a new approach developing science service of science and technology policy utilizing business intelligence technology in Korea. Also, it proposes the integration method of policy knowledge base and component-based service supporting S&T policy decision-making process and introduces services case studies.
The next generation information appliances are those that can be connected with other appliances through a wired or wireless network in order to make it possible for them to transmit and receive data between them and to be remotely controlled from inside or outside of the home. Many electronic companies have aggressively invested in developing new information appliances to take the initiative in upcoming home networking era. They require systematic methods for developing new information appliances and sharing the knowledge acquired from the methods. This paper stored the knowledge acquired from developing the information appliances and developed a knowledge management system that supports the companies to use the knowledge and develop their own information appliances. In order to acquire the knowledge, this paper applied two methods for User-Centered Design in stead of using the general ones for knowledge acquisition. This paper suggested new product ideas by analyzing and observing user actions and stored the knowledge in knowledge bases, which included Knowledge from Analyzing User Actions and Knowledge from Observing User Actions. Seven new product ideas, suggested from the User-Centered Design, were made into design mockups and their videos were produced to show the real situations where they would be used in home of the future, which were stored in the knowledge base of Knowledge from Producing New Emotive Life Videos. Finally, data on present development states of future homes in Europe and Japan and newspapers articles from domestic newspapers were collected and stored in the knowledge base of Knowledge from Surveying Technology Developments. This paper developed a web-based knowledge management system that supports the companies to use the acquired knowledge. Knowledge users can get the knowledge required for developing new information appliances and suggest their own product ideas by using the knowledge management system. This will make the results from this research not confined to a case study of product development but extended to playing a role of facilitating the development of the next generation information appliances.
This study suggests the dynamic value chain model, that will be able to not only show changing processes to organization's significant capital by integrating an individual, implicit, and explicit knowledge which affect organizational decision making, but also distinguish the key driver for raising organizational competitive power because it makes possible to analyze sensitivity of performance along with decision making alternatives and policy changes from dynamic view by connecting knowledge management capability, knowledge management activity, and relations with organizational performance with specific strategic map. Recently, a lot of organizations show interest in measuring and evaluating their performance synthetically. In organizations taking knowledge management, they introduce effective value chain model like a dynamic balanced scorecard (DBSC), and therefore they can reflect their knowledge management condition as well as show their changes by checking performance of established vision and strategy periodically. Furthermore, they can ask for their inner members' understanding and participation by communicating with and inspiring their members with awareness that members are one of their group, present a base of benchmarking, and offer significant information for later decision making. The BSC has been a successful framework for measuring an organization's performance in various perspectives through translating an organization's vision and strategy into an interrelated set of key performance indicators and specific actions. The BSC, while having significant strengths over traditional performance measurement methods, however, has its own limitations, due to its static nature, such as overlooking two-way causation between performance indicators and neglecting the impact of delayed feedback flowing from the adoption of new strategies or policy changes. To overcome these limitations, this study employs SD, a methodology for understanding complex systems where dynamic feedback among the interrelated system components significantly impact on the system outcomes. The SD simulation model in the form of DBSC would serve as a useful strategic teaming tool for facilitating an organization's communication process through various scenario analyses as well as predicting the dynamic behavior pattern of their key performance measures over a future time frame. For the demonstration purpose, this study applied the DBSC model to Prototype of Korea manufacturing and service firm.
International conference on construction engineering and project management
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2007.03a
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pp.417-423
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2007
This paper describes how using the XPS Document technologies of Windows Vista support and enhances interactions with the structural design and construction process. It illustrates the document workflows and the document life cycle in a typical construction base knowledge system. It provides engineers and decision makers and implementers with information about this new technology and how they can apply it to their design and construction models. The paper also highlights opportunities for the new format of data exchange in the recent efforts to develop National Management System Standards for Transportation Applications to benefit from these emerging technologies.
This paper aims to offer a solution based on intelligent document classification to create a user-centric information retrieval system allowing user-centric linguistic expression. So, structures expressing user intention and fine document classifying process using EBL, similarity, knowledge base, user intention, are proposed. To overcome the problem requiring huge and exact semantic information, a hybrid process is designed integrating keyword, thesaurus, probability and user intention information. User intention tree hierarchy is build and a method of extracting group intention between key words and user intentions is proposed. These structures and processes are implemented in HDCI(Hybrid Document Classification with Intention) system. HDCI consists of analyzing user intention and classifying web documents stages. Classifying stage is composed of knowledge base process, similarity process and hybrid coordinating process. With the help of user intention related structures and hybrid coordinating process, HDCI can efficiently categorize web documents in according to user's complex linguistic expression with small priori information.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.30
no.2
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pp.253-259
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2006
There is few study which automatically diagnoses the fault from ship's monitored data. The bigger control and monitoring system is. the more important fault diagnosis and maintenance is to reduce damage caused by system fault. This paper proposes fault diagnosis system using a correlation analysis algorithm which is able to diagnose and forecast the fault from monitored data and is composed of fault detection knowledge base and fault diagnosis knowledge base. For all kinds of ship's engine room monitored data are classified with combustion subsystem, heat exchange subsystem and electric motor and pump subsystem, To verify capability of fault detection, diagnosis and prediction, FMS(Fault Management System) is developed by C++. Simulation by FMS is carried out with population data set made by the log book data of 2 months duration from a large full container ship of H shipping company.
Kim, Young-Il;Oh, Hyun-Gyeong;Cheon, Hang-Chun;Yu, Yung-Ho
Proceedings of the Korean Society of Marine Engineers Conference
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2005.06a
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pp.251-256
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2005
There is few study which automatically diagnose the fault from ship's monitored signal. The bigger control and monitoring system is, the more important fault diagnosis and maintenance is to reduce damage brought forth by system fault. This paper proposes fault diagnosis system using a correlation analysis algorithm which is able to diagnose and forecast the fault and is composed to fault detection knowledge base and fault diagnosis knowledge base. For this all kinds of ship's engine room monitored data are classified with combustion subsystem, heat exchange subsystem and electric motor and pump subsystem by analyzing ship's operation data. To verifying capability of fault detection, diagnosis and prediction, Fault Management System(FMS) is developed by C++. Simulation experiment by FMS is carried out with population data set made by log book data of 2 months duration from a large full container ship of H shipping company.
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