• 지능정보연구
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• 제2권2호
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• pp.69-83
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• 1996

The objective of this research is to develop a knowledge acquisition and refinement method for a multi-objective and multi-decision FMS scheduling problem. A competitive neural network and an inductive learning algorithm are integrated to extract and refine necessary scheduling knowledge from simulation outputs. The obtained scheduling knowledge can assist the FMS operator in real-time to decide multiple decisions simultaneously, while maximally meeting multiple objective desired by the FMS operator. The acquired scheduling knowledge for an FMS scheduling problem is tested by comparing the desired and the simulated values of the multiple objectives. The result show that the knowledge acquisition and refinement method is effective for the multi-objective and multi-decision FMS scheduling problems.

• 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.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권7호
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• pp.1781-1791
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• 1996

전문가시스템의 지식획득, 적합한 추론기구의 설계 및 구현, 지식의 정제 등 다단계 과정으로 이뤄져 있다. 각각을 하나의 연구이슈로 다양한 연구가 진행되어 왔으나 전체를 하나로 연계해 통합적 개발에 관해서는 상대적으로 연구가 활발히 진행되지 못한 실정이다. 지식획득은 전문가에 의해 수행되는 추론과정에서 특징 응용분야의 필요한 지식이 전달되어야 하므로 시식획득과 추론을 서로 밀접한 연관성을 갖는다. 지식의 정제는 추론과정에서 일어나는 문에의 제기와 이의 해결을 통해 지식베이스의 불완전하거나 논리적 모순을 찾아 해결함으로 지식베이스를 보다 완벽하고 정확한 것으로 만드는 것이다. ㅂㄴ 연구에서는 서로 연관된 다단계 과정이 통합적으로 개발될 수 있는 환경의 설저엥 대한 하나의 방안을 제시하려한다. 특히 도메인 모델이 잘 정립되기 어려운 분야에 학습기법을 활용햇 초기 지식 베이스를 구성할 수 있는 점진적 지식획득방법과 이를 통해 만들어진 지식베이스 규칙들을 학습기법의 일종인 개념적 클러스터링 기법을 이용하여 규칙모델을 구축하고 이를 이용해 효율적인 추론이 가능하게 하며, 지식획득 과정에서는 규칙의 오류를 제시할 수 있고 이에 대한 규칙의 수정이나 새로운 규칙이 기존의 지식구조에 합당한지를 결정하는 통합적 설계방안에 대해 연구한다. 지식의 정제는 설명기구와 규칙모델을 활용하여 문제의 원인을 찾고 해결점을 제시해 그에 대한 유효성을 검증합으로 이뤄지게 한다.뤄지게 한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제22권2호
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• pp.357-377
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• 2002

본 연구에서는 학생의 개념변화 과정을 연속적인 세련화와 정교화의 과정으로 보았다. 이러한 관점은 학생의 개념변화에 대한 학습심리학적 연구의 재고찰과 물리학 지식의 발달과정에 대한 물리학사적 사례 연구의 분석에 기초하였으며, 구체적으로 세련화와 정교화를 통한 개념변화 과정 사례를 추출할 수 있었다. 본 연구 결과는 실제 학생의 반응을 분석하는데 지침 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제38권6호
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• pp.18-25
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• 2001

분석적학습과 귀납적학습을 결합한 지식기반신경망은 다른 기계학습모델보다 우수한 성능을 나타내고 있다. 그러나 지식기반신경망에서는 신경망이 형성된 후 그 구조를 동적으로 변경할 수 없어서 영역이론정련화 기능을 제공하지 못한다. 이러한 단점을 갖고 있는 지식기반신경망을 보완하기 위하여 TopGen 알고리즘이 제안되었지만 부분적인 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 TopGen의 문제점을 해소하면서 지식기반 신경망을 확장하여 영역이론정련기능을 부여하는 방안 2가지를 제시하고 이를 평가하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제11권1호
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• pp.1-7
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• 2011

Most of expert systems use the text-oriented knowledge bases. However, knowledge management using the knowledge bases is considered as a huge burden to the knowledge workers because it includes some troublesome works. It includes chasing and/or checking activities on Consistency, Redundancy, Circulation, and Refinement of the knowledge. In those cases, we consider that they could reduce the burdens by using relational database management systems-based knowledge management infrastructure and convert the knowledge into one of easy forms human can understand. Furthermore they could concentrate on the knowledge itself with the support of the systems. To meet the expectations, in this study, we have tried to develop a general-purposed knowledge conversion tool for expert systems. Especially, this study is focused on the knowledge conversions among text-oriented knowledge base, relational database knowledge base, and decision tree.

• 한국자기공명학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.1-9
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• 2022

There are two distinct approaches to improving the quality of protein NMR structures during refinement: all-atom force fields and accumulated knowledge-assisted methods that include Rosetta. Mao et al. reported that, for 40 proteins, Rosetta increased the accuracies of their NMR-determined structures with respect to the X-ray crystal structures (Mao et al., J. Am. Chem. Soc. 136, 1893 (2014)). In this study, we calculated 32 structures of those studied by Mao et al. using all-atom force field and implicit solvent model, and we compared the results with those obtained from Rosetta. For a single protein, using only the experimental NOE-derived distances and backbone torsion angle restraints, 20 of the lowest energy structures were extracted as an ensemble from 100 generated structures. Restrained simulated annealing by molecular dynamics simulation searched conformational spaces with a total time step of 1-ns. The use of GPU-accelerated AMBER code allowed the calculations to be completed in hours using a single GPU computer-even for proteins larger than 20 kDa. Remarkably, statistical analyses indicated that the structures determined in this way showed overall higher accuracies to their X-ray structures compared to those refined by Rosetta (p-value < 0.01). Our data demonstrate the capability of sophisticated atomistic force fields in refining NMR structures, particularly when they are coupled with the latest GPU-based calculations. The straightforwardness of the protocol allows its use to be extended to all NMR structures.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.24.3-24
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• 2001

In cases where strong a priori knowledge about the object being analyzed is available, it can be embedded into the formulation of the snake model. When prior knowledge of shape is available for a specific application, information concerning the shape of the desired objects can be incorporated into the formulation of the snake model as an active contour model. In this paper we show Five points algorithm can be applied to design invariant energy.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권11호
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• pp.2780-2785
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• 1997

지식기반인공신경 망은 다른 기계학습알고리즘보다 우수한 성능을 나타내지만 인공신경망으로 형성된 후 동적으로 그 구조를 변경할 수 없어서 영역이론정련화 기능을 갖추지 못하였다. 지식기반인공신경망의 이러한 단점을 보완하기 위하여 TopGen 알고리즘이 제안되었으나 삽입된 은닉노드를 모든 입력 노드에 연결한 점, 빔탐색을 이용한 점 등의 문제를 안고 있다. 본 논문에서는 TopGen의 문제점을 해소하기 위하여 은닉노드를 입력 노드 중 관계가 깊은 일부의 노드에만 링크시켰으며, 역추적을 허용한 언덕오르기를 이용하는 알고리즘을 설계 하였다．

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권8호
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• pp.146-158
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• 2023

Smart City is gaining attention with the advancement of Information and Communication Technology (ICT). ICT provides the basis for smart city foundation; enables us to interconnect all the actors of a smart city by supporting the provision of seamless ubiquitous services and Internet of Things. On the other hand, Crowdsourcing has the ability to enable citizens to participate in social and economic development of the city and share their contribution and knowledge while increasing their socio-economic welfare. This paper proposed a hybrid model which is a compound of human computation, machine computation and citizen crowds. This proposed hybrid model uses knowledge-based crowdsourcing that captures collaborative and collective intelligence from the citizen crowds to form democratic knowledge space, which provision solutions in areas of civic innovations. This paper also proposed knowledge-based crowdsourcing framework which manages knowledge activities in the form of human computation tasks and eliminates the complexity of human computation task creation, execution, refinement, quality control and manage knowledge space. The knowledge activities in the form of human computation tasks provide support to existing crowdsourcing system to align their task execution order optimally.