• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 공동추계학술대회
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• pp.488-496
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• 2005

현재의 웹이 HTML을 바탕으로 인간 사용자와의 인터페이스에 초점을 맞추고 있는데 비하여, 차세대 웹은 XML 및 XML 기반 각종 표준들을 바탕으로 소프트웨어 에이전트와의 인터페이스에 초점을 맞추어 나가고 있다. 차세대 웹에서 소프트웨어 에이전트의 두뇌 역할을 수행하기 위하여 추론엔진은 차세대 웹의 표준 언어인 시맨틱 웹(Semantic Web)을 충실히 이해할 수 있어야 한다. 이를 위한 기초 작업의 일환으로 OWL(Web Ontology Language)과 RuleML(Rule Markup Language)이 W3C에 제안된 바 있다. 본 연구에서는 SWRL을 규칙 표현 방법으로 사용하고, OWL을 사실 표현 방법으로 사용하는 역방향 추론엔진인 SMART-B(SeMantic web Agent Reasoning Tools - Backward chaining inference engine)을 개발하고자 한다. 이를 위하여 SWRL 기반 역방향 추론을 위한 요구 기능을 분석하고, 기존 역방향 추론 알고리즘에 차세대 시맨틱 웹을 요구 기능을 반영한 역방향 추론 알고리즘을 설계하였다. 또한, 유비쿼터스 환경에서의 각종 플랫폼의 독립성과 이식성을 확보하고 기기 간의 성능 차이를 극복할 수 있도록 사실 베이스 및 규칙 베이스의 관리도구와 역방향 추론 엔진 등을 Java 프로그래밍 언어를 이용하여 단위 컴포넌트의 형태로 개발 중에 있다.

• 한국비블리아학회지
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• 제22권2호
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• pp.141-160
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• 2011

본 연구에서는 유동성이 크고 데이터의 규모도 상당한 도서관에 일반화시켜 적용할 수 있는 지식베이스 및 검색엔진을 제안하였다. 이를 위해 총 세 개의 지식베이스(트리플 구조 온톨로지, 의미거리기반 의미망지식 베이스, 키워드중심의 도치색인파일)를 구축하였고, 이의 성능을 측정하기 위해 각각 세 개의 검색엔진(추론 규칙기반 제나검색엔진, 개념기반 검색엔진, 키워드기반 루씬검색엔진)을 구축하였다. 시스템 성능평가 결과, 종합적으로 개념기반 검색엔진이 가장 높은 성능을 보여주었고, 다음으로 온톨로지기반 제나검색엔진, 다음으로 일반 키워드 검색엔진 순으로 나타났다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1228-1229
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• 2011

A novel approach has been promoted for FNN ship controllers. An Electro-hydraulic governor has been widely adopted to the ship speed control of propulsion marine diesel engines for a long time, it was very difficult for Electro-hydraulic governor to regulate the speed of high power engine with long stroke at low speed and low load, because of the jiggling phenomena by rough fluctuation of rotating torque and the hunting phenomena by long dead time occurred in fuel combustion process in the engine cylinder. This paper provides an efficient way for improving control performance by FNN controller. An RBF neural network and GA optimization are employed in a fuzzy neural controller to deal with the nonlinearity, time varying and uncertain factors, the rule base and membership functions can be auto-adjusted by GA optimization. The parameters of neural network can be decreased by using union-rule configuration in the hidden layer of the network. The performance of controller is evaluated by the system simulation using simulink tools.

• 대한조선학회 특별논문집
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• 대한조선학회 2006년도 특별논문집
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• pp.40-45
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• 2006

For ships of ice class, finish Maritime Administration(FMA) requires brackets on intersections between longitudinal frames and the web frames within the ice-strengthened area. The main object of this paper is to verify ultimate load carrying capacity of longitudinal frame without brackets of engine room region of 74,100 DWT Product Oil Tanker. Comparative approach between proposed structures from builder (the proposed structure) and structures satisfying the Finnish-Swedish ice class rules (the rule structure) is used for the analysis.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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• pp.266-269
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• 2008

Urban is more intelligent continuously with the help of the convergence with IT technology. And it requires an integrated control system, which can manage urban facilities or monitor large-scale events based on GIS data, to provide its citizen with various ubiquitous services such as u-Health, u-Traffic, context-awareness etc. In order to realize the intelligent city geo-sensors that have the functionalities of generic sensing as well as location awareness will be established everywhere in the near future. Our system we presented have a rule engine to handle a atomic event as well as complex events that contain control flow or branch among them. And it can allow for visualization and monitoring the results through KML (Keyhole Mark-up Language) in the Google Maps. This paper describes au-GIS event processing system that can deal effectively with u-GIS events coming from various geo-sensor data in ubiquitous computing environments.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.1141-1144
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• 2012

최근의 SW 개발환경은 네트워크 환경이 발달하고 복잡한 비즈니스를 구현하기 위해 분산 컴퓨팅 환경으로 옮겨진 상황이다. 따라서, 시스템간의 쉬운 연결성을 보장하여 자원의 낭비를 줄이고 재사용하며 활성화 할 수 있는 플랫폼을 갖출 수 있는 SOA(Service Oriendted Architecture)의 활용이 필요한 시점이다. 이런 복잡한 니즈의 비즈니스를 구현함에 있어 업무 규칙을 별도로 관리하고 룰엔진에 의해 판단을 할 수 있다면, 프로그램 코드로부터 업무를 완전히 분리해낼 수 있다 본 논문에서는 이러한 진일보한 사상을 조합하여 비즈니스 구현에 집중하고 결합성은 낮출 수 있는 SW 개발 아키텍쳐를 제시해본다.

• ETRI Journal
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• 제41권4호
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• pp.515-527
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• 2019

This paper discusses the design, implementation, and potential use of an ontology-based mobile pediatric consultation and monitoring system, which is a smart healthcare expert system for pediatric patients. The proposed system provides remote consultation and monitoring of pediatric patients during their illness at places distant from medical service areas. The system not only shares instant medical data with a pediatrician but also examines the data as a smart medical assistant to detect any emergency situation. In addition, it uses an inference engine to infer instant suggestions for performing certain initial medical treatment steps when necessary. The applied methodologies and main technical contributions have three aspects: (a) pediatric consultation and monitoring ontology, (b) semantic Web rule knowledge base, and (c) inference engine. Two case studies with real pediatric patients are provided and discussed. The reported results of the applied case studies are promising, and they demonstrate the applicability, effectiveness, and efficiency of the proposed approach.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권7호
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• pp.847-856
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• 2017

본 논문은 사용자들에게 알맞은 공원을 추천해주는 시스템을 제안한다. 사회적, 심리적, 환경적, 신체적 등 사람들에게 긍정적인 요소를 제공하는 도시공원의 기능에 따라 서울시 도시공원을 6가지로 분류한다. 분류된 공원을 규칙기반 전문가 시스템을 기반으로 사용자들에게 추천한다. 공원 선택에 영향을 주는 요인들을 언어 객체로 설정하여 규칙 기반 추론 시스템을 논리 프로그램 언어인 PROLOG로 구현한다. 공원 추천의 규칙 기반 객체는 활동·다목적성과 접근성, 이용 시간을 기준으로 총 9가지 언어 객체를 설계하고 그에 따른 허용된 값을 부여한다. 이를 이용하여 생성된 규칙들이 사용자의 선호도에 따라 점화되고 추천 공원을 추론한다. 선호도에 대한 정보는 사용자들에게 직접 공원 선택에 있어서 기준이 되는 세 가지 요소에 대한 질문을 건네는 대화의 방식으로 얻는다. 결과적으로 공원 추천 시스템을 통해 공원 이용자들의 공원 이용 및 여가 생활에 대한 만족감을 높여주고자 한다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2003년도 Proceeding
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• pp.99-104
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• 2003

In this research, we proposed 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 former researchers tried to develop a text-oriented knowledge base (KB) and inference engine (IE). However, thy have 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, many of researchers had tried to develop an automatic knowledge extraction and refining mechanisms. 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, in this study, we propose an automatic knowledge acquisition and composite inference mechanism based on DM, FNN, and RDB-driven inference. Our proposed mechanism has five advantages empirically. First, it could extract and reduce the specific domain knowledge from incomplete database by using data mining algorithm. Second, our proposed mechanism could manipulate the ambiguousness in knowledge by using fuzzy membership functions. Third, it could construct the relational knowledge base and expand the knowledge base unlimitedly with RDBMS (relational database management systems). Fourth, our proposed hybrid data mining mechanism can reflect both association rule-based logical inference and complicate fuzzy logic. Fifth, RDB-driven forward and backward inference is faster than the traditional text-oriented inference.

• 대한산업공학회지
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• 제23권1호
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• pp.197-213
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• 1997

It is not easy to find a good production schedule which can be used in practice. Therefore, production scheduling simulation with a simple dispatching rule or a set of dispatching rules is used. However, a simple dispatching rule may not create a robust schedule, for the same rule is blindly applied to all internal production processes. The presumption is that there might be a specific combination of appropriate rules that can improve the efficiency of a total production system for a certain type of orders. In order to acquire a better set of dispatching rules, simulation is used to examine the performance of various combinations of dispatching rule sets. There are innumerable combination of rule sets. Hence it takes too much computer simulation time to find a robust set of dispatching rule for a specific production system. Therefore, we propose a concept of the knowledge based simulation to circumvent the problem. The knowledge based simulation consists of knowledge bases, an inference engine and a simulator. The knowledge base is made of rule sets that is extracted from both simulation and human intuition obtained by the simulation studies. For a certain type of orders, the proposed system provides several sets of dispatching rules that are expected to generate better results. Then the scheduler tries to find the best by simulating all proposed set of rules with the simulator. The knowledge-based simulator armed with the acquired knowledge has produced improved solutions in terms of time and scheduling performance.