• 산업공학
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• 제17권1호
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• pp.13-21
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• 2004

In this study, the prototype of a system for checking risk-factor of NC machine is proposed. The proposed system can get the risk-related information by monitoring the status of real-time processes of NC machines. Using the information, the accidents can be prevented by the background process of an expert system tool. This paper consists of 2 parts: (1) the method for gathering data and definition of the risk-related factors of NC machines and (2) the procedure for finding the proper actions by using the forward chaining of a rule-base. Proposed system is implemented with C++ language under MS-windows.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제8권1호
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• pp.1-7
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• 1997

전문가 시스템에서의 추론은 주로 IF-THEN 형태의 규칙을 기반으로 하는 지식베이스에 기초한다. 그러나, 한의 전문가 시스템의 지식은 불확실한 지식 특히 애매한 개념의 지식을 많이 포함하고 있으므로 이에 대한 처리가 요구된다. 본 논문에서는 한의 진단 과정을 추론에 기준하여 분석하고 한의 진단 과정에서 발생하는 불확실한 진단 지식을 제약 조건 논리 프로그래밍언어의 일종인 CLP( R ) 언어를 이용하여 표현하고 처리하는 방법을 제안하였다.

• 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.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.125-128
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• 2000

인터넷 중심의 정보화 사회가 되면서 기존의 문서는 대부분 전자 문서로 대치되어 가고 있다. 전자 문서간의 호환과 표준화를 위하여 XML(eXtensible Markup Language)이 웹 문서의 표준으로 지정되었으나, 현재까지 사용되고 있는 문서들이 XML 형태의 문서가 아니므로 이를 수동으로 변환해야 하는 어려움이 있다. 본 논문에서는 규칙기반 분서 분류기(Rule-Based Document Classifier)를 설계하여 다양한 형태의 문서를 자동으로 분류하고 그룹화한다. 그룹화된 문서를 이용하여 자동으로 DTD(Document Type Definition)를 생성하고, 자동 생성된 DTD를 이용하여 XML 형태의 문서로 자동 변환할 수 있는 자동 XML 변환기를 제시한다. 이러한 방법은 문서들을 자동으로 분류하고, 문서의 행태에 변화가 있을 때에도 유사한 문서로 분류할수 있을 뿐만 아니라 문서를 재분류할 때 DTD의 중복 생성을 줄일 수 있는 등의 장점을 갖는다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 1997년도 가을 학술발표회 논문집
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• pp.181-188
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• 1997

This work proposes possible use of the hyperdocument as a companion for structural steel designers and also as a part of any expert system to be used for the design of steel structures. AISC Specification for Structural Steel Buildings - Allowable Stress Design and Plastic Design, June 1, 1989-has been thoroughly hyperdocumented. Database for the most of AISC standard sections has been built for easier reference to sectional properties and even for search for the relevant sections. Hardy and wxCLIPS from AIAI, The University of Edinburgh were used as development tools. Hardy is integrated with NASA's rule-based and object-oriented language CLIPS 6.0 to enable users to rapidly develop diagram-related applications. Currently this work does not include any sophisticated rule-bases. Rather, this work will form a part of the expert systems for the steel structural design to be developed later. Nevertheless, the hyperdocument of this work will make a good companion for structural steel designers in its own right.

• ETRI Journal
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• 제38권6호
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• pp.1207-1217
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• 2016

The general method of machine learning has encountered disadvantages in terms of the significant amount of time and effort required for feature extraction and engineering in natural language processing. However, in recent years, these disadvantages have been solved using deep learning. In this paper, we propose a mention pair (MP) model using deep learning, and a system that combines both rule-based and deep learning-based systems using a guided MP as a coreference resolution, which is an information extraction technique. Our experiment results confirm that the proposed deep-learning based coreference resolution system achieves a better level of performance than rule- and statistics-based systems applied separately

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권11호
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• pp.1136-1140
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• 2010

Esterel 언어는 동기 (synchronous)식 절차(imperative)형 언어로 유한 상태 기계 (finite state machine)를 기반으로 한 정형적 의미구조를 가지고 있어 오토마타를 이용한 프로그램 분석에 매우 용이하다. 본 논문에서는 프로그램의 수행 과정이 필요 없는 문법 구조 바탕의 오토마타 생성 규칙을 제안한다. 우리의 생성 규칙은 문법 구조를 직관적으로 표현하고 모든 가능한 경로를 나타내기 때문에 다양한 분석을 적용하기에 적합하다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2003년도 Proceeding
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• pp.50-56
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• 2003

In the development of complex software system, it is important to use hierarchical use case model due to the complex scope of development procedure. The use case model is core factor of the OMG (Object Management Group)'s UML (Unified Modeling Language) diagrams. In this paper, we propose a novel method to check syntactic consistency automatically in use case models at the different level of abstraction. This method is a rule-based approach which utilizes actor tree, use case tree and use case description. The proposed method is simulated on ITS (Intelligent Transportation System) architecture for the verification.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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• pp.1082-1085
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• 1993

In this paper, we notice the fact that a human learning process is characterized by a process under a natural language environment, and discuss an approach of learning based on indirect linguistic instructions. An instruction is interpreted through some meaning elements and each trend. Fuzzy evaluation rule are constructed for the searched meaning elements of the given instruction, and the performance of a system to be learned is improved by the evaluation rules. In this paper, we propose a framework of learning based on indirect linguistic instruction based learning using fuzzy theory: FULLINS(FUzzy-Learning based on Linguistic IN-Struction). The validity of FULLINS is shown by applying it to helicopter flight control.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권2호
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• pp.113-125
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• 2018

최근 빅데이터의 시대가 도래하여 다양한 분야로부터 다량의 지식을 얻을 수 있다. 수집된 지식은 정형화된 형태의 지식으로 가공하여 표현되며, 그 중 W3C의 온톨로지 표준 언어인 OWL이 대표적인 정형화 표현 형식이다. 이렇게 표현된 대용량의 온톨로지로부터 내재된 정보를 도출하기 위해 다양한 방법의 심볼릭 추론(Symbolic Reasoning) 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 대부분의 추론 연구들은 서술논리(Description Logic)표현 기반의 제한적인 규칙표현을 지원하며 실생활 기반의 서비스를 구축하기에는 많은 제약이 따른다. 또한 잘못된 지식으로부터 도출된 결과는 규칙들 사이의 종속관계에 따라 연쇄적으로 잘못된 지식이 생산될 수 있기 때문에 이러한 잘못된 지식에 대한 처리를 위한 지식관리가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 해당 문제를 해결하기 위해 SWRL(Semantic Web Rule Language) 기반의 추론과 ATMS(Assumption-based Truth Maintenance System)간의 결합을 통해 새롭게 도출된 지식에 대한 관리를 할 수 있는 SWAT(SWRL + ATMS) 시스템을 제안한다. 또한 이 시스템은 대용량 데이터를 처리하기 위해 분산 인-메모리 프레임워크 기반의 SWRL추론과 ATMS를 병합 구축하였으며 이를 바탕으로 웹 형태의 ATMS 모니터링 시스템을 통하여 사용자가 손쉽게 잘못된 지식을 검색 및 수정할 수 있도록 한다. 본 논문에서 제안하는 방법에 대한 평가를 위해 LUBM(Lehigh University Benchmark)데이터 셋을 사용하였으며, 대용량 데이터에 대한 SWRL 추론과 잘못 추론된 정보에 대한 삭제를 통해 효율적인 추론과 관리가 가능한 결합 방법임을 증명한다.