In this paper, a rule-based (transformation-based) NE recognition system is proposed. This system uses Brill's rule inference approach. The performance of the rule-based system and IdentiFinder, one of most successful stochastic systems, are compared. In the baseline case (no punctuation and no capitalisation), both systems show almost equal performance. They also have similar performance in the case of additional information such as punctuation, capitalisation and name lists. The performances of both systems degrade linearly with the number of speech recognition errors, and their rates of degradation are almost equal. These results show that automatic rule inference is a viable alternative to the HMM-based approach to NE recognition, but it retains the advantages of a rule-based approach.
많은 production rule(혹은 간단히 production)로부터 현 상태에 만족되는 rule을 빨리 찾아내기 위하여 현재까지는 RAM(Ramdom Access Memory)에 탕을 둔 필터(filter)사용등의 여러 방법에 제시되었으나, 본 연구에서는 보다 효율적인 CAM(Content Addressable Memory)의 이용을 제시하고, 이를 위해 CAM의 각 bit에 따라, 용도에 다른 구분 및 데이터 구조를 설계하고, 이를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 기존 RAM을 사용했을 경우와 비교하였다.
With the growth of internet shopping malls, there is increasing interest in comparison shopping mall. However most comparison sites compare only book prices by collecting simple XML data and do not provide .the exact comparison Including precise shipping costs. Shipping costs vary depending on each customer's address, the delivery method, and the category of selected goods, so rule based system is required in order to calculate exact shipping costs. Therefore, we designed and implemented comparison shopping mall which compares not only book prices but also shipping costs using rule based inference. By adopting the extensible Rule Markup language (XRML) approach, we proposed the methodology of extracting delivery rules from Web pages of each shopping mall. The XRML approach can facilitate nearly automatic rule extraction from Web pages and consistency maintenance between Web pages and rule base. We developed a ConsiderD system which applies our rule acquisition methodology based on XRML. The objective of the ConsiderD system is to compare the exact total cost of books including the delivery cost over Amazon.com, BarnesandNoble.com, and Powells.com. With this prototype, we conducted an experiment to show the potential of automatic rule acquisition from Web pages and illustrate the effect of delivery cost.
델보는 주어진 사례의 집합으로부터 이들 사례들을 분류할 수 있는 베이지안 분류 규칙들로 이루어진 규칙 집합을 습득하는 유전학 기반 귀납적 학습 시스템이다. 규칙 집합의 습득과정에서 델보가 당면하게 되는 한 가지 문제점은 학습 과정이 최적의 규칙 집합이 아닌 지역 최적치를 습득하고 종료하는 경우가 가끔 발생한다는 것이다. 다른 하나의 문제점은 훈련 사례에 대한 경우와는 달리 새로운 평가 사례에 대해 분류 성능이 현저히 저하되는 규칙 집합을 습득하는 경우가 가끔 발생한다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하여 보다 성능이 향상된 분류 시스템을 구축하기 위한 기법으로 엔-버전 시스템을 구축함으로써 분류 시스템의 전체적인 성능을 향상시키는 기법이다. 엔-버전 학습법의 구현을 위해 다수의 규칙 집합을 이용하여 최종 분류 결과를 도출해 내기 위한 기법과 습득된 규칙 합들로부터 분류 시스템을 구축하기 위한 최적의 규칙 집합의 조합을 찾기 위한 기법을 제시하고 다수의 사례 집합을 이용하여 엔-버전 학습법이 델보의 학습 환경에 미치는 영향을 평가하였다.
서비스 지향 아키텍처(Service Oriented Architecture)는 엔터프라이즈 애플리케이션 개발 시 유연성을 보장하여, 비즈니스 변화에 최대한 민첩하게 대응하도록 지원한다. 그럼에도 불구하고 비즈니스와 제약조건을 하나의 서비스로 코딩하는 일반적 접근법은 비즈니스 룰의 변경을 위하여 전체 결합로직을 변경하는 등 많은 자원을 소모하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 서비스 시스템 개발에 관점 지향 기법(Aspect Oriented Approach)을 확장하여 적용한다. 관점 지향 기법의 기존 핵심관심(Core Concern), 횡단관심(Cross Cutting Concern)이외에 비즈니스 프로세스와 서비스에 포함된 비즈니스 룰을 룰관심(Rule Concern)이라는 새로운 관심사로 분리한다. 룰관심은 수준에 따라 프로세스 룰관심(PRA: Process Rule Aspect)과 서비스 룰관심(SRA: Service Rule Aspect)으로 구분된다. 시스템은 이러한 관심사의 분리를 통하여 핵심관심, 횡단관심 및 룰관심으로 각각 모듈화 되고 독립적으로 유지보수 되어 서비스 시스템의 적용성, 재사용성 및 유지보수성을 높일 수 있다.
Scale down으로 인해 부족해진 overlay margin을 통해 충분히 확보해주고, 이와 동시에 attPSM(attenuated phase shift)의 사용으로 발생하는 side-lobe 현상을 억제하기 위한 방법으로 rule-based OPC(optical proximity correction)룰 사용하여 side-lobe만을 효과적으로 추출한 후, 그 자리에 scattering bar를 삽입하였다. 그리고 ORC(optical rule checking)를 통해 original layout과 aerial image의 EPEs(edge placement errors)를 검사하여 검증에 걸리는 시간을 감소시켰다.
In operating distributed systems, proactive management is one of the major concerns for better quality of service and future capacity planning. In order to handle this management problem effectively, it is necessary to analyze performances of the distributed system and events generated by components in the system. This paper provides a rule-based event parsing engine for proactive management. Our event parsing engine uses object hooking-based and event-token approaches. The object hooking-based approach prepares new conditions and actions in Java classes and allows dynamically exchange them as hook objects in run time. The event-token approach allows the event parsing engine consider a proper sequence and relationship among events as an event token to trigger an action. We analyze the performance of our event parsing engine with two different implementations of rule structure; one is table-based and the other is tree-based.
This paper presents a load-shedding scheme using the Talmud rule in islanded microgrid operation based on a multiagent system. Load shedding is an intentional load reduction to meet a power balance between supply and demand when supply shortages occur. The Talmud rule originating from the Talmud literature has been used in bankruptcy problems of finance, economics, and communications. This paper approaches the load-shedding problem as a bankruptcy problem. A load-shedding scheme is mathematically expressed based on the Talmud rule. For experiment of this approach, a multiagent system is constructed to operate test islanded microgrids autonomously. The suggested load-shedding scheme is tested on the test islanded microgrids based on the multiagent system. Results of the tests are discussed.
One of the most visible developments in Decision Support Systems (DSS) was the emergence of rule-based expert systems. Hence, despite their success in many sectors, developers of Medical Rule-Based Systems have met several critical problems. Firstly, the rules are related to a clearly stated subject. Secondly, a rule-based system can only learn by updating of its rule-base, since it requires explicit knowledge of the used domain. Solutions to these problems have been sought through improved techniques and tools, improved development paradigms, knowledge modeling languages and ontology, as well as advanced reasoning techniques such as case-based reasoning (CBR) which is well suited to provide decision support in the healthcare setting. However, using CBR reveals some drawbacks, mainly in its interrelated tasks: the retrieval and the adaptation. For the retrieval task, a major drawback raises when several similar cases are found and consequently several solutions. Hence, a choice for the best solution must be done. To overcome these limitations, numerous useful works related to the retrieval task were conducted with simple and convenient procedures or by combining CBR with other techniques. Through this paper, we provide a combining approach using the multi-criteria analysis (MCA) to help, the traditional retrieval task of CBR, in choosing the best solution. Afterwards, we integrate this approach in a decision model to support medical decision. We present, also, some preliminary results and suggestions to extend our approach.
Digital CAD models are one of the most important assets the manufacturer holds. The trend toward concurrent engineering and outsourcing in the distributed development and manufacturing environment has elevated the importance of high quality CAD model and its efficient exchange. But designers have spent a great deal of their time repairing CAD model errors. Most of those poor quality models may be due to designer errors caused by poor or incorrect CAD data generation practices. In this paper, we propose a rule-based approach for healing CAD model errors. The proposed approach focuses on the design history data representation from a commercial CAD model, and the procedural method for building knowledge base to heal CAD model. Through the use of rule-based approach, a CAD model healing system can be implemented, and experiments are carried out on automobile part models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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