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한국전문가시스템학회지 = Journal of expert systems 8건

  1. [국내논문]   전문가 모델링에서 비선형모형과 선형모형 : 렌즈모형분석 ( Nonlinear Models and Linear Models in Expert-Modeling : A Lens Model Analysis )  

    김충녕
    한국전문가시스템학회지 = Journal of expert systems v.1 no.2 ,pp. 1 - 16 , 1995 , 1229-0262 ,

    초록

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    Fig. 1 이미지
  2. [국내논문]   퍼지 교통 제어 전문가 시스템  

    진정애 (경상대학교 컴퓨터과학과 ;) , 김용기
    한국전문가시스템학회지 = Journal of expert systems v.1 no.2 ,pp. 17 - 32 , 1995 , 1229-0262 ,

    초록

    본 논문에서는 추론엔진 (inference engine)내에 퍼지정보 검색부(Fuzzy Information Retrieval part)를 갖는 교통신도 제어 전문가 시스템을 제안한다. 제안하는시스템은 다양하고 복잡한 도로 상화을 고려하여 그에 따른 적절한 주기를 각 도로별로 할당함으로써 원활한 교통 흐름을 제어한다. 추론엔진내의 퍼지정보 검색부는 퍼지 삼각 논리곱을 이용하여 도로의 상황을 분석한 후 각 도로에 맞는 가장 적절한 신호주기를 생성한다.

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  3. [국내논문]   퍼지 인과관계와 퍼지 부분인과관계를 적용한 개선된 퍼지 인식도(Fuzzy Cognitive Map)에 관한 연구   피인용횟수: 1

    김현수 (동아대학교 경영정보학과 ) , 이건창 (성균관대학교 경상대학 경영학부)
    한국전문가시스템학회지 = Journal of expert systems v.1 no.2 ,pp. 33 - 55 , 1995 , 1229-0262 ,

    초록

    포지인식도(Fuzzy Cognitive Map : FCM)는 추상적이고 비구조적이며 동적인 응용영역에서 전문가의 인과관계 지식(causal knowledge)을 표현하는데 매우 유용한 도구이다. FCM이 기존의 다른 네트워크 형태의 지식표현방법과 다른 차이점은 대상 문제의 개념변수들을 퍼지집합으로 묘사하고, 개념 변수간의 관계를 퍼지 인과관계로 다룬다는 것이다. 그런데 FCM의 특성이 아직 충분히 논의되지 않은 상태에서는 FCM의 적용에 있어 오류가 일어날 수 있다. 본 논문의 목적은 첫째, FCM의 특성과 의미를 보다 명확히 하여 이론적인 측면을 보강하고자 한다. 이를 위해 논리적관계(implication)와는 다른 인과관계의 정의를 다시 확인하고, 이정의에 기초한 퍼지 인과관계의 특성을 파악하고, 퍼지 인과관계와 대비되는 퍼지 부분인과관계 및 단방향 개념변수를 새로이 정의함으로써 FCM구축에 있어 잘못된 이해가 없게 하며, 둘째, FCM에서는 추론 방식이 갖추어야 할 원칙을 명시하고 이에 따라 이러한 원칙을 준수하는 새로운 추론 방식을 제시한다.

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  4. [국내논문]   Rule Extraction from Neural Networks : Enhancing the Explanation Capability  

    Park, Sang-Chan (Department of Industrial Management, Korea Advanced Institute of Science and Technology ) , Lam, Monica-S. (Department of Management Information Science, School of Business Administration, California State University-Sacramento ) , Gupta, Amit (School of Business, University of Wisconsin-Madison)
    한국전문가시스템학회지 = Journal of expert systems v.1 no.2 ,pp. 57 - 71 , 1995 , 1229-0262 ,

    초록

    This paper presents a rule extraction algorithm RE to acquire explicit rules from trained neural networks. The validity of extracted rules has been confirmed using 6 different data sets. Based on experimental results, we conclude that extracted rules from RE predict more accurately and robustly than neural networks themselves and rules obtained from an inductive learning algorithm do. Rule extraction algorithm for neural networks are important for incorporating knowledge obtained from trained networks into knowledge based systems. In lieu of this, the proposed RE algorithm contributes to the trend toward developing hybrid and versatile knowledge-based system including expert systems and knowledge-based decision su, pp.rt systems.

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  5. [국내논문]   진화 알고리즘을 기반으로한 지능 제어  

    이말례 (중앙대학교 컴퓨터공학과 ) , 김기태 (중앙대학교 컴퓨터공학과)
    한국전문가시스템학회지 = Journal of expert systems v.1 no.2 ,pp. 73 - 83 , 1995 , 1229-0262 ,

    초록

    본 논문 에서는 진화 알고리즘을 이용하여 퍼지 규칙 베이스의 최적 규칙들을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 진화 알고리즘에 의한 퍼지 논리 시스템의 최적 규칙은 전문가의 사전 경험이나 지식이 없이도 자동 설계가 가능하고 이들 규칙을 이용하여 지능 제어를 할 수 있다. 본 논문에서 사용한 접근 방법은 퍼지 규칙 소속함수의 자동 조정으로 규칙을 생성하고, 최적의 제어 규칙 탐색은 퍼지 논리 시스템의 성능 기준으로 정의한 적합도 값을 기반으로 탐색한다. 제안한 방법의 유용성을 보이기 위해 비선형 시스템에서 컴퓨터 모의실험을 행하였다.

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  6. [국내논문]   사례기반 추론에 근거한 설비이상 진단 시스템 ( An Equipment Malfunction Diagnostic System based on Case-based Reasoning )  

    이재식 , 전용준
    한국전문가시스템학회지 = Journal of expert systems v.1 no.2 ,pp. 85 - 102 , 1995 , 1229-0262 ,

    초록

    본 논문 에서는 진화 알고리즘을 이용하여 퍼지 규칙 베이스의 최적 규칙들을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 진화 알고리즘에 의한 퍼지 논리 시스템의 최적 규칙은 전문가의 사전 경험이나 지식이 없이도 자동 설계가 가능하고 이들 규칙을 이용하여 지능 제어를 할 수 있다. 본 논문에서 사용한 접근 방법은 퍼지 규칙 소속함수의 자동 조정으로 규칙을 생성하고, 최적의 제어 규칙 탐색은 퍼지 논리 시스템의 성능 기준으로 정의한 적합도 값을 기반으로 탐색한다. 제안한 방법의 유용성을 보이기 위해 비선형 시스템에서 컴퓨터 모의실험을 행하였다.

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  7. [국내논문]   인공신경망을 이용한 한국 종합주가지수의 방향성 예측 ( Predicting Korea Composite Stock Price Index Movement Using Artificial Neural Network )  

    박종엽 , 한인구
    한국전문가시스템학회지 = Journal of expert systems v.1 no.2 ,pp. 103 - 121 , 1995 , 1229-0262 ,

    초록

    본 논문 에서는 진화 알고리즘을 이용하여 퍼지 규칙 베이스의 최적 규칙들을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 진화 알고리즘에 의한 퍼지 논리 시스템의 최적 규칙은 전문가의 사전 경험이나 지식이 없이도 자동 설계가 가능하고 이들 규칙을 이용하여 지능 제어를 할 수 있다. 본 논문에서 사용한 접근 방법은 퍼지 규칙 소속함수의 자동 조정으로 규칙을 생성하고, 최적의 제어 규칙 탐색은 퍼지 논리 시스템의 성능 기준으로 정의한 적합도 값을 기반으로 탐색한다. 제안한 방법의 유용성을 보이기 위해 비선형 시스템에서 컴퓨터 모의실험을 행하였다.

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  8. [국내논문]   Dempster-Shafer Theory를 이용한 스케듈링 휴리스틱선정 지식습득  

    Han, Jae-Min (Department of Business Administration, Korea University ) , Hwang, In-Soo (Department of Business Administration, Korea University)
    한국전문가시스템학회지 = Journal of expert systems v.1 no.2 ,pp. 123 - 137 , 1995 , 1229-0262 ,

    초록

    Most of solution methods in scheduling attempt to generate good solutions by either developing algorithms or heuristic rules. However, scheduling problems in the real world require considering more factors such as multiple objectives, different combinations of heuristic rules due to problem characteristics. In this respect, the traditional mathematical a, pp.oach showed limited performance so that new a, pp.oaches need to be developed. Expert system is one of them. When an expert system is developed for scheduling one of the most difficult processes faced could be knowledge acquisition on scheduling heuristics. In this paper we propose a method for the acquisition of knowledge on the selection of scheduling heuristics using Dempster-Shafer Theory(DST). We also show the examples in the multi-objectives environment.

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