Visual FoxPro를 사용하여 한글 사용과 대용량 정보처리에 문제가 없고 비전문가의 사용이 용이한 전문가 시스템을 개발하였다. 본 시스템에서는 추론 방식으로 패턴매칭을 이용한 순방향 추론을 채택하였으며, 지식베이스는 IF∼THEN 규칙으로 표현하였다. 또한 추론결과의 확신도 계산에는 MYCIN 규칙을 이용하였으며, 윈도우에서의 추론을 위한 제반 자료와 규칙의 수정과 보완이 용이하도록 컨트롤 기능을 채택하였다. 개발된 추론엔진, 데이터베이스 그리고 사용자 인터페이스를 기반으로 모이와 토마토를 대상으로 한 생육장해진단 관련 데이터 베이스를 구축하여, 농민과 같은 비전문가의 활용이 용이한 생육장해 진단용 전문가 시스템을 개발하였다. 개발한 시스템의 사용상 편리성과 정확성을 농민과 농업 종사자들을 대상으로 조사한 결과, 사용자에 따라서 결론의 확신도에는 약간씩 차이가 있었으나 관행의 장해 진단방법과 비교할 때 유용한 것으로 나타났다. 또한 개발된 전문가 시스템의 기본 구조 및 추론엔진은 오이와 토마토 이외의 농작물 생육장해 진단에도 해당 데이터 베이스의 변경을 통하여 직접 응용이 가능할 것으로 기대된다.

To keep an enterprise's competitiveness on the condition of the automatic manufacturing system such as FA, FMS and CIM, all the maintenance problems should be considered seriously In not only in production and maintenance but also in related industrial safety. As we analyze in the surveys the maintenance management of domestic enterprises and the causes of Industrial accident, there will be necessity of drawing up countermeasures for preventing industrial accidents and for ensuring expertise maintenance technologies. Based on these analyses, the safety information system, maintenance management information system, and the machinery condition diagnosis technique are studied by using of the knowledge-based system under the real-time computer-operating environment and using fuzzy linguistic variable. This computer system based knowledge-based diagnosis can easily provide not only the knowledge of expert system about deterioration phenomenon of industrial robots, but also the knowledge of relating safety and facility all the time. Therefore, it is expected to improve the efficiency of business processes in the production and safety when we use this system.

The fault diagnosis is a systematic and unified method to find based on the observing data resulting in noises. This paper presents the fault prediction and diagnosis using fuzzy expert system technique to manipulate the uncertainties efficiently in predi

A survey was conducted to investigate the attitudes of the food specialist to the food developed by gene recombination. The mail survey was distributed to 1,400 food specialists and received 464, a response rate of 33.1%. Respondents were asked about knowledge, concerns of potential hazards, purchasing and labeling of the gene recombination foods. Most respondents (98.7%) have some knowledge on the gene recombination foods. 91.3% of respondents recognized necessity of gene recombination technology. However, they also point out its potential hazards (80.9%). The groups with less knowledge showed their increased worry on the hazard in comparison with ones of having more knowledge(p$lt;0.01). The result indicated that there was negative relationship between knowledge and worry on the gene recombination foods. The groups with more knowledge showed their increased purchasing on gene recombination foods in comparison with ones of having less knowledge(p$lt;0.01). The result indicated that there was positive relationship between their purchase intent for gene recombination foods and knowledge. 68.4% of respondents showed their interest on purchasing the gene recombination foods. In this group, most of them (44.9%) has on condition that low cost (27.0%). In addition, they also have not use the foods for their children (17.9%) if they buy it. Most respondents (85.3%) want labeling on the gene recombination foods.

오늘날의 산업용 로봇, CNC 공작기계 및 여러 산업설비들은 시스템간에 관계가 복잡하게 연결되어 높은 신뢰성(reliability)을 달성하여 왔다. 그러나 가동시 발생하는 결과의 고장 가능성은 적은 반면에, 고장 발생의 파급 효과는 매우 높은 것으로 나타났다. 따라서 복잡한 구조의 산업설비들에 대한 안전진단 결과들을 적절하게 분석하고 관리할 필요성이 크게 대두되고 있다. 이러한 안전진단 작업은 여러 가지 정량적ㆍ정성적인 방법들을 포함하는 전형적인 분석방법이 필요하다. 최근에는 고장탐색, 진단처리 작업 및 신뢰성 분석 작업에 지식기반(knowledge-based)을 기초로한 퍼지 전문가 시스템을 적용하고자 하는 시도가 많이 이루어지고 있다. 안전진단 분석에 관한 일반화된 지식은 이들 후속 단계들에서 상당히 효율적일 수 있다. 그러나 이러한 연구를 수행하기에는 지금까지 상대적으로 열악한 계산 도구들을 이용하였기 때문에 안전진단 분석을 행하기에는 한계가 있었다. 그러나 오늘날 컴퓨터를 이용하여 위의 여러 단계들의 수행과정에 안전진단 분석을 행할 수 있는 적절한 방법으로써, 지식-기반(knowledge-base) 전문가 시스템들을 이용하는 방법을 연구하고 있다. 이에 본 연구는 시스템의 설계단계 뿐만 아니라, 시스템의 가동ㆍ유지ㆍ보수ㆍ수리시에도 비전문가가 고장안전진단을 수행할 수 있도록 하는데 목표를 두었다.

플랜트 및 설비가 대규모, 정교화, 복잡화 될수록 이로 인한 고장 및 오류에 의한 피해가 막대하기 때문에, 시스템의 신뢰성, 보전성 및 안전성 향상과 제품 품질 향상을 추구 및 안전성 유지에 대한 관심이 고조되고 있다. 고장진단은 잠재적으로 노이즈를 가지고 있다고 생각되는 데이터의 해석에 근거하여 시스템의 고장을 찾는 일련의 체계적이고 통합된 방법이다. 그러나 대부분의 방법들이 이진 논리에 기초를 둔 추론으로 불확실성을 제대로 결과에 반영하지 못하고 있다. 본 논문에서는 예방정비의 관점에서 시스템에 내재된 다양한 불확실성을 효율적으로 처리하기 위해 전문가의 직관과 경험등을 기초로 하여 언어학적 변량을 취하고, 이를 퍼지 기법을 이용하여 정량화 함으로써 불확실성을 고려한 판단이 가능하게 하는 퍼지 전문가 시스템을 제안한다.

생물체와 자연현상을 대상으로 하는 농업은 알려지지 않거나 불확실하고 애매한 정보를 처리해야 하는 경우가 많다. 따라서 농업시스템 시뮬레이션에 있어 다수의 가정이 필요하여 시뮬레이션 결과의 신뢰성이 떨어지게 되는 경우가 있다. 이러한 경우에 전문가 시스템, 퍼지, 인공신경망 등의 인공지능(Artificial Intelligence) 기술이 효과적으로 이용될 수 있으며 최근에 농업 분야에 응용이 활발해지고 있다. 전문가 시스템(Expert System)은 인공지능의 한 분야로서 인공지능이 실용화되는 과정에서 가장 각광받는 분야 중의 하나이다.(중략)