본 연구에서는 시설 재배 수박에 자주 발생하는 8가지 병과 1가지 생리장해 증상을 진단할 수 있는 수박병 진단용 전문가시스템인 WDES를 개발하였다. 사용된 전문가시스템 개발도구로 HCLIPS를 사용하여 한글 입출력이 가능하게 하였다. WDES의 지식베이스는 35개 IF-THEN 형식의 규칙으로 구성되었으며 추론과정은 순방향 추론방식을 채택하였다. 질문 문항별로 도움말, 도움그림, 질문이유 등의 도움기능을 포함시켜 사용자가 질문 문항에 대한 답변을 쉽게 할 수 있도록 하였다. 수박재배자와 전문연구자들이 WDES를 사용해 본 결과 WDES의 타당성과 실용가능성을 인정할 수 있었다. 실제 수박밭에서는 다양한 종류의 병과 생리적 장해가 함께 발생되고 있으므로 WDES가 실용적으로 사용되기 위해서는 각종 병 증상들에 대하여 좀더 세부적인 특징을 파악하여 지식베이스 내의 규칙을 보완해야 한다.

This paper describes an application of artificial neural network to diagnose the defects of rotating machiner. Induction motor was used to the object of defect diagnosis. For defect diagnosis, the frequency spectrum of vibration was utilized. Learning method of applied neural network was back propagation. Neural network has following advantage; Once it has been learned, inference time is very short and it can provide a reasonable conclusion regardless of insufficient input data. So, this defect diagnosis system can be used superiorly to rule based expert system as quality inspection of rotating machinery in the shop.

Dienes 염색법을 국내에 발생하는 마이코플라스마성 식물병의 진단에 적용해 보면서 본 염색법의 보다 효과적인 이용을 위한 실험에서 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 1 Dienes 염색법을을 통한 식물 마이코플라스마병의 진단방법은 일일초와 뽕나무에서만 지정적이었고, 대추나무, 오동나무 및 붉나무에서는 부정적이었다. 2. Dienes 염색액의 와 수용액이 일일초와 뽕나무에 각각 적합했으며, 염색시간은 분 그리고 탈색시간은 분이 좋았다. 3. 정확한 현미경적 관찰이나 선명한 사진을 위해서 절편의 두께는 가 적당하였다. 4. 공시식물의 각 부위중에서 줄기 정부 바로 밑의 부위가 좋은 결과를 나타냈으며, 엽병이나 중륵도 거의 동등한 결과를 나타냈다. 5. 이병식물에서 염색반응의 정도는 병세와 비례했으며, 병징발견 초기의 시료는 건전시료와 염색반응에 있어서 쉽게 구별되지 않았다. 6. 시료를 종절할 경우 대부분의 관요소들이 상처를 받지 않을 뿐만 아니라 정확한 관찰이 용역하므로 시료를 횡절할 경우보다 효과적이었다. 7. 염색된 시료를 현미경 관찰할 경우 filter를 사용하지 않고 텅스텐 적색광을 그대로 사용하면 사관요소와 도관요소 간의 색갈 대비를 증가시키며 정확한 해석에 도움을 주었다. 8. 시료를 고정액에 고정시키면 염색반응이 방해되었으며, 시료는 신선한 것일수록 염색반응이 뚜렷하였다.