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.