본 연구에서는 정밀농업 구현을 위해 필수적인 요소인 토양과 기후 그리고 위치요인을 데이터로 구축한 후 이를 수치화하여 최고점수제를 이용하는 지식기반형 작물추천모델을 개발하였다. 작물추천시스템에서 사용한 요인은 토양과 기후 그리고 위치정보이다. 토양의 경우에는 흙토람 자료 중 작물적지 선정에 80%이상 활용되는 토성, 침식등급, 배수등급, 경사, 자갈함량, pH를 선정하였다. 기후요인은 기상청의 5년간 누적데이터를 기초로 하여 작물생육에 필수적인 기온과 강수량 그리고일조시간 등을 사용하였다. 위치정보는 한국토지정보시스템과 수치지형도를 가공하여 사용하였다. 예시작물은 농촌진흥청에서 추천한 옥수수, 유채, 갈대, 수박, 고추, 토마토, 양파, 감자, 고구마, 구기자 10개 작물로 하였으며, 향후 작물추천 수요가증가할 것으로 예상되는 제천, 무안, 원주, 함안 4개 지역을 포괄적으로 시뮬레이션하였다. 분석결과 평균점수는 고추가 75.5점으로 가장 높았으며 고구마가 61.2점으로 가장 낮았다. 작물별 식재면적에 제약이 있다고 가정하고 2차 시뮬레이션을실시하여 경남 함안시의 7만 필지를 별도설정하고 분석한 결과 고구마가 39,190필지에서 가장 높은 점수를 받았으며 면적으로는 27.014 km2이었다. 지식기반형 작물추천시스템은 작물의 적지를 선정하는 항목과 가중치가 검증되지 않았다는 한계를 가지고 있으나, 이에 대한 보완이 이루어지고, 농산물유통부분을 고려하여 실제 정보수요자에게 제공하면 영농현장에서 활용 가능할 것으로 판단한다.

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.