한국 여성 표준 체형 기반 골격진단 퍼지 전문가시스템 설계 및 구현
Design and Implementation of Fuzzy Expert System for Skeletal Diagnosis Based on Korean Female Standard Body Shape
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초록
본 논문에서는 골격진단을 해주는 규칙기반 전문가시스템 및 퍼지 전문가시스템을 설계 및 구현한다. 골격진단이란 개인이 가지고 태어난 신체의 질감이나 라인의 특징에 따라 분류하는 진단법이다. 일본 주식회사 ICBI에서 연구한 골격진단을 위한 문답들을 분석하여 규칙을 생성한다. 규칙기반 퍼지 추론을 위해 맘다니 방법을 사용하였으며, 퍼지 전문가시스템을 설계할 때 산업통상자원부 국가기술표준원에서 조사한 한국 여성 표준 신체를 기준으로 퍼지 집합을 설계한다. 규칙기반 전문가시스템은 SWISH Prolog를 이용하여 구현하고, 퍼지 전문가시스템은 Python으로 설계하여 결론을 도출한다. 골격진단을 최종적으로 퍼지 전문가시스템으로 구현하는 것을 통해 포스트 코로나 시대의 비대면 진단을 이끌어 낼 수 있으며 골격진단에서 발생할 수 있는 오차를 해결하여 도움을 주고자 한다. 패션에 관심이 있고 옷을 통해 자신의 정체성을 나타내는 현대 사회인들에게 자가 골격진단을 할 수 있는 기회를 제공한다.
Abstract
In this paper, a rule-based expert system and a fuzzy expert system for bone diagnosis are designed and implemented. Skeletal diagnosis is a method that classifies individuals according to the skin texture and characteristics of the body line. Rules are generated by analyzing the questions and answers for skeletal diagnosis studied by ICBI, Japan. The Mamdani method was used for designing rule-based expert system and fuzzy expert system. A fuzzy set is designed based on the Korean women's standards body surveyed by the National Institute of Technology and Standards of the Ministry of Trade, Industry and Energy. First, the rule-based expert system is implemented using SWISH Prolog. Second, the fuzzy expert system is designed in Python to draw conclusions. Through the final implementation of skeletal diagnosis as a fuzzy expert system, non-face-to-face diagnosis in the post-COVID era can be derived, and it is intended to help reduce errors that may occur in skeletal diagnosis. The results of a bone diagnosis provide opportunities for people who are interested in fashion and who express their identity through clothes. This paper examines related background studies and the design of expert systems for skeletal diagnosis. Based on the results, it verifies what is designed as an expert system by developing it into a fuzzy expert system. Finally, concluding remarks are followed.
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