• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.8
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• pp.309-323
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• 2009

Business simulation learning is a business education method of the software applications that applied for the university's management training. Its interest is increasing as management training tools to simulate the virtual enterprise and to learn the business management knowledge, management skills, experience and problem-solving. This research was done for the feasibility analysis and management education model design of the business simulation learning. As a prior research to the introduction and operation of the university's business simulation learning curriculum, the need and literature research on the possibility recognition of classes for college students and corporate executives, a demand survey research and analysis was done and discussed the necessity and possibility of the business simulation learning for the industry and universities education area. In addition, we designed a curriculum of the business simulation learning and presented some of education models of management for the university's management training purpose by using the results of the survey research and literature analysis.

• Journal of Service Research and Studies
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• v.7 no.4
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• pp.151-164
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• 2017

This study aims to explore the effect of quality factors and learning styles on users' satisfaction in the use of business simulation tools in business education. For this purpose, statistical methods such as reliability test, factor analysis, ANOVA, regression analysis were carried out using the survey data from university students. The quality factors of education using simulation were classified into contents, education environment, interpersonal activities, and instructor support while learning styles were classified into proactive, self-directed, environmental-dependent, and passive styles. The results showed that each quality factors of education using business simulation had a strong positive effect on user satisfaction. Proactive and environment-dependent group had higher satisfaction than other groups. Learning styles had moderating effects on the quality-satisfaction relationship, and the direction and degree varied depending on the quality factors and learning styles. Theoretical and practical implications were drawn from these findings.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.311-313
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• 2023

병렬 기계 작업장에서 자원을 효율적으로 활용하기 위해서는 처리할 작업을 적절한 기계에 할당해야 한다. 특정 작업을 처리할 기계를 선택할 때 휴리스틱을 사용할 수도 있으나, 특정 작업장에 맞춤화된 휴리스틱을 개발하는 것은 쉽지 않다. 반면, 본 논문에서는 이종 병렬 기계 작업장을 위한 작업 할당 모형을 개발하는데 강화학습을 응용하고자 한다. 작업 할당 모형을 학습하는데 필요한 에피소드들은 상용 시뮬레이션 소프트웨어인 FlexSim을 이용하여 생성하였다. 아울러, stable-baseline3 라이브러리를 이용하여 강화학습 알고리즘을 생성된 에피소드들에 적용하였다. 실험 결과를 통해 시뮬레이션과 강화학습이 작업장 운영관리에 유용함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.327-329
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• 2023

순서 의존적 준비시간을 갖는 단일기계 생산라인에서 주어진 작업들을 효율적으로 수행하기 위해서는 최대한 동일하거나 유사한 유형의 작업물들을 연속적으로 처리하여 다음 번 작업물의 처리를 시작하기 전에 발생하는 준비시간을 최소화하여야 한다. 따라서, 대기 중인 것들 중 기계에 투입할 작업물을 적절히 선택하는 것이 중요하며, 이를 위해 작업 배정 규칙과 같은 휴리스틱을 사용할 수도 있지만, 이러한 해법들은 일반적으로 다양한 상황을 동적으로 고려하지 못하는 한계점을 갖는다. 따라서, 본 논문에서는 상용 3D 시뮬레이션 소프트웨어인 FlexSim을 사용하여 모형을 구성한 다음, 강화학습을 적용하여 대기 중인 작업물 중 최적의 후보를 선택하기 위한 작업 배정 모형을 개발하고자 한다. 세부적으로는 강화학습의 상태 및 보상을 달리 설정하면서 학습된 모형의 성능을 비교하고자 한다. 실험 결과를 통해 적절한 시뮬레이션 모형 구성과 강화학습의 파라미터 변수들을 적절히 조합하여 적절한 작업 배정 모형의 개발이 가능하다는 점을 알 수 있었다.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.24 no.69
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• pp.133-143
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• 2001

가공조건은 가공비용과 시간을 줄이고 제품의 품질을 결정하는데 영향을 주는 주요 요인중의 하나이다. 본 논문에서는 밀링 공정을 위한 작업설계(Operation Planning) 시스템에서, 가공조건을 지속적으로 향상시키기 위한 새로운 방법론을 제안한다. 제안된 방법론은 밀링 작업에 대하여 (1) 퍼지 아트맵 신경회로망 모델에 의해 가공조건을 실시한 학습하고 (2) 교체 알고리즘이라 불리는 새로운 알고리즘을 포함한다. 제안된 교체 알고리즘은 기존의 학습 정보보다 효율적인 새로운 가공조건이 얻어졌을 때 이를 이용하여 기존의 학습 정보보다 효율적인 새로운 가공조건이 얻어졌을 때, 이를 이용하여 기존의 학습 정보를 대체하는 기능을 수행한다. 본 논문에서는 우선 작업설계 시스템의 전반적인 기능을 간략히 소개한 후 제안된 방법론에 의한 의사결정 과정을 자세히 기술한다. 또한, 다양한 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법론의 의한 의사결정 과정을 자세히 기술한다. 또한, 다양한 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법론의 성능을 예시하도록 한다.

• Journal of Korea Game Society
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• v.19 no.6
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• pp.61-70
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• 2019

In this paper, we apply reinforcement learning in the field of management simulation game to check whether game agents achieve autonomously given goal. In this system, we apply PPO (Proximal Policy Optimization) algorithm in the Unity Machine Learning (ML) Agent environment and the game agent is designed to automatically find a way to play. Five game scenario simulation experiments were conducted to verify their usefulness. As a result, it was confirmed that the game agent achieves the goal through learning despite the change of environment variables in the game.

• Journal of Industrial Convergence
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• v.20 no.10
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• pp.225-232
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• 2022

This study purpose was to identify the effect of simulation education based on Blended Learning on Nursing students' Knowledge, performance, Learning satisfaction to ACLS. Methods was nonequivalent control group pretest-posttest design. The participants were 88 students 4 grade from the Department of Nursing at C University. The study period was from September 1 to December 31, 2021, and Data were analyzed with X² test, independent t-test using SPSS 22.0 program. The research results show that the experimental group showed significantly higher performance(t=-9.843, p=.001) and learning satisfaction(t=-3.484, p<.001) for ACLS compared with the control group. In conclusion, it was suggested that ACLS simulation education based on Blended Learning is an effective teaching method to improve nursing students' performance and learning satisfaction.

• Journal of Industrial Convergence
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• v.18 no.1
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• pp.17-23
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• 2020

This study developed augmented reality contents for assembly of automobile engine parts for blended learning and confirmed the usefulness of educational effects through questionnaire.The curriculum for automobile engine assembly was designed and the shape, location, and assembly order of parts to be assembled according to each curriculum were developed as augmented reality contents. The AR simulations are combined with learner-centered collaborative activities so that students are actively involved in knowledge acquisition. The teachers' role, therefore, shifts. Rather than delivering direct instruction, they take on the role of facilitator, allowing them to personalize learning according to student performance, learning preferences and learning goals. As the responsibility of knowledge acquisition shifts to the students, higher level skills such as complex problem solving, social skills, process skills, systems skills and cognitive abilities are deepened and reinforced.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2007.11a
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• pp.611-616
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• 2007

반도체 패키징 공장에서 싸이클타임(Cycle-time)을 정확히 예측하는 것은 납기일 준수를 통해 고객만족도를 향상시킬 수 있고, 보다 효율적인 스케쥴링을 가능하게 하여 공장 가동률을 높일 수 있게 한다. 그러나 반도체 패키징은 제품 종류가 다양하고 제품마다 특화된 기술을 사용할 뿐만 아니라 공정 순서나, WIP에 따라 싸이클타임이 크게 영향을 받아 그 정확한 예측이 매우 어렵기 때문에 현장 전문가의 판단에 의존하는 경우가 많았다. Fab공정의 경우 전문가를 도와 좀 더 정확한 예측에 도움을 주기 위해 그 동안 전통적 통계 기법 및 시뮬레이션에 기반한 의사결정 모형이 많이 연구되었는데, 최근에는 기계학습 및 인공지능 기법을 사용한 연구가 눈에 띄고 있으며 기존의 방법보다 우수한 성능을 보여 주는 것으로 나타났다. 하지만 아직 기계학습 및 인공지능을 이용한 충분한 연구가 진행되지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 사례기반 추론을 사용하여 패키징 공정의 싸이클타임을 예측하고자 하였으며 그 성능을 인공신경망 모형, 의사결정나무 모형, 그리고 해당 분야 전문가의 예측치와 비교하였다. 실험결과에 따르면 사례기반추론 모형이 가장 뛰어난 성능을 보이는 것으로 나타났다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.16 no.1
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• pp.95-100
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• 2021

This paper introduces model-based meta reinforcement learning as a control for the manipulator of an underwater construction robot. Model-based meta reinforcement learning updates the model fast using recent experience in a real application and transfers the model to model predictive control which computes control inputs of the manipulator to reach the target position. The simulation environment for model-based meta reinforcement learning is established using MuJoCo and Gazebo. The real environment of manipulator control for underwater construction robot is set to deal with model uncertainties.