인터넷 쇼핑이 성장하면서 비교쇼핑몰의 중요성도 그만큼 증가하고 있다. 그러나 현재의 비교쇼핑몰들은 웹으로부터 제품가격정보와 같은 단순한 XML 데이터만을 수집하여 비교할 뿐, 배송비와 같이 규칙을 기반으로 한 정확한 비교는 제공하지 못하고 있다. 각 쇼핑몰은 저마다 배송비에 관한 정책을 다양하게 제시하고 있으나 비교쇼핑몰에서는 이를 반영할 구조를 가지고 있지 못하기 때문이다. 따라서, 본 연구에서는 규칙 기반의 추론을 이용해 상품가격에 배송비를 포함하여 비교를 수행할 수 있는 비교쇼핑몰을 구현하고자 한다. 이를 위해 eXtensible Rule Markup Language (XRML)를 이용하여 각 쇼핑몰의 웹페이지의 문장과 표로부터 규칙을 습득하는 방안을 제시하였다. 이 구조를 이용하면 웹페이지에서 완전에 가까운 규칙을 자동생성할 수 있을 뿐만 아니라, 각 사이트에서 변화가 발생하면 이를 반영하여 규칙을 일관성있게 수정하도록 지원할 수 있다. 본 연구에서는 인터넷 상의 대표적 서점인 Amazon.com, BarnesandNoble.com, Powells.com에 대해 XRML을 기반으로 설계한 비교쇼핑몰의 프로토타입 ConsiderD를 개발하였다. 이 과정에서 웹으로 부터 규칙을 자동생성 할 수 있는 잠재력을 검정하고, 배송비 효과의 중요성을 실험을 통해 예시하였다.
Delay time of receiving and delivery is one of important factors that should be considered in the evaluation of the customer service level of a container terminal. In this study, dispatching rules are tested with the objective of minimizing the service delay time for arriving outside trucks. A dynamic programming model is suggested for a static dispatching problem in which all the truck arrivals are known in advance. In order to overcome the excessive computational time of the dynamic programming technique, several heuristic rules are suggested that can be applied in practices. A simulation study is carried out to test the performances of the heuristic rules.
지능정보시스템 구축에 있어서 자동화가 어려운 단계중의 하나인 규칙 습득을 위해 활용되는 방법중의 하나가 제한된 언어집합 기법을 이용하는 것이다. 그러나 제한된 언어집합 기법을 이용해 규칙을 생성하기 위해서는 규칙을 구성하는 변수와 그 값들에 대한 정보가 사전에 정의되어 있어야 하는데, 유동성이 큰 웹 환경에서 예상 가능한 모든 변수와 그 값을 사전에 정의하는 것이 매우 어렵다. 이에 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 제한된 언어집합 기법과 온톨로지를 이용한 규칙 생성 방법론을 제시하였다. 이를 위해 지식의 습득 대상이 되는 특정 문장은 문법구조 분석기를 이용해 파싱을 수행하며, 파싱된 단어들을 이용해 규칙의 구성 요소인 변수와 그 값을 식별한다. 그러나 규칙을 내포한 자연어 문장의 불완전성으로 인해 변수가 명확하지 않거나 완전히 빠져 있는 경우가 흔히 발생하며, 이로 인해 온전한 형식의 규칙 생성이 어렵게 된다. 이 문제는 도메인 온톨로지의 생성을 통해 해결하였다. 이 온톨로지는 특정 도메인을 구성하고 있는 개념들간의 관계를 포함하고 있다는 점에서는 기존의 온톨로지와 유사하지만, 규칙을 완성하는 과정에서 사용된 개념들의 사용빈도를 기반으로 온톨로지의 구조를 변경하고, 결과적으로 더 정확한 규칙의 생성을 지원한다는 점에서 기존의 온톨로지와 차별화된다. 이상의 과정을 통해 식별된 규칙의 구성요소들은 제한된 언어집합 기법을 이용해 구체화된다. 본 연구에서 제안하는 방법론을 설명하기 위해 임의의 인터넷 쇼핑몰에서 수행되는 배송관련 웹 페이지를 선정하였다. 본 방법론은 XRML에서의 지식 습득 과정의 효율성 제고에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
The performance of an AGV varies with the applied AGV dispatching rule in the operation of AGVS. This study proposes a multi-attribute AGV dispatching rule. The suggested dispatching rule considers the output queue of a workstation, distance between an idle AGV and a workstation to be served, the input queue of the destination and the remaining job process of a part. This study suggests two types of and the remaining job process of a part. This study suggests two types of multi-attribute dispatching rules. One is an one-stage rule which selects the part to be served considering four attributes simultaneously. The other is a two-stage rule by which a workstation is selected and a part is chosen from the selected workstation. The simulation runs were executed under different experimental conditions to obtain preliminary statistics on the several performance measures.
오늘날 자원의 보고라 할 수 있는 웹에는 자연어로 표현된 텍스트와 테이블들로 구성된 무수히 많은 문서들이 존재하고 있다. 이러한 웹 문서들로부터 규칙을 습득하고 습득된 규칙과 웹 문서간의 일관성을 유지하기 위해, 본 논문에서는 확장형 규칙 표식 언어 (extensible Rule Markup Language, XRML) 체계를 개발하였다. XRML은 웹 페이지에 내재되어 있는 규칙을 식별하여 자동으로 정형화된 규칙을 생성할 수 있도록 지원하는 규칙 식별 표식 언어 (Rule Identification Markup Language, XRML)와 구조화된 규칙 표현을 위한 규칙 구조 표식 언어 (Rule Structure Markup Language)로 구성된다. 특히, RIML은 HTML안에 내재되어 있는 규칙을 HTML 문서에 직접 명시할 수 있도록 설계되었기 때문에, RIML을 통해 웹페이지에 있는 규칙들을 식별하고 이 식별된 규칙은 RSML으로 표현된 정형화된 규칙으로 자동 변환될 수 있다. 본 논문에서는 RIML의 설계 시 웹페이지로부터 규칙을 식별하는 과정에서 발생하는 공유되는 변수 (variables) 및 값 (values),생략된 어구 ,동의어와 같은 몇 가지 중요한 현상들을 발견하고 이를 해결하고자 하였다. 제안된 XRML 접근 방법의 성능을 측정하고자, 3개의 대표적인 온라인 서점인 Amazon.com, BarnesandNoble.com, Powells.com의 실제 웹페이지들로부터 배송 및 환불과 관련된 규칙을 습득하여 XRML의 효과를 측정하는 실험을 수행하였다. 실험 결과에 따르면, 웹페이지로부터 규칙은 $97.7\%$의 매우 높은 정확성을 가지고 습득되었으며, 생성된 규칙의 완전성은 $88.5\%$로 측정되어, XRML이 특정 주제에 관한 전문가 시스템을 구축하기 위해 웹페이지로부터 규칙을 추출할 때 효율적인 도구가 될 수 있음이 예시되었다.
프로세스 대수는 다음과 같은 이유 때문에 실시간 항해 및 배송 시스템에 적용하기에는 부적당하다: 1) 특정한 지정학적 공간 내에서의 프로세스들의 분산성에 대한 표기가 부족하고, 2) 그 공간 내에서의 프로세스들의 이동성이 분산성으로부터 확연히 구분하여 표기되지 않는다. 이 대수들이 이런 시스템에 적합하기 위해서는 이런 분산성에 적용되는 공간정보의 표기와 이 공간 내에서의 이동성에 대한 표기를 구분해야할 필요성이 있다. 본 논문에서는 이러한 목적, 즉 공간정보와 이동정보를 구분하기 위하여 새로운 정형기법, 즉 CARDMI (Calculus of Abstract Real-Time Distribution, Mobility and Interaction)를 제안한다. CARDMI에서는 이동체 간의 동일성을 검증하기 위하여 공간 및 상호작용에 관한 연역규칙과 공간추상화에 기반한 동일성을 정의한다. 특히 이 동일성은 공간적 추상화를 반영한 계층적 동일성을 가능하게 하며 이를 통해 다수의 추상화 단계에서의 동일성을 검증하게 한다. CARDMI는 물리적인 배송 시스템뿐만 아니라 콘텐츠를 실시간으로 배달하는 사이버 시스템에도 적용할 수 있다.
현재 부산항신항과 배후단지 물류업체를 연계하는 셔틀운송에는 배후단지 물류업체가 독자적으로 운송차량을 보유하고 운용함으로써 자원소모의 중복성이 있으며 불규칙한 운송화물의 발생으로 화물운송에 매번 다른 차량이 투입되어 업체들이 특정 지역에 밀집되어 있는 단지의 지리적 효과를 충분히 활용하지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 이러한 문제들을 해결하기 위해 동적계획을 구성하고 휴리스틱 방법을 통해 작업 스케줄링과 실시간 작업규칙을 구성하며 물류기업의 수 배송 계획에 풀링과 듀얼사이클링을 적용하여 셔틀운송에 소요된 자원의 감축효과와 효율성을 시뮬레이션을 통해 검증한다.
This paper suggests a multi-attribute dispatching rule for an automated guided vehicle(AGV). The attributes to be considered are the number of queues in outgoing buffers of workstations, distance between an idle AGV and a workstation with a job waiting for the service of vehicle, and the number of queues in input buffers of the destination workstation of a job. The suggested rule is based on the simple additive weighting method using a normalized score for each attribute. A neural network approach is applied to obtain an appropriate weight vector of attributes based on the current status of the manufacturing system. Backpropagation algorithm is used to train the neural network model. The proposed dispatching rules and some single attribute rules are compared and analyzed by simulation technique. A number of simulation runs are executed under different experimental conditions to compare the several performance measures of the suggested rules and some existing single attribute dispatching rules each other.
본 연구에서는 COVID-19의 영향과 온라인 시장을 중심으로 구매패턴이 변화하는 현 경영환경의 시대에서 온라인 배송업체의 구매정보와 상품정보를 기반으로 군집분석과 연관성 분석을 실시하였다. 고객군집, 상품군집, 그리고 교차결합을 통해 데이터를 세분화시켜 결합군집을 생성하여 학문적으로 새로운 방안의 군집분석을 시도하였으며, 각각의 군집분석 결과를 토대로 연관성 분석을 하였다. 연관성 분석 결과, 상대적으로 결합군집에서 더 많은 연관 규칙이 도출 되었으며, 중복률은 더 적은 것으로 분석되어 효율성이 매우 높은 것으로 나타났다. 이는 고객의 니즈에 맞게 상품을 추천하기 위해서는 결합군집이 가장 적합한 모델이라고 판단된다. 결합군집 모델은 소비자에겐 시간 절약과 유용한 정보를 제공하면서, 해당 업체에는 판매량을 증가시키는 등의 긍정적인 효과를 가져올 것으로 사료된다. 향후 연구과제로써, 다양한 특성을 갖고 있는 다수의 온라인 배송업체들을 대상으로 비교·분석한다면 좀 더 명확하고 유의미한 연구결과를 도출할 수 있을것으로 기대된다.
대다수 산업과 무역유통 기업은 물류 자원을 통합한다. 기업들은 제품 운송부분을 원가를 절약하기 위해서 전문적인 물류회사에 맡긴다. 여기서 전문적인 물류회사를 제 3자 물류라 한다. 컴퓨터와 인터넷의 발전에 따라 발주와 화주 그리고 제 3자 물류회사 간에 인터넷을 통해 연결된다. 여러 회사에서 사용하는 관리 프로그램이 각각 다르기 때문에 이질적인 데이터는 제 3자 물류정보시스템에 큰 문제가 되었다. 본 논문에서는 지식 공학 방법론을 이용하고, prot$\'{e}$g$\'{e}$를 개발도구로 이용하여 도메인 온톨로지를 구축하였다. 그리고 물류 온톨로지에 규칙 베이스를 만들어서 그들이 완전하게 개념간의 관계를 표현할 수 있다. 또한 물류 온톨로지와 룰 베이스의 기초에 제 3자 물류회사의 배송센터에 지능 정보시스템을 설계하고 정보 시스템의 작업 프로세스를 시각적으로 보여주도록 실례를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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