소품종 대량 생산 체제에서 다품종 소량생산 체제로의 변경으로 인해 개별 기업들은 시장 점유율을 지키기 위해서 생산율 극대화, 재공재고의 최소화, 적정 사이클 타임 운영 등 다양한 생산전략을 개발, 이를 적절하게 운영하기 위한 노력을 경주하고 있다. 특히, 복잡한 제조라인의 경우 작업흐름이 특이하고 공정단계가 많으며 매우 복잡한 공정 순서로 인해, 기존의 수리모형이나 대기이론 모형과 같은 분석적 방법을 적용하여 생산전략을 수립하는 데 많은 한계점을 내포하고 있다. 이를 위해 본 논문은 재투입과 병목공정이 혼재된 제조라인을 대상으로 병목공정 앞에서의 자재 투입 통제 문제와 작업장의 생산변경시점 결정 및 배치기계의 배치크기 및 가공순서를 결정하는 휴리스틱 방법을 제안한다. 제안된 방법의 효과를 검증하기 위해 제조환경을 테스트할 수 있는 시뮬레이션 모델을 개발하였으며, 앞서 언급한 세 가지 의사결정 문제에 대해 현재 기업에서 일반적으로 많이 사용되고 있는 기존 방식과 본 연구에서 제안하는 방법들을 비교하는 실험을 하였으며, 실험을 위한 시나리오는 세 가지 의사결정 문제의 휴리스틱 방법을 단일로 적용하는 경우와 휴리스틱 방법을 동시에 적용하는 경우로 나누어 실험하였고, 실험 결과 세 가지 의사결정 규칙을 함께 적용하는 것이 생산율 향상, 사이클 타임 감소, 평균 재공재고 수준 감소에 효과가 있음을 보여주었다.
한국어 웹 문서에는 일반적으로 제목이 명시가 되어 있음으로 텍스트를 요약하는 방식의 제목추출과는 달리 여러 테이블 형태로 이루어진 웹 문서의 특성을 고려하여 제목에 해당하는 테이블 객체를 찾아내야 한다. 웹 문서를 테이블 객체의 리스트로 보고, 이들을 휴리스틱 규칙에 의해서 본문 후보와 이를 기준으로 하는 제목 후보 객체들로 구분하는 단계와 제목 후보들 간의 확률적 분포 값과 본문과의 언어적 유사도를 이용하여 제목 객체를 결정하는 단계를 통하여 제목을 인식한다. 인식의 정확성에 기여하는 것은 제목과 본문 객체를 구분하는 규칙 그리고 제목의 확률분포 및 언어적 유사 정도 등이며 이들 각 정보가 정확성에 기여하는 정도를 실험하였다. 무작위로 추출된 500개의 다양한 양식의 웹 문서를 대상으로 실험한 결과 제목인식 정확성은 95.1%였다.
본 논문에서는 첫째, 기존 HW/SW partitioning문제의 접근 방식 모델에서 다루지 못하였던 시간 의존적인 개발 기간, 판매 가격, 판매량, time-to-market 등의 요소들을 반영하는 multi-objective 최적화문제 형태의 새로운 "Sequential HW/SW Partitioning Optimization Framework(SPOF)"를 제시하고 둘째, 그 모델로 형식화된 NP-hard 문제를 일반적으로 해결하기위한 해법으로 SPOF의 형태에 맞게끔 변형한 chromosome과 genetic operation을 사용하는 메타휴리스틱 "Fast and Elitist Multi-objective Genetic Algorithm(NSGA-II)"을 제시한다. 실험을 통하여 NSGA-II의 최적 솔루션에의 수렴성을 보인다.
본 논문에서는 일반적인 서바이벌특성을 2가지 형태로 분류하여 그 특정을 살펴보고, 네트워크에 이용 가능한 형태를 찾는다. 그리고 이중홈 방식을 이용하여 네트워크 형태에 따른 비용을 분석한다. 또한 서바이벌특성을 가능하게 해주는 네트워크의 물리구조를 최소비용으로 설계할 수 있는 휴리스틱알고리즘을 제안하고 그 결과를 분석하여 실제 네트워크설계에 쉽게 적용할 수 있음을 보인다.
인터액티브 시스템은 여러 번에 걸친 평가 와 수정을 거쳐서 사용자들에게 보다 편리한 방향으로 설계된다. 인터액티브 시스템의 인터페이스 설계자들은 사용자들의 만족도와 소프트웨어의 기능성을 평가하기 위해 표본집단을 구성하고 그들로 하여금 시스템을 사용해 보게 한 후에 QUIS(Questionnaire for User Interaction Satisfaction)와 같은 평가 양식에 따라 사용성을 테스트 해왔다. 그러나, 이러한 방식으로는 사용자가 시스템에 대해서 사용하기 전에 형성하고 있는 저신모형에 관한 평가가 이루어지지 않았다. 정신 모형은 사용자들의 배경과 경험을 통하여 얻어진 시스템에 대한 기대를 말한다. 만약 인터액티브 시스템의 인터페이스가 사용자의 정신모형과 일치하도록 만들어진다면, 사용자들은 그들의 휴리스틱(Heuristic)을 이용하여 배우는 기간을 단축할 수 있고, 보다 효율적으로 소프트웨어를 사용할 수 있다. 인터페이스의 설계가 정신 모형에 기반을 두고 이루어지면, 사용자들이 시스템에 대해 갖는 기대를 파악하면 인터페이스를 수정 보완 함으로서 소프트웨어의 사용성을 향상시킬 수 있고, 사용자들에게 보다 친숙한 인터페이스를 제공할 수 있다.
스마트 팩토리의 핵심 요소 중 하나인 AGV를 운용하기 위해서 스케줄링은 간과할 수 없는 문제이다. 기존의 정적인 휴리스틱 방식은 실시간으로 운용되는 스마트 팩토리에 다소 부적합한 면이 있다. 본 논문에서는 이러한 스케줄링에 관한 문제를 해결하고자 SLAM 기반의 자율주행 AGV를 운용 할 수 있는 3D 가상 환경을 설계하고 해당 환경에서 강화학습을 기반으로 한 스케줄링을 구현해 실시간으로 변화하는 공장에 적합한 동적인 스케줄링을 설계하였다.
본 논문은 자연어 검색엔진에서의 검색결과에 대한 HIT LIST[6]와 검색 문서의 요약을 위하여 질의 기반의 3단계 문서요약을 제안한다. 첫째단계로 IR에 주어지는 질의를 유의어 DB를 통해 질의확장을 거친다. 둘째로 질의와 검색문서상의 문장의 유사도 계산을 통해 문장의 중요도 점수를 구한다. 좀더 정확한 요약을 위해 4가지 방법론을 적용하여 각 문장의 중요도를 ranking한다. 셋째로 MMR (Maximal Marginal Relevance)방식을 적용하여 요약 시 중복이 되는 부분을 줄인다. 이때 요약 압축률을 임의로 조절할 수 있다. 실험은 KORDIC의 신문기사로 구성된 문서요약 테스트 집합을 사용하여 좋은 요약결과를 얻었다.
자연 언어의 각 어휘는 서로 관계를 가지고 계층적 입체적 모델로 존재한다. 이러한 전제에서 출발한 연구 가운데 대표적인 것이 의미 계층이다. 본고에서는 한국어 형용사의 의미 계층을 추출하는 것을 목표로 하여, 형식적 객관적 방법론을 정립하고, 결과를 비교적 신속하고 정확하게 이끌어 낼 수 있는 전산적 처리 도입하였다. 우선 전체 구축에 필요한 절차를 세우고 각 단계에서 필요한 방법과 휴리스틱을 정리하였다. 이를 바탕으로 사전 뜻풀이말을 이용하여 반자동으로 작업하였으며, 일부 코퍼스를 활용하였다 최종 알고리즘으로는 Top-Down 방식을 택하였다. 이렇게 추출된 한국어 형용사 의미 계층은 226개의 최상위어에서 시작하여 총 3,792개의 표제어를 망라한다. 또한 수직적 계열 관계만을 명시했을 경우 나타날 수 있는 한계를 보완하기 위해, 동의어 반의어와 같은 수평적 의미 관계와 공기 명사와 같은 결합 관계 등을 함께 기술하였다. 한편 표제항을 뜻풀이말의 공기 명사를 이용하여 의미별로 분류하고 각 분류마다 별도의 의미 계층을 수립하였다.
한국어 웹 문서에는 일반적으로 제목이 명시가 되어 있음으로 텍스트를 하는 방식의 제목추출과는 달리 여러 테이블 형태로 이루어진 웹 문서의 특성을 고려하여 제목에 해당하는 테이블 객체를 찾아내야 한다. 웹 문서를 테이블 객체의 리스트로 보고, 이들을 휴리스틱 규칙에 의해서 본문 후보와 이를 기준으로 하는 제목 후보 객체들로 구분하는 단계와 제목 후보들 간의 확률적 분포 값과 본문과의 언어적 유사도를 이용하여 제목 개체를 결정하는 단계를 통하여 제목을 인식한다. 인식의 정확성에 기여하는 것은 제목과 본문 객체를 구분하는 규칙 그리고 제목의 확률분포 및 언어적 유사정도 등이며 이들 각 정보가 정확성에 기여하는 정도를 실험하였다. 무작위로 추출된 500개의 다양한 양식의 웹 문서를 대상으로 실험한 결과 제목인식 정확성은 95.1%였다.
본 논문에서는 아라비안 숫자의 중의성을 효과적으로 제거하고 숫자 표현의 발음을 정확하게 문자화할 수 있는 임베디드 시스템용 경량화된 아라비안 숫자 읽기 시스템을 제안한다. 이를 위해 7 가지의 숫자 읽기 방식(Headings of Arabic Numerals RAN)을 분류하였고, 문자화 규칙을 설정하기 위해. (1) 문맥 자질, (2) 패턴 자질, (3) 휴리스틱 정보를 숫자 표현의 의미에 따라 분석하였다. 그리고 숫자의 문자화 시스템을 최적화하여 임베디드 시스템에 탑재하기 위해 (1) 형태소 분석 모듈의 분리, (2) 사전 압축, (3) 인명과 지명의 제거를 하였고, 이를 홍해 심각한 정확도 손실 없이 메모리 사용량과 처리 시간을 크게 줄일 수 있었다. 경량화된 mini-TAN 은 $96.9\~98.3\%$의 정확도를 보이며, 기존 상용 TTS 시스템에 비해서도 숫자 읽기의 처리에 있어 높은 정확도를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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