Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.39
no.3
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pp.170-179
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2016
In this paper we have tackled the outstanding inventory planning problems over new product launching period in a more holistic manner by addressing first the definition of efficient business rules to effectively control and reduce the inventory risks followed by the rigorous explanations on the implementation guide on suggested inventory planning rules. It is not unusual for many companies in the consumer electronics market to make a great effort to reduce the time to launch a new product because the ability to bring out higher performing products in such a short time period greatly increases the probability for them to remain competitive in the high tech market. Among so many newly developed products, those products with new features and technologies appeal to many potential customers while products which fail to win customers by design and prices rapidly disappear in the market. To adapt to this business environment, those companies have been trying to find the answer to minimize the inventory of old products so they can move to next generation products quickly with less obsolete material. In the experimental implementation of our rule-based inventory planning, Company 'S' reduced the inventory cost for the outgoing products as low as 49% of its peak level of its preceding product version in just 5 month after the adoption of rule-based inventory planning process and system. This paper concluded the subject with a suggestion that the best performance of rule-based inventory planning is guaranteed not from one-time campaign of process improvement along with system development but the decision maker's continuing support and attention even without seeing any upcoming business crisis.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.1
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pp.56-65
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2007
Existing application systems of enterprises can process and collect a lot of information within enterprises, but it could be difficult to share validated information with partners and other system in the process of contacting to other legacy systems required in cooperation environment. For solving these problems, EAI systems are introduced in cooperation environment so that data sharing and integration can be achieved. The integration based on EAI is not limited to particular business system but all systems of an enterprise so that standard of suitable metadata level is needed for forwarding consistently between each business of systems. Therefore this paper maintains consistency of data sharing and integrating among legacy systems in cooperative environment for proposing message exchanging based on bridge XMDR.
Despite the expansion of the market of performing arts and culture, small and medium size theaters are still experiencing difficulties due to poor accessibility of information by consumers. This study proposes a machine learning based genre recommendation system as an alternative to enhance the marketing capability of small and medium sized theaters. We developed five recommendation systems that recommend three genres per customer using customer master DB and transaction history DB of domestic venues. We propose an optimal recommendation system by comparing performances of recommendation system. As a result, the recommendation system based on the ensemble model showed better performance than the single predictive model. This study applied the personalized recommendation technique which was scarce in the field of performing arts and culture, and suggests that it is worthy enough to use it in the field of performing arts and culture.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2006.11a
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pp.745-749
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2006
The appearance of wirelsss internet service made accessing easier than existing mobile devices. Due to the properity of mobile devices, we can easily obtain his/her profile information compared to a wired internet service. It enables to provide a personalized service through mobile devices. In this paper, we propose a recommendation service based on collaborative filtering method and a content push service. Using users' profile information, we recommand a target user's favoriate content. The recommanded contents are stored in mobile device through the push service. When we connect a wireless internet service, our mobile push service starts to cache from user's favorite contents. Especially, when we select a large mobile content, our system can reduce a download time by using our recommandation service. Also, in case of a connectionless, we can use a cached data from pushed content in our mobile device.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.10
no.6
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pp.444-454
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2005
Recently, the requirements of multi-resolution models of a solid model, which represent an object at multiple levels of feature detail, are increasing for engineering tasks such as analysis, network-based collaborative design, and virtual prototyping and manufacturing. The research on this area has focused on several topics: topological frameworks for representing multi-resolution solid models, criteria for the level of detail (LOD), and generation of valid models after rearrangement of features. As a solution to the feature rearrangement problem, the new concept of the effective zone of a feature is introduced in the former part of the paper. In this paper, we propose a feature-based non-manifold modeling system to provide multi-resolution models of a feature-based solid or non-manifold model on the basis of the effective feature zones. To facilitate the implementation, we introduce the class of the multi-resolution feature whose attributes contain all necessary information to build a multi-resolution solid model and extract LOD models from it. In addition, two methods are introduced to accelerate the extraction of LOD models from the multi-resolution modeling database: the one is using an NMT model, known as a merged set, to represent multi-resolution models, and the other is storing differences between adjacent LOD models to accelerate the transition to the other LOD. We also suggest the volume of the feature, regardless of feature type, as a criterion for the LOD. This criterion can be used in a wide range of applications, since there is no distinction between additive and subtractive features unlike the previous method.
Based on the requirements and characteristics of multi-zone autonomous decision-making in modern power system, fully distributed computing methods are needed to optimize the economic dispatch (ED) problem coordination of multi-regional power system on the basis of constructing decomposition and interaction mechanism. In this paper, four fully distributed methods based on alternating direction method of multipliers (ADMM) are used for solving the ED problem in distributed manner. By duplicating variables, the 2-block classical ADMM can be directly used to solve ED problem fully distributed. The second method is employing ADMM to solve the dual problem of ED in fully distributed manner. N-block methods based on ADMM including Alternating Direction Method with Gaussian back substitution (ADM_G) and Exchange ADMM (E_ADMM) are employed also. These two methods all can solve ED problem in distributed manner. However, the former one cannot be carried out in parallel. In this paper, four fully distributed methods solve the ED problem in distributed collaborative manner. And we also discussed the difference of four algorithms from the aspects of algorithm convergence, calculation speed and parameter change. Some simulation results are reported to test the performance of these distributed algorithms in serial and parallel.
Recently, in the engineering area, there is an increasing need for researchers at a distance to share the result of the experiment, without having to visit the experiment facilities. Especially in the civil engineering, researchers feel the need for participating in a experiment conducted at a distant location. In addition, it is suggested that high-cost facilities should be used by remote researchers thereby increasing the utilization rate. This paper proposes a remote experiment environment in civil engineering that are being developed in a project called Korea Construction Engineering Development(KOCED), which connects major civil engineering experiment facilities using grid technology, allows researchers to participate in a remote experiment, and has the experiment results shared by remote researchers automatically. Then, based on the suggested environment, we designed a hybrid test facility that involves two physical experiment facility sites and one numerical simulation site that are geographically apart. Then, we implemented its prototype and ran some tests, which showed a possibility of grid-based civil engineering experiment.
This paper suggests a technique, TELOR(Technique of Object Extraction Based on Legacy System Interface for Improvement of Object Reusability) for reuse and reengineering by analyzing the Legacy System interface to distill the meaningful information from them and disassemble them into object units which are to be integrated into the next generation systems. The TELOR method consists of a 4 steps procedure: 1) the interface use case analysis step, 2) the interface object dividing step, 3) the object structure modeling step, and 4) the object model integration step. In step 1, the interface structure and information about the interaction between the user and the Legacy System are obtained. In step 2, the interface information is divided into semantic fields. In step 3, studies and models the structural and collaborative relationship among interface objects. Finally, in step 4, object model integration step, integrates the models and improves the integrated model at a higher level. The objects integration model created through TELOR provides a more efficient understanding of the Legacy System and how to apply it to next generation systems.
Kim, Hyung-Il;Lee, Jin-Seok;Lee, Jeong-Hyun;Cho, Chin-Kwna;Kim, Kyoung-Sup;Kim, Jun-Tae
Annual Conference of KIPS
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2006.11a
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pp.51-54
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2006
본 논문에서는 각 사용자들의 취향에 맞는 음악을 추천하는 개인화된 음악 추천 시스템을 소개한다. 추천 시스템이란 사용자의 선호도를 분석하고 아이템들에 대한 사용자의 선호도를 예측하여 영화, 음악, 기사, 책, 웹 페이지 등과 같은 아이템들을 추천하는 시스템을 말한다. 추천 시스템들에서 가장 많이 사용하고 있는 협동적 추천 방식은 선호도 데이터를 기반으로 유사한 사용자들을 찾고, 유사 사용자들의 선호도를 기반으로 예측을 수행하는 것으로서, 여러 장점들이 있으나 희소성(sparsity) 문제와 확장성(scalability) 문제에 대해 취약점을 가지고 있다. 아이템들의 전체 수에 비해 매우 적은 수의 아이템 선호도 데이터만 존재한다면 사용자들의 유사도를 계산하기가 어려우며, 또한 사용자의 수가 늘어날수록 유사도 계산에 걸리는 시간이 급격하게 늘어남으로써 수백만 사용자가 있는 웹 사이트 등에서 실시간 추천을 수행하기 어렵다. 본 논문에서 소개하는 음악 추천 시스템은 이러한 문제점들을 해결하기 위해 그래프 기반 협동적 여과 기법을 사용한다. 그래프 기반 협동적 여과 기법은 기존의 협동적 여과 기법들과 달리 아이템들 사이의 연관관계를 그래프 모델로 표현하고 저장함으로써 묵시적인 선호도 정보들을 누적하여 희소성 문제를 해결하고, 추천 아이템을 선정하는데 필요한 계산 시간을 크게 단축하여 대규모 데이터에서 실시간 추천을 가능하게 한다는 장점이 있다.
In software development, the elicitation and analysis of requirements is a crucial phase, and it involves considerable time and effort due to the involvement of various stakeholders. ChatGPT, having been trained on a diverse array of documents, is a large language model that possesses not only the ability to generate code and perform debugging but also the capability to be utilized in the domain of software analysis and design. This paper proposes a method of requirements engineering that leverages ChatGPT's capabilities for eliciting software requirements, analyzing them to align with system goals, and documenting them in the form of use cases. In software requirements engineering, it suggests that stakeholders, analysts, and ChatGPT should engage in a collaborative model. The process should involve using the outputs of ChatGPT as initial requirements, which are then reviewed and augmented by analysts and stakeholders. As ChatGPT's capability improves, it is anticipated that the accuracy of requirements elicitation and analysis will increase, leading to time and cost savings in the field of software requirements engineering.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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