• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권10호
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• pp.3113-3118
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• 2000

본 연구에서 제시한 구조는 다중목적을 갖는 규칙기반 제약만족문제의 표현을 포함하고 있고 그 문제는 시스템에서 변화에 탄력적으로 대응할 수 있는 전력공급계획을 효과적으로 수립한다. 이 연구에서 제안한 구조를 계량적 모델을 위한 모델링 시스템과 정성적 모델을 위한 규칙 기반의 제약만족 프로그램밍 기법을 이용하였다. 또한 좋은 사례를 통한 실험결과를 요약하면 이 문제의 표현을 포함한 구조는 효과적이며 탄력적인 의사결정을 얻는데 큰 도움을 주며, 발전기 특성을 고려하는 데에서는 기존의 문제 구조보다는 표현이 다양하고 쉽다는 장점을 갖는다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제18A권3호
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• pp.115-122
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• 2011

모든 제약만족 최적화 문제의 해를 구하는 일반화된 알고리즘을 구하는 것은 매우 어렵다. 그러나 결정 변수의 특성에 따라 세분화된 문제는 해를 위한 알고리즘을 구하기에 더 쉽다는 가정을 할 수 있다. 이와 같은 가정 하에 문제를 세분화 시키는 문제분류규칙을 제안하고 세분화된 문제의 특성에 맞는 백트래킹 알고리즘을 개발한다. 백트래킹을 이용한 깊이우선탐색에서 해를 빨리 찾기 위한 방법 중 하나는 탐색되는 노드의 순서를 효과적으로 배열하는 것이다. 정적 특성이 우세한 무선 센서 네트워크의 클러스터 헤드 위치문제와 동적 및 정적 특성의 혼합특성을 갖는 RFID 리더 간섭 최소화 문제를 선택하여 최적의 변수 순서화 알고리즘을 개발하고 기존의 방법과 비교하였다. 결과적으로 문제를 세분화시킴으로써 체계적인 탐색을 위한 백트래킹의 구조화를 실현하였다. 또한 개발된 백트래킹 알고리즘의 성능이 우수함을 보였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1998년도 추계학술대회 논문집
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• pp.407-410
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• 1998

Configuration is a set of building block processes, a series of selection and combining parts or components which composes a whole thing. A whole thing could be such a configurable object as manufacturing product, network system, financial portfolio, system development plan, project team, etc. Configuration problem could happen during any phase of product life cycle: design, production, sales, installation, and maintenance. Configuration has long been one of cost and time consuming work, because only high salaried technical experts on product and components can do configuration. Rework for error adjustments of configurations at later process causes far much cost and time, so accurate configuration is required. Under the on-line electronic commerce environment, configuration problem solving becomes more important, because component-based sales should be done automatically on the merchant web site. Automated product search, order placement, order fulfillment and payment make that manual configuration is no longer feasible. Automated configuration means that all the constraints among components should be checked and confirmed by configuration engine automatically. In addition, technical constraints and customer preferences like price range and a specific function required should be considered. This paper gives an brief overview of configuration problems: characteristics, representation paradigms, and solving algorithms and introduce CRSP(Constraint and Rule Satisfaction Problem) method. CRSP method adopts both constraint and rule for configuration domain knowledge representation. A survey and analysis on web sites adopting configuration functions are provided. Future directions of configuration for EC is discussed in the three aspects: methodology itself, companies adopting configuration function, and electronic commerce industry.

• 대한산업공학회지
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• 제17권2호
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• pp.51-61
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• 1991

This paper presents a heuristic method for the Assembly Line Balancing(ALB) of the large-sized product. In the ALB problem of the large-sized product such as bus and truck, the assignments of the Related Task Groups(RTG), the same side tasks, and team tasks should be considered. In this paper, a new concept of the RTG and two kinds of assignment rules are proposed to resolve the above considerations. The first assignment rule allots the RTG with the constraint of the same side tasks to the station while the second allots the RTG to the station, relaxing the above constraint to increase the applicability of the method. An assignment rule for team tasks is also presented. The benefits of the method are to improve work methods, to give more job satisfaction to workers, and to allow greater flexibility in the design of assembly lines.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.181-190
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• 2002

전자 카탈로그 상에서의 상품 검색은 카탈로그에 명시되어 있는 상품을 찾는 표준상품검색과 소비자가 원하는 상품을 맞춤 하는 맞춤상품검색으로 분류할 수 있다. 현재의 대부분의 상품 검색은 표준상품검색에 의존하고 있다. 특히 기업간 구성요소기반(Component-based) 상품의 경우 표준상품검색만으로는 구매자의 다양한 요구에 응하기가 어렵다. 따라서 웹 상의 전자 카탈로그에서의 동적인 맞춤검색에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 구성기반 상품에 대해서 표준상품검색만으로는 구매자가 원하는 상품의 검색가능성(Feasibility)과 검색된 대안들이 조정(Adjust) 프로세스 과정을 거쳐 최적해 도달 가능성(Admissibility)이 보장되지 않음을 보이고, 이에 대한 효과적인 방법론으로 검색가능성과 최적해 도달 가능성을 지원하는Template-based Reasoning 방법론을 제안 한다. Template-based Reasoning은 구매자의 요구사항에 따른 대안탐색 부분과 선택된 대안에 대한 조정과정의 두 단계로 이루어진다. 구매자의 주요 선호도(MUST Preference)에 근거하여 대안들을 탐색하고, 탐색 된 대안들 간의 우선순위를 결정한다. 조정 단계에서는 옵션(Options)의 확장을 통해 구매자의 맞춤사양에 따른 상품을 제안하고, 제약 및 규칙기반 추론(Constraint and Rule Satisfaction Approach)을 이용하여 옵션(Options)들 간의 제약조건에 따른 호환성(Compatibility)을 조사하고, 적정가격의 상품을 제안한다. 본 방법론은 Template을 사용하여 기본적으로 구매자가 원하는 상품을 검색하기 위한 검색노력을 줄이고, 검색된 대안들로부터 구매자와 시스템이 웹상에서 서로 상호작용(interactivity) 하여 해를 찾고, 제약조건과 규칙들에 의해 적합한 해를 찾아가는 방법을 제시한다. 본 논문은 구성기반 예로서 컴퓨터 부품조립을 사용해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.

• 지능정보연구
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• 제8권1호
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• pp.119-139
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• 2002

전자 카탈로그 상에서의 상품 검색은 카탈로그에 명시되어 있는 상품을 찾는 표준상품검색과 소비자가 원하는 상품을 맞춤 하는 맞춤상품검색으로 분류할 수 있다. 현재의 대부분의 상품 검색은 표준상품 검색에 의존하고 있다. 특히 기업간 구성요소기반(Component-based)상품의 경우 표준상품검색만으로는 구매자의 다양한 요구에 응하기가 어렵다. 따라서 웹 상의 전자 카탈로그에서의 동적인 맞춤검색에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 구성기반 상품에 대해서 표준상품검색만으로는 구매자가 원하는 상품의 검색가능성(Feasibility)과 검색된 대안들이 조정(Adjust) 프로세스 과정을 거쳐 최적해 도달 가능성(Admissibility)이 보장되지 않음을 보이고, 이에 대한 효과적인 방법론으로 검색가능성과 최적해 도달 가능성을 지원하는 Template-based Reasoning 방법론을 제안한다. Template-based Reasoning은 구매자의 요구사항에 따른 대안탐색 부분과 선택된 대안에 대한 조정과정의 두 단계로 이루어진다. 구매자의 주요 선호도(MUST Preference)에 근거하여 대안들을 탐색하고, 탐색된 대안들 간의 우선순위를 결정한다. 조정 단계에서는 옵션(Options)의 확장을 통해 구매자의 맞춤사양에 따른 상품을 제안하고, 제약 및 규칙기반 추론 (Constraint and Rule Satisfaction Approach)을 이용하여 옵션(Options)들 간의 제약조건에 따른 호환성(Compatibility)을 조사하고, 적정가격의 상품을 제안한다. 본 방법론은 Template을 사용하여 기본적으로 구매자가 원하는 상품을 검색하기 위한 검색노력을 줄이고, 검색된 대안들로부터 구매자와 시스템이 웹상에서 서로 상호작용(interactivity) 하여 해를 찾고, 제약조건과 규칙들에 의해 적합한 해를 찾아가는 방법을 제시한다. 본 논문은 구성기반 예로서 컴퓨터 부품 조립을 사용해서 Template-based reasoning 예를 보인다. 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1361-1364
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• 2012

현대 산업 발전에 따라 대량 생산 체제에서 소비자 개별 주문 요건을 반영하여 생산하는 대량맞춤 생산(Mass Customization) 체제로 변화해가고 있다. 이런 대량맞춤 생산 체제의 제품구성(Product Configuration) 시에 나타나는 CSP(Constraint Satisfaction Problem) 해결 방법론을 제시하고 있다. 기존 방법에서는 복잡 다양한 제약조건을 수학적으로 표현하여 제약 조건 검사에서 소요시간과 검색 공간을 최소화 할 수 있는 알고리즘이 제시했다. 그런데 소비자의 주문 요건들이 빠르게 변화되고 복잡 다양 해지고 있다. 그래서 대상 모델 및 제약조건이 변경이 되었을 경우 기존 방법에서 제시하고 있는 CSP 해결에서는 수정 관리 하기가 쉽지 않고 확장성이 낮다. 본 연구에서는 룰 기반 모델링으로 CSP 문제 해결 프로세스 정립을 하여 관리의 편리성을 제공하고 확장성을 향상시킨다.

• 지능정보연구
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• 제6권2호
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• pp.29-40
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• 2000

Process planning (selection and ordering of processes) and material selection for product manufacturing are two key things determined before taking full-scale manufacturing. Knowledge on product design. material characteristics, processes, time and cost all-together are mutually related and should be considered concurrently. Due to the complexity of problem, human experts have got only one of the feasilbe solutions with their field knowledge and experiences. We propose a hierarchical expert system framework of knowledge representation and reasoning in order to overcome the complexity. Manufacturing processes have inherently hierarchical relationships, from top level processes to bottom level operation processes. Process plan of one level is posted in process blackboard and used for lower level process planning. Process information on blackboard is also used to adjust the process plan in order to resolve the dead-end or inconsistency situation during reasoning. Decision variables for process, material, tool, time and cost are represented as object frames, and their relationships are represented as constraints and rules. Constraints are for relationship among variables such as compatibility, numerical inequality etc. Rules are for causal relationships among variables to reflect human expert\`s knowledge such as process precedence. CRSP(Constraint and Rule Satisfaction Problem) approach is adopted in order to obtain solution to satisfy both constraints and rules. The trade-off procedure gives user chances to see the impact of change of important variables such as material, cost, time and helps to determine the preferred solution. We developed the prototype system using visual C++ MFC, UNIK, and UNlK-CRSP on PC.