An inventory management system of manufacturing industry has a model of different kinds according to the objective and the situation. An inventory management system needs superior system technique in demand forecast, economical efficiency, reliability and application for stable supply of the finished goods, the raw materials and the parts. This paper proposes a demand forecast method based on fuzzy structured neural network, which uses min-operation and trapezoid membership function of fuzzy rules. So we can construct an intelligent inventory management system that make optimized decision-making for forecasting data with expert s opinion in fuzzy environment. The inventory management system uses intelligence agent and it could be adapted to a system environment change in order.
퍼지논리를 적용하기 위해서는 두가지 과제가 이루어져야 하는데 그것은 퍼지룰의 유도와 맴버쉽함수의 결정이다. 이 과제는 어렵고 또한 시간을 요하게 된다. 본 논문에서는 문제에 적용 가능한 멤버쉽함수와 퍼지룰을 자동으로 유도하기 위한 알고리즘적 방법을 제시하고 있다. 이 알고리즘적 방법은 샘플을 구분하는 엔트로피 최소화의 원리에 입각하고 있다. 멤버쉽함수는 샘플을 연속적으로 구분하여 이루어지며 퍼지룰 또한 엔트로피 최소화 원리에 의하여 이루어진다. 퍼지룰의 유도에서는 룰 비중 또한 같이 계산된다. 결정 문제에 적용을 위한 추론법 및 방법도 논의되었다.
The Analytic Hierarchy Process (AHP), a decision making model, which is more applicable than other methods to R&D project selection, particularly when it is applied to intangibles. The objective of this paper is to develop an extended model of the AHP which Is linked to Cross Impact Analysis to assist in the ranking of a large number of technological alternatives. In this study, we developed a priority setting algorithm which considers the cross-impact of the future technology alternatives and thus developed an integrated cross-impact hierarchical decision-making model, which sets the priority by considering technological forecasting and technology dependency
MIS researches involve, in particular, the problems of developing appropriate IS for given MIS environments and lay emphasis on identifying prominant IS characteristics pertaining to the system in issue. This study deals with the IS characteristics for the management task of "planning". It investigates empirically the impacts of IS characteristics, under a set of proposed hypotheses, with particular respect to users' information satisfaction and performance in carrying out the task of planning. Futhermore, it examines whether the IS characteristics have different effects depending on the planning modes on the part of IS users. Based on a group of hypotheses accepted, the IS characteristics for planning decision making are not only proposed according to planning modes: preactive, reactive and proactive, but also classified into six subsystem categories: input, process, ouput, storage, interface and communication. Finally, the implications of the findings are discussed.
The purpose of this study was to investigate conflict management in family purchase behavior of urbanite by applying a systems approach. For this purpose, 230 questionnaire were distributed to the married men and women in Seoul. The 216 data were analyzed by Frequency, Percentile, Mean, t-test, ANOVA, Duncan's Multiple Range Test. The result were as follows. 1) According to the type of goods, the level of marital conflict in purchase decision making had differences significantly 2) According to the type of goods and the level of conflict, conflict management had differences significantly. 3) According to the level of conflict and the basic environmental characteristics, purchase management satisfaction had differences significantly. Through these results, the applicability of systems approach to family purchase behavior was shown. Family purchase behavior could be understood in environmental suprasystem, with considering the relationship of subsystem's components.
The purpose of this paper is to compare the characteristics between group that has only one credit card and group that has multiple credit cards in each stage of purchase decision making based on the literature in consumer behavior. Results indicated that (1) The number of credit cards that consumers has was affected by internal factor and reference factor, (2) depending on the number of credit cards, usage frequency, amount, and duration were differently showed and (3) inertia, point accumulation, and convenience were founded as determinants of using credit cards. Finally, theoretical and managerial implications of these findings are discussed.
This study identifies communication patterns of groups using Internet Messenger for their group decision-making, and examines how these patterns are associated with creative solutions to problems. Our research suggests that certain communication behavior of groups, when appropriately organized, can be of help in enhancing creative production of outcomes. A qualitative study was conducted on communication patterns based on an analysis of text-based electronic conversation protocols. Specifically this research tried to overcome existing studies on electronic groups by focusing on interactive process of communication among participants. The major study conclusions are: (1) The production of creative outcome may depend on the process or sequence of discussion among group members with Internet Messenger. That is, proper interactive responses and appropriate control of the discussion process are essential to obtain a high level of performance. (2) It is important to make discuss rules based on meta-cognitive and interactive protocols in the early stage. Explicit rules relating to internal group processes as well as communication medium use are even more important to groups with Internet Messenger than face-to-face groups.
In this paper, we propose a method of cooperative control(T-cell modeling) and selection of group behavior strategy(B-cell modeling) based on immune system in distributed autonomous robotic system(DARS). Immune system is living body's self-protection and self-maintenance system. Thus these features can be applied to decision making of optimal swarm behavior in dynamically changing environment. For the purpose of applying immune system to DARS, a robot is regarded as a B cell, each environmental condition as an antigen, a behavior strategy as an antibody and control parameter as a T-call respectively. The executing process of proposed method is as follows. When the environmental condition changes, a robot selects an appropriate behavior strategy. And its behavior strategy is stimulated and suppressed by other robot using communication. Finally much stimulated strategy is adopted as a swarm behavior strategy. This control scheme is based of clonal selection and idiotopic network hypothesis. And it is used for decision making of optimal swarm strategy. By T-cell modeling, adaptation ability of robot is enhanced in dynamic environments.
A Fuzzy Classifier which deals with very confusing objects is proposed. Naturally this classifier heavily relies on the nulti-feature decision-making procedure. For a simple example, this classifier is applied to the recognition of confusing handwritten numerals 4,6 and 9 The characteristic variables used in this paper are the existence of a loop and the relative location of the starting or ending points(SEP). Thus each sample of handwritten numerals 4, 6 and 9 is classified in one of the 6 groups which are divided according to the sample structure. Each group has its own classifying rules. Also the method of rule-generation using genetic algorithms in each group is proposed.
Faulted section identification is one of the most important function in distribution automation systems. Conventional over current detection based fault indicators frequently mal-operate due to the reverse fault current from the renewable energy resources. This paper present a new faulted section identification method based on the fuzzy decision making technique. In order to establish feasibility of the proposed method, case studies using Matlab Simulink has been performed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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