Even at this point in the era of digital transformation, we are still facing many problems in the safety sector that cannot prevent the occurrence or spread of human casualties. When you are in an unexpected emergency, it is often difficult to respond only with human physical ability. Human casualties continue to occur at construction sites, manufacturing plants, and multi-use facilities used by many people in everyday life. If you encounter a situation where normal judgment is impossible in the event of an emergency at a life site where there are still many safety blind spots, it is difficult to cope with the existing manual guidance method. New variable guidance technology, which combines artificial intelligence and digital twin, can make it possible to prevent casualties by processing large amounts of data needed to derive appropriate countermeasures in real time beyond identifying what safety accidents occurred in unexpected crisis situations. When a simple control method that divides and monitors several CCTVs is digitally converted and combined with artificial intelligence and 3D digital twin control technology, intelligence augmentation (IA) effect can be achieved that strengthens the safety decision-making ability required in real time. With the enforcement of the Serious Disaster Enterprise Punishment Act, the importance of distributing a smart location guidance system that urgently solves the decision-making delay that occurs in safety accidents at various industrial sites and strengthens the real-time decision-making ability of field workers and managers is highlighted. The smart location guidance system that combines artificial intelligence and digital twin consists of AIoT HW equipment, wireless communication NW equipment, and intelligent SW platform. The intelligent SW platform consists of Builder that supports digital twin modeling, Watch that meets real-time control based on synchronization between real objects and digital twin models, and Simulator that supports the development and verification of various safety management scenarios using intelligent agents. The smart location guidance system provides on-site monitoring using IoT equipment, CCTV-linked intelligent image analysis, intelligent operating procedures that support workflow modeling to immediately reflect the needs of the site, situational location guidance, and digital twin virtual fencing access control technology. This paper examines the limitations of traditional fixed passive guidance methods, analyzes global technology development trends to overcome them, identifies the digital transformation properties required to switch to intelligent variable smart location guidance methods, explains the characteristics and components of AI-based public facility smart fire safety integrated system (ISFS).
This paper deals with the production scheduling problems of a dedicated Flexible Manufacturing System. In this work, a new mathematical formulation is proposed and two heuristic algorithms which can generate real-time schedules are suggested. Example problems to demonstrate the good performance and the validity of these two proposed algorithms are also included.
This paper describes a computer method for power system planning. Power system planning was usually studied through individual programs. Because of the laborious work involved in data preparation, the increase of task for power system planning and the time required for the detailed analysis of results, the available time for assessment and decision making has been sacrificed. In order to improve the above situation, the use of data base techniques an the simplified evaluation of the presented programs were newly developed. This program has been used successfully for the routine of power system planning in Korea Electric Company. In addition, this paper describes some results of analysis and evaluation of power system planning in KECO.
On-Line optimization of process units has heretofore been restricted to the individual equipment level using linear approximate models. The advent of the low cost, high speed micro-computer coupled with the speed and robustness of an equation based exact simulator is making real-time optimization of entire process units a reality. The resultant implications for a decision system applied to day-to-day operations, point to a significant change in the way process plants will be managed in the future.
Content adaptation is an effective solution to support the quality of service over multimedia services over heterogeneous environments. This paper deals with the accuracy and the real-time requirement, two important issues in making decision on content adaptation. From our previous problem formulation, we propose an optimal algorithm and a fast approximation based on the Viterbi algorithm of dynamic programming. Through extensive experiments, we show that the proposed algorithms can enable accurate adaptation decisions, and especially they can support the real-time processing.
향후 소수력 자원은 풍부한 부존량과 더불어 사회적 온실가스 감축 노력을 바탕으로 대체에너지로서 성장잠재력이 클 것으로 전망된다. 과거에 소수력 개발을 위한 자원조사는 많은 시간과 비용이 드는 현장조사나 종이지도에 의존해 왔다. 그리고 타당성평가, 개발 우선순위 결정과 같은 의사결정시 발전 성능특성과 경제성에만 치중해 왔다. 그러나 최근 들어 경제적인 부문 뿐만 아니라 인문-사회, 환경, 생태적으로 지속가능한 개발이 더욱 강조되면서 이러한 다기준의 고려는 지속가능한 소수력 개발을 위하여 필수적인 것이 되었다. 따라서 본 연구에서는 계층화분석 과정과 GIS를 이용하여 소수력 개발의 계획단계에서 다수의 소수력 입지들 간의 우선순위를 결정하는 공간 다기준의사결정 방법론을 제시하였다. 제시된 방법론은 초강유역 소수력 입지들 간의 개발 우선순위 결정에 적용하였으며, 분석에 사용된 공간정보 자료와 개발 우선순위 결과를 논문에 수록하였다. 본 연구는 향후 소수력 개발 활성화에 대비한 기초연구로서 의의가 있으며, 소수력 개발의 타당성을 평가하는 의사결정에서 활용도가 높을 것으로 기대된다.
인터넷의 급속한 발전으로 인하여 구매고객들의 구매 방식이 인터넷을 통하여 구매하는 방식으로 변해 가고 있다. 전자상거래에 참여한 소비자는 보다 저렴한 가격으로 제품을 구매하기 위하여 온라인 쇼핑몰을 스스로 탐색하거나 가격을 비롯한 여러 가지 기준에 따라 구매조건을 비교해주는 가격비교 사이트를 이용한다. 또는 온라인 경매 시장이나 공동구매 시장을 통하여 동일한 제품을 구매하기도 한다. 그러나 많은 쇼핑몰과 온라인 경매, 온라인 공동구매 시장에서는 동일한 제품에 대해 서로 다른 가격 결정방식에 따라 거래가 이루어지고 있다. 특히 온라인 경매나 온라인 공동구매의 경우에는 구매 가능한 시간이 제한될 뿐만 아니라 시간이 흐름에 따라 가격이 변화한다. 따라서 소비자들이 서로 다른 가격 결정 방식을 이해하고 이를 이용하여 여러 시장을 동시에 고려한 최적의 구매 의사결정을 내리는 것은 매우 어렵다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 여러 시장에서의 시간에 따른 가격의 변화를 동시에 고려하며 소비자의 구매의사결정을 지원하는 의사결정 규칙과 문제해결 절차가 필요하다. 이러한 목적을 위해 각각의 시장에서의 구매의사결정은 소비자의 효용을 극대화시켜야 하며, 각각의 시장에서의 구매의사결정들은 조정과 협력을 통하여 전체 시장을 포괄하는 최적의 의사결정이 되어야 한다. 본 연구에서는 여러 가지 종류의 시장을 대상으로 구매의사결정을 하는 경우에 상호협동적으로 협상을 수행하는 방법론, 즉 규칙과 문제해결 절차를 개발하였고, 이를 수행할 수 있는 지능형 에이전트 시스템의 기본 구조와 협력적 협상을 수행하는데 필요한 메시지 구조를 설계하였다.
연구목적: 본 연구는 재난유형별 체크리스트 작성을 통해 해당재난에 대한 적합한 대응체계 수립과 정확하고 신속한 의사결정을 위한 방안을 제시하고자 한다. 연구방법: 체크리스트 요인 도출을 위하여 태풍재난을 대상으로 과거 사례분석(태풍 루사(2002), 태풍 매미(2003), 태풍 차바(2016))을 진행하였다. 일반적인 현황(기후·기상)정보와 사례별 특징 등을 분석하여 체크리스트 요인 도출을 위한 그룹핑(grouping)을 진행하였다. 연구결과: 사례조사를 통해 크게 국가단위(National level)와 지자체 단위(county level)로 분류하였다. 국가단위의 항목으로는 기상예보, 태풍상륙여부, 태풍강도, 태풍반경, 중심기압, 호우동반 여부, 이동속도, 이동경로 총 8개를 도출하였고, 지자체 단위에서는 지역특성을 반영해야 항목들을 중심으로 과거 유사 태풍 유무(경로 등), 태풍상륙시점, 지역특성, 인구밀집 시기, 선행재난 복구 여부, 최근 재난발생 이력, 2차 피해, 예·경보 시스템으로 총 8개 항목을 도출하였다. 결론: 재난 발생 시 본 연구에서 제안한 체크리스트를 활용·적용한다면 보다 신속한 의사결정이 이루어 질 것으로 판단된다. 또한, 재난발생시 재난실무자들의 대응계획 수립에 기초자료로 활용될 수 있을 것이며 지역특성을 반영했기 때문에 좀 더 명확하고 신속한 재난 대비·대응이 될 수 있을 것으로 사료된다.
한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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pp.111-120
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1999
Although the concept of viewing knowledge as a critical resource has been widely accepted in prior studies, it is not fully understood how to acquire available knowledge in order to improve organizational effectiveness. However, it si sure that organizational knowledge management should pursuit the achievement of the business goal by delivering relevant and useful information to the right person at the right time. Group Support System (GSS) can play an important role to transfer scatter information into meaningful business knowledge for supporting strategic corporate decision-making. This study proposes a fuzzy GSS framework for acquiring workgroup knowledge from individual memory and aggregating workgroup knowledge to organizational knowledge. This study also proposes an architecture to support the fuzzy GSS framework. The architecture consists of user agents, information management agents, and a fuzzy model manager. To illustrate how the fuzzy GSS framework can be used to support the whole process of organization knowledge acquisition, an Internet-based GSS was developed and applied in a marketing decision process. It showed that the framework was effective for acquiring organizational knowledge.
Bayesian network is a form of probabilistic graphical model. It incorporates human reasoning to deal with sparse data availability and to determine the probabilities of uncertain cases. In this research, bayesian network is adopted to model the problem of construction project cost. General information, time, cost, and material, the four main factors dominating the characteristic of construction costs, are incorporated into the model. This research presents verify a model that were conducted to illustrate the functionality and application of a decision support system for predicting the costs. The Markov Chain Monte Carlo (MCMC) method is applied to estimate parameter distributions. Furthermore, it is shown that not all the parameters are normally distributed. In addition, cost estimates based on the Gibbs output is performed. It can enhance the decision the decision-making process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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