• 지능정보연구
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• 제2권1호
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• pp.93-107
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• 1996

A flexible flow line(FFL) consists of several groups of identical machines. All work-orders flow along the same path through successive machine groups. Thus, we emphasized the balancing of workloads between machine groups in order to maximize total productivity. On the other hand, many different types of work-orders, in varying batch or lot sizes, are produced simultaneously. The mix of work-orders, their lot sizes, and the sequence in which they are produced affect the amount of workload. However, the work-orders and their lot sizes are prefixed and cannot be changed. Because of these reasons, we have developed an optimal route selection model using heuristic search and Min-Max algorithm for balancing the workload between machine groups in the FFL.

• 산업공학
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• 제11권2호
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• pp.159-176
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• 1998

In the motor manufacturing system with the properties of short delivery and order based production, the process plan is performed individually for each order by the expert of process plan after the completion of the detail design process to satisfy the specification to be required by customer. Also it is hard to establish the standard process plan in reality because part routings and operation times are varied for each order. Hence, the production planner has the problem that is hard to establish the production schedule releasing the job to the factory because there occurs the big difference between the real time to be completed the process plan and the time to be required by the production planner. In this paper, we study the decision supporting system for the process plan based on knowledge base concept. First, we represent the knowledge of process planner as a database model through the modified POI-Feature graph. Then we design and implement the decision supporting system imbedded in the heuristic algorithm in the client/server environment using the ORACLE relational database management system.

• 전기학회논문지
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• 제67권6호
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• pp.767-772
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• 2018

Recently, some meta-heuristic algorithms, such as GA(Genetic Algorithm) and GP(Genetic Programming), have been used to optimize CNN(Convolutional Neural Network). The CNN, which is one of the deep learning models, has seen much success in a variety of computer vision tasks. However, designing CNN architectures still requires expert knowledge and a lot of trial and error. In this paper, the recent attempts to automatically construct CNN architectures are investigated and analyzed. First, two GA based methods are summarized. One is the optimization of CNN structures with the number and size of filters, connection between consecutive layers, and activation functions of each layer. The other is an new encoding method to represent complex convolutional layers in a fixed-length binary string, Second, CGP(Cartesian Genetic Programming) based method is surveyed for CNN structure optimization with highly functional modules, such as convolutional blocks and tensor concatenation, as the node functions in CGP. The comparison for three approaches is analysed and the outlook for the potential next steps is suggested.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2008년도 추계학술대회
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• pp.275-285
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• 2008

National technical qualification does not recognised degree of working-career in labor market and an industrial field situation. National qualification is supply to nurture expert manpower and accomplish of self-development and a duty accomplishment ability improvement at a side of personal. So, This study is purposed to find that a method for recognition of working-career on the national technical qualification system. According to, this study is designed to questionnaire with BSC(Balaced ScoreCard), SEM(Structure Equation Model) with the delphi method, and is analysed using the AMOS 7.0 program package. Finally, This study is suggested growing to qualification standard for an examination a degree of master craftsman only under the change of national qualification systematization as a standard to operation and control.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권1호
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• pp.25-32
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• 2023

Decision-making refers to identifying the best alternative among a set of alternatives. When a set of criteria are involved, the decision-making is called multi-criteria decision-making (MCDM). In some cases, the involved criteria may be prioritized by the human decision-maker, which determines the importance degree for each criterion; hence, the decision-making becomes prioritized multi-criteria decision-making. The essence of prioritized MCDM is raking the different alternatives concerning the criteria and selecting best one(s) from the ranked list. This paper introduces a generic multi-level algorithm for ranking multiple alternatives in prioritized MCDM problems. The proposed algorithm is implemented by a decision support system for selecting the most critical short-road requests presented to the transportation ministry in the Kingdom of Saudi Arabia. The ranking results show that the proposed ranking algorithm achieves a good balance between the importance degrees determined by the human decision maker and the score value of the alternatives concerning the different criteria.

• 한국치위생학회지
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• 제19권4호
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• pp.479-492
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• 2019

Objectives: This study aimed to develop the CAMBRA-kids application for the systematic management of dental caries among preschoolers, activate the dental caries management system, and contribute to the dental caries management of preschoolers. Methods: The collected data were analyzed using R studio 1.2.1335 for Windows (RStudio Inc., Boston, MA, USA, 2018). Algorithm evaluation, heuristic evaluation and usability evaluation were analyzed using descriptive statistics. Results: Both expert evaluations of the application's algorithms were calculated as 100%, for proficiency and efficiency. The application worked well with the designed algorithms, the risk group level of participants was categorized appropriately, and the risk management method was guided properly according to the risk group level. Of the five problems presented in the heuristic evaluation, 'the lack of security' and 'the lack of information on oral health care' received 'high severity' scores. The usability evaluation of the application produces an overall score of 3.27. In the subscales (participation, functionality, aesthetics, and information) of the Mobile App Rating Scale (MARS), the 'participation' domain received the lowest score of 2.56 and the 'functional' domain received the highest score of 3.70. Conclusions: The CAMBRA-kids application is expected to be applied and used in the field of preschoolers' oral health care management, and to contribute to the prevention of dental caries of preschoolers by activating the dental caries management system using the application.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.48-57
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• 1997

본 논문에서는 유전 알고리듬을 이용한 퍼지 제어기의 설계 자동화 및 최적화 기법이 제안된다. 일반적으로 퍼지 제어기의 설계는 전문가의 지식 습득에 어려움이 있으며 또한 많은 경우에 객관적으로 정당화될 수 없는 경험적이고 발견적인 지식에 의존하고 있다. 이에 따라 설계자가 예상치 못한 플랜트 매개 변수의 변동이나 돌발적인 상황에 처했을 경우 제어 성능이 떨어지기 쉽다. 또한 이러한 전문가의 경험에 의해 설정된 퍼지 제어기의 여러 구성 요소들의 매개 변수가 최적값이라는 보장도 없다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 유전 알고리듬을 이용하여 퍼지 제어기를 구성하는 언어 규칙 수의 최적화의 소속함수의 매개변수의 최적화를 동시에 동정할 수 있는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 스케일링 팩터를 포함한 퍼지 제어기의 여러 구성 요소와 적절한 규칙의 수를 유전 알고리듬을 이용하여 체계적으로 동정하는 방법을 제안하고 증가된 최적화 대상 매개 변수로 인한 탐색 공간의 증가를 효과적으로 억제하는 방안도 아울러 제안한다. 제안된 기법의 효율성 및 정확성을 평가하기 위하여 2차 시간 지연을 갖는 플랜트에 대한 모의 실험을 수행한다. 그 결과 본 논문에서 제안한 기법에 의해 동정된 퍼지 제어기의 성능이 수동으로 동정된 제어기에 비해 정확성면에서나 규칙 수의 최소화면에서 우수함을 증명하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제7권4호
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• pp.359-371
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• 2001

자원제약 하에서의 프로젝트 스케줄링 문제는 많은 불확실성의 요소들을 내포하고 있으며 스케줄의 구성은 전문가에 의한 자의적 판단에 따르는 것이 일반적 현상이다. 전문가는 스케줄을 구성하기 위해 자신의 경험을 토대로 프로젝트 진행을 위한 작업(activity)들을 식별하고 이 작업들 사이의 선행관계를 규정하여 각 작업들에 대한 예상 시간을 이용하여 스케줄을 작성한다. 이 때 대부분의 스케줄링 방법들은 비용과 작업기간 두 요소들 중 한 요소에 집중하게 된다. 또한 스케줄 작성의 중요한 요소인 작업기간 결정이 전문가의 경험에 의존하여 결정됨으로써 결정된 작업기간의 불확실성을 초래할 수 있으며 따라서 이 불확실한 작업기간을 이용하여 구성된 스케줄의 불확실성이 증대되는 문제를 내포하고 있다. 이와 같은 문제 즉 스케줄 구성에 있어 작업기간의 불확실성과 작업비용을 함께 고려하지 못하는 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 Fuzzy 개념을 이용한 작업기간의 정형화를 시도하며 아울러 정형된 퍼지 작업 기간과 결합 가능한 퍼지 작업비용을 도입하여 작업기간과 작업비용을 함께 고려하는 Fuzzy-MOEH 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 아울러 이 논문에서 제안한 Fuzzy-MOEH 알고리즘과 기존 MOEH 알고리즘의 수행 결과에 대한 비교를 통해 Fuzzy-MOEH 알고리즘의 효용성 및 특성을 분석한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.397-406
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• 2000

유전자 알고리즘은 탐색, 최적화 및 기계 학습의 도구로 많이 사용되고 있는데, 구조는 단순하지만, 다양한 분야에서 적용되고 있다. 그리고 변화하는 환경에서 유연하게 대처 할 수 있는 자율운송장치의 능동적이고 효과적인 제어기에 관한 연구와 스스로 진화하여 학습할 수 있도록 하는 행동 기반 시스템에 관한 연구 또한 활발히 진행되고 있다. 퍼지 제어기 설계를 위한 소속 함수와 제어규칙의 구성 시 전문가의 경험적인 지식에 전적으로 의존하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 자기 조직이 가능한 자율 운송 장치를 구성하기 위해서, 유전자 알고리즘을 이용하여 최적에 가깝도록 멤버십 함수를 조정했으며 제어규칙의 자기수정과 생성에 의해 제어 성능을 향상시켰다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제48권2호
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• pp.145-152
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• 1999

This paper presents an optimal design method for fuzzy logic controllers using genetic algorithms. In general, the design of fuzzy logic controllers has difficulties in the acquisition of exper's knowledge and relies to a great extent on empirical and heuristic knowledge which, in many cases, cannot be objectively justified. So, the performance of the controller can be degraded in the case of plant parameter variations or unpredictable incident which the designer may have ignored, and parameters of the fuzzy logic controller obtained by expert's control action may not be global. To solve these problems, the proposed method using genetic algorithms in this paper, can tune the parameters of fuzzy logic controller including scaling factors and determine the appropriate number of fuzzy reles systematically and automatically. We provide the second drder dead time plant and inverted pendulum system to evaluate the feasibility and generality of our proposed method. Comparison shows that the proposed controller can producd higher accuracy and a smaller number of fuzzy rules than manually tuned fuzzy logic controller.