The objective of this study is to integrate the business, maintenance and production processes of a manufacturing system by incorporating errors. First, the required functions are estimated according to the historical data. The system activities are simulated by Visual SLAM software and the required outputs are obtained. Several outputs including lead times in different dimensions, total cost and production rates are computed through simulation. Finally, data envelopment analysis (DEA) is utilized in order to select the best option between the defined scenarios due to the multi-criteria feature of the problem. This is the first study in which the lead times, cost and production rates are simultaneously considered in the integrated system imposed of business, maintenance and production processes by incorporating errors. In the current study, the major bottlenecks of the system being studied are identified and suggested different strategies to improve the system and make the best decision.
In this paper, we construct a Korean text-to-speech system using the Merlin toolkit which is an open source system for speech synthesis. In the text-to-speech system, the HMM-based statistical parametric speech synthesis method is widely used, but it is known that the quality of synthesized speech is degraded due to limitations of the acoustic modeling scheme that includes context factors. In this paper, we propose an acoustic modeling architecture that uses deep neural network technique, which shows excellent performance in various fields. Fully connected deep feedforward neural network (DNN), recurrent neural network (RNN), gated recurrent unit (GRU), long short-term memory (LSTM), bidirectional LSTM (BLSTM) are included in the architecture. Experimental results have shown that the performance is improved by including sequence modeling in the architecture, and the architecture with LSTM or BLSTM shows the best performance. It has been also found that inclusion of delta and delta-delta components in the acoustic feature parameters is advantageous for performance improvement.
In this paper, our concern is the artificial neural network-based patten classification, when can resolve the difficulties in the Autoregressive Moving Average(ARMA) model identification problem To effectively classify a time series into an approriate ARMA model, we adopt the Multi-layered Backpropagation Network (MLBPN) as a pattern classifier, and Extended Sample Autocorrelation Function (ESACF) as a feature extractor. To improve the classification power of MLBPN's we suggest an integrated neural network system which consists of an AR Network and many small-sized MA Networks. The output of AR Network which will gives the MA order. A step-by-step training strategy is also suggested so that the learned MLBPN's can effectively ESACF patterns contaminated by the high level of noises. The experiment with the artificially generated test data and real world data showed the promising results. Our approach, combined with a statistical parameter estimation method, will provide a way to the automation of ARMA modeling.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.17
no.1
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pp.7-16
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2012
One distinguishing feature of BIM(Building Information Modeling) is the objectification of spatial elements independently, which makes it easy to represent spatial network. From this perspective, this study aimed to develop the spatial network analysis tool based on open BIM technologies. From the literature review, an object model of spatial network with nodes and links and a process model from construction to visualization were established. A prototype system implementing the proposed models, named SNAT(Spatial Network Analysis Tool), was developed in Java platform with using its open source packages. SNAT can create a spatial network from IFC-BIM model, calculate the indices of spatial network analysis, and visualize it with the representing types(map, graph, matrix and table).
In this paper, we present a new approach for speaker diarization. First, we use the prosodic information calculated on the original speech to resynthesize the new speech data utilizing the spectrum modeling technique. The resynthesized data is modeled with sinusoids based on pitch, vibration amplitude, and phase bias. Then, we use the resynthesized speech data to extract cepstral features and integrate them with the cepstral features from original speech for speaker diarization. At last, we show how the two streams of cepstral features can be combined to improve the robustness of speaker diarization. Experiments carried out on the standardized datasets (the US National Institute of Standards and Technology Rich Transcription 04-S multiple distant microphone conditions) show a significant improvement in diarization error rate compared to the system based on only the feature stream from original speech.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.12
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pp.2737-2746
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2010
Recently, Logistics industry has emerged a new u-logistics paradigm combines USN / RFID technology. In this paper offers a vehicle history Web-based logistics management system based on the u-logistics paradigm. The design of this system is considered all events processes as a form of recycling and entire system is to modeling based UML of object oriented. Also It was undergone some process to make sure by logistics vehicles identified that RFID based was identified vehicle logistics. To identify logistics vehicle based RFID, identified the logistics vehicles is a process that will determine. The implementation method designed the interface based web which uses in the manager to C/S methods, consideration of the mobility of the system user implements the user GUI based PDA. As well as, In this paper was separated customer, manufacturer, distributor, administrator, drivers, respectively and focuses to raise a system reusability which is implementation by separately for each feature.
Lee Seung-Hyeon;Song Ho-Seong;Won Hyeong-Jun;Ju Jae-Yeong;Bae Hye-Rim
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2004.10a
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pp.139-142
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2004
Business Activities usually comprises various types of business processes. However, most companies don't standardize the constituent processes and accumulate them in formal models, so that they have their limitations for efficient process management and continuous process improvement. Recently, in order to overcome the obstacles, the companies increasingly tend to introduce a BPM (Business Process Management) system. The BPM system functions as modeling dispersed processes over the companies definitely, running the processes and improving them. In addition, the BPM plays a role as a platform in which diverse business applications can be developed. Generally, it is prerequisite to define business processes clearly to run them in the BPM. Unfortunately, companies don't arrange the processes systematically, so that they have difficulty in the introduction and implementation of the system. In this paper, we introduce a new type of a business application to support the clarification of business structure and processes in the companies and facilitate the introduction of the BPM system. The new system is a 'job manual system' developed on the BPM platform. A process model modeled in the job manual system can be transported directly to the BPM system in which the model becomes an executable status. The new system's properties including this feature enable to manage business processes efficiently and help users of the both system perform relevant tasks conveniently.
Application developers need effective reuseable methodology to meet rapidly changes and variety of users requirements. Product Line and CBD(Component Based Development) offer the great benefits on quality and productivity for developing the software that is mainly associate with reusable architectures and components in a specific domain and rapidly changing environments. Product line can dynamically focus on the commonality and variety feature model among the products. The product line uses the feature modeling for discovering, analyzing, and mediating interactions between products. Reusable architectures include many variety plans and mechanisms. In case of those architecture are use in product version for a long time, It is very important in architecture product line context for product line design phase. Application developer need to identify the proper location of architecture changing for variety expression. It is lack of specific variety managements to design the product line architecture until nowdays. In this paper, we define various variety types to identify the proper location of architecture changing for variety expression and to design the reusable architecture. We also propose architecture variety on feature model and describe variety expression on component relations. We implemented the web learning system based on the methodology. We finally describe how these methodology may assist in increasing the efficiency, reusability, productivity and quality to develop an application. In the future, we are going to apply the methodology into various domain and suggest international and domestic's standardization.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.32
no.1
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pp.102-110
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2009
Concurrent Engineering(CE) has presented new possibilities for successful product development by incorporating various product life-cycle functions from the earlier stage of design. In the product design, geometric representation is vital not only in its traditional role as a means of communicating design information but also in its role as a means of externalizing designer's thought process by visualizing the design product. During the last dozens of years, there has been extraordinary development of computer-aided tools intended to generate, present or communicate 3D models. However, there has not been comparable progress in the development of 3D-CAD systems intended to represent and manipulate a variety of product life-cycle information in a consistent manner. This paper proposes a novel concept, Minus Volume (MV), to incorporate various design information relevant to product lift-cycle functions. MV is a functional shape that is extracted from a design object within a bounding box. A prototype 3D-CAD system is implemented based on the MV concept and illustrated with the successful implementation of concurrent design and manufacturing.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2002.11a
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pp.491-501
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2002
Case-based reasoning is emerging as a leading methodology for the application of artificial intelligence. CBR is a reasoning methodology that exploits similar experienced solutions, in the form of past cases, to solve new problems. Hybrid model achieves some convergence of the wide proliferation of credit evaluation modeling. As a result, Hybrid model showed that proposed methodology classify more accurately than any of techniques individually do. It is confirmed that proposed methodology predicts significantly better than individual techniques and the other combining methodologies. The objective of the proposed approach is to determines a set of weighting values that can best formalize the match between the input case and the previously stored cases and integrates fuzzy sit concepts into the case indexing and retrieval process. The GA is used to search for the best set of weighting values that are able to promote the association consistency among the cases. The fitness value in this study is defined as the number of old cases whose solutions match the input cases solution. In order to obtain the fitness value, many procedures have to be executed beforehand. Also this study tries to transform financial values into category ones using fuzzy logic approach fur performance of credit evaluation. Fuzzy set theory allows numerical features to be converted into fuzzy terms to simplify the matching process, and allows greater flexibility in the retrieval of candidate cases. Our proposed model is to apply an intelligent system for bankruptcy prediction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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