• 산업경영시스템학회지
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• 제16권27호
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• pp.105-111
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• 1993

Human works shift its roll from physical condition to the system supervisory control task In this paper safety-presentation configuration is discussed instead of well-known fault-warning configuration. Of paticular interest was the personal factor which include the cognitive process. Through a performance between each person information processing(d') and decision process($\beta$) was pointed out to explain the sensitivity of personal cognitive process. Impact of uncertainty effect the supervisor having doubt situations. These facts are released by the use of flat fuzzy number of $\beta$ and its learning rate R.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 2003년도 추계학술발표대회 요약집
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• pp.220-220
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• 2003

• 한국정밀공학회지
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• 제14권6호
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• pp.64-73
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• 1997

솔리드 모델러, 자동요소분할 기법, 4면체 특이요소, 응력확대계수의 해석 기능을 통합하여, 3차원 균열의 응력확대계수를 효율적으로 해석할 수 있는 시스템을 개발하였다. 균열을 포함하는 기하모델을 CAD 시스템을 이용하여 정의하고, 경계조건과 재료 물성치 및 절점밀도 분포를 기하모델에 직접 지정함으로써, 퍼지이론 에 의한 절점발생과 데로우니 삼각화법에 의한 요소가 자동으로 생성된다. 특히, 균열 근방에는 4면체 2차 특이요소를 생성시켰으며, 유한요소 해석을 위한 입력 데이터가 자동으로 작성되어 해석코드에 의한 응력 해석이 수행된다. 해석 후, 출력되는 변위를 이용하여 변위외삽법에 의한 응력확대계수가 자동적으로 계산되어 진다. 본 시스템의 효용성을 확인하기 위해, 인장력을 받는 평판내의 표면균열에 대해 해석하여 보았다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제21권3호
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• pp.198-207
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• 2023

Responding to changes in artificial intelligence models and the data environment is crucial for increasing data-learning accuracy and inference stability of industrial applications. A learning model that is overfitted to specific training data leads to poor learning performance and a deterioration in flexibility. Therefore, an early stopping technique is used to stop learning at an appropriate time. However, this technique does not consider the homogeneity and independence of the data collected by heterogeneous nodes in a differential network environment, thus resulting in low learning accuracy and degradation of system performance. In this study, the generalization performance of neural networks is maximized, whereas the effect of the homogeneity of datasets is minimized by achieving an accuracy of 99.7%. This corresponds to a decrease in delay time by a factor of 2.33 and improvement in performance by a factor of 2.5 compared with the conventional method.

• Safety and Health at Work
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• 제8권3호
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• pp.267-275
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• 2017

Background: The mining industry is known worldwide for its highly risky and hazardous working environment. Technological advancement in ore extraction techniques for proliferation of production levels has caused further concern for safety in this industry. Research so far in the area of safety has revealed that the majority of incidents in hazardous industry take place because of human error, the control of which would enhance safety levels in working sites to a considerable extent. Methods: The present work focuses upon the analysis of human factors such as unsafe acts, preconditions for unsafe acts, unsafe leadership, and organizational influences. A modified human factor analysis and classification system (HFACS) was adopted and an accident predictive fuzzy reasoning approach (FRA)-based system was developed to predict the likelihood of accidents for manganese mines in India, using analysis of factors such as age, experience of worker, shift of work, etc. Results: The outcome of the analysis indicated that skill-based errors are most critical and require immediate attention for mitigation. The FRA-based accident prediction system developed gives an outcome as an indicative risk score associated with the identified accident-prone situation, based upon which a suitable plan for mitigation can be developed. Conclusion: Unsafe acts of the worker are the most critical human factors identified to be controlled on priority basis. A significant association of factors (namely age, experience of the worker, and shift of work) with unsafe acts performed by the operator is identified based upon which the FRA-based accident prediction model is proposed.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제2권2호
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• pp.103-115
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• 2001

본 논문은 퍼지지식베이스에서 러프 집합과 요인공간이론을 적용하여 최소 결정규칙 생성과 근사추론 연산을 수행하는 두 개의 알고리듬을 제안한다. 최소 결정규칙의 생성은 속성요인에 관련한 상관분석과 베이지안 정리를 응용한 데이터의 분류기법과 리덕트에 의해 수행된다. 이 결정규칙으로 이루어진 최소지식 베이스의 탐색공간에서 소속함수와 t-norm의 합성 연산을 정의한 근사추론 방식에 의해 특정 객체를 검색한다. 본 연구의 러프와 퍼지연산 모듈을 수행하는 제안 알고리듬 기법을 객체및 속성수를 증가시키는 시뮬레이션을 통해 다른 검색이론 및 합성연산 방식과 비교하였다. 그 결과 다른 제 방법보다 본 연구에서 제안하는 기법이 특정 객체를 추출하기 위한 검색연산 시간에 있어 보다 빠르게 검색됨을 입증하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.3244-3251
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• 2012

대형 해양구조물의 건설과 운영에서 중요한 항목 중의 하나가 재해위험도를 분석하고 평가하는 것이다. 이에 본 연구에서는 수중터널의 건설과 운영 시에 발생할 수 있는 재해 위험요소를 도출하고 퍼지 AHP(Analytic Hierarchy Process) 방법으로 이러한 위험요소의 수준을 파악하고자 하였다. 재해 위험도로는 자연재해 위험도와 인적재해 위험도로 구분하고 이러한 위험도 항목들이 수중터널에 미치는 영향을 전문가 설문을 통하여 조사하였다. 조사된 전문가 설문결과 데이터를 퍼지 AHP 기법으로 분석하여 재해위험도를 각 위험요소별로 정량화하였다. 또한, 수중 터널과 교량, 해저터널, 침매터널의 재해위험도 수준을 분석하여 수중터널이 가지고 있는 고유의 재해위험도 수준을 평가하였다. 재해위험도에서는 쯔나미와 지진이 가장 위험도 인식수준이 높았고, 인적재해 위험도는 화재와 폭발의 위험도 인식이 높은 수준이었다. 또한, 수중터널은 침매터널에 비해서는 1.4배, 교량에 비해서는 3.2배 위험도 인식수준이 높은 것으로 조사되었다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권2호
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• pp.59-71
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• 2019

본 연구는 4차 산업혁명 시대에 스마트 유통물류센터 구축 요인을 파악하고, 요인별 중요도를 산출하는 것을 연구의 목적으로 한다. 연구 방법론은 전문가의 지식을 효과적으로 추출할 수 있는 CFPR(Consistent Fuzzy Preference Relations)법을 사용하였다. 연구결과, 대요인(Principle factors)에 "서비스"가 0.271로 가장 우선적으로 고려해야 하는 요인으로 분석되었고, 다음으로는 인프라(0.254), 정보시스템(0.247), 장비(0.228)순으로 나타났다. 한편, 세부 요인별(Detailed factors)로 보면 "신뢰성"요인의 중요도가 0.091로 가장 높게 나타났으며, 이어 "정보시스템의 가시성"(0.076), "인프라의 공간고도화"(0.075), "입지"(0.074) 그리고 "서비스의 만족도"(0.073) 순으로 높게 평가되었다. 본 연구는 스마트 유통물류센터에 대한 구축방향을 제시하였다는 점에서 시사점을 갖는다.

• 한국프랜차이즈경영연구
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• 제8권1호
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• pp.31-41
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• 2017

Purpose - As the domestic coffee market is rapidly growing and competition is intensifying, coffee shops need to establish a marketing strategy that grasps the needs and desires of consumers in order to secure a competitive advantage in terms of survival. From this point of view, this study suggests what choice attributes consumers consider when visiting coffee shops, and analyzes the effect of customer choice attributes on franchise and private coffee shops using fsQCA. Research design, data, and methodology - In the present study, we tried to understand the effect of the combination of choice attribute on satisfaction by the type of coffee shop based on the complex system theory, while studying the existing coffee shop choice attribute focuses on the causal relationship. FsQCA is a complementary analytical method between quantitative and qualitative research, and is a method for effectively analyzing the complex combination of causal variables. Result - The results of the study are as follows. First, cleanliness was found to be the most important factor in determining coffee quality, which is the most important factor affecting customer satisfaction. Second, customers who prefer franchise coffee shops seem to be most concerned about atmosphere, menu, cleanliness and price. On the other hand, customers who prefer private coffee shops consider image the most important. Conclusions - The implications of this study are as follows. Overall, coffee shops should manage cleanliness basically regardless of the type of store, but they should manage the choice attributes differently depending on the type of coffee shop. Franchise coffee shops will be able to increase the level of store satisfaction by systematically managing the store atmosphere, menu, cleanliness, and price according to the manual using the advantages of the franchise system. On the other hand, unlike the franchise coffee shops, private coffee shops can operate autonomous stores, so customers can use various marketing mixes to enhance their store image.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.37-52
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• 2011

공급사슬관리(SCM)는 공급사슬의 가치를 높이고 변화하는 환경에 더 민첩하게 적응할 수 있는 전략적인 접근방식이다. 공급사슬 파트너 간에 중단 없는 파트너쉽과 가치 창출을 위해서는 정보와 지식의 공유 및 적절한 파트너 선정기준이 적용되어야 한다. 따라서 파트너 선정 기준은 제품의 품질과 신뢰도를 유지하기 위해서 아주 중요하다. 제품의 각 부품은 적절한 공급 파트너를 통해서 공급된다. 파트너를 선정하는 기준은 기술적 능력, 품질, 가격, 지속성 등 여러 요인이 있다. 실제로 파트너 선정기준은 구성부품의 특성에 따라서 변화할 수 있다. 그 부품이 핵심 구성품이면 품질이 가격에 비해서 최고 우선순위가 된다. 표준부품은 낮은 가격이 우선순위를 가진다. 간혹 긴급 주문과 같은 예기치 못한 상황이 발생하면 우선순위가 변하게 된다. 따라서 SCM 파트너 선정 기준은 구성부품의 특성과 상황에 따라서 동적으로 결정 되어진다. 이 연구의 목적은 상황과 부품의 특성에 따라서 공급사슬 파트너쉽을 위한 온톨로지 모델을 제시하고자 하는 것이다. 변수의 불확실성은 퍼지이론을 이용하여 나타내고자 하였다. 부품별 우선순위와 상황변수는 웹 온톨로지 언어(OWL : Web Ontology Language)를 이용하여 모델링 하였다. 부품의 우선순위는 퍼지로직을 이용한 퍼지소속함수로 변환 되어진다. 온톨로지의 추론을 위해서 SWRL(Semantic Web Rule Language)을 이용하였다. 제안된 모델의 구현을 위해서 자동차 구성품인 스타트모터 부품을 대상으로 온톨로지를 구축하고 구성 부품별 우선순위에 따른 공급 파트너를 선정하는 과정을 제시하였다.