In this paper an effective two-phase approach adopting modified p-median mathematical model is proposed for grouping machines and parts in cellular manufacturing(CM). Unlike the conventional methods allowing machines and parts to be improperly assigned to cells and families, the proposed approach seeks to find the proper block diagonal solution where all the machines and parts are properly assigned to their most associated cells and families in term of the actual machine processing and part moves. Phase 1 uses the modified p-median formulation adopting new inter-machine similarity coefficient based on the non-binary production data-based part-machine incidence matrix(PMIM) that reflects both the operation sequences and production volumes for the parts to find machine cells. Phase 2 apollos iterative reassignment procedure to minimize inter-cell part moves and maximize within-cell machine utilization by reassigning improperly assigned machines and parts to their most associated cells and families. Computational experience with the data sets available on literature shows the proposed approach yields good-quality proper block diagonal solution.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.30
no.2
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pp.223-230
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2013
When a new nuclear fuel is developed, an irradiation test needs to be carried out in the research reactor to analyze the performance of the new nuclear fuel. In order to check the performance of a nuclear fuel during the irradiation test in the test loop of a research reactor, sensors need to be attached in and out of the fuel rod and connect them with instrumentation cables to the measuring device located outside of the reactor pool. In particular, to check the temporary temperature change at the center of a nuclear fuel during the irradiation test, a thermocouple should be instrumented at the center of the fuel rod. Therefore, a hole needs to be made at the center of fuel pellet to put in the thermocouple. However, because the hardness and the density of a sintered $UO_2$ pellet are very high, it is difficult to make a small fine hole on a sintered $UO_2$ pellet using a simple drilling machine even though we use a diamond drill bit made by electro deposition. In this study, an automated drilling machine using a CVD diamond drill has been developed to make a fine hole in a fuel pellet without changing tools or breakage of workpiece. A sintered alumina ($Al_2O_3$) block which has a higher hardness than a sintered $UO_2$ pellet is used as a test specimen. Then, it is verified that a precise hole can be drilled off without breakage of the drill bit in a short time.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1998.10a
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pp.304-308
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1998
With the advances in concurrent engineering, schedulability has become an important design issue in machine loading and routing procedure. In this paper, four rules to improve schedulability of loading and routing are formulated as a mixed-integer programming model based on machine, routing and tool flexibilities. In this model, these rules are represented as an objective function or constraints. The impact of rules on the quality of schedules for the result of loading and routing is measured with makespan, throughput and average machine utilization.
Construction of our machine "Digital Tacho Graph" toghether with development and intergrated management system information is attached under Traffic Safety Law in article submission. This machine "Digital Tach Graph" has been mandated on a priority basis. The entire machine is constructed with specialised components to collect data that can retrive basic information. To obtain the components to perfect the information to optimize the device and system.
Machine learning has been applied to medical imaging and has shown an excellent recognition rate. Recently, there has been much interest in preventive medicine. If data are accessible, machine learning packages can be used easily in digital healthcare fields. However, it is necessary to prepare the data in advance, and model evaluation and tuning are required to construct a reliable model. On average, these processes take more than 80% of the total effort required. In this study, we describe the basic concepts of machine learning, pre-processing and visualization of datasets, feature engineering for reliable models, model evaluation and tuning, and the latest trends in popular machine learning frameworks. Finally, we survey a explainable machine learning analysis tool and will discuss the future direction of machine learning.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.42
no.2
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pp.94-103
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2019
Self Organizing Map (SOM) is a neural network that is effective in classifying patterns that form the feature map by extracting characteristics of the input data. In this study, we propose an algorithm to determine the cell formation and the machine layout within the cell for the cell formation problem with operation sequence using the SOM. In the proposed algorithm, the output layer of the SOM is a one-dimensional structure, and the SOM is applied to the parts and the machine in two steps. The initial cell is formed when the formed clusters is grouped largely by the utilization of the machine within the cell. At this stage, machine cell are formed. The next step is to create a flow matrix of the all machine that calculates the frequency of consecutive forward movement for the machine. The machine layout order in each machine cell is determined based on this flow matrix so that the machine operation sequence is most reflected. The final step is to optimize the overall machine and parts to increase machine layout efficiency. As a result, the final cell is formed and the machine layout within the cell is determined. The proposed algorithm was tested on well-known cell formation problems with operation sequence shown in previous papers. The proposed algorithm has better performance than the other algorithms.
The system virtualization shows interest in the consolidation of servers for the efficient utilization of system resources. There are many various researches to utilize a server machine more efficiently through the system virtualization technique, and improve performance of the virtualization software. These researches have studied with the activity to control the resource allocation of virtual machines dynamically focused on CPU, or to manage resources in the cross-machine using the migration. However, the researches of the memory management have been wholly lacking. In this respect, the use of memory is limited to allocate the memory statically to virtual machine in server consolidation. Unfortunately, the static allocation of the memory causes a great quantity of the idle memory and decreases the memory utilization. The underutilization of the memory makes other side effects such as the load of other system resources or the performance degradation of services in virtual machines. In this paper, we suggest the dynamic allocation of the memory in Xen to control the memory allocation of virtual machines for the utilization without the performance degradation. Using AR model for the prediction of the memory usage and ACO (Ant Colony Optimization) algorithm for optimizing the memory utilization, the system operates more virtual machines without the performance degradation of servers. Accordingly, we have obtained 1.4 times better utilization than the static allocation.
This paper proposes a method to determine the optimal utilizations of the UNIX systems. This method is developed using the definition-the optimal utilization is the maximum allowable utilization In other words, the optimal utilization is the maximum utilization that can be allowed by users while providing tolerable response time. As the tolerable response time increases, the optimal utilization increases. Therefore, the optimal utilization is obtained at the maximal value of tolerable response time. Our analysis shows tolerable response time is achieved when the average of the trivial response time is less than 0.24 seconds for a given service objective. It also shows the optimal utilization consists of three components-%wio, %sys, and %usr. By way of example, the optimal utilizations of a machine running under the UNIX operating system are computed using proposed method.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.2
no.5
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pp.807-813
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1995
This paper proposes a method to determine the optimal utilizations of the UNIX systems. This method is developed using the definition-the optimal utilization is the maximum allowable utilization. In other words, the optimal utilization is the maximum utilization that can be allowed by users while providing tolerable response time. As the tolerable response time increases, the optimal utilization increases. Therefore, the optimal utilization is obtained at the maximal value of tolerable response time. Our analysis shows tolerable response time is achieved when the average of the trivial response time is less than 0.24 seconds for a given service objective. It also shows the optimal utilization consists of three components-%wio, and %usr. By way of example, the optimal utilizations of a machine (IBM 3081) running under the UNIX operating system are computed are computed using the proposed method.
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