Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.18
no.1
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pp.139-157
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1993
This paper presents possibilistic job scheduling based on the membership function as an alternative to probabilistic job scheduling and illustrates a methodology for solving job sequencing problem which the opinions of experts greatly disagree in each processing time. Triangular fuzzy numbers are used to represent the processing times of experts. Here, the comparison method is based on the dominance property. The criteria for dominance are presented. By the dominance criteria, for each job, a mojor TFN and a minor TFN are selected and apessimistic sequence with mojor TFNs and an optimistic sequence with minor TFNs are computed. The three-machine flow shop problem is considered as an example to illustrate the approach.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1995.04a
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pp.306-315
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1995
This paper presents a bin picking method using a slit beam laser in which a robot recognizes all of the unoccluded objects from the top of jumbled objects, and picks them up one by one. Once those unoccluded objects are removed, newly developed unoccluded objects underneath are recognized and the same process is continued until the bin gets empty. To recognize unoccluded objects, a new algorithm to link edges on slices which are generated by the orthogonally mounted laser on the xy table is proposed. The edges on slices are partitioned and classified using convex and concave function with a distance parameter. The edge types on the neighborhood slices are compared, then the hamming distances among identical kinds of edges are extracted as the features of fuzzy membership function. The sugeno fuzzy integration about features is used to determine linked edges. Finally, the pick-up sequence based on MaxMin theory is determined to cause minimal disturbance to the pile. This proposed method may provide a solution to the automation of part handling in manufacturing environments such as in punch press operation or part assembly.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2000.05a
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pp.111-123
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2000
The recycling cell formation problem means that disposal products are classified into recycling part families using group technology in their end of life phase. Disposal products have the uncertainties of product status by usage influences. Recycling cells are formed considering design, process and usage attributes. In this paper, a novel approach to the design of cellular recycling system is proposed, which deals with the recycling cell formation and assignment of identical products concurrently. Fuzzy clustering algorithm and Fuzzy-ART neural network are applied to describe the states of disposal product with the membership functions and to make recycling cell formation. This approach leads to recycling and reuse of the materials, components, and subassemblies and can evaluate the value at each cell of disposal products. Application examples are illustrated by disposal refrigerators, compared fuzzy clustering with Fuzzy-ART neural network performance in cell formation.
Risk analysis is a formal deductive procedure for determining combinations of component failures and human errors that could result in the occurrence of specified undesired events at the system level. This method can be used to analyze the vast majority of industrial system reliability problems. This study deals with the application of knowledge-engineering and a methodology for the assessment & measurement of reliability, availability, maintainability, and safety of industrial systems using FTA(fault tree analysis), A fuzzy methodology for fault-tree evaluation seems to be an alternative solution to overcome the drawbacks of the conventional approach (insufficient Information concerning the relative frequencies of hazard events). To improve the quality of results, the membership functions must be approximated based on heuristic considerations, The purpose of this study is to describe the knowledge engineering approach, directed to integrate the various sources of knowledge involved in a FTA.
Journal of Family Resource Management and Policy Review
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v.6
no.1
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pp.189-212
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2002
This study was purposed to explore how the information society effects on the working life of the married women. To answer the question, with theroetical background, 6 married women's cases which were selected through women's portal internet site were analysed. As results, these married women had contracting base, part-time jobs. Their jobs were chacterized by computerizing. They were different with traditional jobs in the industrial society. Internet sites were effectively used for work information network by them. So, in the future, many married women will be able to find working opportunity in a home-based part-time job through internet. And they presented aptitude for their work. Her children and husband were proud of her. They had confidence in their working ability Many women had a project publishing a book, owning a business, and making new products by her own's idea.
We consider the Fuzzy clustering which is devised for partitioning a set of objects into a certain number of groups by assigning the membership probabilities to each object. The researches carried out in this field before show that the Fuzzy clustering concept is involved so much that for a certain set of data, the main purpose of the clustering cannot be attained as desired. Thus we Propose a new objective function, named as Fuzzy-Entroppy Function in order to satisfy the main motivation of the clustering which is classifying the data clearly. Also we suggest Mean Field Annealing Algorithm as an optimization algorithm rather than the ISODATA used traditionally in this field since the objective function is changed. We show the Mean Field Annealing Algorithm works pretty well not only for the new objective function but also for the classical Fuzzy objective function by indicating that the local minimum problem resulted from the ISODATA can be improved.
This study deals with the application of knowledge-based engineering and a methodology for the assessment & measurement of reliability, availability, maintainability, and safety of industrial systems using fault-tree representation. A fuzzy methodology for fault-tree evaluation seems to be an alternative solution to overcome the drawbacks of the conventional approach. To improve the quality of results, the membership functions must be approximated based on heuristic considerations. Conventionally, it is not always easy to obtain a system reliability for components with different individual failure probability density functions(p.d.f.), We utilize fuzzy set theory to solve the adequacy of the conventional probability in accounting and processing of built-in uncertainties in the probabilistic data. The purpose of this study is to propose the framework of knowledge-based engineering through integrating the various sources of knowledge involved in a FTA.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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1994.10a
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pp.12-12
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1994
Simulation output knowledge analysis is one of problem-solving and/or knowledge adquistion process by investgating the system behavior under study through simulation . This paper describes an approach to simulation outputknowldege analysis using fuzzy neural network model. A fuzzy neral network model is designed with fuzzy setsand membership functions for variables of simulation model. The relationship between input parameters and output performances of simulation model is captured as system behavior knowlege in a fuzzy neural networkmodel by training examples form simulation exepreiments. Backpropagation learning algorithms is used to encode the knowledge. The knowledge is utilized to solve problem through simulation such as system performance prodiction and goal-directed analysis. For explicit knowledge acquisition, production rules are extracted from the implicit neural network knowledge. These rules may assit in explaining the simulation results and providing knowledge base for an expert system. This approach thus enablesboth symbolic and numeric reasoning to solve problem througth simulation . We applied this approach to the design problem of broadband communication network.
In this paper, fuzzy hierarchical analysis (FHA) is used to explore the process by which the criteria weights of the Taiwan National Quality Award (TNQA) are assigned by TNQA committee members. Each member is allowed to employ fuzzy scales in place of exact scales. Each pairwise comparison of criteria is made through a questionnaire from each TNQA committee member. The membership function of trapezoidal fuzzy numbers is introduced to specify TNQA committee members' intentions. After FHA, the reasonable range of each criterion weight of TNQA is determined. The current criteria weights of TNQA are properly verified.
Currently, research on network functions virtualization focuses on using microservices in cloud environments. Previous studies primarily focused on communication between nodes in physical infrastructure. Until now, there is no sufficient research on group key management in virtual environments. The service is composed of microservices that change dynamically according to the virtual service. There are dependencies for microservices on changing the group membership of the service. There is also a high possibility that various security threats, such as data leakage, communication surveillance, and privacy exposure, may occur in interactive communication with microservices. In this study, we propose an ID-based group key exchange (idGKE) mechanism between microservices as one group. idGKE defines the microservices' schemes: group key gen, join group, leave group, and multiple group join. We experiment in a real environment to evaluate the performance of the proposed mechanism. The proposed mechanism ensures an essential requirement for group key management such as secrecy, sustainability, and performance, improving virtual environment security.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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