Tourism and hospitality have encountered significant changes in recent years as a result of the rapid development of information technology (IT). Customers now expect more expedient services and customized travel experiences, which has intensified competition among service providers. To meet these demands, businesses have adopted sophisticated IT applications such as ChatGPT, which enables real-time interaction with consumers and provides recommendations based on their preferences. This paper focuses on the AI support-prompt middleware system, which functions as a mediator between generative AI and human users, and discusses two operational rules associated with it. The first rule is the Information Processing Rule, which requires the middleware system to determine appropriate responses based on the context of the conversation using techniques for natural language processing. The second rule is the Information Presentation Rule, which requires the middleware system to choose an appropriate language style and conversational attitude based on the gravity of the topic or the conversational context. These rules are essential for guaranteeing that the middleware system can fathom user intent and respond appropriately in various conversational contexts. This study contributes to the planning and analysis of service design by deriving design rules for middleware systems to incorporate artificial intelligence into tourism services. By comprehending the operation of AI support-prompt middleware systems, service providers can design more effective and efficient AI-driven tourism services, thereby improving the customer experience and obtaining a market advantage.
The purpose of this paper is to develop a knowledge-based real-time decision support system to support decision makers for efficient berth operation of Inchon Port. In these days the berth operation problems have been many studied. The berth operation rules differ from port to port and the problem is highly dependent on natural geographical and operational environment of port. In Inchon Port the ship’s entrance into port and departure from port is extremely affected status of dock. In this paper we analyzed some effects of dock a specific character of Inchon Port with a real data of ship’s in Inchon Port. And reconstruct a previous expert’s knowledge of berth allocating problem in Inchon Port. Also the mechanism for the efficient berth operation has been studied by repeatedly dispatching in order to obtain a best effect of berth allocation, with real-time updated information for delay at service time of a specific berth and changing of a working-berth. The system is developed with graphic user interface(GUI) concept using user interactive approach. And this system will be provide decision support maker with an efficient and fast way to berth allocating and reduce wastes of time space and manpower in Inchon Port operation.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.50
no.5
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pp.233-240
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2001
This paper presents a time series prediction method using a fuzzy rule-based system. Extracting fuzzy rules by performing a simple one-pass operation on the training data is quite attractive because it is easy to understand, verify, and extend. The simplest method is probably to relate an estimate, x(n+k), with past data such as x(n), x(n-1), ..x(n-m), where k and m are prefixed positive integers. The relation is represented by fuzzy if-then rules, where the past data stand for premise part and the predicted value for consequence part. However, a serious problem of the method is that it cannot handle nonstationary data whose long-term mean is varying. To cope with this, a new training method is proposed, which utilizes the difference of consecutive data in a time series. In this paper, typical previous works relating time series prediction are briefly surveyed and a new method is proposed to overcome the difficulty of prediction nonstationary data. Finally, computer simulations are illustrated to show the improved results for various time series.
As a method to reduce collision accidents of ships at sea, this paper suggests an expert system for collision avoidance and navigation (hereafter "ESCAN"). The ESCAN is designed and developed by using the theory and technology of expert system and based on the information provided by AIS and RADAR/ARPA system. In this paper the ESCAN is composed of four(4) components; Facts/Data Base in charge of preserving data from navigational equipment, Knowledge Base storing production rules of the ESCAN, Inference Engine deciding which rules are satisfied by facts or objects, User System Interface for communication between users and ESCAN. The ESCAN has the function of real--time analysis and judgment of various encountering situations between own ship and targets, and is to provide navigators with appropriate plans of collision avoidance and additional advice and recommendation This paper, as a basic study, is to introduce the basic design and function of ESCAN.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2007.12a
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pp.79-80
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2007
An expert system of collision avoidance developed by CLIPS and Visual C++ is continuously introduced in this paper. Further, a simulation function of collision avoidance is added to the expert system, the function can simulate the avoidance actions of own ship and a specific target of a period of future time. This function can help navigators to estimate collision risk and make proper collision avoidance actions in dangerous situations for navigational safety of ships. Furthermore, navigational rules can also be evaluated during the process of simulation.
The assembly line is one of the typical process hard to analyze with mathematical methods including even stochastic approaches, because it includes many manual operations varying drastically depending on operators' skills. In this paper, we suggest the simulation optimization method to design the optimal assembly line of a gas oven. To achieve the optimal design, firstly, we modeled the real gas oven assembly line with actual data, such as assembly procedures, operation rules, and other input parameters and so on. Secondly, we build some alternatives to enhance the line performance based on business rules and other parameters. The DOE(Design Of Experiment) techniques were used for testing alternatives under various situations. Each alternatives performed optimization process with evolution strategy; one of the GA(Genetic Algorithm) techniques. As a result, we can make about 7% of throughputs up with the same time and cost. By this process, we expect the assembly line can obtain the solution compatible with their own problems.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.35
no.1
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pp.79-86
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2012
This study focuses on the problem of scheduling wafer lots of several recipe(operation condition) types in the photolithography workstation in a semiconductor wafer fabrication facility, and sequence-dependent recipe set up times may be required at the photolithography machines. In addition, a lot is able to be operated at a machine when the reticle(mask) corresponding to the recipe type is set up in the photolithography machine. We suggest various heuristic algorithms, in which developed recipe selection rules and lot selection rules are used to generate reasonable schedules to minimizing the total weighted flowtime. Results of computational tests on randomly generated test problems show that the suggested algorithms outperform a scheduling method used in a real manufacturing system in terms of the total weighted flowtime of the wafer lots with ready times.
The Internet is a packet switched network which offers best-effort service, but current IP network provide enhanced services such Quality of Services, Virtual Private Network (VPN) services, Distribute Firewall and IP Security Gateways. All such services need packet classification for determining the flow. The problem is performing scalable packet classification at wire speeds even as rule databases increase in size. Therefore, this research offer packet classification algorithm that increase classifier performance when working with enlarge rules database by rearrange rule structure into Bitmap Intersection Lookup (BIL) tables. It will use packet's header field for looking up BIL tables and take the result with intersection operation by logical AND. This approach will use simple algorithm and rule structure, it make classifier have high search speed and fast updates.
International Journal of Air-Conditioning and Refrigeration
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v.9
no.3
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pp.63-71
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2001
This paper presents a model-based method for detecting and diagnosing some faults in the cooling tower of healing, ventilating, and air-conditioning systems. A simple model for the cooling tower is employed. Faults in cooling tower operation are detected through the deviations in the values of system characteristic parameters such as the heat transfer coefficient-area product, the tower approach, the tower effectiveness, and fan power. Three distinct faults are considered: cooling tower inlet water temperature sensor fault, cooling tower pump fault, and cooling tower fan fault. As a result, most values of the system characteristics parameter variations due to a fault are much higher or lower than the values without faults. This allows the faults in a cooling tower to be detected easily using above methods. The diagnostic rules for the faults were also developed through investigating the changes in the different parameter due to each faults.
To overcome problems in tracking error related to the unmodeled dynamics in the high speed operation of industrial robots, many researchers have used sliding mode control, which is robust against parameter variations and payload changes. However, these algorithms cannot reduce the inherent chattering which is caused by excessive switching inputs around the sliding surface. This study proposes a fuzzy-sliding mode control algorithm to reduce the chattering of the sliding mode control by fuzzy rules within a pre-determined dead zone. Trajectory tracking simulations and experiments show that chattering can be reduced prominently by the fuzzy-sliding mode control algorithm compared to a sliding mode control with two dead zones, and the proposed control algorithm is robust to changes in payload. The proposed control algorithm is implemented to the SCARA (selected compliance articulated robot assembly) robot using a DSP (digital signal processor) for high speed calculations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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