As the level of maunfacturing system automation increases, the issues of modeling and simulation of AMS(Automated Manufacturing System) are becoming more important. Proposed in this paper is the JR-Net(Job Resource relation-Net) modeling framework which naturally mimics the process of designing an AMS by FA(Factory Automation) engineers. Its main purpose is to provide a modeling tool which facilitate modeling work of AMS for FA engineers unfamiliar with simulation modeling. The proposed modeling scheme is based on the extensive observation that typical AMSs are built from the set of 'standard' components(or catalog items). As an application of the proposed model, two real examples of FMS('G7'FMS model plant, RPI FMS) are modeled by JR-Net, and in case of FMS model plant, a simulation program development procedure using JR-Net modeling results is explained. Finally, simulation result of FMS model plant is analyzed.
Critical elements in the China's Lunar Exploration reside in that the lunar rover travels over the surrounding undetermined environment and it conducts scientific exploration under the ground control via teleoperation system. Such an interplanetary transportation mission teleoperation system belongs to the ground application system in deep space mission, which performs terrain reconstruction, visual positioning, path planning, and rover motion control by receiving telemetry data. It plays a vital role in the whole lunar exploration operation and its so-called trustworthy evidence must be assessed before and during its implementation. Taking ISO standards and China's national military standards as trustworthy evidence source, the net assessment model and net assessment method of teleoperation system are established in this paper. The multi-dimensional net assessment model covering the life cycle of software is defined by extracting the trustworthy evidences from trustworthy evidence source. The qualitative decisions are converted to quantitative weights through the net assessment method (NAM) combined with fuzzy analytic hierarchy process (FAHP) and entropy weight method (EWM) to determine the weight of the evidence elements in the net assessment model. The paper employs the teleoperation system for interplanetary transportation as a case study. The experimental result drawn shows the validity and rationality of net assessment model and method. In the final part of this paper, the untrustworthy elements of the teleoperation system are discovered and an improvement scheme is established upon the "net result". The work completed in this paper has been applied in the development of the teleoperation system of China's Chang'e-3 (CE-3) "Jade Rabbit-1" and Chang'e-4 (CE-4) "Jade Rabbit-2" rover successfully. Besides, it will be implemented in China's Chang'e-5 (CE-5) mission in 2019. What's more, it will be promoted in the Mars exploration mission in 2020. Therefore it is valuable to the development process improvement of aerospace information system.
본 논문에서는 로제타넷의 글로벌 표준으로 제시된 구매 프로세스를 국내 기업에 적용할 수 있는지를 비교 분석하여 한국에 적합한 참조 모델을 제시하였다. 우선, 국내외에서 구매 프로세스에 적용된 로제타넷 구현 사례를 조사하였다. 그리고, 로제타넷의 적용을 위해서 국내 제조업체의 구매 프로세스를 분석하고 PIP과 비교하였다. 그리고 구매에 필요한 프로세스를 제시하였으며 국내 실정을 반영한 한국형 PIP 문서를 제시하였다.
The purpose of this study is to develop the jellyfish separator system(JSS) for reducing fishery damage by the increase of jellyfish in the sea area of Korea in summer. First of all, to find the optimum structure of a JSS, six types of JSS in trawl fishery were designed and manufactured, the underwater shape of JSS and the separating process by JSS were observed in the circulating water channel(CWC). And the field experiments were carried out in July and September 2004 in the southern sea of Korea. For the moving path of the jellyfish model in the CWC, in case that the model was larger than the mesh size of the separator net, it was guided toward the lower part of the separator net by the guiding net and discharged through the outlet. In case that the model was smaller than the mesh size of the separator net, some models which passed through the upper part of the guiding net were smaller than the mesh size of the guiding net and discharged through the outlet and most of the model which passed through the lower part of the guiding net moved to the codend passing through the separator net. According to the field experiment result, the optimum tilt angle of separator net was inferred $20^{\circ}$ that the discharge rate of jellyfish was higher than the other tilt angle of separator net and the optimum structure of JSS was inferred GS type(consists of guiding net and separator net) that the discharge rate of jellyfish was higher than S type(consists of separator net). It was demamded to carry out more study for the countermeasure to reduce loss of fish.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권1호
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pp.90-96
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2004
A generalized net model of a training process with modified fuzzy marks in answers of the trained objects and their current and total modified fuzzy evaluation, tharning themes, estimation criteria and others are discussed and interpreted.
The hot forming process of an exhaust CAM for vessel engine was designed by finite element(FE) simulation and experimental analysis. An aim of process design was to achieve the near-net shaped CAM forgings by hot forging process. Based on the compression test results of the low alloy steel, power dissipation map was generated using the the dynamic materials model(DMM). From the map, the initial heating temperature was determined as 1200oC. FE analysis was simulated to predict the formation of forging defects and deformed shape with different forging designs. Optimum process design suggested in this work was made by comparing with the CAM for vessel engine manufactured by actual forging process.
In this paper we proposed backward fuzzy Petri-net to diagnoses faults in power systems by using the time sequence information of protection system. As the complexity of power systems increases, especially in the case of multiple faults or incorrect operation of protective devices, fault diagnosis requires new and systematic methods to the reasoning process, which improves both its accuracy and its efficiency. The fuzzy Petri-net models of protection system are composed of the operating process of protective devices and the fault diagnosis process. Fault diagnosis model, which makes use of the nature of fuzzy Petri-net, is developed to overcome the drawbacks of methods that depend on operator knowledge. The proposed method can reduce processing time and increase accuracy when compared with the traditional methods. And also this method covers online processing of real-time data from SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition)
현재 다양한 디지털 컨텐츠들이 웹기반 정보시스템을 통해 구축되어 있지만, 웹기반 정보시스템의 체계적인 개발 및 유지보수의 부재로 인해 심각한 "웹 위기" 문제가 발생하고 있다. 이를 부분적으로 해결하기 위해 본 논문에서는 효율적인 웹의 재구성을 위한 웹기반 비즈니스 프로세스 및 항해 모델링 기술을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 BPN(Business Process Net) 모델은 웹기반 비즈니스 프로세스 명세모델이며, 시스템구조 모델, 상태전이 모델 및 사용자대화 모델은 항해명세를 위한 모델이다. 이들은 디지털컨텐츠를 포함하는 웹기반 정보시스템의 설계 및 재구성시에 활용할 수 있다.
Business process(workflow) analysis has been recognized as a core step to building information systems. However, most analysts have recognized that deriving consistent business process artifacts even in a simple business domain is very difficult, since most analysis methods give the designers narrative and/or diagrammatic tools that do not support rigorous analysis rules. This often generates inconsistent analysis results, leading to create useless information systems and resulting in tremendous budget wastes. To overcome this weakness, this paper presents a declarative business process modeling method called contract-collaboration net(cc-net), which is not only somewhat formal but also useful to the practitioners. A case study on bank domain is presented to illustrate our approach.
본 연구에서는 시계열 순서의 의미가 희석될 수 있는 기존의 U-net 기반 딥러닝 강우예측 모델의 성능을 개선하고자 하였다. 이를 위해서 데이터의 연속성을 고려한 ConvLSTM2D U-Net 신경망 구조를 갖는 모델을 적용하고, RainNet 모델 및 외삽 기반의 이류모델을 이용하여 예측정확도 개선 정도를 평가하였다. 또한 신경망 기반 모델 학습과정에서의 불확실성을 개선하기 위해 단일 모델뿐만 아니라 10개의 앙상블 모델로 학습을 수행하였다. 학습된 신경망 강우예측모델은 현재를 기준으로 과거 30분 전까지의 연속된 4개의 자료를 이용하여 10분 선행 예측자료를 생성하는데 최적화되었다. 최적화된 딥러닝 강우예측모델을 이용하여 강우예측을 수행한 결과, ConvLSTM2D U-Net을 사용하였을 때 예측 오차의 크기가 가장 작고, 강우 이동 위치를 상대적으로 정확히 구현하였다. 특히, 앙상블 ConvLSTM2D U-Net이 타 예측모델에 비해 높은 CSI와 낮은 MAE를 보이며, 상대적으로 정확하게 강우를 예측하였으며, 좁은 오차범위로 안정적인 예측성능을 보여주었다. 다만, 특정 지점만을 대상으로 한 예측성능은 전체 강우 영역에 대한 예측성능에 비해 낮게 나타나, 상세한 영역의 강우예측에 대한 딥러닝 강우예측모델의 한계도 확인하였다. 본 연구를 통해 시간의 변화를 고려하기 위한 ConvLSTM2D U-Net 신경망 구조가 예측정확도를 높일 수 있었으나, 여전히 강한 강우영역이나 상세한 강우예측에는 공간 평활로 인한 합성곱 신경망 모델의 한계가 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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