• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.1-17
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• 2011

오늘날 글로벌한 경쟁에서 고객의 만족도를 유지하고 생산성과 효율을 높이기 위해서 대량맞춤(mass customization)이 많은 선도기업에서 채택되고 있다. 대량맞춤은 제품가족과 제품 플랫폼에 근거하여 기업으로 하여금 새로운 제품을 유연하고 효율적이며 고객 요구에 신속히 대응하는 것을 용이하게 한다. 따라서 제품 플랫폼에 기반한 제품가족 전략이 대량맞춤을 실현화하는데 적절한 방법이다. 제품가족이란 다양한 시장의 요구를 충족하기 위해서 공통의 특성, 구성부품, 서브 시스템을 공유하는 일련의 유사한 제품군으로 정의된다. 이 연구의 목표는 제품가족 설계 전략을 이용하여 고객의 요구를 충족시키는 제품의 구성부품간의 우선순위를 찾아내고자 하는 것이다. 신 제품 개발을 위한 의사결정 과정은 피드백을 가지는 다 변량 의사결정 모형을 필요로 한다. 이를 위해서 분석적 네트워크 과정(analytic network process) 방법을 이용하여 의사결정 모델과 절차를 수립하였다. 구현을 위해서 제품가족 모델에 적합한 소형 PC인 넷북 제품을 선정하고, 각 제품가족에 대한 구성부품에 대하여 제안된 방법에 따라서 우선순위를 도출하였다. 구현결과를 QFD 모델을 이용하여 고객요구사항과 구성부품간의 관계를 분석하고 평가하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제20권3호
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• pp.221-229
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• 2003

In the early phases of the product life cycle, Life Cycle Assessment (LCA) is recently used to support the decision-making fer the conceptual product design and the best alternative can be selected based on its estimated LCA and its benefits. Both the lack of detailed information and time for a full LCA fur a various range of design concepts need the new approach fer the environmental analysis. This paper suggests a novel approximate LCA methodology for the conceptual design stage by grouping products according to their environmental characteristics and by mapping product attributes into impact driver index. The relationship is statistically verified by exploring the correlation between total impact indicator and energy impact category. Then a neural network approach is developed to predict an approximate LCA of grouping products in conceptual design. Trained learning algorithms for the known characteristics of existing products will quickly give the result of LCA for new design products. The training is generalized by using product attributes for an ID in a group as well as another product attributes for another IDs in other groups. The neural network model with back propagation algorithm is used and the results are compared with those of multiple regression analysis. The proposed approach does not replace the full LCA but it would give some useful guidelines fer the design of environmentally conscious products in conceptual design phase.

• 한국CDE학회논문집
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• 제4권3호
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• pp.238-246
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• 1999

The modeling method to support product development processes (PDP) must have certain characteristics including the ability to represent multiple viewpoints of the product development and integrate with currently available analysis and design methods based on CE concept. This paper describes the reference model to support multiple viewpoints (PPO: Products, Processes, and Organizations/Resources viewpoints) of the product development processes, from which each model (Products model, Processes model, and Organizations/Resources model) can be extracted, as well as produces PPO data schema. This reference model has associative relationships among the products, processes, and organizations/resources. To allow the extensibility to support design evolution, we propose structured dat representation methods using semantic network, which can be constructed through first-order logic. The product development processes is so represented by specifying entities and semantic relationships among them hat he appropriate information can be accessed and all of the relevant attributes about the entities can be retrieved simultaneously.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권4호
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• pp.214-222
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• 2021

Recently, the growth of e-commerce in Saudi Arabia has been exponential, bringing new remarkable challenges. A naive approach for product matching and categorization is needed to help consumers choose the right store to purchase a product. This paper presents a machine learning approach for product matching that combines deep learning techniques with standard artificial neural networks (ANNs). Existing methods focused on product matching, whereas our model compares products based on unstructured descriptions. We evaluated our electronics dataset model from three business-to-consumer (B2C) online stores by putting the match products collectively in one dataset. The performance evaluation based on k-mean classifier prediction from three real-world online stores demonstrates that the proposed algorithm outperforms the benchmarked approach by 80% on average F1-measure.

• Journal of Mechanical Science and Technology
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• 제20권10호
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• pp.1534-1540
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• 2006

Concurrent Engineering (CE) is a popular method employed in product development. It treats the whole product design process by the consideration of product quality, cost, rate of progress, and demands of customers. The development of computer and network technologies provides a strong support to the realization of CE in practice. Aiming at the characteristics of CE and network collaborative design, this paper built network collaborative design system frame. Through the analysis of the network collaborative design modes based on CE, this paper provided a novel network collaborative design integration model. This model can integrate the product design information, design process, and knowledge. Intelligent collaboration was considered in the proposed model. The study showed that the proposed model considered main factors such as information, knowledge, and design process in collaborative design. It has potential application in CE fields.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.126-131
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• 2000

TCP는 인터넷에서 이미 많은 사용자들이 사용하고 있고 그 성능도 입증되어 왔지만, 망 구조의 급격한 변화에 따라서 TCP의 성능을 이에 맞게 개선하려는 노력들도 많이 제안되고 있다. 특히, 망이 고속화되고 위성링크 등에서 지연이 증가하면서 Bandwidth-Delay Product도 상당히 커지게 되었다. 이에 대응시키기 위한 방법으로 TCP 옵션에 Window Scale Option과 TimeStamp option, 및 PAWS(Protection Against Wrap Sequence Numbers) 등을 추가하는 방법이 제안되었다. Bandwidth-Delay Product가 큰 망에서는 TCP의 윈도우 크기도 증가하게 됨으로, 현재 사용중인 TCP의 곱 감소 선형적인 증가 방식으로는 망 내의 버퍼 언더플로우 및 망의 불안정을 야기하여, 결국은 TCP처리율의 감소를 초래하게 된다. 그러므로, 본 논문에서는 위와 같이 윈도우 크기가 큰 망에서의 TCP 흔잡제어 알고리즘을 개선하기 위한 방법으로 TCP의 TimeStamp 옵션을 이용하여 윈도우 크기를 조절하는 혼잡제어 방안을 제시하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권4호
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• pp.199-204
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• 2017

좋은 제품 품질은 기업의 성공을 가능하게 하는 데에 매우 필수적이기 때문에 기술 개발을 통한 제품 품질 개선방안은 많은 최고경영자들이 숙고하는 가장 중요한 문제들 중 하나이다. 기술 개발을 통한 제품 품질 개선과 관련하여, 본 연구는 정보 기술 분야의 중소기업들의 외부 정보 네트워크의 다양성이 생산 공정 개선을 통해 제품 품질 개선에 미치는 영향에 대한 실증 분석을 시도 하였다. 본 연구는 최소자승 회귀분석을 통해 310개의 IT 중소기업을 실증 분석하여 다음과 같은 2가지 중요 사항을 조명한다. 첫째, IT 중소기업의 외부 정보 네트워크의 다양성은 기술 개발을 통한 제품 품질 개선에 정(+)의 영향을 미친다. 둘째, IT 중소기업의 생산 공정 개선은 외부 정보 네트워크의 다양성이 제품 품질 개선에 미치는 정(+)의 영향을 부분 매개 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.603-606
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• 2015

The post-production of smart farming defines the stage that the final products are delivered from producer to consumers via market on ICT network. It deals with the process of product packaging and distribution from producer to consumer with marketing strategy. This focus on reference model for post-production service including specialization, centralization of product delivery, and just-in-time delivery, and marketing system on the network. It defines a significant function component on post-production stage. The producer plays a significant role in economy being one of the main contributors to the many customers. This articles suggest the effective product distribution service which requires delivering the right product, in the right quantity, in the right condition, to the right place, at the right time, for the right cost, and encompassing global marketing based on ICT network, will be provided[1].

• 한국세라믹학회지
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• 제41권5호
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• pp.353-358
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• 2004

Spray drying is a unique drying process for powder production. Spray dried product must be free-flowing in order to fill the pressing dies rapidly, especially in the ceramic production. The important powder characteristics are; the particle size distribu-tion and moisture content of the finished product that can be estimated and adjusted by the spray dryer operation, within limits, through regulation of atomizer and drying conditions. In order to estimate the moisture content of the resultant dried product, we modeled the control system of the drying process using two different Artificial Neural Network (ANN) approaches, namely the Back-Propagation Multiplayer Perceptron (BPMLP) algorithm and the Radial Basis Function (RBF) network. It was found out that the performance of both of the artificial neural network models were quite significant and the total testing error for the 100 data was 0.8 and 0.7 for the BPMLP algorithm and the RBF network respectively.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권12호
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• pp.59-68
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• 2022

본 논문은 주어진 현품 영상과 도면 영상의 유사도를 비교하여 1:1 검증을 위한 방법을 제시한 것으로, CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 딥러닝 모델을 두 개로 결합하여 Siamese Net을 구성하고 현품 영상과 도면 영상(정면도, 좌우 측면도, 평면도 등)을 같은 제품이면 1로 다른 제품이면 0으로 학습하며, 추론은 현품 영상과 도면 영상을 쌍으로 질의하여 해당 쌍이 같은 제품인지 아닌지를 판별하는 딥러닝 모델을 제안한다. 현품 영상과 도면 영상과의 유사도가 문턱 값(Threshold: 0.5) 이상이면 동일한 제품이고, 문턱 값 미만이면 다른 제품이라고 판별한다. 본 연구에서는 질의 쌍으로 동일제품의 현품 영상과 도면 영상이 주어졌을 때(긍정 : 긍정) "동일제품"으로 판별할 정확도는 약 71.8%로 나타났고, 질의 쌍으로 다른 현품 영상과 도면 영상이 주어졌을 때(긍정: 부정) "다른제품"으로 판별할 정확도는 약 83.1%를 나타내었다. 향후 제안한 모델에 파라미터 최적화 연구를 접목하고 데이터 정제 등의 과정을 추가하여 현품 영상과 도면 영상의 매칭 정확도를 높이는 연구를 진행할 예정이다.