• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.6 no.2
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• pp.29-40
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• 2000

Process planning (selection and ordering of processes) and material selection for product manufacturing are two key things determined before taking full-scale manufacturing. Knowledge on product design. material characteristics, processes, time and cost all-together are mutually related and should be considered concurrently. Due to the complexity of problem, human experts have got only one of the feasilbe solutions with their field knowledge and experiences. We propose a hierarchical expert system framework of knowledge representation and reasoning in order to overcome the complexity. Manufacturing processes have inherently hierarchical relationships, from top level processes to bottom level operation processes. Process plan of one level is posted in process blackboard and used for lower level process planning. Process information on blackboard is also used to adjust the process plan in order to resolve the dead-end or inconsistency situation during reasoning. Decision variables for process, material, tool, time and cost are represented as object frames, and their relationships are represented as constraints and rules. Constraints are for relationship among variables such as compatibility, numerical inequality etc. Rules are for causal relationships among variables to reflect human expert\`s knowledge such as process precedence. CRSP(Constraint and Rule Satisfaction Problem) approach is adopted in order to obtain solution to satisfy both constraints and rules. The trade-off procedure gives user chances to see the impact of change of important variables such as material, cost, time and helps to determine the preferred solution. We developed the prototype system using visual C++ MFC, UNIK, and UNlK-CRSP on PC.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.6
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• pp.307-312
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• 2016

Markerless tracking for augmented reality using Homography can augment virtual objects correctly and naturally on live view of real-world environment by using correct pose and direction of camera. The RANSAC algorithm is widely used for estimating Homography. CS-RANSAC algorithm is one of the novel algorithm which cooperates a constraint satisfaction problem(CSP) into RANSAC algorithm for increasing accuracy and decreasing processing time. However, CS-RANSAC algorithm can be degraded performance of calculating Homography that is caused by selecting feature points which estimate low accuracy Homography in the sampling step. In this paper, we propose feature point filtering method based on CS-RANSAC for efficient planar Homography estimating the proposed algorithm evaluate which feature points estimate high accuracy Homography for removing unnecessary feature point from the next sampling step using Symmetric Transfer Error to increase accuracy and decrease processing time. To evaluate our proposed method we have compared our algorithm with the bagic CS-RANSAC algorithm, and basic RANSAC algorithm in terms of processing time, error rate(Symmetric Transfer Error), and inlier rate. The experiment shows that the proposed method produces 5% decrease in processing time, 14% decrease in Symmetric Transfer Error, and higher accurate homography by comparing the basic CS-RANSAC algorithm.

• The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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• v.56 no.9
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• pp.1521-1526
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• 2007

This paper presents the application of Adaptive Evolutionary Algorithm (AEA) to search an optimal setting of overcurrent relay coordination to protect ring distribution systems. The AEA takes the merits of both a genetic algorithm (GA) and an evolution strategy (ES) in an adaptive manner to use the global search capability of GA and the local search capability of ES. The overcurrent relay settings and coordination requirements are formulated into a set of constraint equations and an objective function is developed to manage the overcurrent relay settings by the Time Coordination Method. The domain of overcurrent relays coordination for the ring-fed distribution systems is a non-linear system with a lot of local optimum points and a highly constrained optimization problem. Thus conventional methods fail in searching for the global optimum. AEA is employed to search for the optimum relay settings with maximum satisfaction of coordination constraints. The simulation results show that the proposed method can optimize the overcurrent relay settings, reduce relay mis-coordinated operations, and find better optimal overcurrent relay settings than the present available methods.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.6 no.1
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• pp.83-96
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• 2000

본연구는 웹 상에서 원격 협력 학습을 위한 수준별 협력 학습자 진단 및 스케줄링 에이전트의 설계와 구현에 관한 연구이다. 원격 협력 학습은 동일한 학습내용에 흥미를 갖는 아동이 동시에 학습할 수 있는 환경이 필요하며 학습자의 지식 또한 비슷한 수준이어야 효과적인 협력학습을 할 수 있다. 분산 환경의 이질적인 학습자를 모으기 위해서는 좀 더 자율적이고 지능적인 시스템이 필요하며 학습자에 대한 지식을 표현하는 학습자 모델이 요구된다. 이를 위해 에이전트 시스템이 적절하게 사용될수 있으며 학습자의 수준을 판단하기 위한 진단 에이전트와 협력학습이 가능한 여러명의 학습자들을 알맞은 시간과 서버에 연결하는 스케줄링 에이전트를 웹 기반 지능형 교수 시스템에 접목하였다. 학습자 수준을 진단하는 진단 에이전트는 확신도를 높이기 위해 3-모수 로지스틱 확신공식과 시간 가중치 확신인자 공식을 적용하여 신뢰도를 높였다 또한 협력학습의 스케줄링을 위해 다양한 제약조건들의 최적해를 구하기 위해 제약 만족 문제(CSP)로 스케줄링 에이전트를 모델링하였다 본 연구에서 설계 구현한 협력학습자 진단 및 스케줄링 에이전트의 효율성을 살펴보기 위해 여러명의 학습자를 대상으로 실험하였다. 실험을 통해 각 학습자의 지식 수준 진단과 다수의 학습자가 적절한 협력학습을 하기 위한 스케줄링이 매우 효율적으로 이루어짐을 볼 수 있었다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.17 no.4
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• pp.141-153
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• 2012

According to the environment change of market, supply chain network needs to be redesigned for efficient provision of product within the budget constraint. Also, it is desired that the customer satisfaction such as on time delivery should be considered as an important element at redesigning of supply chain network in addition to the cost reduction. In this paper redesign of supply chain network for its expansion is treated as a problem situation and a related mathematical model is suggested. Moreover, the numerical examples about the total weighted distance of the redesigned supply chain network are presented with various budget constraints by using genetic algorithm to help the managerial decision.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.11 no.12
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• pp.437-444
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• 2022

Recently, research on mobile edge services has been conducted to handle computationally intensive and latency-sensitive tasks occurring in wireless networks. However, MEC, which is fixed on the ground, cannot flexibly cope with situations where task processing requests increase sharply, such as commuting time. To solve this problem, a technology that provides edge services using UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) has emerged. Unlike ground MEC servers, UAVs have limited battery capacity, so it is necessary to optimize energy efficiency through load balancing between UAV MEC servers. Therefore, in this paper, we propose a load balancing technique with consideration of the energy state of UAVs and the mobility of vehicles. The proposed technique is composed of task offloading scheme using genetic algorithm and task migration scheme using Q-learning. To evaluate the performance of the proposed technique, experiments were conducted with varying mobility speed and number of vehicles, and performance was analyzed in terms of load variance, energy consumption, communication overhead, and delay constraint satisfaction rate.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.247-256
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• 2000

오늘날의 기업은 상품을 판매하는 것 뿐만 아니라 기업의 신용과 이미지를 위해 그 상품에 대한 사후처리(After Service) 업무에 많은 투자를 하고 있다. 이러한 양질의 사후서비스를 고객에게 공급하기 위해서는 많은 인력을 합리적으로 관리해야 하고 요청되는 고장수리 서비스 업무를 빠르게 해결하기 위해서는 업무를 인력들에게 합리적으로 배정을 하고 회사의 비용을 최소화하면서 정해진 시간에 요청된 작업을 처리하기 위해서는 인력들에게 작업을 배정하고 스케줄링하는 문제가 발생된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 화학계기의 A/S 작업을 인력에게 합리적으로 배정하는 스케줄링 시스템에 관한 연구이다. 먼저 스케줄링 모델을 HP 사의 화학분석 및 시스템을 판매, 유지보수 해 주는 "영진과학(주)"회사의 작업 스케줄을 분석하여 필요한 도메인과 고객서비스전략과 인력관리전략에서 제약조건을 추출하였고 여기에 스케줄링 문제를 해결하기 위한 방법으로 제약만족문제(CSP) 해결기법인 도메인 여과기법을 적용하였다. 도메인 여과기법은 제약조건에 의해 변수가 갖는 도메인의 불필요한 부분을 여과하는 것으로 제약조건과 관련되어 있는 변수의 도메인이 축소되는 것이다. 또한, 스케줄링을 하는데에 있어서 비용적인 측면에서의 스케줄링방법과 고객 만족도에서의 스케줄링 방법을 비교하여 가장 이상적인 해를 찾는데 트래이드오프(Trade-off)를 이용하여 최적의 해를 구했으며 실험을 통해 인력에게 더욱 효율적으로 작업들을 배정 할 수 있었고 또한, 정해진 시간에 많은 작업을 처리 할 수 있었으며 작업을 처리하는데 있어 소요되는 비용을 감소하는 결과를 얻을 수 있었다. 검증하였다.를, 지지도(support), 신뢰도(confidence), 리프트(lift), 컨빅션(conviction)등의 관계를 통해 다양한 방법으로 모색해본다. 이 연구에서 제안하는 이러한 개념계층상의 흥미로운 부분의 탐색은, 전자 상거래에서의 CRM(Customer Relationship Management)나 틈새시장(niche market) 마케팅 등에 적용가능하리라 여겨진다.선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity