This paper presents a system for facility layout problem using an expert system and a genetic algorithm. The practical facility layout design can be effected by characteristics of constructing model, slicing tree model, closeness weight metric and expert system. The genetic algorithm searches the result layout. An experimental system is implemented and produced desired layout.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2000.05a
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pp.122-125
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2000
The paper describes the adaptation of evolutionary fuzzy model ins (EFM) in developing global function approximation tools for use in genetic algorithm based optimization of nonlinear structural systems. EFM is an optimization process to determine the fuzzy membership parameters for constructing global approximation model in a case where the training data are not sufficiently provided or uncertain information is included in design process. The paper presents the performance of EFM in terms of numbers of fuzzy rules and training data, and then explores the EFM based sizing of automotive component for passenger protection.
Observational implication for a possible presence of a magnetic monopole-like field in the visible layers of sunspots is examined by constructing a magnetostatic model of sunspots with a monopole-like field configuration. The resulting monopole approximation for a magnetic structure of spots is found to be compatible with the observations within a certain limited range of optical depth, which happens to lie mostly in its visible range.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.51
no.5
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pp.69-78
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2009
In order to improve water quality of upper watershed of Paldang reservoir, it is necessary to evaluate non-point source pollution loads and identify critical watershed pollution sources. A GIS based Soil and Water Assessment Tool was applied to evaluate model application and reliability, estimate NPS pollution load, identify critical watershed by NPS pollution sources, and suggest various best management practices for Kyongan Stream watershed. Yearly NPS pollution loads were estimated 30.0% SS, 60.1% TN and 35.4% TP, respectably. The watershed pollution load is mainly decided by precipitation condition and SS and nutrients load have a significant regression relationship. Based on 10-year average yearly NPS pollution load, critical sub-watersheds were identified. The No. 5 and 17 which have lots of relatively intensive agricultural fields and scattered industrial area were vary critical sub-watersheds and under more intensive pollution load. In order to control critical watershed, watershed best management practices such as scientific fertilizer, contour farming and parallel terrace, transferring the sloppy farmland to grass or forest and constructing a buffer zone, and constructing wetlands and retention ponds will be applied. Overall the SWAT model can be efficiently used for identification of critical sub-watersheds in order to develop a priority watershed management plan to reduce water pollutions.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.12
no.4
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pp.173-195
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2005
As the amount of informatization investment is rapidly increasing in many organizations, it becomes more inevitable to manage computing resources (information systems, computing facilities and manpower etc.) effectively. Specially, in public sector It is thought to be very important to achieve the economy of scale by integrating computing resources which are managed individually in many agencies. Also, our government have been recently making much efforts to raise the effectiveness of operating the information systems by promoting joint information use among many public agencies, enhancing the operating systems and the expertise of IS staff and applying the optimal information security systems. This study focuses on presenting the framework to effectively integrate omputing resources and proposing the ways of constructing and operating the integrated computing environment for the institutions and the affiliated groups under the Ministry of Culture & Tourism which are in charge of implementing cultural informatization. The main implications of this study are 1) building the ideal model of the integrated computing environment architecture suitable to cultural informatization area, 2) showing the criteria of deciding whether the organizations use the Integrated computing environment or not and how extensively they commit their computing resources to it, and 3) suggesting the ways of the phased integration and the change management to minimize confusion in the process of adopting the integrated computing environment and behavioral problems such as conflict and resistance of IS-related Personnel Influenced by Implementing the integrated computing environment.
In this paper. we present a web-based object model of language resources that are distributed in different places in variable forms. Language resources organized as objects distributed over web sites can be easily utilized to produce application systems of natural language processing. So. it renders effective maintenance of overall language processing environment in that upgrading language resources can lead to the mechanical upgrading of application systems. We implemented a dictionary constructing system for Korean Language (YDK2000). This system can integrate various linguistic dictionaries and also allow to construct high quality application specific dictionaries by connecting them to natural language systems on the Internet.
We present a technique for constructing a digital elevation model (DEM) from contours. The elevation of each ground point in DEM is computed by interpolating the heights of the two adjacent contours of the point. The technique decomposes each sub-domain between adjacent contours into a set of sub-regions. The decomposition is accomplished by constructing a medial axis of the sub-domain. Each sub-region in the decomposition is classified into a variety of terrain features like hillsides, valleys, ridges, etc. The elevations of points are interpolated with different methods according to terrain features they belong to. For a given point in hillside, an approximate gradient line passing through the point is determined and the elevation of the point is interpolated from the known elevations of the two adjacent contours along the approximate gradient line. The univariate monotone rational Hermite spline is used for the interpolation. The DEM constructed by the technique is to be used to orthorectify the high-resolution KOMPSAT3 imagery.
Woo, Sang-Kyun;Woo, Sang Inn;Kim, Joonyoung;Chu, Inyeop
KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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v.7
no.2
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pp.285-293
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2021
The construction of underground structures such as power supply lines, communication lines, utility tunnels has significantly increased worldwide for improving urban aesthetics ensuring citizen safety, and efficient use of underground space. Those underground structures are usually constructed along with vertical cylindrical shafts to facilitate their construction and maintenance. When constructing a vertical shaft through the open-cut method, the walls are mostly designed to be flexible, allowing a certain level of displacement. The earth pressure applied to the flexible walls acts as an external force and its accurate estimation is essential for reasonable and economical structure design. The earth pressure applied to the flexible wall is closely interrelated to the displacement of the surrounding ground. This study simulated stepwise excavation for constructing a cylindrical vertical shaft through a centrifugal model experiment. One quadrant of the axisymmetric vertical shaft and the ground were modeled, and ground excavation was simulated by shrinking the vertical shaft. The deformation occurring on the entire ground during the excavation was continuously evaluated through digital image analysis. The digital image analysis evaluated complex ground deformation which varied with wall displacement, distance from the wall, and ground depth. When the ground deformation data accumulate through the method used in this study, they can be used for developing shaft wall models in future for analyzing the earth pressure acting on them.
Purpose: This study aims to address the overlooked micro-level aspects within Smart Manufacturing (SM) research, rectifying the misalignment in manufacturing firms' estimation of their technological adoption capabilities. Drawing upon the Social-Technical Systems (STS) theory, this paper utilises innovation capability as a mediating variable, constructing a human-centric organizational model to bridge this research gap. Research design, data and methodology: This study collected data from 233 Chinese manufacturing firms via online questionnaires. Introducing innovation capability as a mediating variable, it investigates the impact of social-technical system dimensions (work design, social subsystems, and technical subsystems) on SM adoption willingness. Smart PLS 4.0 was employed for data analysis, and Structural Equation Modelling (SEM) validated the theoretical model's assumptions. Results: In direct relationships, social subsystems, technical subsystems, and work design positively influence firms' innovation capabilities, which, in turn, positively impact SM adoption. However, innovation capability does not mediate the relationship between technical subsystems and SM adoption. Conclusions: This study focuses on the internal micro-level of organisational employees, constructing a human-centric framework that emphasises the interaction between organisations and technology. The study fills empirical gaps in Smart Manufacturing adoption, providing organisations with a means to examine the integration of employees and the organisational social-technical system.
Purpose: This study presents a research approach that utilizes deep reinforcement learning to construct optimal portfolios based on the business cycle for stocks and other assets. The objective is to develop effective investment strategies that adapt to the varying returns of assets in accordance with the business cycle. Methods: In this study, a diverse set of time series data, including stocks, is collected and utilized to train a deep reinforcement learning model. The proposed approach optimizes asset allocation based on the business cycle, particularly by gathering data for different states such as prosperity, recession, depression, and recovery and constructing portfolios optimized for each phase. Results: Experimental results confirm the effectiveness of the proposed deep reinforcement learning-based approach in constructing optimal portfolios tailored to the business cycle. The utility of optimizing portfolio investment strategies for each phase of the business cycle is demonstrated. Conclusion: This paper contributes to the construction of optimal portfolios based on the business cycle using a deep reinforcement learning approach, providing investors with effective investment strategies that simultaneously seek stability and profitability. As a result, investors can adopt stable and profitable investment strategies that adapt to business cycle volatility.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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