휴리스틱 탐색에서 강화(Intensification)와 다양화(Diversification)의 조화는 중요한 연구 부분이다. 본 논문에서는 개미 집단 최적화(Ant Colony Optimization, ACO) 접근법의 하나인 개미 집단 시스템(Ant Colony System, ACS)에서 강화와 다양화의 조화를 통한 성능 향상시키는 방법을 제안한다. 제안 방법은 다양화 전략으로 전역 최적 경로가 향상되지 않는 경우 반복 탐색 구간을 고려해 상태전이 규칙의 파라미터를 변경해 탐색하고, 이러한 다양화 전략을 통해 발견된 전역 최적 경로에서 이전 전역 최적 경로와 현재 전역 최적 경로의 중복 간선에 대해 페로몬을 강화시켜 탐색하는 혼합된 탐색 방법을 제안한다. 그리고, 실험을 통해 제안된 방법이 기존 ACS-3-opt 알고리즘, ACS-Subpath 알고리즘, ACS-Iter 알고리즘, ACS-Global-Ovelap 알고리즘에 비해 최적 경로 탐색 및 평균 최적 경로 탐색의 성능이 우수함을 보여 준다.
웹 정보원은 사용자에게 제공되는 가장 큰 분산 데이터베이스로 간주될 수 있다. 분산된 웹 정보원을 가상적으로 통합하여 하나의 정보원으로 보고, 이 가상의 데이터베이스에 대하여 데이터베이스 질의어를 이용하여 검색하는 기능은 여러 가지 웹 기반 응용프로그램 개발에서 중요한 역할을 한다. 이러한 기능을 지원하기 위해서 브라우징 중심의 웹 문서로부터 데이터베이스 스키마를 추출해야 한다. 본 논문은 반 구조적인 웹 문서로부터 XML 스키마를 자동으로 생성하는 경험적 알고리즘을 제시한다. 이를 위하여 미리 정의된 구조태그 기반으로 후보패턴영역을 추출하고 후보패턴영역으로부터 패턴영역을 경험적으로 결정한다. 그리고 패턴영역으로부터 스키마생성규칙을 유도한다. 스키마생성규칙은 XQuery로 표현되기 때문에 공개된다양한 XML 도구를 사용하여 응용시스템을 개발할 수 있다. 개발된 시스템의 유효성을 보이기 위하여 다양한 웹정보원에 대하여 실험한 결과를 제시한다.
표 기계독해에서는 도메인에 따라 언어모형에 필요한 지식이나 표의 구조적인 형태가 변화하면서 텍스트 데이터에 비해서 더 큰 성능 하락을 보인다. 본 논문에서는 표 기계독해에서 이러한 도메인의 변화에 강건한 사전학습 표 언어 모형 구축을 위한 의미있는 표 데이터 선별을 통한 사전학습 데이터 구축 방법과 적대적인 학습 방법을 제안한다. 추출한 표 데이터에서 구조적인 정보가 없이 웹 문서의 장식을 위해 사용되는 표 데이터 검출을 위해 Heuristic을 통한 규칙을 정의하여 HEAD 데이터를 식별하고 표 데이터를 선별하는 방법을 적용했으며, 구조적인 정보를 가지는 일반적인 표 데이터와 엔티티에 대한 지식 정보를 가지는 인포박스 데이터간의 적대적 학습 방법을 적용했다. 기존의 정제되지 않는 데이터로 학습했을 때와 비교하여 데이터를 정제하였을 때, KorQuAD 표 데이터에서 F1 3.45, EM 4.14가 증가하였으며, Spec 표 질의응답 데이터에서 정제하지 않았을 때와 비교하여 F1 19.38, EM 4.22가 증가한 성능을 보였다.
저자명 식별이란 다른 이름으로 표기된 한 명의 개인을 식별하는 것과 같은 이름을 가진 서로 다른 저자들을 각기 구별된 개인으로 분류하는 것으로, 저자의 연구 목록 및 연구 업적 평가, 특정 분야의 전문가를 검색하거나, 인용색인과 같은 학술 정보 서비스의 원활한 운영을 위해 반드시 해결해야 할 문제이다. 본 연구는 단순 머신러닝만을 사용한 실험 결과와 휴리스틱 방식으로 데이터 셋의 오류 수정 및 정규화 작업을 이후 머신러닝의 처리 과정에 룰 베이스 기반의 규칙을 부여한 저자명 식별 실험의 결과의 비교를 통하여, 인간의 개입이 머신러닝의 단점을 보완하고 저자명 식별 성능을 향상시킬 수 있는지 알아보았다. 그 결과 F-measure 0.1 이상 향상시킨 정규화 된 email기반의 룰 베이스 저자식별 결과로 정규화 과정과 휴리스틱 설정에 필요한 인간의 패턴인식과 추론능력이 머신러닝의 단점을 보완해줄 수 있음에 대한 가능성을 나타내었다.
This study focuses on a job-shop scheduling problem with the objective of minimizing total tardiness for the job orders that have different due dates and different process flows. We suggest the dispatching rule based scheduling algorithm to generate fast and efficient schedule. First, we show the delay schedule can be optimal for total tardiness measure in some cases. Based on this observation, we expand search space for selecting the job operation to explore the delay schedules. That means, not only all job operations waiting for process but also job operations not arrived at the machine yet are considered to be scheduled when a machine is available and it is need decision for the next operation to be processed. Assuming each job operation is assigned to the available machine, the expected total tardiness is estimated, and the job operation with the minimum expected total tardiness is selected to be processed in the machine. If this job is being processed in the other machine, then machine should wait until the job arrives at the machine. Simulation experiments are carried out to test the suggested algorithm and compare with the results of other well-known dispatching rules such as EDD, ATC and COVERT, etc. Results show that the proposed algorithm, MET, works better in terms of total tardiness of orders than existing rules without increasing the number of tardy jobs.
현재 실용화된 국내 문법 검사기는 경험적으로 구축된 오류 결정 규칙을 이용해 주위의 문맥을 보고 문법 오류를 판단하는 문맥 의존 오류를 처리하고 있다. 그러나 기존 문법 검사기의 오류 결정 규칙은 어휘 수준으로 구축되어 있어 검사기의 재현율이 낮다. 따라서 어휘대신 어휘 범주 정보를 사용하여 오류 결정 규칙을 일반화할 필요가 있다. 본 논문에서는 검사단어가 용언일 때 선택 제약 명사의 의미 범주를 국내에서 개발된 어휘의미망 KorLex에서 TCM과 MDL을 이용해 추출하고 추출된 의미 범주를 이용해 용언의 오류 결정 규칙을 일반화하는 방법을 제안한다.
This paper proposes a novel binary ant colony optimization (NBACO) method. The proposed NBACO is based on the concept and principles of ant colony optimization (ACO), and developed to solve the binary and combinatorial optimization problems. The concept of conventional ACO is similar to Heuristic Dynamic Programming. Thereby ACO has the merit that it can consider all possible solution sets, but also has the demerit that it may need a big memory space and a long execution time to solve a large problem. To reduce this demerit, the NBACO adopts the state probability matrix and the pheromone intensity matrix. And the NBACO presents new updating rule for local and global search. The proposed NBACO is applied to test power systems of up to 100-unit along with 24-hour load demands.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제2권1호
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pp.62-75
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2001
The design and manufacture of injection molded polymeric parts with desired properties is a costly process dominated by empiricism including repeated modification of actual tooling. This paper presents and expert design evaluation system which can predict the mechanical performance of a molded product and diagnose the design before the actual mold is machined. The knowledge-based system synergistically combines a rule-based expert system with CAE programs. An iterative boundary pressure reflection method(IBPR) is developed to automate the cavity filling simulation program and to predict thermo-mechanical properties of a molded part precisely. Mathematical models of weldline and frozen-in molecular orientation are established to determine the spatial variation of microstructural anisotropies of a molded part from the result of cavity filling simulation. The strength ellipse is devised as and index which represents th spatial distribution of the microstructural anisotropies of a molded part, Heuristic knowledge of injection molding, flow simulation, and mechanical performance prediction is formalized as rules of an expert consultation system. The expert system interprets the analytical results of the process simulation, predicts the performance, evaluates the design and generates recommendations for optimal design alternative.
This study focuses on the problem of scheduling wafer lots of several product families in the deposition workstation in a semiconductor wafer fabrication facility. There are multiple identical parallel machines in the deposition workstation, and two types of setups, record-dependent setup and family setup, may be required at the deposition machines. A record-dependent setup is needed to find optimal operational conditions for a wafer lot on a machine, and a family setup is needed between processings of different families. We suggest two-phase heuristic algorithms in which a priority-rule-based scheduling algorithm is used to generate an initial schedule in the first phase and the schedule is improved in the second phase. 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 sum of weighted flowtimes of the wafer lots.
This study was carried out to develop a nutrient-solution mixing-and-supplying system, which used a low-cost metering device instead of expensive metering pumps and a fuzzy logic controller. A low cost and precise overflow-type metering device was developed and evaluated by testing the flow discharge for the automatic nutrient-solution mixing-and-supplying system for snail-scale hydroponic sewers. The fuzzy logic controllers, which could predict and meet the desired values of EC and supply rate of nutrient solution were developed and verified by simulation and experiment. this fuzzy logic controller, whose algorithm consists of four crisp inputs, two crisp outputs and nine rules, was developed to predict the desired value of EC and supply rate of nutrient solution and two crisp inputs, one crisp output and nine rules used to control EC to the desired values. The nutrient-solution mixing-and-supplying system showed satisfactory EC control performance with the maximum overshooting of 0.035 mS/cm and the maximum settling time of 15 minutes in case of increasing 0.7 mS/cm. also, the accuracy of the overflow-type metering device in terms of the full-scale error was 2.29% when using solenoid valve only and 0.2% when using solenoid valve and flow control valve together.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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