To achieve economic stability, distribution Company as an economic institution should be managed by various processes. In this way, knowledge of different processes is the first step. Furthermore, expectations, outputs, requirement data, and sub-processes should be extracted and determined. Accordingly, to assign the performance responsibility of each process, the decision-making points must be introduced and, the deviation or change in set-points should be investigated into processes. Also, the performance of processes could be monitored by introducing of the sub-indictors. In this study, a practical method is presented for monitoring of reliability and power loss indices from viewpoint components' supply chain into the distribution network. At first, the visibility model of the supply chain is illustrated by focus group and the sub-indicators are extracted for each process of this chain. Then, validation and verification of the sub-indicators are accomplished by the Delphi method and, an information dashboard is presented by confirmed the sub-indicators and statistics methods. Finally, the proposed method is investigated by real data in a typical network and the results are analyzed.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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1999.10a
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pp.121-130
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1999
The objective of this paper is to apply Extended AND-OR Graph (EAOG)-related techniques to extract knowledge from a specific problem-domain and perform analysis in complicated decision making area. Expert systems use expertise about a specific domain as their primary source of solving problems belonging to that domain. However, such expertise is complicated as well as uncertain, because most knowledge is expressed in causal relationships between concepts or variables. Therefore, if expert systems can be used effectively to provide more intelligent support for decision making in complicated specific problems, it should be equipped with real-time inference mechanism. We develop two kinds of EAOG-driven inference mechanisms(1) EAOG-based forward chaining and (2) EAOG-based backward chaining. and The EAOG method processes the following three characteristics. 1. Real-time inference : The EAOG inference mechanism is suitable for the real-time inference because its computational mechanism is based on matrix computation. 2. Matrix operation : All the subjective knowledge is delineated in a matrix form, so that inference process can proceed based on the matrix operation which is computationally efficient. 3. Bi-directional inference : Traditional inference method of expert systems is based on either forward chaining or backward chaining which is mutually exclusive in terms of logical process and computational efficiency. However, the proposed EAOG inference mechanism is generically bi-directional without loss of both speed and efficiency.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.7
no.1
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pp.1196-1204
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2001
In this paper, a new architecture of operating software associated with the component-based method is proposed. The proposed architecture comprises 문 execution module and a decision-making module. In order to make effective development and maintenance, the execution module is divided into three components. The components are referred to as Symbol, Gateway, and Control, respectively: The symbol component is for the GUI environments and the standard interfaces; the gateway component is for the network communication and the structure of asynchronous processes; the control component is for the asynchronous processing and machine setting or operations. In order to verify the proposed architecture, and off-line version of operating software is made, and its steps are as follows; I) Make virtual execution modules for the manufacturing devices such as dual-arm robot, handling robot, CNC, and sensor; ii) Make decision-making module; iii) Integrate the modules and GUI using a well-known development tools such as Microsofts Visual Basic; iv) Execute the overall operating software to validate the proposed architecture. The proposed software architecture in this paper has the advantages such as independent development of each module, easy development of network communication, and distributed processing of resources, and so on.
This study alms to perform Business Process Reengineering and to develop tourism statistics information system through the development of tourism statistics process design supporting tool. With this tool, we can manage tourism statistics systematic and integrated. Also it offers a tourism decision making supporting tool. Tourism statistics process design supporting tool consists of information provider, information maker, and information user. This tool can improve bossiness process, and rationalize system architecture. 49 business processes were designed and a database which connected with outside system was designed by this supporting tool. By these means, this tool provide more reasonable and effective decision making tool, when it comes to plan tourism development.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.21
no.8
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pp.1348-1355
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1997
Machine element design is a very important course in the undergraduate program of mechanical engineering in that it presents traditional design concepts. While computer aided design(CAD) receives more attention, students tend to ignore the machine element design or traditional design concepts. However, design methodologies related to machine elements are utilized quite often in practical fields. Also, design methodologies provide good insight for the decision making process of modern design. Generally, CAD is used for simple drafting without the real design process in the undergraduate program. Design software has been developed for various machine elements. Through menu display, a user can select or furnish the design input such as design objects, dimensions, environmental forces and usages, and safety factors. Then the software carries out the design processes which are the same as those of textbooks. The result of the design is filtered to have the values in the standards. The designed machine element is drawn via commercial CAD software. The software has been developed with C language on a personal computer. The developed software is being utilized successfully in a design course, and the experiences are discussed in this paper. The software can be used in industries which require the repeated process of the machine element design.
A primary concern of national R&D plans is to encourage technological development in private firms and research institutes. For effective R&D planning and program support, it is necessary to assess technological impacts that may exist both directly and indirectly among technology areas within the whole technology system; however, previous studies analyze only direct impacts among technologies, failing to capture both direct and indirect impacts. Therefore, this study proposes an approach based on decision-making trial and evaluation laboratory (DEMATEL) to identifying specific characteristics of technology areas, such as technological impact and degree of cause or effect (DCE). The method employs patent co-classification analysis to construct a technological knowledge flow matrix. Next, to capture both direct and indirect effects among technology areas, it incorporates the modified DEMATEL process into patent analysis. The method helps analysts assess the technological impact and DCE of technology areas, and observe their evolving trajectories over time, thereby identifying relevant technological implications. This study presents a case study using Korean patents registered during 2003-2012. We expect our analysis results to be helpful input for R&D planning, as well as the suggested approach to be incorporated into processes for formulating national R&D plans.
The purpose of this research is to analyze what industry professionals and educators perceive as the definition of "research" and foodservice related-research so that the research become rather systematic and useful research. The research result is as follows. First, the independent t-test analysis of the definitions of research showed that the industry professionals were recognizing it as "investigations that are directed toward the discovery of new scientific knowledge that has specific commercial objectives with respect to products or processes or operation" while the educators were regarding it as "original investigation for the advancement of scientific knowledge that does not have a specific commercial objective." Second, the finding about the application of foodservice related-research to decision-making showed that the industry professionals did not fully utilize foodservice research and did not think it is applicable in the industry. That is because academic journal language is too hard for them to understand and they want to see research findings in industry shows and exhibitions or industry magazines in common understandable language. Lastly, foodservice researchers could initiate the dialog between themselves and industry professionals to diagnose the problems of the industry better and provide practical solutions through research findings.
International conference on construction engineering and project management
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2007.03a
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pp.279-288
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2007
Attempts to achieve a higher productivity have led studies to focus on process improvement. Information has been found as an essential element for process improvement. This research has introduced and focused on two types of information, namely: related jobsite information along the process and feedback information. Related jobsite information along the process which needs to be processed and delivered in a timely manner, accurate, and real time is required to streamline the decision making process. Whereas feedback information about process' current practices which have to be captured and stored is a useful for continuous improvement in identifying the problem origin and determining corrective action. In the current practices, although these two types of information are essential for process improvement, construction process has faced barriers in obtaining that information. Therefore, this research will propose a new information system to overcome the aforementioned barriers. The new information system consists of RFID as an automatic identification and data collection device integrated with database to support construction processes. The new system attempts to provide related jobsite information along the process and feedback information to support decision making process and continuous process improvement respectively. A case study of prefabrication installation process in housing projects has been selected to be implemented in conceptual model of RFID application in construction industry. Conceptual model will be presented in this paper as an initial stage of this ongoing research. Expected outcomes of the new system and future works will be discussed briefly.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.3
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pp.10-16
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2023
The ever-increasing amount of data generated by various industries and systems has led to the development of data mining techniques as a means to extract valuable insights and knowledge from such data. The electrical energy industry is no exception, with the large amounts of data generated by SCADA systems. This study focuses on the analysis of historical data recorded in the SCADA database of the Libyan Electricity Company. The database, spanned from January 1st, 2013, to December 31st, 2022, contains records of daily date and hour, energy production, temperature, humidity, wind speed, and energy consumption levels. The data was pre-processed and analyzed using the WEKA tool and the Apriori algorithm, a supervised machine learning technique. The aim of the study was to extract association rules that would assist decision-makers in making informed decisions with greater efficiency and reduced costs. The results obtained from the study were evaluated in terms of accuracy and production time, and the conclusion of the study shows that the results are promising and encouraging for future use in the Libyan Electricity Company. The study highlights the importance of data mining and the benefits of utilizing machine learning technology in decision-making processes.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.30
no.6
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pp.1-15
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2023
With the advent of the Fourth Industrial Revolution, propelled by digital technology, we are transitioning into an era of hyperconnectivity, where everything and objects are becoming interconnected. A smart supply chain refers to a supply chain system where various sensors and RFID tags are attached to objects such as machinery and products used in the manufacturing and transportation of goods. These sensors and tags collect and analyze process data related to the products, providing meaningful information for operational use and decision-making in the supply chain. Before the spread of COVID-19, the fundamental principles of supply chain management were centered around 'cost minimization' and 'high efficiency.' A smart supply chain overcomes the linear delayed action-reaction processes of traditional supply chains by adopting real-time data for better decision-making based on information, providing greater transparency, and enabling enhanced collaboration across the entire supply chain. Therefore, in this study, a hierarchical model for building a smart supply chain was constructed to systematically derive the importance of key factors that should be strategically considered in the construction of a smart supply chain, based on the major factors identified in previous research. We applied AHP (Analytical Hierarchy Process) techniques to identify urgent improvement areas in smart SCM initiatives. The analysis results showed that the external supply chain integration is the most urgent area to be improved in smart SCM initiatives.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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