BIM is a practical and economical technology used in the construction process. Despite the fact that BIM is widely used in the design and another stage before construction, it is not largely applied during the construction stage itself. However, it is important to opt for BIM during construction stage because there may occur a number of risks such as construction delay and increased construction costs. Therefore, the present paper contains the analysis of the model use, which is mainly applied to respond to the BMI RFI that represents an information requirement of construction site workers, by analysing the BMI RFI application at the construction site. In addition, there is an analysis of the way the derived model use affects the project goal aimed at the project success.
The artificial potential field (APF) methods provide simple and efficient motion planners for practical purposes. However, these methods have a local minimum problem, which can trap an object before reaching its goal. The local minimum problem is sometimes inevitable when an object moves in unknown environments, because the object cannot predict local minima before it detects obstacles forming the local minima. The avoidance of local minima has been an active research topic in the potential field based path planing. In this study, we propose a new concept using a virtual obstacle to escape local minima that occur in local path planning. A virtual obstacle is located around local minima to repel an object from local minima. We also propose the discrete modeling method for the modeling of arbitrary shaped objects used in this approach. This modeling method is adaptable for real-time path planning because it is reliable and provides lower complexity.
The challenge is to maximize the time-to-market benefits of concurrent engineering while maintaining control of data and distributing it automatically to the people who need it when they need it. The way PDM systems cope with this challenge is that master data is held only once in a secure vault where its integrity can be assured and all changes to it monitored, controlled and recorded. The structure of PDM is various from vendor, but they have common module. That is PDM and it is most important. The goal is to design the workflow in PDM using object-oriented modeling method. The past methods have concentrated on the flow between workflow engine and agent, but this paper will focus on task. We will model task as individual object. This paper uses OMT(Object Modeling Technique) by James Rumbaugh for base modeling tool and uses DCOM(Distributed Component Object Model) for base ORB(Object Request Broker). Research object is to design the static object model, to design state change by dynamic model and to design data transition by functional model.
Business Process is a set of interrelated business functions, which are defined by various business process rule and that will lead a company to accomplishing a specific organizational goal. Many business organizations are using process modeling methods for their business process management, but mostly these methods are accomplished by Human-Based activities. These human-based activities cause unexpected design anomalies in modeling phase. If process engine executed without design anomalies detection, that will be lead to huge loss on costs. To ensure that there is no design anomalies in modeling phase and to detect anomalies of predefined actions within modeling tools are important issues in business process management. In this paper, we provide specific types of design anomalies, which can effectively use to detect design anomalies in business process modeling phase.
Most of the data warehouse (DW) requirements engineering approaches have not distinguished the early requirements engineering phase from the late requirements engineering phase. There are very few approaches seen in the literature that explicitly model the early & late requirements for a DW. In this paper, we propose an AGDI (Agent-Goal-Decision-Information) model to support the early and late requirements for the development of DWs. Here, the notion of agent refers to the stakeholders of the organization and the dependency among agents refers to the dependencies among stakeholders for fulfilling their organizational goals. The proposed AGDI model also supports three interrelated modeling activities namely, organization modeling, decision modeling and information modeling. Here, early requirements are modeled by performing organization modeling and decision modeling activities, whereas late requirements are modeled by performing information modeling activities. The proposed approach has been illustrated to capture the early and late requirements for the development of a university data warehouse exemplifying our model's ability of supporting its decisional goals by providing decisional information.
The interdisciplinary research area of small scale energy harvesting has attracted tremendous interests in the past decades, with a goal of ultimately realizing self-powered electronic systems. Among the various available ambient energy sources which can be converted into electricity, wind energy is a most promising and ubiquitous source in both outdoor and indoor environments. Significant research outcomes have been produced on small scale wind energy harvesting in the literature, mostly based on piezoelectric conversion. Especially, modeling methods of wind energy harvesting techniques plays a greatly important role in accurate performance evaluations as well as efficient parameter optimizations. The purpose of this paper is to present a guideline on the modeling methods of small-scale wind energy harvesters. The mechanisms and characteristics of different types of aeroelastic instabilities are presented first, including the vortex-induced vibration, galloping, flutter, wake galloping and turbulence-induced vibration. Next, the modeling methods are reviewed in detail, which are classified into three categories: the mathematical modeling method, the equivalent circuit modeling method, and the computational fluid dynamics (CFD) method. This paper aims to provide useful guidance to researchers from various disciplines when they want to develop and model a multi-way coupled wind piezoelectric energy harvester.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2001.01a
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pp.37-44
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2001
This paper describes the modeling of work environment for the extraction of abstract operation rules for cooperative work with multiple agent. We propose the modeling method using a potential field. In the method, it is applied to a box pushing problem, which is to move a box from a start to a goal b multiple agent. The agents follow the potential value when they move and work in the work environment. The work environment is represented as the grid space. The potential field is generated by Genetic Algorithm(GA) for each agent. GA explores the positions of a potential peak value in the grid space, and then the potential value stretching in the grid space is spread by a potential diffusion function in each grid. However it is difficult to explore suitable setting using hand coding of the position of peak potential value. Thus, we use an evlolutionary computation way because it is possible to explore the large search space. So we make experiments the environment modeling using the proposed method and verify the performance of the exploration by GA. And we classify some types from acquired the environment model and extract the abstract operation rule, As results, we find out some types of the environment models and operation rules by the observation, and the performance of GA exploration is almost same as the hand coding set because these are nearly same performance on the evaluation of the consumption of agent's energy and the work step from point to the goal point.
U-City is the key element of the future knowledge-based society where every citizen will be benefited from the most advanced information technology. The following research reengineers the old process to define the rational and efficient process of the U-City construction project(BPR: Business Process Reengineering). In order to achieve the goal, identify and diagnose problem points, outline the improved plan, and readjust the managing system and process to propose better process. And Lastly, redefine the best efficient process by simple modeling using the UML(Unified Modeling Language). The goal of the systematic proposal is to make contributions to a base of the green growth to be the development of the Sustainable U-City.
This paper introduces a new multi-product multi-period multi-objective aggregate production planning problem. The proposed problem is modeled using multi-objective mixed-integer mathematical programming. Three objective functions, including minimizing total cost, maximizing customer services level, and maximizing the quality of end-product, are considered, simultaneously. Several constraints such as quantity of production, available time, work force levels, inventory levels, backordering levels, machine capacity, warehouse space and available budget are also considered. Some parameters of the proposed model are assumed to be qualitative and modeled using fuzzy sets. Then, a fuzzy goal programming approach is proposed to solve the model. The proposed approach is applied on a real-world industrial case study of a color and resin production company called Teiph-Saipa. The approach is coded using LINGO software. The efficacy and applicability of the proposed approach are illustrated in the case study. The results of proposed approach are compared with those of the existing experimental methods used in the company. The relative dominance of the proposed approach is revealed in comparison with the experimental method. Finally, a data dictionary, including the way of gathering data for running the model, is proposed in order to facilitate the re-implementation of the model for future development and case studies.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2006.05a
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pp.348-353
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2006
Autonomous and intelligent resource model (AIR-model) defines a building-block of complex systems to pursue value creation by means of diverse resources, referred to as an AIR-unit, and presents a collaboration model with the AIR-units. An AIR-unit represents a piece of resources, such as machines, labor, raw materials, and other assets, considered individually by a complex system as means to accomplish given tasks. It is defined with its own service capability and a goal, and pursues achieving the goal by means of the capability. Moreover, an Air-unit is equipped with autonomy and intelligence, whereby it makes a decision on its course of action on its own initiative. Air-units collaborate on system operations with each other through goal-oriented negotiations. In this research, distinctive features of the AIR-model are addressed and described in detail. Principal components of the AIR-model are also designed via object-oriented modeling techniques. A prototype system based on the AIR-model is finally presented as an embodiment tool of a fractal manufacturing system (FrMS).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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