This paper presents a real-time indoor location and pose estimation method that utilizes simple artificial markers and image analysis techniques for the purpose of warehouse automation. The conventional indoor localization methods cannot work robustly in warehouses where severe environmental changes usually occur due to the movement of stocked goods. To overcome this problem, the proposed framework places artificial markers having different interior pattern on the predefined position of the warehouse floor. The proposed algorithm obtains marker candidate regions from a captured image by a simple binarization and labeling procedure. Then it extracts maker interior pattern information from each candidate region in order to decide whether the candidate region is a true marker or not. The extracted interior pattern information and the outer boundary of the marker are used to estimate location and heading angle of the localization system. Experimental results show that the proposed localization method can provide high performance which is almost equivalent to that of the conventional method using an expensive LIDAR sensor and AMCL algorithm.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.24
no.3
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pp.302-310
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2018
Despite the accident rate for fishing vessels accounts for 70% of all maritime accidents, few studies on such accidents have been done and most of the them mainly focus on causes and mitigation policies to reduce that accident rate. Thus, this risk analysis on sea accidents is the first to be performed for the successful and efficient implementation of accident reducing measures. In risk analysis, risk is calculated based on the combination of frequency and the consequence of an accident, and is usually expressed as a single number. However, there exists uncertainty in the risk calculation process if one uses a limited number of data for analysis. Therefore, in the study we propose a probabilistic simulation method to forecast risk not as a single number, but in a range of possible risk values. For the capability of the proposed method, using the criteria with the ALARP region, we show the possible risk values spanning across the different risk regions, whereas the single risk value calculated from the existing method lies in one of the risk regions. Therefore, a decision maker could employ appropriate risk mitigation options to handle the risks lying in different regions. For this study, we used fishing vessel accident data from 1988 to 2016.
This study suggests an accounting information processing model based on internet standard XBRL which applies an extensible business reporting language, the XML technology. Due to the differences in document characteristics among various companies, this is very important with regard to the purpose of accounting that the system should provide useful information to the decision maker. This study develops a data mining model based on XML hierarchy which is stored as XBRL in the X-Hive data base. The data ming analysis is experimented by the data mining association rule. And based on XBRL, the DC-Apriori data mining method is suggested combining Apriori algorithm and X-query together. Finally, the validity and effectiveness of the suggested model is investigated through experiments.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.19
no.2
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pp.212-217
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2009
There are rule-based learning method and statistic based learning method and so on which represent learning method for hierarchy relation between domain term. In this paper, we propose to leveling and similarity measure using the extended AHP of fuzzy term in Information system. In the proposed method, we extract fuzzy term in document and categorize ontology structure about it and level priority of fuzzy term using the extended AHP for specificity of fuzzy term. the extended AHP integrates multiple decision-maker for weighted value and relative importance of fuzzy term. and compute semantic similarity of fuzzy term using min operation of fuzzy set, dice's coefficient and Min+dice's coefficient method. and determine final alternative fuzzy term. after that compare with three similarity measure. we can see the fact that the proposed method is more definite than classification performance of the conventional methods and will apply in Natural language processing field.
Response surface methodology (RSM) empirically studies the relationship between a response variable and input variables in the product or process development phase. The ultimate goal of RSM is to find an optimal condition of the input variables that optimizes (maximizes or minimizes) the response variable. RSM can be seen as a knowledge management tool in terms of creating and utilizing data, information, and knowledge about a product production and service operations. In the field of product or process development, most real-world problems often involve a simultaneous consideration of multiple response variables. This is called a multiple response surface (MRS) problem. Various approaches have been proposed for MRS optimization, which can be classified into loss function approach, priority-based approach, desirability function approach, process capability approach, and probability-based approach. In particular, the loss function approach is divided into univariate and multivariate approaches at large. This paper focuses on the univariate approach. The univariate approach first obtains the mean square error (MSE) for individual response variables. Then, it aggregates the MSE's into a single objective function. It is common to employ the weighted sum or the Tchebycheff metric for aggregation. Finally, it finds an optimal condition of the input variables that minimizes the objective function. When aggregating, the relative weights on the MSE's should be taken into account. However, there are few studies on how to determine the weights systematically. In this study, we propose an interactive procedure to determine the weights through considering a decision maker's preference. The proposed method is illustrated by the 'colloidal gas aphrons' problem, which is a typical MRS problem. We also discuss the extension of the proposed method to the weighted MSE (WMSE).
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.45
no.4
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pp.109-117
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2022
Most of real-world decision-making processes are used to optimize problems with many objectives of conflicting. Since the betterment of some objectives requires the sacrifice of other objectives, different objectives may not be optimized simultaneously. Consequently, Pareto solution can be considered as candidates of a solution with respect to a multi-objective optimization (MOP). Such problem involves two main procedures: finding Pareto solutions and choosing one solution among them. So-called multi-objective genetic algorithms have been proved to be effective for finding many Pareto solutions. In this study, we suggest a fitness evaluation method based on the achievement level up to the target value to improve the solution search performance by the multi-objective genetic algorithm. Using numerical examples and benchmark problems, we compare the proposed method, which considers the achievement level, with conventional Pareto ranking methods. Based on the comparison, it is verified that the proposed method can generate a highly convergent and diverse solution set. Most of the existing multi-objective genetic algorithms mainly focus on finding solutions, however the ultimate aim of MOP is not to find the entire set of Pareto solutions, but to choose one solution among many obtained solutions. We further propose an interactive decision-making process based on a visualized trade-off analysis that incorporates the satisfaction of the decision maker. The findings of the study will serve as a reference to build a multi-objective decision-making support system.
The appearance of Web has brought an substantial revolution to all fields of society such knowledge management and business transaction as well as traditional information retrieval. In this paper, we propose an EFASIT(Extended Fuzzy AHP and SImilarity Technology) model considering the emotion analysis. And we combine the Extended Fuzzy AHP Method(EFAM) with SImilarity Technology(SIT) based on the domain corpus information in order to efficiently retrieve the document on the Web. The proposed the EFASIT model can generate the more definite rule according to integration of fuzzy knowledge of various decision-maker, and can give a help to decision-making, and confirms through the experiment.
Two coupled molecules were successfully synthesized by condensation of amine-donor-substituted barbituric acid derivativies as nonlinear optical chromophores. A flexible spacer of the alkyl chain with different lengths of carbon chains (5 and 6 carbons) was introduced between two chromophores, which prevented crystallization and aggregation of molecules. Two coupled molecules (B-Cn-B, n=5, 6) had glass-transition temperatures on a second heating around 81 and 76$^{\circ}C$ without melting points, respectively. To explore the linear optical properties, thin-films were prepared and examined by a photometry method using Nd:YVO$_4$ CW laser. Also, microscopic and macroscopic nonlinear optical properties were measured by Hyper-Rayleigh Scattering (HRS) and the Maker Fringes method using Nd:YAG ps pulse laser, respectively. In spite of the moderate hyperpolarizabilities of coupled molecules, the second order NLO coefficient (d$\_$33/) was larger than the conventional Disperse Red 1 doped PMMA polymeric system.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.32
no.1
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pp.42-50
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2006
The multi-criteria group decision making (MCGDM) problem is to determine the best compromise solution in a set of competing alternatives that are evaluated under conflicting criteria by decision maker (DM)s. In this paper, we propose a mixed-integer programming (MIP) model to solve MCGDM. The existing method based on minimizing a distance measure such as Median Approach can not guarantee the best compromise solution because the element of median point vector is defined with respect to each criteria separately. However, by considering all criteria simultaneously, we generate median point that is better for locating the best compromise solution. We also utilize the concept of spatial dispersion index (SDI) to produce a threshold value, which is used as a guideline to choose either the Utopian Approach or the Median Approach. And we suggest using CBITP (Convex hull of individual maxima Based Interactive Tchebycheff Procedure) to provide DMs with various Pareto-optimal solutions so that DMs have broad range of selection.
Ulkhaq, M.Mujiya;Nartadhi, Rizal L.;Akshinta, Pradita Y.
Industrial Engineering and Management Systems
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v.15
no.1
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pp.77-91
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2016
Every service firm must find ways to attract new customers, retain existing customers, and remain competitive and profitable. As competition increases, delivering better service becomes more important. Service quality is considered as a vital aspect for the success of the firms. Restaurant cannot be separated from the service quality they have to deliver. The development of restaurant is supported with the reputation of the country where the food comes from. Recently, one of the most trending topic is Korean wave which affects the Korean cuisine. A fuzzy AHP was employed to evaluate the service quality. It is more preferable than traditional AHP which is criticized for its inability to handle the uncertainty of the decision maker's perception. Six attributes are used to evaluate five Korean restaurants in Semarang, Indonesia. The result shows that innovation is the most important attribute. It seems that decision makers viewed the food variation and new method service as main factors that the restaurants have to manage. This finding can provide the managers with valuable insights into the attribute that reflects customers' perceptions; also to position their service based on their competitors. Validating the scale in other culture-based restaurants is an interesting area to be pursued.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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