In recent year, construction of national infrastructure, variations of agricultural environment, urbanization of rural life-style, and other things have influenced on rural area. Therefore, its landscapes have been changed rapidly. As a result of it, rural landscape should be controlled with amenity and totality. That is a rural amenity control planning. The purposes of this study is to consider characters of rural settlement area, the directions of landscape control planning as an environmental planning, the structure of rural landscape, the process of rural landscape control planning, and its frameworks. Main viewpoints of landscape control planning in rural settlement are as follows; the using of regional resources, the harmony of surrounding environments, the harmony of natural ecology, locating of facilities, the development of new landscape material, maintenance of sequencing, symbolizing, unificating, and opening, the using of natural/regional materials, the using of waterfront, the making of stories.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.22
no.4
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pp.719-739
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1996
A common control model used to implement computer integrated manufacturing(CIM) is based on the hierarchical decomposition of the shop floor activities, in which supervisory controllers are responsible for all the interactions among subordinates. Although the hierarchical control philosophy provides for easy understanding of complex systems, an emerging manufacturing paradigm, agile manufacturing, requires a new control structure necessary to accommodate the rapid development of a shop floor controller. This is what is called autonomous agent-based heterarchical control. As computing resources and communication network on the shop floor become increasingly intelligent and powerful, the new control architecture is about to come true in a modern CIM system. In this paper, heterarchical control is adopted and investigated, in which a controller for a unit of device performs three main functions - planning, scheduling and execution. Attention is paid to the planning function and all the detailed planning activities for heterarchical shop floor control are identified. Interactions with other functions are also addressed. In general, planning determines tasks to be scheduled in the future. In other words, planning analyzes process plans and transforms process plans into detailed plans adequate for shop floor control. Planning is also responsible for updating a process plan and identifying/resolving replanning activities whether they come from scheduling or execution.
Production planning and control system plays an important role in manufacturing companies because it determines all production capacity planning, material procurement planning, and production scheduling which are needed in the process of producing products. Many researches on production planning and control system have been conducted for many manufacturing companies for recent decade. But, a considerable research achievement has mainly been obtained on the forecast-driven production for a make-to-stock and an assemble-to-order. The reason is that there are some hardships such as difficulties of standardizing product information, the frequent changes of design and material, and the unexpected dynamic events that influence the production of customer's order in a make-to-order or an engineering-to-order environments. By these characteristics and their complexities, some studies for production planning and control system in a make-to-order environment are presented recently. In this paper, we present the framework of the hietachical production planning and control for a make-to-order environment with dynamic events. In order to illustrate the usefulness of the proposed framework for a hietachical production planning and control, the information system for a make-to-order production was implemented with the object of the company of producing electricity transformer.
The purpose of this study is to identify and comprehensively explain the SCM-related factors involved in the realization of RTE, including the quality of information concerning SCM, the quality of SCM partnerships, and relationship controlling factors (planning control, behavioral control, and outcome control). This study systematizes the interactions among these factors into a form of a model, elucidating how these interactions affect and shape RTE characteristics. To validate the research model proposed in the study, filed survey was conducted with 79 staffs in Korean company using SCM. The findings of the study can be summarized as follows: First, the quality of information concerning SCM had significant effect on the quality of SCM partnerships, planning control, behavioral control, and outcome control. Not only does the quality of SCM information directly influence the quality of SCM partnerships, planning control, behavioral control, and outcome control; but it also indirect influence on forecasting, agility, and visibility of SCM though its influence on the different forms of relationship control. Second, the quality of SCM partnerships also had significant effect on planning control, behavioral control, and outcome control. In addition to directly influencing these forms of relationship control, the quality of SCM partnerships also indirectly influenced forecasting, agility, and visibility though its influence on relationship control. Third, planning control significantly influenced forecasting, agility and visibility. Fourth, behavioral control significantly influenced forecasting, but neither agility nor visibility. Fifth, outcome control had significant influence on forecasting, agility, and visibility.
The purpose of this study was to analyze the results from statistical process control (SPC) to recommend upper and lower control limits for planning parameters based on delivery quality assurance (DQA) results and establish our institutional guidelines regarding planning parameters for helical tomotherapy (HT). A total of 53 brain, 41 head and neck (H & N), and 51 pelvis cases who had passing or failing DQA measurements were selected. The absolute point dose difference (DD) and the global gamma passing rate (GPR) for all patients were analyzed. Control charts were used to evaluate upper and lower control limits (UCL and LCL) for all assessed treatment planning parameters. Treatment planning parameters were analyzed to provide its range for DQA pass cases. We confirmed that the probability of DQA failure was higher when the proportion of leaf open time (LOT) below 100 ms was greater than 30%. LOT and gantry period (GP) were significant predictor for DQA failure using the SPC method. We investigated the availability of the SPC statistic method to establish the local planning guideline based on DQA results for HT system. The guideline of each planning parameter in HT may assist in the prediction of DQA failure using the SPC statistic method in the future.
We propose a task and motion planning algorithm for clearing obstacles and wiping surfaces, which is essential for surface disinfection during the pathogen disinfection process. The proposed task and motion planning algorithm determines task parameters such as grasping pose and placement location during the planning process without using pre-specified or discretized values. Furthermore, to quickly inspect many unit motions, we propose a motion feasibility prediction algorithm consisting of collision checking and an SVM model for inverse mechanics and self-collision prediction. Planning time analysis shows that the feasibility prediction algorithm can significantly increase the planning speed and success rates in situations with multiple obstacles. Finally, we implemented a hierarchical control scheme to enable wiping motion while following a planner-generated joint trajectory. We verified our planning and control framework by conducted an obstacle-clearing and surface wiping experiment in a simulated disinfection environment.
Despite the many significant advances made in robot architecture, the basic approaches are deliberative and reactive methods. They are quite different in recognizing outer environment and inner operating mechanism. For this reason, they have almost opposite characteristics. Later, researchers integrate these two approaches into hybrid architecture. In such architecture, Reactive module also called low-level motion control module have advantage in real-time reacting and sensing outer environment; Deliberative module also called high-level task planning module is good at planning task using world knowledge, reasoning and intelligent computing. This paper presents a framework of the integrated planning and control for mobile robot navigation. Unlike the existing hybrid architecture, it learns topological map from the world map by using MST (Minimum Spanning Tree)-based SOFM (Self-Organizing Feature Map) algorithm. High-level planning module plans simple tasks to low-level control module and low-level control module feedbacks the environment information to high-level planning module. This method allows for a tight integration between high-level and low-level modules, which provide real-time performance and strong adaptability and reactivity to outer environment and its unforeseen changes. This proposed framework is verified by simulation.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.14
no.1
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pp.60-68
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2009
Because of the reduced product life-cycle, industries are making an effort to bring down the process planning time. In the traditional approach, we have to analyze established process planning, then design the time chart based on process information and drawing the formal time chart such as SOP(sequence of operation). Thereafter, it will be converted to PLC code that is a time consuming and redundant job. Similarly, Industrial automated process uses PLC Code to control the factory; however, control information and control code(PLC code) are difficult to understand. Hence, industries prefer writing new control code instead of using the existing one. It shows the lack of information reusability in the existing process planning. As a result, to reduce this redundancy and lack of reusability, we propose SOS-Net modeling method. Unlike past stabilized process planning that is rigid to any change; our proposed SOS-Net modeling method is more adaptable to the new changes. The SOS-Net model is easy to understand and easy to convert into PLC Code accordingly. Therefore, we can easily modify the control information and reuse it for new process planning. The proposed model plays an intermediary role between process planning and PLC code generation. It can reduce the process planning and implementation time as well as cost.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1995.04a
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pp.185-192
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1995
A common control model used to implement computer integrated manufacturing(CIM) is based on the hierarchical decomposition of the shop floor activities, in which supervisory controllers are responsible for all the interactions among subordinates. Although the hierarchical control philosophy provides for easy understanding of complex systems, an emerging manufacturing paradigm, agile manufacturing, requires a new control structure necessary to accommodate the rapid development of a shop floor controller. This is what is called CSCW(computer supported cooperative work)-based control or component-based heterarchical control. As computing resources and communication network on the shop floor become increasingly intelligent and powerful, the new control architecture is about to come true in a modern CIM system. In this paper, CSCW-based control is adopted and investigated, in which a controller for a unit of device performs 3 main functions - planning, scheduling and execution. In this paper, attention is paid to a planning function and all the detailed planning activities for CSCW-based shop floor control are identified. Interactions with other functions are also addressed. Generally speaking, planning determines tasks to be scheduled in the future. In other words, planning analyzes process plans and transforms process plans into detailed plans adequate for shop floor control. Planning is also responsible for updating the process plan and identifying/resolving replanning activities whether they come from scheduling or execution.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.27
no.4
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pp.526-534
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2003
Motions of animals and gymnasts in the air as well as free flying space robots without thruster are subject to nonholonomic constraints generated by the law of conservation of angular momentum. The interest in nonholonomic control problems is motivated by the fact that such systems can not stabilized to its equilibrium points by the smooth control input. The purpose of this paper is to derive analytical posture control laws for free flying objects in the air. We propose a control method using bang-bang control for trajectory planning of a 3 link mechanical system with initial angular momentum. We reduce the DOF (degrees of freedom) of control object in the first control phase and determine the control inputs to steer the reduced order system from its initial position to its desired position. Computer simulation for a motion planning of an athlete approximated by 3 link is presented to illustrate the effectiveness of the Proposed control scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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