The management of blood inventory is very important within the medical care system. The efficient management of blood supplies and demands for transfusion is of great economic and social importance to both hospitals and patients. Fro any blood type, there is a complex interaction among the optimal inventory level, daily demand level , daily supply level, transfusion to crossmatch ratio, crossmatch release period, issuing policy and the age of arriving units that determine the shortage and outdate rate. In this paper, we develop an efficient decision rule for blood inventory management in a hospital blood bank which can support efficient hospital blood inventory management using simulation, The primary use of the efficient decision rule will be to establish minimum cost function which consists of inventory levels , period in inventory, outdate and shortage rate for whole blood and various component inventories for a hospital blood bank or a transfusion service, If the adminstrator compute the mean daily demand for each blood type, the mean daily supply for each blood type, the length of the crossmatch release period and the average transfusion to crossmatch ratio , then it is possible to apply the efficient decision rule to compute the optimal inventory level, inventory period , outdate and shortage rate. This rule can also be used as a decision support system that allows the blood bank adminstrator to do sensitivity analysis related to controlled blood inventory parameters.
Digital CAD models are one of the most important assets the manufacturer holds. The trend toward concurrent engineering and outsourcing in the distributed development and manufacturing environment has elevated the importance of high quality CAD model and its efficient exchange. But designers have spent a great deal of their time repairing CAD model errors. Most of those poor quality models may be due to designer errors caused by poor or incorrect CAD data generation practices. In this paper, we propose a rule-based approach for healing CAD model errors. The proposed approach focuses on the design history data representation from a commercial CAD model, and the procedural method for building knowledge base to heal CAD model. Through the use of rule-based approach, a CAD model healing system can be implemented, and experiments are carried out on automobile part models.
The management of blood inventory is very important within the medical care system. The efficient management of blood supplies and demands for transfusions is of great economic and social importance to both hospitals and patients. For any blood type, there is a complex interaction among the optimal inventory level, daily demand level, daily supply level, transfusion to crossmatch ratio, crossmatch release period, issuing policy and the age of arriving units that determine the shortage and outdate rate. In this paper, we develop an efficient decision rule for blood inventory management in a hospital blood bank which can support efficient hospital blood inventory management using simulation. The primary use of the efficient decision rule will be to establish minimum cost function which consists of inventory levels, period in inventory, outdate and shortage rate for whole blood and various component inventories for a hospital blood bank or a transfusion service. If the administrator compute the mean daily demand for each blood type, the mean daily supply for each blood type, the length of the crossmatch release period and the average transfusion to crossmatch ratio, then it is possible to apply the efficient decision rule to compute the optimal inventory level, inventory period, outdate and shortage rate. This rule can also be used as a decision support system that allows the blood bank administrator to do sensitivity analysis related to controllable blood inventory parameters.
한국농업기계학회 1993년도 Proceedings of International Conference for Agricultural Machinery and Process Engineering
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pp.1254-1263
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1993
Representing knowledge uncertainty , aggregating evidence confidences , and propagation uncertainties are three key elements that effect the ability of a rule-based expert system to represent domains with uncertainty . Fuzzy set theory provide a good mathematical tool for representing the vagueness associated with a variable when , as the condition of a rule , it only partially corresponds to the input data. However, the aggregation of ANDed and Ored confidences is not as simple as the intersection and union operators defined for fuzzy set membership. There is, in fact, a certain degree of compensation that occurs when an expert aggregates confidences associated with compound evidence . Further, expert often consider individual evidences to be varying importance , or weight , in their support for a conclusion. This paper presents a flexible approach for evaluating evidence and conclusion confidences. Evidences may be represented as fuzzy or nonfuzzy variables with as associat d degree of certainty . different weight can also be associated degree of certainty. Different weights can also be assigned to the individual condition in determining the confidence of compound evidence . Conclusion confidence is calculated using a modified approach combining the evidence confidence and a rule strength. The techniques developed offer a flexible framework for representing knowledge and propagating uncertainties. This framework has the potention to reflect human aggregation of uncertain information more accurately than simple minimum and maximum operator do.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권6호
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pp.1147-1154
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2010
데이터 마이닝의 중요 목표 중의 하나는 여러 변수들 간의 관계를 발견하고 결정하는 것이다. 이를 위해 필요한 기법인 연관성 규칙은 각 항목들 간의 관련성을 찾아내는 데 활용되며, 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 연관성 측도를 기반으로 두 항목간의 관계를 수치화함으로써 의미 있는 규칙을 찾아 낸다. 본 논문에서는 수익성이 가장 높은 고객을 찾기 위해 고객 정보를 이용하는 기법으로 가장 널리 사용되어온 방법인 알에프엠 기법을 항목에 적용하여 항목의 알에프엠 점수를 항목의 중요도로 고려하여 가중 연관성 규칙의 평가기준을 제시하였다. 모의실험에서는 일반적인 연관성 규칙과 알에프엠 점수를 가중치로 한 가중 연관성 규칙의 유용성을 비교하였다.
Today's environment of enterprise is changing. They have to face customer' demands with the right product, the right service and supply them at the right time. And also cut down logistics and inventory cost and bring up the profit as much as they can. This means the change of putting enterprise first in importance to putting customer first importance. therefore to correspond to customer's demand, shorting lead time is becoming a essential condition. The answer to this changes of environment is supply chain management. In the Supply chain, The ATP function doesn't only give customers to conformation of delivery. It can be used by the core function with ATP rule that can reconcile supplies and demands on the supply chain. Therefore We can be acquire the conformation about on the due date of supplier by using the ATP function of management about real and concurrent access on the supply chain, also decide the affect about product availability due to forecasting or customer's orders through the ATP. In this paper, It consolidates the necessity on a CTP and analyzes data which is concerned of ATP. Under the these environments, defines the ATP rule that can improve the customer value and data flow related the LTV(Life Time Value) and builds on a algorithm.
병원 응급실의 환자 과밀 현상이 점점 더 심해지고 있는 상황이다. 본 연구에서는 응급실의 치료 서비스 수준 및 시스템 효율을 개선하는 방안의 일환으로 간호사에게 치료 테스크를 할당하는 규칙을 개발하고자 한다. 제시하는 규칙에서는 매 치료 테스크 할당 시에 4개 속성 즉 1)태스크의 수행시간, 2)치료 요청 후의 흐른 시간, 3)모든 치료가 다 끝날 때까지의 총 남은 시간, 4)남은 치료단계의 개수를 동시에 고려한다. 각 치료 치료태스크의 기준별 긴급도를 계산하고, 기준별 중요도를 반영한 전체긴급도 값을 계산한 후 이 값이 가장 큰 태스크에 간호사를 할당한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 M 병원 응급실의 간략화 모형을 대상으로 기존규칙과 비교실험을 수행하였다. 환자가 응급실에 머문 평균시간 및 단위시간 동안 처리한 환자 수를 평가기준으로 실험한 결과 제시한 규칙이 두 기준 모두에서 우수한 성능을 보였다.
소프트웨어의 대형화와 사용자 요구사항의 복잡화에 따라, 소프트웨어 개발 초기 단계에서의 산출물의 정확성과 일관성은 중요해지고 있다. 하지만, 객체지향 방법을 기반으로 한 설계 문서에 대한 오류 검출 및 일관성 점검을 위한 기법은 만족할 만한 수준에 이르지 못하고 있다. 본 논문은 UML(Unified Modeling Language)의 다이어그램들에 대한 메타모델을 작성하고, 메타모델의 각 요소들에 대하여 적용할 일반화된 메타규칙을 도출하고, 메타규칙들을 각 다이어그램에 적용한 세부규칙 도출에 활용하였다. 이 방법은 오류 검출과 일관성 점검에 활용할 세부규칙들을 체계적으로 도출하므로, 규칙의 완전성을 도모하고 규칙적용의 자동화를 가능하게 하였다. 또한, 도출된 세부규칙을 적용한 사례를 통하여 그 효용성을 확인하였다.
확장된 데이터 표현의 주요 목표는 유비쿼터스 환경에서 일반적인 문제에 적합한 데이터 구조를 개발하는 것이다. 이 방법의 가장 큰 특징은 속성 값을 확률로 표현할 수 있다는 것이다. 다음 특성은 훈련 데이터의 각 이벤트가 중요도를 나타내는 가중치 값을 갖도록 한다는 것이다. 데이터 구조가 개발된 후에 이를 학습할 수 있는 알고리즘이 고안된다. 그 동안 이 알고리즘은 여러 분야에서 여러 문제에 적용하여 좋은 결과를 산출해 왔다. 본 논문은 먼저 데이터 표현 기법인 UChoo를 소개하고 이론적인 배경이 되는 규칙 개선 문제를 소개한다. 그리고 규칙 개선, 손실 데이터 처리, BEWS 문제, 앙상블 시스템과 같은 응용 분야의 예를 소개한다.
This paper develops an adaptive scheduling policy for flexible manufacturing systems. The inductive learning methodology used for constructing this state-dependent scheduling policy provides and understanding of the relative importance of the various system parameters in determining the appropriate scheduling rule. Experimental studies indicated the superiority of the suggested approach over the alternative approach involving the repeated application of a single scheduling rule for randomly generated test problems as well as a real system, and under both stationary and nonstationary conditions. In particular, its relative performance improves further when there are frequent disruptions, and when disruptions are caused by the introduction of tiiight due date jobs, one of the most common surces of disruptions in most manufacturing systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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