We can obtain useful knowledge from data by using a subgroup discovery algorithm. Subgroup discovery is a rule model learning method that finds data subgroups containing specific information from data and expresses them in a rule form. Subgroups are meaningful as they account for a high percentage of total data and tend to differ significantly from the overall data. Subgroup is expressed with conjunction of only literals previously. So, the scope of the rules that can be derived from the learning process is limited. In this paper, we propose a method to increase expressiveness of rules through internal disjunctive representation of attribute values. Also, we analyze the characteristics of existing subgroup discovery algorithms and propose an improved algorithm that complements their defects and takes advantage of them. Experiments are conducted with the traffic accident data given from Busan metropolitan city. The results shows that performance of the proposed method is better than that of existing methods. Rule set learned by proposed method has interesting and general rules more.
현재 원산지 규정이 국제무역상 쟁점으로 등장하게 된 주된 이유는 원산지규정이 각 국가마다 상이할 뿐만 아니라 그 자체의 불명확성, 복잡성, 차별적 적용 가능성으로 인해 상당한 무역장벽으로 작용하고 있기 때문이다. 또한, 생산의 글로벌화 글로벌 기업 활동이 증가함에 따라 2개국 이상에 걸쳐 생산된 물품이 증가하여 해당품목의 원산지가 어디인지 결정 문제가 발생하는 사례가 발생한다. 본 연구에서는 원산지규정에 관한 가장 기초적이고 기본적인 연구로 원산지 결정기준에 대해 연구하였다. 이를 위해 한 미국 FTA, 한 EU FTA, 한 ASEAN FTA 원산지규정을 연구 대상으로 하여 관련 사례를 구체적으로 분석하여, 상호 비교를 통해 시사점을 파악하고자 하였다. 분석 결과, 한 미 FTA, 한 EU FTA와 한 ASEAN FTA로 원산지결정은 부가가치기준(value percentage content), HS 세번변경기준(change of tariff heading), 특정공정기준(specific process rule) 등이 이용되며 실질변형기준은 한 미 FTA에서는 역내에서 창출된 부가가치가 일정 수준 이상이면 그 국가를 원산지로 인정하는 방식 (RVC : Regional Value Content)을 인정하고 있으며, 한편, 한 EU FTA에서는 역외산 부품 및 원재료의 금액이나 수량이 일정 기준 이하로 사용되는 경우 원산지자격을 부여하는 방식 (MC : Import Content)을 인정하고 있다.
A CCD camera with a laser strip was applied to realize the automation of welding process in GMAW. The Hough transformation was used to extract the laser stripe and to obtain specific weld points. In this study, a neural network based on the generalized delta rule algorithm was adapted for the process control of GMA, such as welding speed, arc voltage and wire feeding speed.
With the recent increase of multiple robots cooperating in smart manufacturing logistics environments, it has become very important how to predict the safety and efficiency of the individual tasks and dynamically assign them to the best one of available robots. In this paper, we propose a novel task policy learner based on deep relational reinforcement learning for predicting the safety and efficiency of tasks in a multi-robot manufacturing logistics environment. To reduce learning complexity, the proposed system divides the entire safety/efficiency prediction process into two distinct steps: the policy parameter estimation and the rule-based policy inference. It also makes full use of domain-specific knowledge for policy rule learning. Through experiments conducted with virtual dynamic manufacturing logistics environments using NVIDIA's Isaac simulator, we show the effectiveness and superiority of the proposed system.
Glass fiber reinforced plastic(CFHP) tent pole fabricated by the pultrusion process with unidirectional glass fiber is two times as heavy as aluminum tent pole owing to the low specific modulus The first objective of this research is the design the high strength and light weight tent pole compete with. the second is the develope glass fiber carbon fiber hybrid tent pole pultrusion process. the third is the evaluate the mechanical properties of the hybrid tent pole compare to these of the duralumin tent pole.
A CCD camera with a laser stripe was applied to realize the automatic weld seam tracking in GMAW. It takes relatively long time to process image on-line control using the basic Hough transformation, but it has a tendency of robustness over the noises such as spatter and arc tight. For this reason, it was complemented with adaptive Hough transformation to have an on-line processing ability for scanning specific weld points. The adaptive Hough transformation was used to extract laser stripes and to obtain specific weld points. The 3-dimensional information obtained from the vision system made it possible to generate the weld torch path and to obtain the information such as width and depth of weld line. In this study, a neural network based on the generalized delta rule algorithm was adapted for the process control of GMA, such as welding speed, arc voltage and wire feeding speed.
비즈니스 프로세스란 기업의 목표 달성을 위하여 다양한 비즈니스 규칙에 의해 정의된 상호 연관이 있는 비즈니스 기능의 집합을 의미한다. 이러한 비즈니스 프로세스 관리를 위해 많은 기업들은 프로세스 모델링 작업을 수행하게 되는데, 이러한 모델링 작업은 사람에 의해 수행되기 때문에 예기치 못한 이상 현상이 발생할 수 있게 된다. 이러한 이상 현상이 미리 검출되지 않고 프로세스 엔진에 의해 실행된다면 막대한 비용 및 손실을 초래할 수 있기 때문에 모델링 단계에서 이상 현상이 없도록 모델링을 하거나 모델링 도구 자체에서 미리 정의된 이상 현상들을 검출하는 작업이 필요하다. 본 논문에서는 비즈니스프로세스 이상 현상 검출작업에 활용될 수 있도록 모델링 단계에서 발생할 수 있는 이상 현상들을 타입에 따라 분류하고 정의하였다.
Purpose: This study deals with a production planning and scheduling problem to minimize the total weighted tardiness on hybrid flow shop with sets of non-identical parallel machines on stages, where parallel machines in the set are dedicated to perform specific subsets of jobs and sequence-dependent setup times are also considered. Methods: A two-stage approach, that applies MILP model in the 1st stage and dispatching rules in the 2nd stage, is proposed in this paper. The MILP model is used to assign jobs to a specific machine in order to equalize the workload of the machines at each stage, while new dispatching rules are proposed and applied to sequence jobs in the queue at each stage. Results: The proposed two-stage approach was implemented by using a commercial MILP solver and a commercial simulation software and a case study was developed based on the spark plug manufacturing process, which is an automotive component, and verified using the company's actual production history. The computational experiment shows that it can reduce the tardiness when used in conjunction with the dispatching rule. Conclusion: This proposed two-stage approach can be used for HFS systems with dedicated machines, which can be evaluated in terms of tardiness and makespan. The method is expected to be used for the aggregated production planning or shop floor-level production scheduling.
본 연구에서는 사출금형의 공정설계 전문가시스템의 개발에 대한 연구의 일부 로서, 구체적으로는 구조가 비교적 간단하고 의사결정 규칙의 획득이 용이한 받침판이 없는 2단 사출금형을 대상으로 하여 CLIPS를 사용하여 개인용 컴퓨터에서 실행이 가능 한 공정설계 전문가시스템을 개발하여 실제 사출금형 공정설계에 적용하여 그 유효성 을 평가하였다.
This paper describes an integrated CAD and CAPP system for prismatic parts of injection mold which generates a complete process plan automatically from CAD data of a part without human intervention. This system employs Auto CAD as a CAD model and GS-CAPP as an automatic process planning system for injection mold. The proposed CAD/CAPP system consists of three modules such as CAD data conversion module, manufacturing feature recognition module, and CAD/CAPP interface module. CAD data conversion module transforms design data of AutoCAD into three dimensional part data. Manufacturing feature recognition module extracts specific manufacturing features of a part using feature recognition rule base. Each feature can be recognized by combining geometry, position and size of the feature. CAD/CAPP interface module links manufacturing feature codes and other head data to automatic process planning system. The CAD/CAPP system can improve the efficiency of process planning activities and reduce the time required for process planning. This system can provide a basis for the development of part feature based design by analyzing manufacturing features.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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