Chang Hyun Kim;Yeojin Kim;Geuntae Kim;Jonghwan Lee
Journal of the Semiconductor & Display Technology
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v.22
no.3
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pp.36-40
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2023
Recently, in the problem of multi-order processing in logistics warehouses, multi-pickup systems are changing from the form in which workers walk around the warehouse to the form in which goods come to workers. These changes are shortening the time to process multiple orders and increasing production. This study considered the sequence problem of which warehouse the items to be loaded on each truck come first and which items to be loaded first when loading multiple pallet-unit goods on multiple trucks in an industrial smart logistics automation warehouse. To solve this problem efficiently, we use the mutant algorithm, which combines the GA algorithm and ACO algorithm, and compare with original system.
Ham, Hyeonheui;Lee, Kyung Ah;Lee, Theresa;Han, Sanghyun;Hong, Sung Kee;Lee, Soohyung;Ryu, Jae-Gee
Journal of Food Hygiene and Safety
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v.32
no.4
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pp.321-328
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2017
Fusarium graminearum is a mycotoxigenic plant pathogen, which could remain in harvested barley grains and produces mycotoxins at preferable conditions during storage. To elucidate the factors affecting contamination of Fusarium and Fusariotoxin in hulled barley during storage, three hulled barley grain samples were collected from Jeolla province. Moisture content of each sample was adjusted to 14% and 20%, respectively, then stored in two warehouses where temperature was controlled differently: one controlled below $12^{\circ}C$, and the other with no control. While monitoring temperature and relative humidity of warehouses hourly, grain moisture content, Fusarium occurrence, and mycotoxin level was analyzed at 1, 3, 6, and 12 month after storage. The average monthly temperature and relative humidity ranged $3{\sim}29^{\circ}C$, and 58~70% in warehouse without temperature control, whereas $3{\sim}13^{\circ}C$ and 62~74% in warehouse controlled below $12^{\circ}C$. Grain moisture content of the samples decreased in both warehouses except 14% samples which increased in the warehouse with temperature control. Fusarium frequency of the contaminated grains decreased continuously in the warehouse without temperature control. But in the warehouse below $12^{\circ}C$, Fusarium decreasing rate was slower because of high grain moisture content. In most samples, nivalenol was detected more in the warehouse without temperature control after 12 month but there was little difference after 1, 3, and 6 month. Therefore, it will be efficient to store hulled barley in the warehouse controlled below $12^{\circ}C$ to reduce Fusarium contamination when the barley is not dried properly. In addition, when storage period exceeds 12 month, it is recommended to store hulled barley in a warehouse controlled below $12^{\circ}C$ to reduce nivalenol contamination.
As the usage of database systems dramatically increases and the amount of data pouring into them is massive, the performance administration techniques for using database systems effectively are getting more important. Especially in data warehouses, the performance management is much more significant mainly because of large volume of data and complex queries. The objectives and characteristics of data warehouses are different from those of other operational systems so adequate techniques for performance monitoring and tuning are needed. In this paper we extend functionalities of the DBMax, a performance administration tool for Oracle database systems, to apply it to data warehouse systems. First we analyze requirements based on summary management and ETL functions they are supported for data warehouse performance improvement in Oracle 9i. Then, we design architecture for extending DBMax functionalities and implement it. In specifics, we support SQL tuning by providing details of schema objects for summary management and ETL processes and statistics information. Also we provide new function that advises useful materialized views on workload extracted from DBMax log files and analyze usage of existing materialized views.
This study proposes the improvement scheme of the current lease rate assessment system (2003~2014), as a major problem solving area, for the Terminal Operating Company (TOC)'s wharf since the introduction of the TOC system in 1997. The study considers the reform system using three criteria: standardization, simplification, and fairness. The final alternative presented by the study adopts the lease rate assessment system, which newly reflects changes of facilities' property values for aprons, combining it with the related fees of the Korean seaport dues for open storage yards, warehouses (shed), passages, buildings and lands within leased facilities. The proposal anticipates that the new system will not only minimize stakeholders' confusion, but also resolve the main problems within the current system. The study, further, introduces the adjustment ratio, which will make the new lease rate of the apron equal to the current lease rate of a berth, for the individual TOC's wharf, in order to prevent a sharp increment in the lease rate of the apron. This is because the government or port authorities as lessors, need to give priority to lightening the burden of TOC's costs under the deteriorating business environment such as the slowdown in port throughputs' growth. This study makes a contribution by suggesting a new lease rate assessment system for the TOC's wharf, reflecting the value of property as well as leading to its simplification and standardization. Additionally, it may lead to the improvement of fairness by applying the same rate to all leased wharfs for the lease rates of open storage yards, warehouses (shed) and passages. However, it has a limitation that hinders the fairness: the lease rate for the apron cannot be imposed in proportion to the leased area, by applying the individual adjustment ratios. In the future, those adjustment ratios should be, gradually, rationalized to be the same target ratio (0.5) for each wharf, following an improvement in the terminal operating business environment.
As the size of the data warehouse is large, the selection of indices on the data warehouse affects the efficiency of the query processing of the data warehouse. Indices induce the lower query processing cost, but they occupy the large storage areas and induce the index maintenance cost which are accompanied by database updates. The bitmap join indices are well applied when we optimize the star join queries which join a fact table and many dimension tables and the selection on dimension tables in data warehouses. Though the bitmap join indices with the binary representations induce the lower storage cost, the task to select the indexing attributes among the huge candidate attributes which are generated is difficult. The processes of index selection are to reduce the number of candidate attributes to be indexed and then select the indexing attributes. In this paper on bitmap join index selection problem we reduce the number of candidate attributes by the data mining techniques. Compared to the existing techniques which reduce the number of candidate attributes by the frequencies of attributes we consider the frequencies of attributes and the size of dimension tables and the size of the tuples of the dimension tables and the page size of disk. We use the mining of the frequent itemsets as mining techniques and reduce the great number of candidate attributes. We make the bitmap join indices which have the least costs and the least storage area adapted to storage constraints by using the cost functions applied to the bitmap join indices of the candidate attributes. We compare the existing techniques and ours and analyze them in order to evaluate the efficiencies of ours.
The data cube is an aggregation operator that computes group-bys for all possible combination of dimension attributes. %on the number of the dimension attributes is n, a data cube computes $2^n$ group-bys. Each group-by in a data cube is called a cuboid. Data cubes are often precomputed and stored as materialized views in data warehouses. These data cubes need to be updated when source relation change. The incremental maintenance of a data cube is to compute and propagate only its changes. To compute the change of a data cube of $2^n$ cuboids, previous works compute a delta cube that has the same number of cuboids as the original data cube. Thus, as the number of dimension attributes increases, the cost of computing a delta cube increases significantly. Each cuboid in a delta cube is called a delta cuboid. In this paper. we propose an incremental cube maintenance method that can maintain a data cube by using only $_nC_{{\lceil}n/2{\rceil}}$ delta cuboids. As a result, the cost of computing a delta cube is substantially reduced. Through various experiments, we show the performance advantages of our method over previous methods.
This study aimed to generate a probability distribution model based on temperature data of frozen food storage facility as input variables for microbial risk assessment (MRA). We visited 8 food-handling businesses to collect temperature data from their cold storage warehouses. The overall mean temperature inside the storage facilities was $-20.48{\pm}3.08^{\circ}C$, with 20.4% of the facilities having above $-18^{\circ}C$, with minimum and maximum temperature values of -10.3 and $-25.80^{\circ}C$ respectively. Temperature distributions by space locations of natural and forced convection were $-22.57{\pm}0.84$ and $-17.81{\pm}1.47^{\circ}C$, $-22.49{\pm}1.05$ and $-17.94{\pm}1.44^{\circ}C$, and $-22.68{\pm}1.03$ and $-18.08{\pm}1.42^{\circ}C$ in the upper (2.4~4 m), middle (1.5~2.4 m), and lower (0.7~1.5 m) shelves, respectively. Probability distributions from the temperature data were obtained using the program @RISK. Statistical ranking was determined using goodness of fit to determine the probability distribution model. Our results show that a log-normal distribution [5.9731, 3.3483, shift (-26.4281)] is most appropriate for relative MRA conduction.
Park, Siyoung;Kang, Thomas H.K.;Lee, Ho-Wook;Gwak, Si-Young;Park, Jun-Kyu
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.26
no.6
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pp.14-22
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2022
In this study, a fire test was conducted to evaluate the fire performance of precast concrete (PC) slabs in an outdoor environment in response to the increase in fire incidents caused by the growth of warehouses. Prior to the field fire test, the tensile yield strength of the tendon at elevated temperatures was tested to analyze the mechanical properties. Also, by referring to previous studies, the thermal properties of tendon and the mechanical and thermal properties of concrete were investigated. A field fire test was conducted to analyze the structural and fire performance of two identical slabs with 50 and 150 mm bearing length. As the bearing length increased, deflection and horizontal displacement decreased. The fire test lasted for 200 minutes without the collapse of slabs, validating current codes. Based on the structural performance which maintained even with concrete spalling and rupture of some tendons, the bonded method is assumed to be practical in pre-tensioned PC slabs. The results of fire test are expected to be utilized in evaluating the fire performance of PC slabs in warehouses.
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.
Data Warehouses integrate data from multiple heterogeneous information sources and transform them into a multidimensional representation for decision support applications. Data warehousing has emerged as one of the most powerful tools in delivering information to users. Most previous researches have focused on marketing, customer service, financing, and insurance industry. Further, relatively less research has been done on data warehouse systems in the complex manufacturing industry such as ship production, which is characterized complex product structures and production processes. In the ship production, data warehouse systems is a requisite for effective cost analysis because collecting and analysis of diverse and large of cost-related(material/production cost, productivity) data in its operational systems, was becoming increasingly cumbersome and time consuming. This paper proposes architecture of the data warehouse systems to support cost analysis in the ship production. Also, in order to illustrate the usefulness of the proposed architecture, the prototype system is designed and implemented with the object of the enterprise of producing a large-scale ship.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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