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LSTM 및 Conv1D-LSTM을 사용한 공급 사슬의 티어 예측
박경종 한국산업경영시스템학회 2020 한국산업경영시스템학회지 Vol.43 No.2
Supply chain managers seek to achieve global optimization by solving problems in the supply chain's business process. However, companies in the supply chain hide the adverse information and inform only the beneficial information, so the information is distorted and cannot be the information that describes the entire supply chain. In this case, supply chain managers can directly collect and analyze supply chain activity data to find and manage the companies described by the data. Therefore, this study proposes a method to collect the order-inventory information from each company in the supply chain and detect the companies whose data characteristics are explained through deep learning. The supply chain consists of Manufacturer, Distributor, Wholesaler, Retailer, and training and testing data uses 600 weeks of time series inventory information. The purpose of the experiment is to improve the detection accuracy by adjusting the parameter values of the deep learning network, and the parameters for comparison are set by learning rate (lr = 0.001, 0.01, 0.1) and batch size (bs = 1, 5). Experimental results show that the detection accuracy is improved by adjusting the values of the parameters, but the values of the parameters depend on data and model characteristics.
박경종 한국산업경영시스템학회 2008 한국산업경영시스템학회 학술대회 Vol.2008 No.춘계
본 논문에서는 공급 사슬의 다목표 최적화 문제를 다룬다. 복잡한 공급 사슬 모델의 구성은 시뮬레이션 모델링을 이용하고 다목표 최적화를 위한 알고리즘은 유전자 알고리즘을 사용한다. 본 연구에서 사용되는 다목표 유전자 알고리즘은 최근까지 가장 효율적인 방법중의 하나라고 제시된 NSGA-II이며, 이 알고리즘을 사용하여 시뮬레이션 모델의 확률적 공급 사슬 문제에 적용하여 나타나는 결과를 분석하고 방향을 제시한다.
박경종,최흥국 인제대학교 2007 仁濟論叢 Vol.22 No.1
교합력 측정이란 상·하 치아사이에서 이루어지는 힘의 변화 즉, 교합력의 변화를 측정하는 것을 말하며, 측정의 이유는 치아 및 저작계의 질환을 검사하고 치료효과를 평가하는 수치의 하나이며, 의치 제작에도 중요한 수치가 되기 때문이다. 교합력의 분석이란 이들 힘의 관계를 분석하여 치아의 역학적 관계를 진단할 수 있는 정보를 제시해주는 방법이다. 기존의 측정방법은 많은 오차가 발생하였고, 일회성 때문에 많은 비용을 요구했으며, 사용함에 있어 전문적인 지식을 요구했다. 그리고 국내에는 아직 측정 및 분석 기술개발이 전무 한 상태이다. 본 논문은 측정 하드웨어를 통해 입력된 데이터를 효과적으로 가시화하고 분석하기 위한 소프트웨어 개발을 목적으로 한다. 이를 위해 시간 흐름에 따른 COF의 Trajectory 계산 및 좌우 교합력의 비율 계산등 여러 가지 특징 값을 통해서 정상 교합과 부정 교합 사이의 차이점을 찾았다. 계산된 특징 값들을 효과적으로 가시화 하기위해서 Pseudo Color Mapping 알고리즘을 적용 하였으며, 직관적인 정합과 부정합의 판단을 위해 시간흐름에 따른 COF의 경로를 표시 하였다. 그리고 계산된 교합력의 좌·우 비율을 그래프로 가시화 하여 정합과 부정교합 사이의 차이를 나타 내였다. 위 도구 모두 실시간으로 입력되는 값을 효과적으로 표현할 수 있도록 구현하였다. 실험 결과를 통해 정상 교합과 부정교합에서 파라미터 값의 확연한 차이를 확인할 수 있었다. 향후 임상 실험을 통한 데이터로 교합력 데이터베이스를 구축하고 진단결과를 누적시킬 경우, 진단의 정확도를 향상 시킬 수 있으며, 이를 기반으로 새로운 진단 방법을 연구 할 수 있을 것이다.