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지원철,김우주 한국경영과학회 1998 한국경영과학회 학술대회논문집 Vol.- No.2
급격한 경영환경의 변화로 인하여 고객만족을 최우선시하게 됨에 따라, 고객의 다양한 품질 요구를 신속 정확히 만족시키는 것이 주요 경영과제가 되었다. 이러한 상황에 대처 가능한 품질 관리가 이루어지기 위해서는 품질기준에 대한 객관적 검증 및 지속적인 보완이 필요하며, 품질설계에 관련된 지식들을 체계적으로 수집하여 공유할 수 있는 체제가 갖추어져야 한다. 이와 같은 목적을 달성하기 위해 인공지능 기법들을 이용한 지능형 품질시스템(Inteligent Quality System, IQS)이 많은 관심을 모으고 있다. 본 연구에서는 일관 제철소의 품질관리를 위해 개발된 IQS중 품질설계 시뮬레이션 지원시스템(Quality Design Simulation Support System, QDSim)에 대해 설명한다. QDSim은 신경망을 기반으로 설계 구현되었는데, 품질설계 시뮬레이션을 지원하기 위해 크게 두가지 기능을 수행한다. 첫째 기능은 주어진 원재료의 구성비와 조업조건에 의해 생산될 제품의 최종 품질특성을 예측하는 것이며, 두 번째는 품질예측치가 고객의 요구 품질, 즉 목표품질을 만족시키는 입력조건을 찾아가는 것이다. 본 연구에서는 QDSim의 이론적 근거 및 구현내용을 설명한 후, IQS내의 타시스템과의 관계를 설명한다.
지원철 한국경영과학회 2003 韓國經營科學會誌 Vol.28 No.3
Ouality design In practice highly depends on human designer's intuition and past experiences due to lack of formal knowledge about the relationship among I0 variables This paper represents an data mining approach for developing quality design support system that integrates Case Based Reasoning (CBR) and Artificial Neural Networks (ANN) to effectively support all the steps in quality design process CBR stores design cases in a systematic way and retrieve them quickly and accurately ANN predicts the resulting quality attributes of design alternatives that are generated from CBR's adaptation process. When the predicted attributes fail to meet the target values. quality design simulation starts to further adapt the alternatives to the customers new orders To implement the quality design simulation this paper suggests (1) the data screening method based an Ball to obtain the robust ANN predicts from the large Production data bases (2) the procedure of quality design simulation using ANN and (3) model management System that helps users find the appropriate one from the ANN model base The integration of CBR and ANN provides quality design engineers the way that produces consistent and reliable design solutions in the remarkably reduced time.
池元哲 弘益大學校 1988 弘大論叢 Vol.20 No.2
This paper discusses the design of expert system for financial statement analysis. The concept of expert support system is introduced and adopted as a framework for system development. Combined Knowledge representation scheme-frame and rule, and model-based quantitative reasoning capability based on simple financial arithmetics will greatly enhance the system flexibility and ensure wide applicability to real business problem.