[논문 리뷰] Fuzzy Relational Modeling of Cost and Affordability for Advanced Technology Manufacturing Environment

Ladislav Kohout, Eun‐jin Kim외 1명|ArXiv.org|2003. 10. 11.

Rough Sets and Fuzzy Logic참고 문헌 30인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 비정형적 관계 모델링 프레임워크를 제안하며, BK-곱을 사용하여 고도화된 제조에서의 비용 및 가용성 비용을 분석한다. 물리적 측정치와 전문 지식을 리퍼토리 그리드를 통해 통합함으로써 불확실성 하에서의 의사결정을 지원한다. 대칭성 및 이행성과 같은 관계적 성질을 탐지할 수 있으며, 기술 순위 매기기 및 비용 주도 요인 분석에 적용 가능하다.

ABSTRACT

Relational representation of knowledge makes it possible to perform all the computations and decision making in a uniform relational way by means of special relational compositions called triangle and square products. In this paper some applications in manufacturing related to cost analysis are described. Testing fuzzy relational structures for various relational properties allows us to discover dependencies, hierarchies, similarities, and equivalences of the attributes characterizing technological processes and manufactured artifacts in their relationship to costs and performance. A brief overview of mathematical aspects of BK-relational products is given in Appendix 1 together with further references in the literature.

연구 동기 및 목표

• 부분적 또는 불확실한 데이터가 존재하는 조건에서 고도화된 제조의 비용 및 가용성 비용을 모델링하기 위한 관계 기반 프레임워크를 개발하기 위해.
• 물리적 측정치와 전문 지식(심리측정 도구를 통한)을 통합된 관계적 구조로 통합하여 의사결정 지원을 위해.
• 자기 반복성, 대칭성, 이행성, 동치성과 같은 관계적 성질을 탐지하여 제조 특성 간의 종속성, 계층 구조, 유사성을 밝혀내기 위해.
• 사전순서를 이용한 간격 순위 매기기를 통해 경쟁 기술 간의 비교 평가를 가능하게 하여 초기 설계 단계에서의 가용성 평가를 지원하기 위해.
• 언어적 전문가 입력에 기반한 퍼지 관계 계산을 통해 불필요한 비용을 식별하고 제거하기 위해.

제안 방법

• 비용 및 성능 데이터에서 유도된 관계를 구성하고 분석하기 위해, 삼각형 및 정사각형 곱을 포함한 퍼지 관계 곱(BK-곱)을 사용하기 위해.
• 물리적 데이터가 확보되지 않은 경우 엔지니어로부터 언어적 지식을 확보하기 위해 심리측정 도구로 리퍼토리 그릭(RPG)을 사용하기 위해.
• 비용 주도 요인과 제조 공정 간의 종속성, 유사성, 동치성을 표현하고 분석하기 위해 퍼지 관계 구조를 활용하기 위해.
• 다양한 공정 매개변수나 재료 간의 비용 추정치를 통합하기 위해 간격 집계를 활용하기 위해.
• 비용 효율성 기반으로 경쟁 기술 간의 간격 순위 매기기를 가능하게 하기 위해 관계 데이터로부터 사전순서(preorder)를 구성하기 위해.
• 비용 분석을 위해 언어적 전문가 입력에 기반한 퍼지 관계 계산을 수행하여 설계 및 제조 과정에서의 불필요한 비용을 탐지하고 제거하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 물리적 데이터가 부족한 상황에서 퍼지 관계 모델링을 어떻게 활용하여 고도화된 제조의 비용 및 가용성 비용을 표현하고 분석할 수 있는가?
• RQ2 전문가로부터 확보한 언어적 데이터에서 어떤 관계적 성질(예: 대칭성, 이행성)을 추출하여 비용 주도 요인 간의 구조적 관계를 드러낼 수 있는가?
• RQ3 BK-곱을 어떻게 적용하여 다수의 전문가 시각을 통합하고 관계 모델 내의 모순을 해결할 수 있는가?
• RQ4 간격 집계와 사전순서 기반 순위 매기기가 불확실성 하에서 기술 선택을 어떻게 향상시킬 수 있는가?
• RQ5 퍼지 관계를 활용한 가치 분석은 제조 공정에서 불필요한 비용을 어떻게 식별하고 제거할 수 있는가?

주요 결과

• 리퍼토리 그릭을 활용한 전문 지식 확보가 성공적으로 이루어져, 물리적 측정치가 없더라도 관계 모델링이 가능해졌다.
• 전문가로부터 확보한 데이터에서 대칭성 및 이행성과 같은 관계적 성질이 탐지되어 제조 특성 간 의미 있는 구조적 관계가 드러났다.
• BK-곱을 통해 다수의 전문가 시각이 통합되고, 갈등하는 해석이 일관된 관계 모델로 정리될 수 있었다.
• 비용의 간격 집계는 다양한 공정 매개변수에 걸쳐 불확실하거나 불완전한 비용 추정치를 통합하는 데 효과적인 방법을 제공하였다.
• 사전순서 기반 간격 순위 매기기는 경쟁 기술 간 비교 평가를 가능하게 하여 불확실성 하에서의 의사결정을 지원하였다.
• 퍼지 관계 계산을 활용한 가치 분석은 LPT 커버 플레이트 사례 연구에서 불필요한 비용을 성공적으로 식별하고 부각시켰다.