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에이전트기반 다구찌 실험계획 의사결정지원시스템
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  • 에이전트기반 다구찌 실험계획 의사결정지원시스템
저자명
조성진,이재원,김준식,김호윤
간행물명
한국 지능정보시스템학회논문지
권/호정보
2001년|7권 2호|pp.1-17 (17 pages)
발행정보
한국지능정보시스템학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

본 논문은 에이전트기반 다구찌 실험계획 의사결정지원 시스템의 개발에 관해 다루고 있다. 다구찌 실험을 구성하는 네 개의 단계 중 실험계획단계는 실험목적, 품질특성, 인자선정 등과 같이 실험의 근간이 되는 가장 중요한 의사결정을 포함하고 있으면서도 지금까지 그 중요성이 간과되어 왔다. 본 연구에서 개발된 시스템은 에이전트를 기반으로 하는 두 개이 의사결정지원 메커니즘을 통해 실험설계자의 다구찌 실험계획을 지원한다. 첫 번째로, 도메인 지식제공 메커니즘은 수집 에이전트라는 인터넷 에이전트를 이용하여 분산된 지식제공자들로부터 실험의 대상이 되는 분야의 지식을 수집하고, 보고 에이전트를 이용하여 이를 정리 및 가시화하여 실험설계자에게 보고함으로써 다구찌 실험계획의 의사결정을 지원한다. 이 메커니즘을 이용하면 시간적, 지리적으로 회의를 갖기 어려운 지식제공자들도 동이란 실험팀을 이루어 브레인스토밍을 통한 실험계획의 의사결정에 기여할 수 있다. 두 번째로, 상황감지 도움말 메커니즘은 도움말 에이전트라는 지능형 에이전트를 통하여 실험설계자의 설계 행위를 관찰하고 그 상태를 파악하여 상황에 알맞은 도움말을 적절한 시점에 제공하다. 상황감지 도움말 메커니즘은 도메인 지식제공 메커니즘과 더불어 실험설계자의 의사결정오류를 줄여 실험의 신뢰성을 증가시키며, 불필요한 시간과 자원의 낭비를 막을 수 있다.

기타언어초록

This paper deals with an agent-based decision-supporting system for Taguchi experiment planning. Among the four major parts of Taguchi experiment, the planning phase includes the most important decision-making issues such as determination of experiment objectives, quality characteristics, and control factors. The planning phase, however, has not been paid proper attention by experiment designers. In this research, an agent-based decision-supporting system for Taguchi experiment planning has been developed to facilitate the planning tasks of experiment designer. The decision-supporting system is composed of two agent-based mechanisms. The first employs an Internet agent that collects the domain knowledge from knowledge providers who may be distributed in remote places. Another agent then visualizes the collected knowledge and reports it to the experiment designer. Engineers who would normally have difficulties in collaborating because of limitations on their time or because they are in different places can easily work together in the same experiment team and brainstorm to make good decisions. The second agent-based mechanism offers context-sensitive advice generated by another intelligent agent during the experiment planning process. it prevents the experiment designer from making improper decisions, which will increase the feasibility of the experiment and minimize the unnecessary expense of time and resources.