현재 국내에서의 의료 부분의 전문가 시스템에 대한 개발이 시작 단계에 있다. 의료부문 전문가시스템 개발에 있어서 주요 촛점은 관련분야의 전문의들로부터 어떻게 시간적, 비용적 낭비없이 효과적으로 지식 획득(Knowledge acquisition)을 knowledge engineers가 하겠는가이며, 또한 어떠한 체계(Framework)로 전문가 시스템을 구성할 것인가이다. 본 발표에서는 현재 본 연구실에서 CASNET 및 INTERNET를 바탕으로 개발중인 산부인과의 불임 진료 및 내과의 갑상선 질환 진단, 치료에 관련된 전문가 시스템 개발의 초기단계를 보임으로써 의료 관련 전문가 시스템 개발의 일반적인 기본 방향을 제시하고자 한다.

Consider a job shop that is modelled as an open queueing network of the Jackson(l957) type. All work stations in the shop have the same number of parallel servers. Two problems are studied : the loading of stations and the assignment of servers, which are represented by loading and assingment vectors, respectively. Ma jorization and arrangement orderings are established to order, respectively, the loading and the assignment vectors. It is shown that reducing the loading vector under ma jorizat ion or increasing the assignment vector under arrangement ordering will reduce the congestion in the shop in terms of reducing the total number of jobs(in the sense of likelihood ratio ordering), the maximum queue length(in the sense of stochastic ordering), and the queue-length vector( in the sense of stochastic majorization). The results can be used to supprot production planning in certain job shops, and to aid the desing of storage capacity. (OPEN QUEUEING NETWORK; WJORIZATION; ARRANGEMENT ORDERINC; LIKELIHOOD RATIO ORDERINC; STOCHASTIC ORDERING)