• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.437-440
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• 2000

본 연구에서는 제품 개발과 관련된 시장 환경 요소들을 고려하여 신속한 제품 개발에 관한 의사 결정을 할 수 있는 AHP 모형을 제안하고, 정량화 된 데이터를 이용한 AHP 의사결정 프로세스를 구축하고자 하였다. AHP 모형의 경우 전문가 집단(연구원 집단, 엔지니어 집단, 판매자 집단)별로 의사결정의 차이점을 보여 줌으로서 각각의 시장 상황에 맞는 의사결정을 경영자가 효율적으로 판단할 수 있도록 제시하였으며, 신제품 디자인 선정의 간단한 프로세스를 제시하여 반복적인 생산자의 의사 결정을 합리적이고 신속하게 할 수 있는 방법론을 제시하였다. 프로세스에서는 하위 의사결정 단계에서 가능한 데이터의 정량화를 통해 쌍별 비교 행렬을 만듦으로써, AMP기법의 정확성을 높이고 모델의 민감도 분석이 가능하게 하였다.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.22 no.1
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• pp.32-39
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• 2018

Repairing timing and the extended service life with repairing are very important for cost estimation during operation. Conventionally used model for repair cost shows a step-shaped cost elevation without consideration of variability of extended service life due to repairing. In the work, RC(Reinforced Concrete) Column is considered for probabilistic evaluation of repairing number and cost. Two mix proportions are prepared and chloride behavior is evaluated with quantitative exterior conditions. The repairing frequency and cost are investigated with varying service life and the extended service life with repairing which were derived from the chloride behavior analysis. The effect of COV(Coefficient of Variation) on repairing frequency is small but the 1st repairing timing is shown to be major parameter. The probabilistic model for repairing cost is capable of reducing the number of repairing with changing the intended service life unlike deterministic model of repairing cost since it can provide continuous repair cost with time.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.106-111
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• 2002

진화 알고리즘은 생물의 유전적 진화 과정을 이용한 새로운 문제 해결의 방안으로 결정론적 방법으로 해결하지 못한 난제에 적합한 알고리즘으로 알려져 있다. 본 논문에서는 진화 알고리즘의 연구를 기반으로 전달함수 출력 파형 검출을 위한 기법에서 이용되고 있는 런지-커타(Runge-Kutta) 방법에서의 상미분 방정식의 해를 구하는 기법 연구와 유전 알고리즘을 이용하여 Manabe 표준형의 일반화를 이용-i:l여 플랜트의 성능을 충족시키는 제어기를 설계할 수 있는 알고리즘을 구현한다. 본 논문에서의 프로그램 구현은 자바 언어를 이용하며, 자바 언어를 적용한 구현 방법과 유전 알고리즘의 효율적 기법을 제시한다.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.6 no.4 s.26
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• pp.80-90
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• 2005

Activity durations retain probabilistic and stochastic natures due to diverse factors causing the delay or acceleration of activity completion. These natures make the final project duration to be a random variable. These factors are the major source of financial risk. Extending the Stochastic Project Scheduling Simulation system (SPSS) developed in previous research; this research presents a method to estimate how the final project duration behaves when activity durations change randomly. The final project cost is estimated by considering the fluctuation of indirect cost, which occurs due to the delay or acceleration of activity completion, along with direct cost assigned to an activity. The final project cost is estimated by considering how indirect cost behaves when activity duration change. The method quantifies the amount of contingency to cover the expected delay of project delivery. It is based on the quantitative analysis to obtain the descriptive statistics from the simulation outputs (final project durations). Existing deterministic scheduling method apply an arbitrary figures to the amount of delay contingency with uncertainty. However, the stochastic method developed in this research allows computing the amount of delay contingency with certainty and certain degree of confidence. An example project is used to illustrate the quantitative analysis method using simulation. When the statistical location and shape of probability distribution functions defining activity durations change, how the final project duration and cost behave are ascertained using automated sensitivity analysis method

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.42 no.12
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• pp.79-90
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• 2005

In this paper, we propose a new clustered reconfigurable interconnect network (CRIN) BIST to improve the embedding probabilities of random-pattern-resistant-patterns. The proposed method uses a scan-cell reordering technique based on the signal probabilities of given test cubes and specific hardware blocks that increases the embedding probabilities of care bit clustered scan chain test cubes. We have developed a simulated annealing based algorithm that maximizes the embedding probabilities of scan chain test cubes to reorder scan cells, and an iterative algorithm for synthesizing the CRIN hardware. Experimental results demonstrate that the proposed CRIN BIST technique achieves complete fault coverage with lower storage requirement and shorter testing time in comparison with the conventional methods.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.40-42
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• 2003

주어진 실시간 환경의 복잡성 때문에. 항상 최적의 행동을 수행하는 완벽하게 이성적인 에이전트 (rational agent) 의 구현은 실질적으로 가능하지 않다. 이러한 실시간 문제 해결기법에서의 전통적인 접근 방식은 미리 정의된 규약에 의존한 조건-행동 추론 방식이다. 이러한 조건-행동추론 방식은 문제 영역이 다양하거나 문제의 재설계가 필요한 경우에는 아무런 해법을 갖지 못한다. 따라서 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 주어진 행동들의 유틸리티를 실시간에 계산하고, 긴급한 정도를 측정하여 상황이 긴급할 경우에는 더 이상의 계산을 중단하고 즉각적인 행동을 취하며. 반면에 상황이 긴급하지 않을 경우에는 최선의 의사결정을 위하여 추가적인 정보를 고려하여 더 바람직한 행동을 결정하는 방법론을 제안한다. 제안한 방법론의 평가를 위하여 시간 제약적인 환경에서 최선의 의사결정을 수행하는 실질적이며 유연한 에이전트를 구현 하고자 한다.

• Proceedings of the Materials Research Society of Korea Conference
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• 2001.05a
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• pp.102-102
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• 2001

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.13 no.1
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• pp.15-25
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• 2014

Bus signal priority is a name for various techniques to speed up bus public transport services at intersections with traffic signals. In this study propose methodology to optimize signal times for Early green, Green extension out of the active bus signal priority using deterministic delay model in isolated intersection on median bus lane. Fluctuation is found in the vehicle delay and person delay in the event that using this methodology redistributed to green time and checking slack green time is correct value by sensitivity analysis. As a result of the study, car delay is increased a little and person delay is decreased. As a result of slack green time sensitivity, delay is not much in it if variation of slack green time under 30%. But this methodology effectiveness is under claimed capacity if variation of slack green time over 30%.

• Journal of Cadastre & Land InformatiX
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• v.51 no.2
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• pp.83-106
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• 2021

Interests in clean fuels have been soaring because of environmental problems such as air pollution and global warming. Unlike fossil fuels, hydrogen obtains public attention as a eco-friendly energy source because it releases only water when burned. Various policy efforts have been made to establish a hydrogen based transportation network. The station that supplies hydrogen to hydrogen-powered trucks is essential for building the hydrogen based logistics system. Thus, determining the optimal location of refueling stations is an important topic in the network. Although previous studies have mostly applied optimization based methodologies, this paper adopts machine learning to review spatial attributes of candidate locations in selecting the optimal position of the refueling stations. Machine learning shows outstanding performance in various fields. However, it has not yet applied to an optimal location selection problem of hydrogen refueling stations. Therefore, several machine learning models are applied and compared in performance by setting variables relevant to the location of highway rest areas and random points on a highway. The results show that Random Forest model is superior in terms of F1-score. We believe that this work can be a starting point to utilize machine learning based methods as the preliminary review for the optimal sites of the stations before the optimization applies.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2000.04a
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• pp.45-50
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• 2000

실시간 시뮬레이션은 제약조건이 있는 시뮬레이션의 대표적인 경우로, 반드시 주어진 시간안에 최상의 시뮬레이션 결과를 생성해내야 한다. 본 논문에서는 시간제약과 같은 시스템에 주어진 제약조건을 모델링 및 시뮬레이션하기 위한 방법론을 제시한다. 시스템의 모델링 과정에서는 계층적 방법론에 기초하여 다중 추상화(multi-resolution)를 제공하는 모델을 만든다. 또한 제약조건이 있는 시뮬레이션을 위해서는 구축된 모델의 추상화수준을 조절한다. 즉, 1) 구축된 모델을 추상화 수준에 따라 정리하여 AT(Abstraction Tree)를 생성한 후 2) 주어진 제약조건을 integer programming 기법을 이용하여 정형화하고, 3) 제약조건을 만족시키는 최상의 추상화 수준을 AT상에서 결정한다. 결정된 추상화 수준에 따라 시뮬레이션에 필요한 모델을 동적으로 재구성하여 임의의 제약조건이 있는 시뮬레이션을 효과적으로 수행함으로써, 모델의 재사용 및 경제성을 증진시킬 수 있다.