kanban 시스템의 초기 Kanban 갯수 결정문제는 Kanban 시스템의 최적 운영 문네 준 하나이다. 생산 공정 구조가 일반 형태를 같는 Kanban 시스템에서는 초기 최적 Kanban 갯수 결정 문제는 수학적으로는 정수계획법으로 모델화 되기 때문에 발견적 해법으로는 가능해만 제시해 줄 수 있다. 실제 Kanban 시스템을 사용하는 현장에서는 대부분 경험적으로 초기 Kanban 갯수를 결정한다. 본 논문에서는 현장 경험을 이용하여 각 생산 단계 사이에 생산걍, 재고, 고갈이 Kanban 갯수에 따라 관계성을 찾을 수 있다면, 일반 생산 형태를 갖는 Kanban 시스템에 Kanban 갯수함수를 적용하여 초기 Kanban 갯수 결정하는 개법을 제시했다.
본 연구에서는 ABC(Activity-Based Costing),활동기준원가를 설명하고, 한 업체를 대상으로 Cost structure를 파악하여,$Z_{abc}$ (ABC=based objective function value)를 최대화 하는 값을 찾아 이익을 최대화 시켜 기업가치를 향상시키고자 모형을 설계한다. 이를 위해 변수를 결정하고, 제약을 설정하게 된다. 이를 통해 수학적 모형을 완성 시뮬레이션을 통한 이익을 최대화 시키는 활동원가의 활동들을 규명한다.
Even if there are no causing factors such as car crash and road works, traffic congestion come from traffic growth on the road. In this case, estimation of traffic flow helps find the solution of traffic congestion problem. In this paper, we present a optimization model which used on traffic equilibrium problem and studied the problem of inverting shortest path sets for complex traffic system. And we also develop pivotal decomposition algorithm for reliability function of complex traffic system. Several examples are illustrated.
페트리 네트(Petri Nets)는 이산 사건 시스템을 모델링할 수 있는 그래픽하고, 수학적인 도구이다. 본 연구는 유연제조 시스템을 확률적인 페트리 네트(Stochastic Petri Nets)중의 하나인 임베디드 마코프 체인(Embeded Markov Chain)에 도입하고, 임베디드 마코프 체인의 방법 중에 하나인 일반화된 확률적 페트리 네트(Generalized Stochastic Perti Nets)에 적용시켰다. 그리고 결과치의 정확성을 알아내기 위하여, 페트리 네트 시뮬레이션과 아레나를 사용하여 실행하였다.
인체의 운동은 많은 수의 자유도를 지닌 조인트(JOINT)와 링(LINK)의 복잡한 운동으로 표현될 수 있다. 이들 링크(LINK)의 회전 운동은 SINE, COSINE 자승 형태의 비선형 운동으로 이루어져있으나, 최근 PERSONAL COMPUTER의 발달로 복잡한 인체 운동의 수학적 모델에 대한 동력학적 DATA 계산이 가능해졌다. 본 연구에서는 5개의 링크(LINK)로 연결된 인체 움직임에 있어 링크(LINK)의 절대 운동(ABSOLUTE MOTION) 및 상대운동(RELATIVE MOTION)을 고려한 PLAGENHOEF의 운동 모델을 PERSONAL COMPUTER를 이용하여 인체 움직임의 동력학적 DATA를 얻을 수 있도록 BASIC 언어로 프로그램을 제기하였다.
인체의 운동은 많은 수의 자유도를 지닌 조인트(JOINT)와 링(LINK)의 복잡한 운동으로 표현될 수 있다. 이들 링크(LINK)의 회전 운동은 SINE, COSINE 자승 형태의 비선형 운동으로 이루어져있으나, 최근 PERSONAL COMPUTER의 발달로 복잡한 인체 운동의 수학적 모델에 대한 동력학적 DATA 계산이 가능해졌다. 본 연구에서는 5개의 링크(LINK)로 연결된 인체 움직임에 있어 링크(LINK)의 절대 운동(ABSOLUTE MOTION) 및 상대운동(RELATIVE MOTION)을 고려한 PLAGENHOEF의 운동 모델을 PERSONAL COMPUTER를 이용하여 인체 움직임의 동력학적 DATA를 얻을 수 있도록 BASIC 언어로 프로그램을 제기하였다.
본 논문의 목적은 초등학교 초임교사들이 수학수업에서 겪는 어려움은 무엇인지 알아보고 교사교육 및 효과적인 교직 적응을 위한 시사점을 제시하는데 있다. 이를 위해 2004년 8월부터 8개월 동안 서울시내 초등학교에 근무하고 있는 교직 경력이 2년 이하인 교사 6명이 자발적으로 이 연구에 참여하기를 동의하여, 이들을 대상으로 그들의 수학 수업의 관찰, 심층적인 면담, 좌담, 이메일 교환을 통하여 자료를 수집하고, 각 자료는 프로토콜로 작성 하여 신임교사들이 학교에서 학생들을 가르치면서 겪는 어려움을 범주화 하였다. 수학교과 내용 지도상의 어려움으로 이론과 실제의 괴리, 설명, 발문, 수준별 수업, 교수 방법, 평가, 수학에 대한 이해 부족 등에서 오는 어려움으로 나타났고 수업 외의 어려움으로는 사무분장, 시설 선비 사용, 학급 경영의 어려움 등이었다. 본 연구에서의 시사점은 초임교사의 학교에서의 효율적인 수업과 적응을 위하여 행정적인 차원에서 체계적인 지원체제 수립, 수학 자료실 운영 등 체계적인 자료 제공, 교육대학과 현직교육 간의 유기적인 연계 강화, 자율적인 교과연구회 및 연수 참여 등이 있어야 한다.
현재 우리나라 경영대학에서 이루어지고 있는 통계학교육은 약간의 문제점을 가지고 있다. 그 중에서도 피교육자들인 학생들이 가지고 있는 수학에 대한 거부반응은 통계학이 보급되는 과정에서 커다란 걸림돌로 작용을 한다. 그러나 경영활동의 의사결정은 미래에 발생하는 수많은 변수와 불확실성을 포함한 채 현재 시점에서 이루어지는 특성이 있기 때문에 통계학의 필요성은 날이 갈수록 증대되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 통계학이 경영학과 접목되어 바람직한 방향으로 나가기 위한 몇 가지 방안을 제시하고자 한다. 특히 경영통계의 효과적인 교육을 위해 스프레드쉬트에서의 시뮬레이션이 어떻게 이용될 수 있는지 예제를 통하여 알아보기로 한다.
Purpose: The purpose of this study is the time series analysis for predicting the yield of crops applicable to each farm using environmental variables measured by smart farms cultivating tomato. In addition, it is intended to confirm the influence of environmental variables using a deep learning model that can be explained to some extent. Methods: A time series analysis was performed to predict production using environmental variables measured at 75 smart farms cultivating tomato in two periods. An LSTM-based encoder-decoder model was used for cases of several farms with similar length. In particular, Dual Attention Mechanism was applied to use environmental variables as exogenous variables and to confirm their influence. Results: As a result of the analysis, Dual Attention LSTM with a window size of 12 weeks showed the best predictive power. It was verified that the environmental variables has a similar effect on prediction through wieghtss extracted from the prediction model, and it was also verified that the previous time point has a greater effect than the time point close to the prediction point. Conclusion: It is expected that it will be possible to attempt various crops as a model that can be explained by supplementing the shortcomings of general deep learning model.
웹 기반의 전자ID지갑을 모바일 환경에서 활용하게 되면 오프라인에서 각종 인증 및 지불 등이 모바일 전자ID지갑을 통해 가능하게 된다. 모바일 전자ID지갑이 오프라인에서 활용되려면 근거리 무선망을 통한 통신이 이루어져야 하는데, 이를 위해서는 각 사업자별로 동일한 방식으로 무선 통신이 이루어져야 모바일 전자ID지갑의 상호운용성을 보장할 수 있다. 이러한 근거리 무선통신 기술로 NFC(Near Field Communication)가 세계 표준으로 지정되어 기술 개발이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 전자ID지갑의 역할을 오프라인으로 확대시킬 수 있는 NFC 기술과 이와 관련된 보안 알고리즘, NFC와 USIM 인터페이스에 대해 연구한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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