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Application of Central Composite Design in Simulation Experiment (시뮬레이션 실험에서 중심합성계획의 응용)

권치명
- Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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- 2004.05a
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- pp.41-47
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- 2004
중심합성계획(central composite design: ccd)은 반응 표면이 곡면적인 특성을 나타낼때 반응 공간을 추정하기 위해 사용되는 실험계획이다. 반응공간이 2차 회귀모형으로 나타나는 경우에 반응곡면의 변화량을 알기 위해서는 변수의 수준이 3이상이 되어야하는데 ccd는 적은 횟수의 실험으로 곡면을 효과적으로 추정하기 위해 2$^{k}$ 요인실험에 추가적으로 중심점(central point)과 축점(axial point)을 표본점에 포함시키는 계획이다. 본 연구에서는 시뮬레이션 실험에서 반응변수가 2차 회귀모형으로 근사되는 경우에 cod를 이용하여 관심 성과치의 반응표면을 추정하고자 한다. 일반적인 실험에서와는 달리 시뮬레이션 실험에서는 두개의 표본점(인자 수준의 조합)에서 분석자가 공통 난수계열(common random number series)을 부여하여 시뮬레이션 시스템 요소의 변화과정을 유사하게 통제할 수 있다. 일반적으로 공통난수법(common random number method)에 의해 얻어지는 두 표본점에서의 반응변수는 서로 양의 상관관계를 가지며 대조 난수(antithetic random number)에 의한 두 반응변수는 음의 상관성을 가지는 것으로 알려졌다. 본 연구는 ccd의 표본점에 공통난수와 대조난수 법을 이용하여 회귀모형의 파라미터를 효과적으로 추정하는 방법을 조사하고 이를 (s, S) 재고관리 모형에 적용하여 그 효율성을 평가하고자 한다.
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Study on the daily schedule after works analysis of process (건설공사의 사업 분석에 따른 일정계획)

Chun, Jin-Ku;Lim, Jong-Ah;Park, Young-Dae;Kim, Byeong-Soo
- Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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- 2006.11a
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- pp.418-421
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- 2006
오늘날의 건설사업 환경은 차별화 ${\cdot}$ 정보화 ${\cdot}$ 특성화 ${\cdot}$ R&D등 지식과 기술 및 창의성을 바탕으로 한 창조적 결과물 생산으로의 요구를 확대하고 있다. 이러한 환경은 건설 사업을 수행하는 기술자 집단에게 사업수행의 미래 가치적 최적화를 위해 기획과 계획에서부터 시공과 유지관리 및 장기 지속가능성까지 보장하는 생애주기차원의 사업수행을 요구하는 것이기 때문에 사업의 타당성 분석에서부터 실시간 정보처리와 가치창조를 위한 사업수행 계획이 절대적이라 할 수 있다. 본 연구에서는 그동안 국내 사업일정계획에서 적용하고 있거나 적용할 필요성이 있는 사업단계와 단계별 업무영역을 구분하고, 정보화 운영관리 방안을 분석함으로서 국내 건설 환경에 적합하고 신뢰성을 보장 할 수 있는 일정계획을 수립할 수 있는 방향을 제시하고자 한다.
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A Design of an AI Planner Based on Island Search (아일랜드 탐색 기반 인공지능 계획자 설계)

Yim, Jae-Geol
- Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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- 2002.11a
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- pp.307-310
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- 2002
인공지능 로봇 계획 문제는 초기상태, 동작, 목적상태로 구성되며, 초기상태를 목적상태로 변화시키는 일련의 동작을 찾는 문제로서, 지수 복잡도 문제이다. 이러한 문제에 대한 접근 방법으로 인공지능 탐색이 널리 쓰인다. 본 논문에서는 아일랜드 탐색을 사용하는 방법을 소개한다. 아일랜드 탐색을 적용하려면 초기상태에서 목적상태로 변환하는 도중 꼭 거쳐야 하는 아일랜드를 제공해야 한다. 그러나 그러한 아일랜드를 찾는 것은 불가능한 일이다. 그러므로, 본 논문에서는 선취관계를 이용하여 적당한 아일랜드를 생성하여 사용한다. 로봇 계획 문제의 목적 상태를 구성하는 부분목적 사이에 어떤 부분 목적이 반드시 다른 어떤 부분 목적 보다 먼저 성취되어져야 하는 관계를 선취관계라 한다. 아일랜드를 프로세서 수만큼 생성하여, 각 프로세서에 하나의 아일랜드를 원래의 계획 문제와 함께 할당한다. 각 프로세서는 초기상태에서 아일랜드까지 가는 문제를 휴리스틱 방법으로 풀고, 아일랜드에서 목적 상태로 도달하는 문제를 또한 휴리스틱 방법으로 풀어 결합함으로써 원래의 문제에 대한 해를 구하여 주 프로세서에게 되돌려 준다. 주 프로세서는 되돌아 온 해 중에서 가장 효율적인 해를 선택하여 최적해를 찾는다.
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