수중 음향네트워크에서 노드의 위치와 이동속도에 따라 변화하는 전파지연 시간을 추정하여 시간 블록이라는 새로운 슬럿 단위로 노드들의 전송 스케줄을 설정하는 Block-Time-Bounded Time Division Multiple Access (BTB-TDMA) 매체접속제어 방식이 제안되었다. 본 논문에서는 노드의 이동으로 인해 상향(uplink)과 하향(downlink)의 전파지연이 비대칭적이 되고, 이에 따른 수신 충돌이 BTB-TDMA의 성능에 미치는 영향을 시뮬레이션을 통해 분석한다. 이를 위해 전파지연 비대칭성으로 인한 수신 충돌률, 채널접속지연, 채널효율을 수학적으로 모델링하고, 수중노드의 수, 네트워크 범위, 수중노드의 이동 속도에 따라 BTB-TDMA 시간 블록의 길이를 변화시켜 광범위한 시뮬레이션을 수행한다. 시뮬레이션 결과의 분석을 통해, 네트워크 환경에 따라 수신 충돌을 최소화 하면서, 채널 접속지연과 채널효율 성능을 최대화할 수 있는 시간 블록 값을 도출할 수 있는 성능지표를 제시한다.
지하철에서는 주로 LTE와 Wi-Fi를 통하여 급증하는 무선데이터서비스를 제공하고 있다. 승객의 이동에 따라 이용객 수가 급변하는 특성을 가지고 있으며, LTE는 사용자가 증가해도 안정적인 서비스 제공이 가능한 반면에 Wi-Fi는 이용객이 증가하면 접속시간이 증가하는 등 성능이 크게 저하되는 현상이 발생한다. 본 논문에서는 Wi-Fi 전송망에 대한 수학적 모델링 및 시뮬레이션을 통하여 이용객 증가에 따른 접속지연 증가 특성을 분석하였으며, 영업운영 중인 지하철 10개 역 구간에서 Wi-Fi 망에의 접속지연 및 손실률을 측정하여 비교하였다. 측정 및 분석 결과는 지하철에서의 LTE와 Wi-Fi 간 데이터 오프로딩 구성에 필요한 접속방법 및 향후 LTE-R 도입시 효율적인 망 구성에 적용할 수 있다.
본 논문은 추운 겨울 자동차 앞면 유리에 생기는 성에를 제거하는 워셔액 가열시스템의 가열과 분사에 따른 온도변화 특성에 관한 연구이다. 지금까지 다른 연구에서는 워셔액 가열시스템에 대한 온도 변화 특성을 간단한 수학적 모델링을 통하여 분석하였으나 본 연구에서는 워셔액 가열시스템의 보다 더 최적화된 제어시스템 설계를 위해 워셔액 가열시스템의 시간에 따른 열유동 특성 변화를 전산유체해석(CFD)을 통해 파악하기로 한다. 이를 위해서 워셔액 가열시스템의 주요 부분인 히터와 워셔액에 대한 비정상상태 해석을 수행하고 워셔액 전체의 온도 변화 특성을 분석하였다. 이를 토대로 워셔액의 가열시간과 분사시 온도 특성을 파악하여 워셔액 가열시스템의 최적설계의 기본자료로 활용하도록 하였다.
The conditioning process is very important process for the CMP (Chemical Mechaning Polishing). This process regenerates the roughness of the polishing pad during the CMP process, increases the MRR (Material Removal Rate) and gives us longer pad life so conditioning process is essential for the CMP, and conditioning process influences the polishing pad shape gradually. Conditining process is related to the Non-Uniformity. In This paper, Kinematic of the conditioning process and mathematic modeling of the pad wear is studied and result shows how the various parameters influence the pad shape and WIWNU[1]. Consequently through these parameter, optimal design of the conditioning process equipment is predicted.
Horizontal-Flow Roughing Filtration (HRF) is one of altemative pretreatment methods e.g. prior to Slow Sand Filtration (SSF). However, some of its limitations are that the effluent quality drops drastically at higher turbidity (>200 NTU) and at higher filtration rate (>1 m/h). To overcome these drawbacks, we suggested Direct Horizontal-Flow Roughing Filtration (DHRF), which is a modified system of Horizontal-Flow Roughing (HRF) by addition of low dose of coagulant prior to filtration. In this study to optimize the DHRF configuration, a conceptual and mathematical model for the coarse compartment has been developed in analogy with multi-plate settlers. Data from simple column settling test can be used in the model to predict the filter performance. Furthermore, the model developed herein has been validated by successive experiments carried out. The conventional column settling test has been found to be an handy and useful to predict the performance of DHRF for different raw water characteristics (e.g. coagulated or uncoagulated water, different presence of organic matter, etc.) and different inital process conditions (e.g. coagulant dose, mixing time and intensity, etc.). An optimum filter design for the coarse compartment (grain size 20mm) has been found to be of 3 m/h filtration rate with filter length of 4-4.5 m.
사람의 생각을 사람들이 인지할 수 있게 표현한 인문학적 기호를 물리학적 기호로 체계적으로 변환한다. 기호를 체계적으로 사용하는 언어의 개념 구조를 수학적 형식으로 정리하고, 합리적인 개인의 선택을 함수로 표현하는 효용을 도입하였다. 일관성을 도입하여 효용을 보편화하고, 언어의 개념구조와 호환되게 함수를 구성하였고, 확률 형태로 변형하였다. 확률에 대한 랜덤변수를 도입하고, 물리적 위치 변수와 랜덤변수를 연결하여 물리학적 기호를 도입하였다. 기호변화의 패턴을 유도하고 물리적 기호의 변화모델을 구성하였다. 모델은 점프형, 표류형과 확산형 변화 패턴을 예측하고, 주가흐름의 패턴에서 약 2분, 약 3.5분과 약 6분 정도에 나타나는 것을 보였다. 또한 인문학적인 도상기호, 상징기호와 지표기호가 모델에서 예측되는 것을 보였다.
액체로켓엔진의 최적화를 위해 유전알고리즘을 사용하여 주요 설계변수인 연료와 산화제의 질유량과 연소실 압력을 결정하였다. 대상엔진은 LO2/RP-1을 추진제로 사용하는 개방형 가스발생기 사이클을 대상으로 하였다. 최적설계의 목적함수는 비추력의 최대화이고 펌프-터빈의 에너지 발란스와 요구추력을 제한조건으로 하였다. 연소실의 물성치는 CEA2를 이용하였으며 펌프 및 터빈의 효율, 가스발생기 및 예연소기의 물성치는 문헌 자료를 수학적으로 모델링 하였다. 가스발생기 사이클 계산 결과 참고문헌과 비교하여 비추력에서 약 3~4%, 펌프파워에서 2~6%의 오차를 보였다.
신경회로망은 적합한 수학적 모델에 대한 가정 없이 데이터로부터 유용한 정보를 추출해서 예측에 필요한 입출력 관계를 정의할 수 있어서 주가 예측에 널리 사용되어 왔다. 본 논문에서는 신경회로망 모델을 사용하여 일별 KOrea composite Stock Price Index (KOSPI) 종가를 예측한다. 예측된 종가를 기반으로 KOSPI에 연동해 변동하는 Exchange Traded Funds (ETFs)의 거래를 위한 알파 매매를 제안한다. 본 논문에 제안된 방법으로 KOSPI 예측 신경회로망 모델들을 구현하고 예측 정확도를 평가한다. 구현된 신경회로망 모델(NN1)의 학습 오차(MAPE)는 0.427, 평가 오차는 0.627이다. 평가용 데이터를 사용해 알파 매매를 시뮬레이션하면 수익률은 7.16 ~ 15.29 %를 보인다. 이는 125 거래일 데이터로 거둔 수익률로 제안된 알파 매매가 효과적임을 보인다.
Topic modeling has been receiving much attention in academic disciplines in recent years. Topic modeling is one of the applications in machine learning and natural language processing. It is a statistical modeling procedure to discover topics in the collection of documents. Recently, there have been many attempts to find out topics in diverse fields of academic research. Although the first Department of Industrial Engineering (I.E.) was established in Hanyang university in 1958, Korean Institute of Industrial Engineers (KIIE) which is truly the most academic society was first founded to contribute to research for I.E. and promote industrial techniques in 1974. Korean Society of Industrial and Systems Engineering (KSIE) was established four years later. However, the research topics for KSIE journal have not been deeply examined up until now. Using topic modeling algorithms, we cautiously aim to detect the research topics of KSIE journal for the first half of the society history, from 1978 to 1999. We made use of titles and abstracts in research papers to find out topics in KSIE journal by conducting four algorithms, LSA, HDP, LDA, and LDA Mallet. Topic analysis results obtained by the algorithms were compared. We tried to show the whole procedure of topic analysis in detail for further practical use in future. We employed visualization techniques by using analysis result obtained from LDA. As a result of thorough analysis of topic modeling, eight major research topics were discovered including Production/Logistics/Inventory, Reliability, Quality, Probability/Statistics, Management Engineering/Industry, Engineering Economy, Human Factor/Safety/Computer/Information Technology, and Heuristics/Optimization.
본 논문에서는 경제학, 사회학, 수학 분야에서 수십년 전부터 연구해오던 죄수의 딜레마 게임의 협동진화에 대해 고찰해보고자 한다. 반복적 죄수의 딜레마 게임은 게임이론의 가장 기본적인 이론으로써, 사회적 상호작용, 경제활동, 국제관계 등 다양한 현상들을 모델링 하기 위한 하나의 방법이다. 그 중에 N명이 참가하는 반복적 죄수 딜레마 게임의 전략은 유전 알고리즘(Genetic Algorithms, GAs)을 통해 진화적으로 만들어 낼 수 있으며, 이 경우에 그 결과를 일반적인 내쉬 균형 이 아닌, 모든 개체들이 유전알고리즘을 통해 협동으로 수렴하도록 유도할 수 있다는 사실은 상당히 시사하는 바가 크다. 기존에 주로 연구되어오던 죄수의 딜레마 게임은 협동으로의 수렴과정에서 일반적으로 순위기반선택(Rank-based selection)과 1점 교배기법(1point crossover)을 사용한다. 그러나 순위기반선택은 모든 개체에 순위을 매겨야 하기 때문에, 개체수가 커질수록 성능이 저하되며, 1점 교배기법은 개체 값이 분산되어있을 경우, 최적해(Optimal solution)을 찾기 힘들다는 단점이 있어, 개체수가 많은 경우에 적용하기에는 비효율적이다. 본 논문에서는 토너먼트 선택기법(Tournament selection)과 자기 적응형 교배기법(Self-adaptive crossover)을 적용한 새로운 기법을 제안한다. 또한 기존 기법과 비교 실험을 통해 제안기법이 기존기법에 비해 평균 수렴시간과 수렴 횟수에서 뛰어난 성능을 보이고 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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