국내 및 해외의 환경인식 변화, 환경 규제 등으로 인하여 바이오 폴리머 경쟁력 강화 요인이 증가되는 가운데, 석유계 플라스틱의 대체가 가능하게 되어 틈새시장을 중심으로 제품 적용이 확대되고 있는 추세이다. '저탄소 문제'가 21세기 들어 전세계적으로 환경문제의 핵심과제로 등장함에 따라 바이오매스(Biomass)를 원료로 하여 제조되는 바이오 플라스틱의 적용분야가 급속하게 확대되고 있다. 바이오매스를 이용해 만든 바이오 플라스틱은 최근 들어 대표적인 친환경 소재로 꼽히고 있다. 사용 후 폐기시 이산화탄소 및 인해 유해물질 발생가능성이 있는, PVC, 비닐, 스티로폼 등 화학플라스틱을 대체하여 제품화되고 있다.
현재, 웹기반 원격교육 시스템에서는 많은 학습자의 컨텐츠 및 서비스가 요구되고 있다. 기본 학습자료의 제공에 대한 많은 모형이 대두되고 있으나 기본 학습을 뒷받침해 줄 수 있는 보충학습 자료의 모형은 제시되지 않고 있다. 따라서, 본 논문에서는 학습자의 학습 휴리스틱에 의하여 기계학습된 보충학습 내용과 위치를 웹과 이메일로 자동 푸쉬해 줄 수 있는 시스템을 제안한다. 휴리스틱에 의하여 보충학습 데이터의 트리를 구성한 후 시멘틱 네트를 이용한 속성을 정의하고 기계학습된 학습자의 반복 학습 경로를 분석하여 보충학습을 원활히 진행할 수 있도록 시스템을 설계하는 것이 본 논문의 목적이다.
조합 경매는 구매자들이 원하는 상품들을 조합해서 입찰할 수 있는 경매다. 그러나 판매자의 이익을 최대로 하는 승자를 결정하는 문제는 NP-complete이다. 분기 한정법(branch and bound)을 사용해서 최적의 승자를 찾을 때, 어떤 비드(bid)를 선택해서 분기할 것인가를 결정해야 한다. 이 때, 비드를 선택하는 휴리스틱이 분기 한정법의 성능을 결정하는 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 조합경매의 승자를 결정하기 위해서 분기 한정법과 Linear Programming을 사용할 때, 분기할 비드와 충돌하는 비드들을 동시에 고려하는 비드 선택 휴리스틱을 제안한다. 실험을 통해서 제시하는 휴리스틱의 성능이 우수함을 보였다.
회로분할 기법은 VLSI 설계뿐만 아니라 많은 분야에서 응용될 수 있어 오랫동안 연구가 행해졌다. 대부분의 회로분할 휴리스틱에서 Fiduccia-Mattheyses(FM) 방법을 핵심 기술로 사용하고 있다. 회로 분할 문제는 또한 다른 컴비네토리얼 문제에서처럼 해 공간에서 최적해를 찾는 문제로 볼 수 있는데. GWW(Go With the Winners) 방법은 해 공간을 검색하는 성공적인 패러다임 중의 하나이다. 본 논문에서는 “GWW” 패러다임을 FM 방법에 접목시켜 회로를 분할하기 위한 휴리스틱을 제안한다. MCNC 벤치마크 회로를 이용하여 전형적인 FM 방법에 의한 결과와 “GWW”패러다임을 접목하여 얻은 결과를 비교하였다. 실험결과는 매우 고무적이다.
코로나19로 인해 사회적 거리두기가 대두되면서 등산 활동이 인기를 얻고 있다. 본 논문에서는 다양한 등산 용품 중 하나인 등산스틱에 IoT 기술을 접목시키고, 어플리케이션과 연동하여 사용자 맞춤 서비스를 제공하며 대여 시스템을 통해 관리하고자한다. 이를 통해 사용자는 등산스틱의 구매, 관리, 소지에 대한 부담을 해소하고 안정성과 편리함을 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
바이오 플라스틱은 탄소저감, 인체 무해성, 플라스틱의 대체재로서 주목을 받고 있으나 아직 해결할 과제가 남아 있는 실정이다. 그 중에서 시급한 것은 (1) 가격 경쟁력 확보, (2) 내열성, 가공성, 내충격성 등 물성 개선, (3) 가공기술 개발, 응용분야 확대, (4) 분해기간 조절에 따른 유통기간이 1년 이상인 제품에 적용성 등 보완 연구, (5) 표준화, 규격기준 제정 작업 등이 필요하다. 특히 고추장, 된장, 김치, 젓갈, 치즈, 발효유 등 발효식품 포장재의 경우 제품 중에 미생물이 살아 있는 경우가 있고, 유통기한이 길기 때문에 분해기간을 장기화할 필요가 있다. 또한 유통중 및 보관 중 이산화탄소 등 가스 발생 우려가 있는 농산물, 수산물, 식품류 등은 포장재에 숨쉬는 기능 등 유사 생체막 기능 부여가 필요한 실정이다. 현재 바이오 폴리머 생산기술이 계속 발전하고 있고, 또한 가격 경쟁력도 강화되고 있어 급속한 시장 확대도 개대할 수 있는 수준이다. 석유계 플라스틱의 생산단가는 kg당 1.5~2달러 수준인 반면, 생분해 플라스틱인 PLA, 지방족폴리에스터, TPS, PHB 등은 kb당 4~5 달러 수준이다. 또한 이를 보완한 바이오매스 플라스틱은 약 2달러 수준을 유지하고 있다.
최근 컨테이너 터미널의 생산성 향상을 위한 자동화가 국내외에서 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라 자동화 컨테이너 터미널의 주요 자원을 효율정으로 운영하는 방안에 대한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 자동화 수평 장치장을 대상으로 ATC 작업 할당 휴리스틱과 YT 배정 휴리스틱을 조합하여 시뮬레이션으로 평가해 본다. 더불어 효율적인 장치 전략과 YT 풀링 범위를 알아보고자 한다. 실험 결과 연구되는 본선 작업들을 두 기의 ATC가 하나씩 번갈아 가며 수행하도록 컨테이너를 분산 장치하고 ATC의 작업 예상 완료 시각을 고려하여 마감 시각이 가장 빠른 작업을 우선 처리하는 작업 할당 휴리스틱과 터미널 전체에서 가장 먼저 올 수 있는 YT에 작업을 배정하는 휴리스틱 조합이 가장 효율적 이었다.
본 논문에서는 휴우리스틱 자원 시간 계획을 위한 새로운 탐색 알고리즘인 Strictly Enforced Hill-Climbing (SEHC)을 제안한다. 이 탐색 알고리즘은 FF 등의 계획기에 적용되어 매우 높은 효율성을 보인 Enforced Hill-Climbing (EHC)을 확장한 것이다. EHC는 목표를 찾아가는 과정 동안 매번 현재 상태에서 그 상태보다 더 낮은 휴우리스틱 값을 갖는 첫 번째 후손 상태를 찾아 넓이 우선 탐색을 펼치는 데 반해, 본 논문에서 제안하는 SEHC는 찾아진 첫 번째 후손 상태와 같은 깊이의 나머지 형제 상태들까지 탐색을 연장하여 최소의 휴우리스틱 값을 갖는 후손 상태를 찾아낸다. 이와 같은 SEHC 탐색방법은 매 주기마다 소량의 추가 탐색을 통해 탐색의 전체과정 동안 EHC 보다 우수한 탐색경로를 유지할 수 있도록 해준다. 본 논문에서는 다양한 영역의 계획문제를 대상으로 A* 알고리즘, EHC 알고리즘 등과의 비교실험을 통해 SEHC 알고리즘의 우수성을 알아본다.
본 연구는 차량 경로 스케줄링 문제(VRSPTW, the Vehicle Routing and Scheduling Problem with Time Window)를 해결하기 위하여, 멀티 비용 함수(Multi Cost Function)를 갖는 개미 군집 최적화(Ant Colony Optimization)을 이용한 휴리스틱을 제안하였다. 멀티 비용 함수는 각 개미가 다음 고객 노드로 이동하기 위해 비용을 평가할 때 거리, 요구량, 각도, 시간제약에 대해 서로 다른 가중치를 반영하여 우수한 초기 경로를 구할 수 있도록 한다. 본 연구의 실험결과에서 제안된 휴리스틱이 Solomon I1 휴리스틱과 기회시간이 반영된 하이브리드 휴리스틱보다 효율적으로 최근사 해를 얻을 수 있음을 보였다.
비행시뮬레이터는 ICT 및 SW 응용분야에 속하는 기술로 항공기의 환경을 재현하는 시뮬레이션 환경을 제공한다. 시뮬레이터의 조종 장치인 일반적인 조이스틱을 대체한 기존 VR장비의 컨트롤러는 허공에 들고 조종하므로 정확하고 정교한 실제 항공기 조종에 사용하기에는 많은 문제점이 있다. 본 연구에서는 비행시뮬레이터와 VR분야에서 사용될 수 있는 가속도 센서와 진동 센서를 적용한 3D 조이스틱을 제안한다. 이를 위하여 3축 센싱과 정보를 표시하는 디스플레이 및 와이파이 통신을 위한 보드를 설계하고 유니티 기반의 가상 환경을 구현하여 적용 가능성을 확인하였다. 정상적으로 통신 인터페이스를 통하여 조종 장치가 동작하였고 게임 및 구현된 보드에서 확인한 센싱값이 일치함을 확인하였다. 연구의 결과물은 비행시뮬레이터 외에도 VR 및 다양한 메타버스 관련 콘텐츠에 사용될 수 있을 것으로 판단한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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