• 제목/요약/키워드: 총체적 최적

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환경효과를 고려한 수명검사의 최적계획

  • 박희창
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제5권3호
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    • pp.793-802
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    • 1998
  • 시스템에 영향을 미치는 총체적인 열악한 환경의 영향을 포함시키는 환경효과를 고려한 수명검사의 모형을 개발하였다. 환경효과를 나타내는 분포를 감마분포로 가정하고, 검사에 투입되는 시스템의 수명이 지수분포를 따르는 수명검사모형의 특성을 조사하고, 최적표본할당비율을 결정하는 방법을 제안하는 동시에 자료분석과정을 통하여 최적 검사계획문제를 토의하였다.

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ILOG를 이용한 조선 중일정계획 시스템 개발에 관한 연구 (A Study on the Development of a Mid-term Scheduling System for Shipbuilding Using ILOG)

  • 우상복;김상훈;한형상;김기동;김훈주
    • 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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    • 한국시뮬레이션학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집
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    • pp.143-143
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    • 2001
  • 조선 산업에서의 이익 극대화를 위해서는, 공기 단축을 통한 매출 증대, 주어진 생산 자원(인력, 설비 등)의 효율적인 이용을 통한 생산비 절감이 필수적인 사안이다. 다시 말하면, 효율적인 자원의 이용으로 선박의 건조 공기를 줄임으로써 조선 산업에서의 이익 극대화를 도모할 수 있고 이는 효과적인 생산 계획과 관리를 통해 얻을 수 있다. 조선 산업에서의 생산 계획과 관리는 내업, 선행, 선내 등 선박 건조의 전 과정에서 이루어지고 있는데, 조선 산업은 타 산업에 비해 환경변화에 따른 단기간의 불확실성은 비교적 적은 반면에, 가공, 절단, 조립, 의장, 도장, 선행탑재, 탑재, 안벽 작업 등 다단계 제조 프로세스가 장기간에 걸쳐 상당히 복잡하게 구성되어 있다. 또한, 유연하게 적용할 수 있는 인적자원과 공정순서, 그리고 각종 시간적 공간적 자원 제약 등으로 인하여 효과적이고 일관된 생산 계획을 신속하게 수립하기가 어려울 뿐만 아니라, 주문 생산 방식이기 때문에 정확한 일정계획 데이터의 생성도 어려운 실정이다. 본 연구는, 조선의 혁신적인 생산관리 능력 향상을 지원하기 위한 "조선 통합 생산계획 시스템 개발" 에 관련된 연구이다. 본 연구에서는 조선 생산계획에 적합한 일정계획 방법론 및 엔진 소프트웨어를 활용하고 총체적인 생산계획 및 일정계획 업무의 개념 재정립을 통하여, 통합 최적화를 실시간에 지원하는 조선 최적 일정계획 시스템 구축에 궁극적인 목적을 두고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 조선 프로세스와 일정계획 업무규칙을 분석하고 이를 바탕으로 "조선 최적 일정계획 시스템"을 개발하였다. 조선 최적 일정계획 시스템은 블록, PE, 탑재, 선내 단계의 일정계획 최적화와 What-if Simulation을 지원하기 위하여 ILOG Solver/scheduler로 구현하였으며, 구현된 시스템에 대해 실제 계획에서 사용하는 데이터를 대상으로 다양한 최적화 기능에 대한 실험을 실시하였다. 실제 데이터를 이용한 실험결과, 풀이시간과 최적해 측면 모두에서 비교적 만족할 만한 결과를 보여주었다.교적 만족할 만한 결과를 보여주었다.

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낙동강 수계 실시간 댐군 최적 연계 운영의 시너지 효과 (Synergistic gains from the Real-time Coordinated Multiple Reservoir Operation in Nak-Dong River Basin)

  • 김승권;이용대;박명기
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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    • pp.289-293
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    • 2005
  • 본 연구에서는 일별 저수지군 최적연계운영 모형(CoMOM 4.0 : Coordinated Multireservoir Operating Model version 4.0)을 낙동강 수계 실시간 일별 운영에 CoMOM을 적용할 경우를 상정하여, 불확실성을 고려한 실시간 모의 운영을 수행하였다. 실시간 일 운영 시 며칠 정도의 유입량 예측은 가능할 것으로 예상하여 유입량 예측일수의 정확도 증가에 따른 연계 운영 효과를 산정해 본 결과, 전반적으로 과거 실적치에 비하여는 좋지만, 예측일 수가 늘어남에 따라 수계 내 연간 평균 저수량은 감소하는 대신 평균 발전량은 증가하여, 연계운영 총체적 효과가 기하급수적으로 증가됨을 알 수 있었다. 미래 유입량을 전혀 예측하지 못할 경우에는 일평균 유입량을 예측 유입량으로 하여 실시간 댐군 연계모의운영을 하였고, 그 경우에도 여수로 방류로 인한 수계 외 유출을 연 평균 약 214백만$m^3$ 정도 감소시키는 반면, 수계 내 전체 댐 군의 평균저수량을 55백만$m^3$ 증가 시키며, 연간 평균 발전량은 25GWh (약 22.5억원/년의 추가 발전수입) 증가 시킬 수 있을 것으로 분석되었다.

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LCD 소자 최적화의 실험적 고찰 (An Experimental Investigation of LDD Device Optimization)

  • 강대관;김달수;김현철;송낙운
    • 대한전자공학회논문지
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    • 제27권3호
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    • pp.72-78
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    • 1990
  • 본 논문에서는 LDD 소자의 최적화의 물리적 의미를 수치 씨뮬레이션을 통해 다루었으며 관련 실험을 통하여 최적화된 LDD 구조를 해석해 보았다. 첫째, 수치해석에 의하면 최적화 조건시에 드레인 n-영역에서의 전계는 고르며 낮은 분포를 보이고 있고, 전류는 이 영역에서 넓게 퍼져 흘렀다. 아울러 이때 최적점은 모든 공정 및 전기조건을 고려하여 총체적으로 최적화하여 얻어져야함이 발견되었다. 둘째, 실험에 의하면 최적 조건의 경우 기판전류와 드레인 전류비에 의해 n-영역의 최대전계는 극소화되었다. 이때 소자의 수명은 최대가 되었으며 n-영역의 저항은 channel 저항에서 $n^+$ 접합 저항으로 유연하게 변환이 되었다.

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자동차용 강판 제조업체의 전략적 기술경영 (Strategic Technology Management of Automotive Steel Sheets Makers)

  • 정경희
    • 한국경영과학회:학술대회논문집
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    • 한국경영과학회/대한산업공학회 2003년도 춘계공동학술대회
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    • pp.306-311
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    • 2003
  • 최근 자동차산업의 경영 환경은 법적 및 환경규제 강화, 원가절감 압박, 고객요구 수준 증대, 글로벌리제이션 등으로 급속한 변화에 직면하고 있다. 이러한 환경변화에 대응하기 위해 자동자업계는 자체 설계, 최적의 부품/소재 선정, 조립 및 제조 공정 등 각 부문별로 공급업체와 공동대응 체제를 강화하고 있다. 특히 Early Involvement Program 등 신차 개발단계부터 공급업체의 조기참여를 유도함으로써 완성차업계와 공급업계간의 동반자적 가치창출을 위한 Win-Win 기술개발 활동 및 기술전략을 구현하고 있다. 본 연구에서는 자동차용 강판을 제조, 공급하는 철강업제의 전략적 기술경영을 전략, 프로세스, 인적/물적 자원, 조직 등의 관점에서 고찰함으로써 자동차용 강판 기술역량 획득 및 자동차업체와 공동 성장을 위한 철강업제의 총체적 대응전략을 제시하고자 한다.

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자동화 공정내의 워크스테이션 제어기 통신 소프트웨어 개발

  • 도성희;박경진;강무진
    • 한국정밀공학회:학술대회논문집
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    • 한국정밀공학회 1991년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.256-269
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    • 1991
  • 컴퓨터 통합 생산(Computer Integrated Manufacturing, CIM) 기술은 재래적 개념으로 생산의 3대 요소인 토지(Land), 노동(Labor), 자본(Capital)이외에 정보(Information)의 요소를 추가로 활용하여 설계, 가공과 조립, 검사, 저장 및 운반, 그리고 생산 관리간의 정보교환을 통합적으로 제어, 응용함으로써 전 생산 공정의 컴퓨터를 통한 자동화를 구현한 이래 총체적 최적 생산을 추구하는 생산 형태로 서 종래의 개념으로서는 양립된 생산성(Productivity)과 유연성(Flexibility)을 동시에 얻고자 하는 첨단 생산 기술이다. 본 연구에서는 나름대로의 전략을 수립 하여 어느정도 보편화 되어있는 기기들의 공정 제어(Process Control)및 통신에 관해 연구하고 이를 구현하는 소프트웨어를 제작하고 실험을 거쳐 검증하려 한다. 초기 단계에서는 퍼스널 컴퓨터 (Personal Computer, PC)상에서 프로그램의 실험을 하고 이를 바탕으로 다중작업 오퍼레이팅 시스템(Multi-Task Operating System)으로 의 전이를 꾀할 것이다.

다양한 하천생태모델을 이용한 생태계 진단 및 평가 (Ecosystem Diagnosis and Evaluations Using Various Stream Ecosystem Models)

  • 김자현;이의행;안광국
    • 생태와환경
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    • 제40권3호
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    • pp.370-378
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    • 2007
  • 본 연구는 갑천의 지류인 반석천에서 도시화에 따른 서식지 교란과 수질오염의 영향에 따른 생태계 건강성 평가를 위해 2005년 7월부터 2006년 4월까지 어류를 이용한 해부학적 건강도 평가 모델지수(HAI),생태계 건강도 평가 지수(IBI)및 물리적 서식지 평가 모델(QHEI)을 이용하여 총체적 건강도를 평가하였다. 상기 모델의 시간적, 공간적인 분석을 위해 상류로부터 하류까지 총 6개 지점을 선정하여 3회 조사하였다. 생태계 건강도 평가결과 평균 24(악화${\sim}$보통상태)로 나타났고, 물리적 서식지 건강도는 평균 116(보통${\sim}$양호상태)으로 나타났다. 생태계 건강도와 물리적 서식지 건강도의 상관분석 결과 물리적 서식지 건강도는 생태계 건강도에 영향을 주는 것으로 사료되었고, 특히 서식처의 비율$(M_1)$, 유량/유속의 다양성 $(M_3)$, 여울의 빈도$(M_7)$와 높은 상관관계를 보였다. 해부학적 건강도 평가 결과 대조군은 0(최적상태)으로 나타난 반면, 처리군(T1, T2)은 각각 5 (양호상태), 50 (악화상태)로 나타났으며, 생태계 건강도가 높은 지점에서 개체건강도 역시 최적상태로 나타났다. 본 연구 결과 생태계 건강도 평가(IBI), 물리적 서식지 평가(QHEI) 및 해부학적 개체 건강도 평가(HAI)를 통한 평가 기법은 하천 생태계의 총체적 건강도 평가를 위한 좋은 모델인 것으로 사료된다.

비디오 코팅시 Lagrage 승수를 조정하여 적응 모드 선택에 따른 비트율의 제어 (Efficient Rate Control by Lagrange Multiplier Using Adaptive Mode Selection in Video Coding)

  • 류철;김승필
    • 한국통신학회논문지
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    • 제25권1B호
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    • pp.77-88
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    • 2000
  • 본 논문은 블록 단위의 비디오 코더 (Video coder)에서 최적 모드들을 적절하게 선택할 수 있는 방법을 설명한다. 비트율의 제어에 관한 문제는 버퍼가 차 있는 양에 따라 양자화 레벨이 변하는 방법이 여러 학자들로부터 연구되어 왔다. 제시된 방법은 각각의 매크로블록(macroblock)에 관한 최적 모드를 검색하지 않고 최적 결정 곡선을 검색한다는 점에서 이전의 것, 즉[4]와는 다르다. 제시된 방법은 비트율의 제어를 위하여 운동보상 또는 비 운동 보상 및 intra/inter 코딩에 관한 결정 방법까지 포함된다. 이러한 결정 방법은 주어진, 즉 고장된 결정 곡선을 이용하는 것 보다 주어진 프레임에서 설정된 비트율(bit-rate)에 따른 총체적인 왜곡을 최소화시키는 유동적인 결정 곡선을 이용하는 것이 더 바람직하다. 가열냉각 최적화기술 (annealing optimization technique)의 모의실험을 통해 곡선을 도출할 수 있다. 알고리즘은 H.261 비디오 코텍(video codec)범위에서 수행되고 모의실험 또한 그 범위에서 결과들을 보여주고 이들을 여타의 접근방법들과 비교한다.

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적응적 정규화, 프루닝 및 BIC를 이용한 신경망 최적화 방법 (An Optimization Method of Neural Networks using Adaptive Regulraization, Pruning, and BIC)

  • 이현진;박혜영
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제6권1호
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    • pp.136-147
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    • 2003
  • 주어진 문제에 대하여 최적의 성능을 가지는 신경회로망을 얻기 위해서는 학습을 통한 매개변수의 최적화 (parameter optimization)와 모델 선택을 통한 구조 최적화(structure optimization )의 통합적인 과정이 필요하다. 본 논문에서는, 각 세부 방법들의 특성을 고려하여, 공통의 특성을 갖는 방법들을 결합함으로써 효율적이면서도 일반화 성능을 높이는 총체적인 신경회로망 최적화 방법을 제안한다. 먼저 다양한 오차 함수를 사용할 수 있는 자연 기울기 강하 학습에 적응적 정규화 방법을 도입함으로써 가중치 매개변수(weight parameter)들을 최적화한다. 그리고 이렇게 최적화된 매개변수(parameter)들에 자연 프루닝(natural pruning)을 적용하여 불필요한 요소들을 제저하여 최적화 된 구조를 생성한다. 반복적인 과정에 의하여 후보 모델들을 구성하고 베이시안 정보 기준(Bayesian Information Criterion: BIC )을 이 용하여 최적의 모델을 평가하여 선택하는 방법을 제안하였다. 벤치마크 데이터에 대한 실험을 통하여 제안하는 방법의 구조 최적화 능력과 일반화 성능의 우수성을 보였다.

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