본 논문의 목적은 생산성 향상을 위한 시뮬레이션 모델의 구축과 활용으로, 자동차 솔레노이드 밸브를 생산하는 국내의 한 중소기업을 대상으로 최적 버퍼 할당 문제를 시뮬레이션을 통하여 해결하였다. 이를 위하여 생산 라인을 구성하고 있는 주요 요소나 운영 정책 등이 변화했을 때 이러한 변화가 생산량에 어떠한 영향을 주는지를 확인 할 수 있도록 생산 라인의 공정과 작업 내용 및 순서, 공정 수행시간, 총 근무 시간, 가동률, 작업 효율, 불량률, 재공재고 등을 주요 입력 변수로 설정하였으며, 실제 생산라인 운영 결과와의 비교를 통해 이를 검증하였다. 본 논문에서 대상으로 한 솔레노이드 생산라인은 공정 중의 버퍼가 지나치게 많은 상황이지만, 버퍼를 줄이게 되면 결품 발생으로 생산이 중단되는 경우가 발생하기 때문에 많은 양의 버퍼를 유지하고 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여, 시뮬레이션 모델을 구성, 검증하고 이를 활용하여 생산에 영향을 미치지 않는 최적의 버퍼 값을 결정 하였다. 본 본문에서 구축된 시뮬레이션 모델은 생산 라인에 영향을 미치는 많은 요소들을 입력 요소로 고려할 수 있도록 구성되었으며, 최적 버퍼 할당 뿐 아니라, 다양한 목적의 분석에 활용이 가능하다.
R-Tree는 일반적으로 트리 노드의 크기를 디스크 페이지의 크기와 같게 함으로써 I/O 성능에 최적이 되도록 구현한다. 최근에는 CPU 캐시 성능을 최적화하는 R-Tree의 변형이 개발되었다. 이는 노드의 크기를 캐시 라인 크기의 수 배로 하고 MBR에 저장되는 키를 압축하여 노드 하나에 더 많은 엔트리를 저장함으로써 가능하였다. 그러나, 디스크 최적 R-Tree와 CPU 캐시 최적 R-Tree의 노드 크기 사이에는 수십-수백 바이트와 수-수십 킬로바이트라는 큰 차이가 있으므로, 디스크 최적 R-Tree는 캐시 성능이 나쁘고, CPU 캐시 최적 H-Tree는 나쁜 디스크 성능을 보이는 문제점을 가지고 있다. 이 논문에서는 CPU 캐시와 디스크에 모두 최적인 R-Tree. TR-Tree를 제안한다. 먼저, 디스크 페이지 안에 들어가는 페이지 내부 트리의 높이와 단말, 중간 노드의 크기를 결정하는 방법을 제시한다. 그리고, 이틀 이용하여 TR-Tree의 검색 연산에 필요한 캐시 미스 수를 최소화였고. TR-Tree의 검색 성능을 최적화하였다. 또한, 디스크 I/O 성능을 최적화하기 위해 메모리 노드들을 디스크 페이지에 잘 맞게 배치하였다. 여기에서 구현한 TR-Tree는 디스크 최적 R-Tree보다 삽입 연산에서 6에서 28배 정도 빨랐으며, 검색 연산에서는 1.28배에서 2배의 성능 향상을 보였다.
본 연구에서는 스크랩의 선별처리를 고속화하기 위한 방안으로 라인스캔 카메라를 이용한 색도인식 스크랩 선별시스템을 설계 제작하고 제작한 시스템을 이용하여 철 스크랩에 혼합되어 있는 Cu 스크랩을 자동으로 분리하는 시험연구를 행하였다. 스크랩선별 시스템은 크게 측정부, 이송부 및 ejector로 구분되며 이송되어 오는 스크랩 표면의 색도를 인식함으로써 임의로 지정한 특정한 표면색상의 스크랩만을 분리 하도록 되어 있다. 또한 본 연구에서는 선별처리의 고속화에 대응하기 위한 최적의 광원을 도출하기 위하여 주파수 가변 광원시스템을 제작하고 이를 이용하여 최적의 광원을 도출하였다. 도출된 최적의 광원조건하에서 철스크랩중에 혼입되어 있는 Cu 스크랩을 분리하는 선별시험을 행한 결과, 스크랩 이송속도가 15 m/min.에서 90% 이상의 인식효율과 약 75%이상의 분리효율을 나타내어 향후 고효율의 ejecting 시스템이 구현된다면 산업적으로 적용가능성이 매우 높은 것으로 판단되었다.
The structured lighting technique is a very accurate depth measurement method. One problem in this technique is that the laser light is invisible very often partly or as a whole caused from occlusion, light absorbtion, and reflection on the surface. If there is no laser light detected on a row of the image frame, the depth could not be computed at the point on the row. In this paper, a Dynamic Programing-based efficient laser line tracking algorithm is proposed to find the most likely line of the laser light utilizing all the possible information of the laser light trace. The performance of the algorithm is shown.
본 연구는 혼합모델 조립라인의 길이를 최적화하고 이 라인의 길이에서 완성시간을 최소화하는 새로운 제품투입순서를 결정하기 위하여 이단계법(two phase method)을 사용하였다. 최적화된 라인의 길이를 가지고 완성시간을 최소화하면 이 완성시간은 최적해이거나, 최적해에 가까운 근사해이고 이때 제품투입순서는 두 목적함수를 만족하는 새로운 투입순서이다. 제안된 이단계법으로 수식화한 모델들은 수치예를 통해 여러 가지 문제들을 실행한 결과 두 목적함수를 각각 실행시킨 결과보다 좋은 결과임을 증명하였다.
이 논문은 라인 터널링과 포인트 터널링을 모두 고려한 포켓 터널링 전계효과 트랜지스터의 여러가지 구조 및 물질 파라미터에 따른 시뮬레이션 결과를 소개한다. 포켓의 도핑 농도와 두께가 증가할수록 구동전류 $I_{on}$이 증가하고 포켓의 두께와 게이트 절연체의 유전율이 증가할수록 SS(subthreshold swing)가 좋아짐을 보인다. hump 효과는 SS를 나쁘게 하기 때문에 최소화할 수 있도록 최적의 구조를 만들어야 한다.
스카이라인 질의는 데이터들 사이의 비교 연산을 통해 지배되지 않은 데이터들의 최소 집합을 스카이라인으로 탐색하며 이때 지배되지 않고 스카이라인으로 선택된 데이터들은 지배된 데이터들을 대표하게 된다. 이러한 특징은 금융, 네트워크, 웹서비스 등 다양한 분야에서 스카이라인의 활용을 이끌어냈다. 하지만 스카이라인 질의는 데이터의 양이나 차원의 수가 증가하는 경우 전체적인 성능이 크게 감소하는 문제를 야기하기 때문에 이를 해결하기 위한 다양한 기법들이 연구 및 제안되고 있다. 하지만 실제 스카이라인 질의를 활용하기 위해서는 객관적 성능 평가를 통해 주어진 상황에서 최적의 성능을 보일 수 있는 기법을 선택해야할 필요가 있지만 기존의 연구들은 성능 평가에 있어 각 기법이 목표한 문제들에 대한 단편적인 실험을 진행하고 있기 때문에 이들을 객관적으로 평가하기 위해서는 새로운 스카이라인 성능 평가 방법이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기에 앞서 스카이라인 질의 기법의 객관적 성능 평가를 위한 품질 요소 선택 기준을 선택하기 위해 기존 연구들에 대한 조사와 분석을 진행한다.
본 논문은 확률적 확산 기법 및 확률모델을 이용하여 스테레오 영상간의 대응점을 추정하고, 영상의 배경으로부터 객체를 추출해 내는 연구를 다루고 있다. 스테레오 영상의 정합 및 객체 추출을 위하여 시차, 세그먼트, 라인, 및 오클루젼 필드를 Markov random field 모델로 정의하고, 확률적 에너지 최소화 방법을 이용하여 최적의 시차 필드 및 객체추출을 수행한다. 본 논문에서는 우선 이러한 다양한 필드간의 MRF 모델링 기법을 제안하고, 각 필드에 대한 에너지 함수를 정의한다. 그리고, 확률적 확산 기법을 이용하여 각 필드에 대하여 정의된 에너지 함수를 최소화함으로써, 최적의 시차필드 및 객체추출 결과를 구한다.
컴퓨터에 의한 생산시스템의 통합체계화와 온-라인화에 따라 자동화된 설비진단 방법이 요구되어지고 있다. 이에 따라 기계설비에 각종 센서를 부착하여 실시간으로 수집된 출력신호를 이용하여 기계설비를 온-라인으로 감시하는 여러가지 기법들이 제시되고 있다. 본 연구에서는 진동센서로부터의 신호를 radial 함수에 근거한 다단계 뉴럴 네트워크(Neural Network)로 모형화하여 기계설비 상태를 감시하는 방법을 제시한다. 또한 다단계 모델링 분석을 통하여 신호를 예측하고 설비고장 원인을 분류하며, 다른 모형과의 비교를 통하여 효율성 평가와 최적 단계수를 결정하였다. 온라인 학습 알고리즘은 recursive least squares와 clustering 방법을 이용한다.
Using the design variables and conditions reported in the rut part of this paper, an analysis and optimum design of the tractor-rotary power driveline were carried out. The optimum design method involved 1 variable, 2 variable and multiple variable analysis performed as requested in the design process. In order to evaluate the effects of the design variables on the power transmission performance a sensitivity analysis were also conducted. the results indicated that the length and link point of the upper link, the upper hitch point of the implement master and the location of the implement input connection affect most significantly the driveline performance. The optimum design improved the performance of an exampled tractor-rotary driveline by 93% in terms of cosine ratio.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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