• 제목/요약/키워드: Bi-directional Clustering

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양방향 군집 알고리즘을 적용한 교차혼합 U자형 조립라인 균형문제 (Balancing Problem of Cross-over U-shaped Assembly Line Using Bi-directional Clustering Algorithm)

  • 이상운
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제22권2호
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    • pp.89-96
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    • 2022
  • 본 논문은 NP-난제로 알려진 단일모델 교차혼합 조립라인 균형문제에 대해 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 조립라인 균형문제는 주로 메타휴리스틱 방법들을 적용하고 있는 추세로 다항시간의 정확한 해를 찾는 알고리즘이 제안되지 않고 있어 실무에 적용하기가 매우 어렵다. 제안된 알고리즘은 주어진 총 조립시간 W와 순환시간 c에 대해 m* = ⌈W/c⌉의 최소 작업자수와 c* = ⌈W/m*⌉의 목표 순환시간을 구하고, i=1,2,…,m* 개의 작업대에 Ti=c* ±α≤ c가 되도록 양방향의 공정들을 배정하는 양방향 군집방법을 적용하였다. 7개의 다양한 실험 데이터에 적용한 결과 제안된 양방향 군집 알고리즘은 타 방법들과 동일한 성능을 보였다.

미국의 산업집적 추이와 도로교통망의 인과관계 분석 (Evolution of Industrial Agglomeration and Its Causal Relation with Road Networks in the U.S.)

  • 송예나
    • 대한지리학회지
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    • 제48권1호
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    • pp.72-86
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    • 2013
  • 산업집적은 경제지리학에서 오랫동안 연구되어온 주제 중의 하나이며 지금까지 다양한 방법을 통해 산업집적 현상을 설명하고 이의 영향을 평가해왔다. 하지만 시계열 데이터를 이용해 집적의 추이를 살펴본 연구는 아직 활발히 이루어지지 않고 있다. 본 연구는 지난 29년 간의 데이터를 이용해 사례로 선정된 산업들의 집적 정도를 평가하고 이러한 시계열 패턴과 도로 네트워크의 확장이 어떠한 인과관계를 맺고 있는 지 살펴보고 있다. 집적 정도를 측정한 결과 사례로 선정된 산업의 종사자들은 지리적으로 균등하게 분포되지 않고 있었다. 또한 사례 산업들 간에 공통된 시계열적 변화 특성은 나타나지 않았으나 각 산업의 발전 단계 및 비즈니스 환경 변화가 개별 산업의 집적 정도에 영향을 주고 있는 것으로 보이고 있다. 집적 정도와 도로교통망 사이의 관계를 살펴보기 위해 각 산업 별로 Granger causality test를 실시하였고 도로 교통망이 산업 집적에 영향을 주고 있음을 몇몇 사례를 통해 확인할 수 있었다. 그러나 이와 반대의 경우 혹은 상호 간에 영향을 주는 사례도 나타나 교통망과 산업집적이 보다 복잡한 관계를 맺고 있음을 보여준다.

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장기간 SPOT/VEGETATION 정규화 식생지수를 이용한 지면 변화 탐지 개선에 관한 연구 (The Study of Land Surface Change Detection Using Long-Term SPOT/VEGETATION)

  • 염종민;한경수;김인환
    • 한국지리정보학회지
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    • 제13권4호
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    • pp.111-124
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    • 2010
  • 지표면의 환경변화를 관측하는 것은 토지사용과 기후변화, 기상연구, 농업, 지표면의 에너지 균형 및 환경시스템에 매우 중요한 연구로 이용되어지고 있다. 최근 위성영상을 이용한 변화탐지는 국지 단위 환경변화 탐지를 위해 그 필요성이 높아지고 있는 실정이며, 특히 잦은 개발과 변화로 주기적인 탐지가 필요한 도심지역의 변화탐지는 국토환경변화 및 지역계획 연구에 대한 효율적인 의사결정 지원이 가능하므로 그 활용성이 매우 높아지고 있다. 이러한 배경으로, 위성 영상을 이용한 원격탐사 자료를 활용한 분석은 비교적 짧은 시간에 광범위한 지역의 영상 정보를 취득할 수 있기 때문에 국토 환경변화 관리 분야에서의 적용 가능성이 높다. 본 연구에서는 인공위성 자료를 활용하여 변화탐지를 수행할 때 공간정보 추출의 정확성을 높이는 기술 개발을 위해 시계열자료의 통계적 분석을 통한 변화탐지기법 개발을 수행하였다. 전처리된 자료를 이용하여 정규화 식생지수를 산출하고 K-mean clustering 무감독 분류를 통해 처리된 데이터를 연구영역의 10년간 자료를 이용한 평균 정규화 식생지수 값과 표준편차 값을 계산하여 각각의 화소별 상대적인 변화량을 측정하여 변화 정도를 탐지하였다. 일반적으로 변화 탐지 수행 시, 태양광 채널을 이용할 경우 기하학적 특성에 의해 발생하는 방향성 효과를 보정하여야 한다. 본 연구에서는 대기 보정과 방향성 보정이 수행된 중 저해상도 정규화 식생지수를 이용하여 객관적인 변화 임계치 값을 결정하였다. 연구결과 반사도 값의 차이를 이용한 변화탐지보다 객관적이고 명확하게 변화지역을 탐지할 수 있었다.