무인 운전 도시 철도시스템은 기관사 없이 열차를 운행 할 수 있는 장점을 갖지만, 이례상황 발생 시 유인운전의 기관사처럼 즉각적인 고장상태 파악, 관제보고, 수동조치가 어렵다. 따라서, 본선 운행 동안 차량 고장 / 상태 정보를 실시간으로 검지하여 차량기지 입고 시에 효율적으로 정비할 수 있는 유지보수 정보시스템의 구축이 필요하다. 본 논문에서는 무선통신망을 활용한 열차제어시스템, 관제 - 열차제어 정보시스템 콘솔 및 차량기지 유지보수 정보시스템간의 인터페이스를 실시간으로 구현하는 개념설계 방안을 제안하였다. 우선적으로 운행 중 발생되는 800,000 건/일의 많은 열차 상태 정보를 전송하기 위하여 본 연구에서 제안한 데이터 처리 알고리즘을 이용하여 56byte의 데이터 테이블로 수집한다. 이러한 상태 정보를 4자리의 헥사 코드화하여 분류하고, 본선 운행 동안 실시간으로 전동차 상태와 고장정보를 맵핑함으로서, 차량기지 내에 차량 유지보수 정보시스템에 전송한다. 또한 열차제어 정보시스템과 차량기지 유지보수 정보시스템 간에 실시간으로 송 / 수신 데이터의 전송을 각각 확인하고, 이로부터 현장에서 사용하도록 고장정보 화면구현을 구현하였다.
관절형 고속철도차량 갱웨이 통로연결막은 객차 끝단부 사이에 다양한 회전각 변위하에 통로의 기밀을 유지하는 이중 주름구조 고무부품이다. 비선형구조해석결과로부터 본 부품의 심각한 작용하중조건 중의 하나는 차량기지내 작은 곡선반경의 인입선 통과시 발생하는 혼합모드(롤링+요잉)회전 각변위조건이다. 본 연구에서는 고속철도차량 통로연결막의 안전성 향상 연구일환으로서, 통로연결막의 단면형상에 대하여 SIMP 기법을 이용하여 최적설계를 수행하였다. 비선형 구조해석결과로부터 본 최적설계안의 최대 주변형률은 혼합모드 및 롤링모드하에서 기존모델보다 각각 68% 및 39% 감소함을 확인하였다.
본 연구에서는 한정 용량 차량 경로탐색 문제(CVRP, Capacitated Vehicle Routing Problem)에서 이분 시드 검출 방법(Bisection Seed Detection)을 이용한 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 3단계로 구성된다. 1단계에서는 improved sweep 알고리즘을 이용해서 초기 클러스터를 구성한다. 2단계에서는 1단계에서 얻은 각 클러스터에 대하여 이분 시드 검출 법을 이용해서 seed 노드를 선택하고, regret 값에 따라 각 경로에 고객 노드들을 삽입 함으로서 차량 이동 경로를 생성한다. 3단계에서는 tabu 탐색 방법과 노드 교환 알고리즘(node exchange algorithm)을 이용하여 2단계에서 얻어진 각 경로를 더욱 향상 시킨다. 본 논문의 실험에서는 제안된 휴리스틱이 비교적 빠른 시간 내에 최적 근사 값을 얻을 수 있음을 보였으며, 이는 빠른 실행 시간을 요구하는 실 업무에 유용하다.
본 연구에서는 X선 실시간 영상장치를 이용하여 고체 추진기관과 같은 이질재료 복합구조물의 비파괴시험 조건 최적화 및 관측 가능한 최소 결함의 크기에 대하여 연구하였다. 실험에 사용된 시험편은 모의결함이 다양한 크기와 형상으로 가공된 steel plate였으며, 방사선 등가 원리를 이용하여 추진기관의 고체 추진제, 내열 고무, 연소관을 steel 등가 두께로 환산하여 설치 실험하였다. 실험 결과, 시험 조건 인자인 확대율과 시험 재료의 등가 두께별 적용 에너지 및 조사선량률의 최적값을 구하였으며, 또한 관측 가능한 결함의 크기와 추진제 두께에 따른 결함의 깊이비와의 상관관계를 구하였다. 이와 같이 모사 시험편을 이용한 모의실험은 대상 시험물을 검사하기 전 수행되어야 할 예비 과정이며, 모든 이질재료 복합구조물의 비파괴시험에 적용할 수 있는 것으로 판단된다.
기지/창 계획정비와 불시 결함발생에 따른 항공기 불가동 최소화를 위해 장착엔진에 추가로 보유하는 엔진이 예비엔진으로 항공기의 적정 가용도 달성을 통한 군사력 유지에 핵심적인 중요성을 지닌다. 본 연구의 목적은 다양한 군용항공기의 유형을 고려한 예비엔진/모듈의 최적 소요를 산출하는 방법을 제시하는 것이다. 먼저, 이 분야의 대표적 접근법인 METRIC과 메타모형에 대하여 각각의 개념, 특징 및 제한사항을 고찰하고 본 연구에서의 접근 방향을 제시하였다. 다음으로, 다양한 군용항공기에 대한 검토를 수행하고 이들을 총 5가지 유형으로 분류하였다. 유형별 계획, 비계획 정비에 대한 상세 분석을 기반으로 관련된 변수와 파라메터들을 도출하였다. 본 문제의 복잡성으로 인해 수식을 이용한 최적해의 도출이 불가능하며, 기지/야전/창 등의 정비로직을 분석한 후 ARENA 기반의 시뮬레이션과 OptQuest를 이용하여 최적소요를 산출하였다. 개발된 시뮬레이션 모델이 일련의 사례들을 통하여 최적해를 효율적으로 도출할 수 있음을 보였다.
This paper considers the problem of scheduling loading and unloading operations of a crane in a railway terminal motivated from rail-road container transshipment operations at Uiwang Inland Container Depot (ICD). Unlike previous studies only considering the total handling time of containers, this paper considers a bi-criteria objective of minimizing the weighted sum of the total handling time and tenant service time. The tenant service time is an important criterion in terms of terminal tenants who are private logistics companies in charge of moving containers from/to the terminal using their trucks. In the rail-road container shipment yard, the tenant service time of a tenant can be defined by a time difference between beginning and finishing loading and unloading operations of a crane. Thus, finding a set of sequences and time of the crane operations becomes a crucial decision issue in the problem. The problem is formulated as a nonlinear program which is improved by linearizing a nonlinear constraint in the model. This paper develops a genetic algorithm to solve the problem and performs a case study on the Uiwang ICD terminal. Computational experiment results show that the genetic algorithm shows better performance than commercial optimization solvers. Operational implications in terms of tenants are drawn through sensitivity analyses.
Objective: The objectives of the study were to evaluate reproductive performance and selection response through genetic trend of community-based breeding programs (CBBPs) of Bonga sheep. Methods: Reproduction traits data were collected between 2012 and 2018 from Bonga sheep CBBPs. Phenotypic performance was analyzed using the general linear model procedures of Statistical Analysis System. Genetic parameters were estimated by univariate animal model for age at first lambing (AFL) and repeatability models for lambing interval (LI), litter size (LS), and annual reproductive rate (ARR) traits using restricted maximum likelihood method of WOMBAT. For correlations bivariate animal model was used. Best model was chosen based on likelihood ratio test. The genetic trends were estimated by the weighted regression of the average breeding value of the animals on the year of birth/lambing. Results: The overall least squares mean±standard error of AFL, LI, LS, and ARR were 375±12.5, 284±9.9, 1.45±0.010, and 2.31±0.050, respectively. Direct heritability estimates for AFL, LI, LS, and ARR were 0.07±0.190, 0.06±0.120, 0.18±0.070, and 0.25±0.203, respectively. The low heritability for both AFL and LI showed that these traits respond little to selection programs but rather highly depend on animal management options. The annual genetic gains were -0.0281 days, -0.016 days, -0.0002 lambs and 0.0003 lambs for AFL, LI, LS, and ARR, respectively. Conclusion: Implications of the result to future improvement programs were improving management of animals, conservation of prolific flocks and out scaling the CBBP to get better results.
본 논문의 목적은 도로 인프라의 안전성 관리를 위해 운행하는 자율주행차의 최적경로 선정 알고리즘을 제안하는 것이다. 자율주행차는 지정된 구역의 도로 네트워크의 노드-링크를 최소한 한 번 이상 주행하며 인프라 요소의 위험성을 검지하고, 다시 차고지로 복귀해야 한다. 이때 위험도가 높은 노드-링크를 우선 방문해야 한다. 본 논문에서는 위험도가 높은 노드-링크를 방문하면 높은 보상을 주는 보상 최적화 알고리즘을 제안하였다. 새로운 알고리즘의 유효성 검증을 위해 토이 네트워크를 구성하고, 중국 집배원 배달경로 알고리즘과 비교했다. 보상 최적화 알고리즘의 이동 횟수는 중국 집배원 배달경로의 이동 횟수와 같으나, 임의로 지정한 고위험 노드-링크는 보상 최적화 알고리즘에서 선 순위로 통과했다. 하지만, 본 연구의 보상 최적화 알고리즘은 단순구조의 토이 네트워크를 통해 검증하였으나, 향후 실제 도로환경과 유사한 복잡한 네트워크에서 알고리즘의 유효성을 검증해야 하는 과제가 남아 있다.
현재 군 수송기는 매주 일정 대수가 각 기지 간 물자수송, 인원수송 그리고 조종사들의 훈련목적으로 정해진 스케줄에 의해 운항하고 있다. 일일 수송기 운행 경로는 모 기지에서 이륙하여 몇 개의 기지를 경유하여 임무를 수행한 후, 다시 모 기지로 돌아오는 패턴을 취하고 있다. 본 연구는 공군의 중앙물자를 저장하는 창에서 각 기지로 물자를 수송할 때 물량예측 및 적정노선에 대해서 시계열분석과 차량경로모형이라는 두 가지 방법을 통해 접근한다. 먼저 현재 공군에서 사용하고 있는 각종 규정과 교범상의 항공수송에 대한 제약사항 자료를 수집하여, 이를 바탕으로 본 연구에서는 다회방문이 가능하고, 경우회수에 대한 제약을 갖는 모형시과 알고리즘을 제안하였다. 또한 지난 몇 년간의 수송물량을 시계열 분석을 이용하여 예측하고, 예측된 수송소요를 제안된 알고리즘에 적용하여 적정노선을 계획하는 방법을 제안하였다. 제안된 모형과 알고리즘의 적합성과 경제성을 파악하기 위해 본 연구에서는 모형에서 계산된 수송물량과 필요 수송기 대수와 실제 공군에서 수행된 항공화물 수송 물량과 투입 수송기 대수를 비교함으로써 객관적인 모형의 우수성을 입증하고자 하였다.
세계적인 물동량의 증가와 함께 물류기업들은 원가 절감을 위해 화물을 운송하는 선박의 대형화와 항만의 양적화 장비의 고효율화 그리고 육상에서의 운송장비 역시 무인화 전동화가 되는 추세이다. 우리나라 해군 항만 역시 세계적인 추세와 같은 상황에 직면해있다. 과거 FF나 PCC, 참수리 등의 중소형 함정은 내구연한으로 퇴역하고 있으며 그 자리를 KDX, FFG, LST-II 등 대형 함정으로 대체되고 있으며 특히 독도함과 차기 경항공모함과 같은 대형 함정 역시 준비되고 있다. 해군 함정은 일반 상선과는 달리 주기적인 점검과 예방 정비가 필요하여 정비창과 같은 수리부두가 운영되고 있다. 해군 정비창에서는 주로 트레일러, 트럭, 트럭형 크레인을 주로 사용하여 함정 중량물 양적하 작업을 진행 중에 있으며 민간에서 행하는 자동화 및 무인화 장비의 적용이나 개발은 미비하며 자체 개선 사례 역시 매우 미약한 실정이다. 본 연구에서는 해군함정의 중량품 정비품 이송, 보관 및 하역 등의 물류체계에 관한 연구를 통하여, 군 물류체계의 효율화를 행하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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