As the globalization of manufacturing companies continues, the scope of dependence between these companies and distributors, and other suppliers are growing very rapidly since no one company manufactures or distributes the whole product by themselves. And, the need to increase the efficiency of the whole supply chain is increasing. This paper deals with a multi-plant lot-sizing problem(MPLSP) which happens in a decentralized manufacturing system of a supply chain. In this study, we assume that the whole supply chain is driven by a single source of independent demand and many levels of dependent demands among manufacturing systems in the supply chain. We consider setup cost, transportation cost and time, and inventory holding cost as a decision factor in the MPLSP. The MPLSP is decomposed into two sub-problems: a planning problem of the whole supply chain and a lot-sizing problem of each manufacturing system. The supply chain planning problem becomes a pure linear programming problem and a Generalized Goal Decomposition method is used to solve the problem. Its result is used as a goal of the lot-sizing problem. The lot-sizing problem is solved using the CPLEX package, and then the coefficients of the planning problem are updated reflecting the lot-sizing solution. This procedure is repeated until termination criteria are met. The whole solution process is similar to Lagrangian relaxation method in the sense that the solutions are approaching the optimum in a recursive manner. Through experiments, the proposed closed-loop hierarchical planning and traditional hierarchical planning are compared to optimal solution, and it is shown that the proposed method is a very viable alternative for solving production planning problems of decentralized manufacturing systems and in other areas.
일상 생활에서 인간의 자세와 운동은 전정기관, 시각, 고유수용체에 의해 조절되어진다. 특히 전정기관은 정전안구반사를 통한 안구 운동과 전정척수반사를 통한 골격근의 수축 운동을 제어하는 매우 중요한 기능을 갖고 있다. 그러나 자세 조절기능의 손실로 인한 자세 부조화는 오심, 구토, 현기증을 초래하여 삶의 의욕을 상실케 만들고 안진이라 불리는 비정상적인 안구반사운동을 초래한다. 현기증 진단에 EOG를 이용한 안진의 분석이 필요하다. 본 연구의 목적은 데이터 처리를 위한 컴퓨터 시스템과 OKN 시뮬레이션 시스템에 의해 유발된 안진 서상속도의 자동평가 알고리즘을 개발하는데 있다. 본 논문에서는 RLSM을 이용하여 안진의 서상속도를 검출하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 이 방법은 눈 깜빡임과 같은 artifact에 둔감하여 안진의 빠르고 정확한 평가가 가능하다.
Lozano-Galant, Jose Antonio;Nogal, Maria;Turmo, Jose;Castillo, Enrique
Computers and Concrete
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제15권5호
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pp.771-794
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2015
This paper proposes an innovative method for selection of measurement sets in static parameter identification of concrete or steel bridges. This method is proved as a systematic tool to address the first steps of Structural System Identification procedures by observability techniques: the selection of adequate measurement sets. The observability trees show graphically how the unknown estimates are successively calculated throughout the recursive process of the observability analysis. The observability trees can be proved as an intuitive and powerful tool for measurement selection in beam bridges that can also be applied in complex structures, such as cable-stayed bridges. Nevertheless, in these structures, the strong link among structural parameters advises to assume a set of simplifications to increase the tree intuitiveness. In addition, a set of guidelines are provided to facilitate the representation of the observability trees in this kind of structures. These guidelines are applied in bridges of growing complexity to explain how the characteristics of the geometry of the structure (e.g. deck inclination, type of pylon-deck connection, or the existence of stay cables) affect the observability trees. The importance of the observability trees is justified by a statistical analysis of measurement sets randomly selected. This study shows that, in the analyzed structure, the probability of selecting an adequate measurement set with a minimum number of measurements at random is practically negligible. Furthermore, even bigger measurement sets might not provide adequate SSI of the unknown parameters. Finally, to show the potential of the observability trees, a large-scale concrete cable-stayed bridge is also analyzed. The comparison with the number of measurements required in the literature shows again the advantages of using the proposed method.
본 연구에서는 넓은 지형에 분포하는 많은 수의 나무를 사실적이면서 효율적으로 표현하는 나무 모델 방법을 제안한다. 나무 가지의 재귀적 계층 구조와 싹으로부터 자기조직화를 통한 가지 생성 과정을 결합하여 단순화시킴으로써 보다 직관적이고 효율적으로 나무를 생성한다. 이러한 생성 과정은 사용자가 단계별 구조와 가지 길이, 분포, 방향과 같은 외형 조절을 인터랙티브하게 제어할 수 있도록 한다. 또한 많은 수의 나무를 동시에 제어하여 다양하게 성장시킬 수 있도록 하는 환경 적응형 모델을 설계하고 이를 효과적으로 처리하는 성장 환경 적용 방법을 제안한다. 여기에 넓은 지형위에 분포하는 복잡한 나무 모델의 실시간 시뮬레이션을 위해 GPU(Graphics Processing Unit)를 통한 렌더링 과정과 가지 표면의 연속적 세분화단계, 그리고 인스턴싱 기법을 도입한다. 제안한 나무 모델을 통해 넓은 지형에 다양한 나무를 사실적이고 효율적으로 표현할 수 있는지 여부를 시뮬레이션을 통해 확인한다.
본 논문은 WRLS-VFF-VT 알고리듬을 이용한 새로운 피치 검색 방법론을 제안하도록 한다. 제안된 알고리듬에서는 VFF(가변 망각 인자)를 사용하여 유성음에서의 주 여기 펄스 시점과 관련된 성문 폐쇄 점을 확인한다. 또한 본 논문은 VFF 기반 알고리듬과 함께 기존의 EGG 와 LP-Error 방법을 이용한 피치 검색 알고리듬에서 가변 한계 값을 이용 수정된 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬들은 주기와 주기 근간에서 강인한 피치 측정 능력과 준 주기 및 비 주기성 음성 신호에서도 우수한 피치 검색 기능을 가지고 있음을 알 수 있다. 제안된 알고리듬의 우수성을 입증하기 위해 실제 사람의 자연스러운 음성 및 사람의 비정상 상태 음성에서 준 주기 및 비 주기성 음성 진동 패턴을 확인하고 검출하는 성능 측정을 통하여 표준 SIFT 알고리듬과 비교 평가하였다.
본 연구는 이차 볼테라 필터 계수를 연속적으로 변화시키기 위하여 sequential regression (SER) 방법을 이용한 적응 비선형 디지탈 필터링 알고리즘에 대하여 서술하였다. 일반적으로 SER 방법은 Wiener 필터 이론을 볼테라필터에 직접 적용시킬때 생기는 큰 행렬을 역변환시키기 위하여 사용되었다. 그러나, 본 연구에서는 입력신호가 가우시안일 경우, 최소 자승해를 구하기 위하여 SER 방법을 이용하였다. 이 알고리즘에서, 역변환시킬 행렬의 크기는 일반적 접근 방법보다 작게 되기때문에, 일반적 비선형 시스템 인식 기술보다 본 연구에서 제시한 방법의 계산량이 적다. 본 연구에서 제안한 알고리즘의 성능을 검토하기 위하여 시뮬레이션 결과를 구했다.
본 논문에서는 일정한 구간 내에 한정되고 최대치가 균일하도록 설정된 임의 차수 여현펄스의 푸리에 변환을 유도하기 위한 새롭고 용이한 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 수치적 해법에 원활하게 적용될 수 있도록 함수의 각 차수에 따라 순환적으로 유도되는 공식에 초점을 두고 있다. 반면에, 유도된 관계식은 용이하게 계산될 수 있는 두함수의 합에 의하여 나타나므로 해석적 해법의 관점에서도 기존의 방법보다 간결한 과정을 제공한다. 특히, 저자 등에 의하여 발견된 계수 분리법에 의하여 공식은 완전 순환적 알고리듬으로 표현되며, 그 결과로 나타나는 자동방정식은 초기 'Sinc'함수가 차수에 따라 지연되어 상수가 곱해진 형태의 합으로 주어진다. 이 때 곱해지는 각 상수는 이항계수로부터 용이하게 결정되며, 'Sinc'함수의 지연요소도 이항식 $(a+b)^n$의 전개식에서 해당되는 항의 지수차에 의하여 쉽게 얻어진다.
본 연구에서는 오존 예측 시스템의 개발에 있어서 쌍일차 모델의 성능 및 효용성을 확인하기 위하여 쌍일차 모델 및 선형 모델을 이용한 오존 형성의 모델인식 모사실험을 하였으며 또한 쌍일차 모델을 이용한 오존 형성의 예측결과를 서울시의 측정자료 및 선형모델의 예측결과와 비교하였다. 모델인식에 있어서는 ARMA 모델을 사용하였으며 모델의 파라미터를 평가하기 위하여 방정식 오차법에 근거한 연속 파라미터 평가 알고리즘을 적용하였다. 모델인식 실험결과로부터 쌍일차 모델을 이용한 오존 형성량과 모사기로부터 얻은 오존 형성량이 거의 일치함을 알 수 있었으며 또한 예측결과와 서울시 측정자료와의 비교로부터 오존예보시스템을 위한 실시간 및 단시간 오존 형성량의 예측방법 개발에 있어서 본 연구에서 제안한 방법의 타당성을 확인할 수 있었다.
칼라 영상의 잡음 제거 및 복원은 컴퓨터 비젼 및 영상 처리 분야에서 점점 더 많은 연구가 되어지고 있는 분야이다. 칼라얼굴 영상에서의 잡음 제거 및 복원은 색상들 간의 미묘한 상호작용뿐만 아니라 얼굴의 구조학적 특징 때문에 일반적인 영상의 처리보다 더욱 어렵다. 본 논문은 벡터기반의 영상 필터들을 이용하여 제거하기 어려운 칼라 얼굴 영상의 복합 잡음을 제거 하기 위해 PCA 재구성 기반의 잡음 제거 방법을 제안한다. 제안된 방법은 PCA를 이용한 정준 고유얼굴 공간의 학습단계, 동적 외양 모델을 이용한 자동적인 얼굴 특징 추출 단계, Bilateral 필터를 이용한 복원된 칼라 영상의 재조명(Relighting) 단계, 학습 데이터들의 분산 값들을 이용한 잡음 영역 추출 단계, 입력 영상의 부분 정보를 이용한 재구성과 이를 원본 영상과 합성하여 잡음이 제거된 영상을 생성하는 단계 등 총 5 단계로 구성된다. 실험결과는 제안된 방법이 입력 얼굴 영상들의 구조적 특징들은 잘 유지하면서 복합적인 칼라 잡음 등을 효과적으로 제거하는 것을 보인다.
대부분의 정보는 네트워크를 통해 전송하기 때문에 제3자에 의한 도청, 가로채기 등이 발생할 수 있다. 네트워크에서 효과적이고, 안전한 비밀 통신을 위한 적절한 조치가 요구된다. 스테가노그래피는 비밀정보를 다른 매체에 숨기는 것을 제3자가 감지할 수 없도록 조치하는 기술이다. 구조적 취약점으로 인해 암호화와 스테가노그래피 기법에 의해 보호된 정보는 합법적이지 못한 그룹에게 쉽게 노출될 수 있다. 숨기는 방법의 단순성과 예측 가능성이 존재하는 LSB의 한계를 개선하기 위해 의사난수생성기와 재귀 함수에 기반하여 은닉하려는 메시지의 보안성을 향상시키는 기법을 제안한다. 보안성과 혼돈성을 강화하기 위해, 선택된 채널의 상위 비트에서 임의 비트를 선택한 결과와 RS-box에 의해 변형된 정보를 XOR 연산하였다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해 PSNR과 SSIM을 이용하였다. 기준값에 비해 제안한 방법의 SSIM과 PSNR은 각각 0.9999, 51.366으로 정보를 숨기는데 적절함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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