The systems-level analysis of microbes with myriad of heterologous data generated by omics technologies has been applied to improve our understanding of cellular function and physiology and consequently to enhance production of various bioproducts. At the heart of this revolution resides in silico genome-scale metabolic model, In order to fully exploit the power of genome-scale model, a systematic approach employing user-friendly software is required. Metabolic flux analysis of genome-scale metabolic network is becoming widely employed to quantify the flux distribution and validate model-driven hypotheses. Here we describe the development of an upgraded MetaFluxNet which allows (1) construction of metabolic models connected to metabolic databases, (2) calculation of fluxes by metabolic flux analysis, (3) comparative flux analysis with flux-profile visualization, (4) the use of metabolic flux analysis markup language to enable models to be exchanged efficiently, and (5) the exporting of data from constraints-based flux analysis into various formats. MetaFluxNet also allows cellular physiology to be predicted and strategies for strain improvement to be developed from genome-based information on flux distributions. This integrated software environment promises to enhance our understanding on metabolic network at a whole organism level and to establish novel strategies for improving the properties of organisms for various biotechnological applications.
본 연구는 생산공정운영시 발생하는 담당자의 의사결정 지원을 위한 학습형 공정 의사결정 시스템 구축방법에 대한 것이다. 먼저 추출 및 누적된 각 공정 별 이력 데이터에서, 주요한 주요자원(Critical Resource)을 단계적 회귀법에 따라 선정한다. 선정된 주요자원을 독립변수로 취급하여 담당자의 의사결정 대상이 되는 공정운영 성과를 종속변수로 하는 회귀모형을 산출하고, 해당 주요자원으로 구성된 시뮬레이션 모형을 설계한다. 메타휴리스틱 방법을 통하여 의사결정 시점의 생산계획 및 목적에 대한 시뮬레이션 분석을 실행하고, 복수 대안 및 가능해(기대성과)를 산출한다. 각각의 대안에서 주요자원 별 회귀모형을 구성하는 분석 값을 회귀식에 대입하고, 여기에서 얻어지는 값과 시뮬레이션 분석에 의해 산출된 가능해 간의 비교를 통하여 그 차이가 가장 작은 대안을 최적대안으로 선정하고 실제 공정운영 의사결정에 반영하여 생산을 실시한다. 이때 발생하는 공정 이력 데이터들은 이후 의사결정을 위한 회귀모형에 피드백 된다.
한국시뮬레이션학회 2001년도 The Seoul International Simulation Conference
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pp.141-146
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2001
An Information Retrieval System offers the integrated view of SCM(Supply Chain Management) information to the enterprise by making it possible to exchange data between regionally distributed heterogeneous computers and also to enable these computers to access various types of databases. The Information Retrieval System is modeled using Data Registry Model based on X3.285. We only verify the MetaData Registry Manager(MDR Manager) among the core parts using SMV(Symbolic Model Verifier) in order to verify whether our model satisfies the requirements under the given assumptions.
Computer simulation is essential to design the suspension elements of railway vehicle. By computer simulation, engineers can assess the feasibility of given design variables and chance them to get a bettor design. Even though commercial simulation codes are used, the computational time and cost remains non-trivial. Therefore, malty researchers have used a mesa model made by sampling data through simulation. In this paper, four mesa-models for each index group such as ride comfort, derailment Quotient, unloading radio and stability index, are constructed by use of neural network. After these meta models are constructed, multi-objective optimization are achieved by using the differential evolution. This paper shows that the optimization of design variables using the neural network model is very efficient to solve the complex optimization Problem.
For the effective design of automated distribution center composed of Automated Storage/Retrieval System, Automated Guided Vehicle System, and Conveyor System, we proposed an analysis method to determining. design and control parameters with multiple performance objectives using Compromise Programming, which can resolve the dilemma of conflicting objectives. The Evolution Strategy generates the optimal solutions for each objectives. The Analytic Hierarchy Process selects the best solution among the alternatives generated from Evolution Strategy. The Regression Analysis formulates the objective functions for each objectives. By reducing deviations between goal values and target values generated from Analytic Hierarchy Process, Compromise Programming determines design and control parameters by compromising the multiple objectives formulated using Regression Analysis. When the parameters of system are changed, this proposed analysis method has a benefit of reducing costs and time without repeating whole simulation run.
This paper studies the optimal inventory levels of Korea Assault Amphibious Vehicle(KAAV)'s assemblies in order to assure the required operational availability. The simulation model is built and implemented for the impact of the inventory levels on operational availability. Using regression analysis and integer programming, the optimal inventory levels of essential assemblies are suggested and analyzed. Finally, sensitivity analysis is conducted with recycling maintenance delay time.
최근의 자동물류센터는 자동창고(ASRS)와 자동주행대차(AGV)를 중심으로 각종 컨베이어시스템과 운반장치 등으로 구성되면서 매우 복잡한 시스템 형태를 갖게 되었다. 이러한 시스템의 복잡성에 기인하여 시스템 설계과정에서의 정확한 운영 수행도 파악을 위해서는 많은 종류의 설계변수들이 고려되어야 한다. 물류센터 설계에서 고려해야할 일반적인 설계 변수로는 보관설비 및 운반설비의 사양과 여러 가지 시스템 운영 규칙, 보관영역이나 보관물의 형태 등이 있다. 이 논문에서는 자동화물류센터에 대하여 시뮬레이션 실험과 반응표면모델을 이용하여 메타모델을 만들고 이를 통하여 설계변수들을 최적화하는 효율적인 방법에 대하여 소개 하고자 한다. 정확하게 정의된 시뮬레이션 기반의 메타모델은 시스템 함수의 근사적 표현으로서 수리적 계산을 통해 신속한 설계변수 최적화를 가능하게 한다. 이 논문에서 제시한 접근 방법은 자동물류센터와 같은 복잡한 물류 시스템의 설계 단계에서 시뮬레이션의 설계 참여도를 극대화시키고 최종 설계의 정확도를 향상시키는데 기여 할 것이다.
The capillary tube/suction line heat exchanger (SLHX) is widely used in small refrigeration systems. The refrigerant flowing in the SLHX experiences frictional and accelerational head losses, flashing, and heat transfer simultaneously. The simulation of refrigerant flow through SLHX is important since this will help engineers analyze and optimize the SLHX incorporated in a refrigeration system. The present SLHX model is based on conservation equations of mass, momentum and energy. Also a meta-stable model is included. All these equations are solved simultaneously. In this paper, HFC-134a refrigerant flow through a non-adiabatic capillary tube is simulated. The simulation results are discussed but not validated against experimental measurements yet.
Most engineering design problems require analyses or simulations to evaluate objective functions. However, a single simulation can take many hours or even days to finish for many real world problems. As a result, design optimization becomes impossible since they require hundreds or thousands of simulation evaluations. The surrogate-based optimization (SBO) strategy became a remedy for such computationally expensive analyses and simulations. A surrogate-based optimization strategy has been developed in this study in order to improve global optimization performance. The strategy is a heuristic algorithm and it exploits not only multiple surrogates, but also multiple optimizers. Multiple optimizations of multiple surrogate models yield multiple candidate design points of optima. During the sequential sampling process, the algorithm ranks candidate design points, selects the points as many as specified, and builds the improved surrogate model. Various mathematical functions with different numbers of design variables are chosen to compare the proposed method with the other most recent algorithm, MSEGO. The proposed method shows superior performance to the other method.
It is difficult to determine an optimal inventory level of aircraft engine and modules to achieve the target operational availability since F100-PW-200 & 229 engines of the F-16 & KF-16 aircraft are consisted of 5 modules with different failure rates and costs. This study presents a decision model, combining an integer programming problem and a regression metamodel. Data for the metamodel was attained from results of a simulation model, that represents operational and repair process of F-16 and KF-16. The objective function of an integer programming problem is maximizing the operational availability, representing pessimistic circumstances. Finally, an integer programming problem with a metamodel can make an optimal decision of the inventory level.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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