토공작업은 모든 종류의 토목공사에 기본이 되는 공종으로 공기, 공사비와 생산성에 영향을 미치는 요소이다. 토공은 그룹으로 형성된 다수의 건설장비들이 필요한 기계화 작업이며 건설장비로 인하여 많은 연료를 소비하는 작업이다. 그러나 일반적으로 토공작업은 건설장비 운전자의 경험과 직관에 의하여 수행되기 때문에 낮은 생산성, 높은 연료사용량 및 탄소를 많이 배출시킬 수 있는 문제점을 갖고 있다. 최근 연구에 의하면 이러한 문제점의 해결책의 하나로 건설장비 플릿관리 시스템이 제안되고 있다. 건설장비 플릿관리 시스템은 효과적인 토공계획, 최적의 건설장비 할당, 효율적인 건설장비 운영, 빠른 정보교환 등과 같은 기능을 수행한다. 본 연구에서는 건설장비 플릿관리 시스템 구축시 필요한 주요 방법론을 제시하는 것을 목적으로 하고 있다. 토공작업을 위한 3D 솔리드 파라메트릭 모델 형성, 옥트리를 이용한 토량배분, 건설장비 플릿구성 및 운영 방법론을 제시하였다. 건설장비 플릿관리 시스템의 효용성을 건설장비 가동률, 연료사용량, 이산화탄소 배출량 측면에서 검증해 보기 위하여 시뮬레이션을 실시하였다.
본 연구는 상용 제품인 골프공디스펜서의 공학설계를 주제로 하는 기계공학 교과목 개발 및 운영 사례를 제시하고 있다. 교과목은 김종원과 W. Beitz가 제안한 체계적인 공학설계 방법에 따라 수행되었다. 이 방법은 공학설계를 크게 '제품기획 → 개념설계 → 기본설계 → 상세설계'의 4단계로 나누고 있으며, 특히 개념설계 단계를 '기능구조도→세부기능에 대한 동작원리 탐색 → 다양한 설계대안 창안 → 최적설계대안 선정'으로 구분한다. 개념설계에서는 골프공디스펜서의 입출력을 정의하고 이에 대한 기능구조도를 작성한다. 이 과정을 통해 제품의 기능을 세분화하고 각각의 동작원리를 체계적으로 탐색할 수 있다. 또한 다양한 동작원리를 조합하고 이를 평가하여 최적설계대안을 도출한다. 기본설계에서는 고장모드 분석을 통해 시제품 레이아웃을 완성하고 이를 활용하여 실제 시제품을 제작하고 성능을 평가한다. 이상과 같은 과정을 통해서 수업에 참여한 학생은 상용제품을 체계적인 방법으로 설계해보고 시작품까지 제작해보는 경험을 기계공학과 교육과정 내에서 해볼 수 있을 것이다.
최근 4차산업 혁명 기술의 성장과 코로나바이러스 확산으로 인해 모바일 중심의 온라인 쇼핑 시장이 급격하게 성장하게 되었으며, 다양한 차별화 전략을 앞세운 많은 기업들이 치열하게 경쟁하고 있다. 보다 높은 수준의 배송서비스를 요구하는 고객들을 만족시키기 위해 풀필먼트센터라는 개념이 등장하였고, 이를 통해 기존 주문 이후 집하에서 배송까지 수행되던 프로세스의 전체 처리 시간과 효율성을 개선할 수 있게 되었다. 그러나, 여전히 풀필먼트센터 내에서의 작업 효율성이 전체 배송 서비스의 수준을 결정하는 제약요인으로 작용하고 있다. 이를 해결하기 위해 빅데이터, 사물인터넷 및 인공지능을 활용한 수요 예측과 공급의 조정 등과 같은 다양한 방법이 제시되고 있으나, 그 한계가 분명히 존재한다. 풀필먼트센터 내 가장 많은 작업시간과 비효율성을 초래하는 과정이 주문된 상품의 집하 작업 이후 배송을 위한 포장까지이므로, 이 과정을 자동화하기 위한 노력이 필요하다. 본 연구에서는 상품이 보관되어 있는 위치에서 포장을 위한 장소로의 집하와 상품 이동을 자동화하기 위한 AGV와 AMR의 효율적 운영을 위한 계획을 수립하기 위한 방안을 제시한다. 풀필먼트센터 내 보관된 상품의 수, 상품별 수요에 따라 투입되는 자동화 장비의 운영 효율성이 달라질 수 있기 때문에 다양한 시나리오를 기반으로 시뮬레이션을 수행하였다. 본 연구를 통해 얻은 결과를 바탕으로 풀필먼트센터 내 자동화 장비 도입 시 검토해야 할 다양한 요인을 확인할 수 있으며, 급변하는 시장 수요에 유연하게 대응하기 위해 효율성을 기준으로 최적 의사결정을 위한 참고자료로 활용할 수 있을 것이다.
대다수의 개발도상국은 물수급 계획을 위한 수문 자료 부재로 장기유출량 산정이 불가능하며, 물 분배 의사결정을 진행하는데 합리적인 물수급 계획을 수립하기가 어려운 상황이다. 연구대상지역인 인도네시아 반둥지역은 급격한 도시화 및 인구집중으로 심각한 상수부족 상황이며 물수지 예측 방안이 구축되어 있지 않아 상수도 보급률이 약 20% 정도 수준이다. 이에 본 연구에서는 개발도상국에서의 물수지 예측접근방안을 제시하기 위해 MODSIM(Modified SIMYLD) 네트워크 모형 활용한 이수안전도 및 용수공급 가능량을 분석하였다. MODSIM 모형의 적정성을 검토하기 위해 비유량법을 적용하여 Pataruman 관측소의 19개년(2002~2020년) 유출량 자료를 기준으로 장기유출량을 산정하고 물수지 분석을 수행하였다. 분석결과 기존 월별 최적운영곡선과 일치하는 것을 확인할 수 있었다. 발전소의 발전용량을 분석한 결과 0.30~0.50% 정도 차이가 났으며, Pataruman 지점 이수안전도는 Q95% 유량 기준 1.64%, Q355 유량 기준 0.47% 높게 나타났다. 기존 저수지 최적운영곡선과 비교한 운영효율이 1% 내외로 유사하게 계측되어, 이를 통해 MODSIM 네트워크 모형을 이용한 용수공급 평가 가능성과 용수공급시설의 필요성을 확인할 수 있었다.
증가하는 도심지 전철 급행화의 요구에 따라, 완행과 급행철도를 동시에 운영할 수 있도록 하는 부본선의 건설이 필요하다. 그러나 기존 대피선 설치 방안은 열차의 운행을 차단한다는 점에서 긴 공사기간이 필요할 뿐만 아니라 막대한 경제적 손실을 발생시키는 문제점이 있다. 이를 개선하고자 기존 지하철 터널 운영 중이라는 특수한 상황에서의 대피선 설치 방안 연구가 필요하며 대피선 건설방안 적용에 따른 시공 리스크 분석 또한 요구된다. 따라서 본 논문에서는 지하철 4호선 과천정부청사역을 가상의 대피선 건설 대상역으로 선정하여 최적의 대피선 건설방안을 도출하였으며, 기존 지하철 터널운영 중 대피선 건설 예비 설계단계 시 발생 가능한 리스크 사건에 대한 리스크 식별 및 대응계획 수립, 리스크 평가, 리스크 통제 및 관리의 일련의 리스크 관리 프로세스를 수행하였다. 총 8가지의 발생 가능한 리스크 사건과 리스크 저감 대책을 선정하였으며 5단계의 리스크 사건 발생확률 및 영향도 기준을 활용한 리스크 평가 매트릭스를 구축하여 리스크 및 잔류 리스크 평가를 수행하였다. 리스크 평가 결과를 바탕으로 각 리스크 사건의 평가 점수와 리스크 저감 대책공법의 저감효과를 확인하였다.
최근 기후변화에 따른 다목적 하천기능관리가 요구되고 있지만, 국내 하천분야는 국가하천과 지방하천의 관리주체가 분리되어 하천정보를 통합적으로 운영하지 못하고 있다. 특히 설계 및 건설 준공도서를 재활용한 하천정보의 작성과 갱신이 미흡하다. 또한 하천기본정보는 GIS기반의 RIMGIS 시스템의 의존도가 큰 반면, 하천기본계획 성과물에 의한 공간정보 구축으로 하천정보의 신뢰성이 저하되고 있는 현실이다. 본 연구에서는 하천분야에서 다루는 정보의 활용범위가 다양하나 하천시설물의 유지와 운영을 위한 정보체계를 대상으로 하며 현행 하천시설물 유지운영 관련 정보체계의 현황을 조사 및 분석하여 현안 문제점을 도출하고, 시범적용 사례 검증을 통해 실무정보적인 관점에서 최적의 해결방안을 제시하였다. 그 결과로 상시적으로 신뢰할 수 있는 하천 시설물 유지관리 정보체계를 구축하고 정보통합운영 방안을 검토하였다. 본 연구는 앞으로 하천시설 통합 유지운영을 위한 정보 현행화와 기술적, 제도적인 절차를 개선하는데 활용될 수 있다. 또한 하천분야의 정보구축 개선을 위한 정보프레임워크 구축 방향제시를 통하여 앞으로 타 분야와 정보격차를 해소 할 뿐만 아니라 BIM정보체계를 도입하는데 도움이 될 것이다.
컨테이너 터미널의 생산성은 안벽 크레인의 생산성으로 간주 될 수 있다. 안벽크레인의 경우 그 기계적인 생산력은 이미 고정되어 있기 때문에 최대생산성을 발휘하기 위해 장치장에서 크레인으로의 원활한 화물의 흐름이 요구되고 있다. 이를 위해서는 터미널 생산성에 직접 관련이 있는 수출 화물 장치장을 효율적으로 계획하고 운영해야 함으로서, 장치장, 크레인간 병목현상을 줄이고 원활한 화물 흐름을 유도해야 한다. 하지만 수출 컨테이너의 경우 그 반입 시점이 매우 불확실하고, 임의의 시점에 반입량이 예측 불가능한 특성으로 인해 효율적인 수출 장치장 계획에 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 연구에서는 터미널의 반입 패턴을 분석하고 이에 맞는 수출 장치장 계획을 수립하는 방법에 대해 연구해 보았다.
최근 컨테이너 터미널에서는 야드 장비의 자동화 및 환적화물의 증가로 인하여 터미널내의 이적작업이 증가하고 있으며 이에 따라 터미널 운영자들은 효율적인 이적작업 계획을 수립하고자 노력하고 있다. 보통 자동화 컨테이너 터미널에서는 장치장에 다수의 자동화된 야드 크레인을 사용하여 컨테이너를 취급하고 있으며 선적작업의 효율을 높이기 위하여 여유시간대를 이용하여 이적작업을 수행하고 있다. 본 연구는 블록 내에서 다수의 자동화 야드 크레인이 운영되고 있는 경우의 이적작업 계획을 다루고 있으며 혼합정수계획법을 이용하여 주어진 여유 시간을 고려하여 작업효율을 최대화하는 각 크레인 별 최적 이적작업 계획을 수립하는 수리모형을 제시하였다. 또한 컨테이너 터미널 현장에서 쉽게 적용할 수 있도록 빠른 시간 안에 이적작업계획을 수립할 수 있는 작업 할당규칙을 찾기 위하여 다섯 가지 대표적인 할당규칙에 대하여 수치 실험을 통하여 유용성을 분석하였다. 수치 실험 결과 작업할당 규칙 중에서 MR규칙과 MW규칙이 다수 자동화 야드 크레인의 이적작업 할당규칙으로 좋은 성능을 발휘하는 것으로 나타났다.
An effective method of system modeling and dynamic scheduling for the back-end line of semiconductor manufacturing is proposed. The virtual factory, describing semiconductor manufacturing line, is designed in detail, and then a Petri net model simulator is developed for operation and control of the modular cells of the virtual factory. The petri net model is a colored timed Petri nets (CTPNs). The simulator will be utilized to analyze and evaluate various dynamic status and operatons of manufacturing environments. The dynamic schedulaer has a hierarchical structure with the higher for planning level and the lower for dynamic scheduling level. The genetic algorithm is applied to extract optimal conditions of the scheduling algorithm. The proposed dynamic scheduling is able to realize the semiconductor manufacturing environments for the diversity of products, the variety of orders by many customers, the flexibility of order change by changing market conditions, the complexity of manufacturing processes, and the uncertainty of manufacturing resources. The proposed method of dynamic scheduling is more effective and useful in dealing with such recent pressing requirements including on-time delivery, quick response, and flexibility.
In the daily multi-reservoir operating problem, monthly storage targets can be used as principal operational guidelines. In this study, we tested the use of a simple back-propagation Artificial Neural Network (ANN) model to derive monthly storage guideline for daily Coordinated Multi-reservoir Operating Model (CoMOM) of the Han-River basin. This approach is based on the belief that the optimum solution of the daily CoMOM has a good performance, and the ANN model trained with the results of daily CoMOM would produce effective monthly operating guidelines. The optimum results of daily CoMOM is used as the training set for the back-propagation ANN model, which is designed to derive monthly reservoir storage targets in the basin. For the input patterns of the ANN model, we adopted the ratios of initial storage of each dam to the storage of Paldang dam, ratios of monthly expected inflow of each dam to the total inflow of the whole basin, ratios of monthly demand at each dam to the total demand of the whole basin, ratio of total storage of the whole basin to the active storage of Paldang dam, and the ratio of total inflow of the whole basin to the active storage of the whole basin. And the output pattern of ANN model is the optimal final storages that are generated by the daily CoMOM. Then, we analyzed the performance of the ANN model by using a real-time simulation procedure for the multi-reservoir system of the Han-river basin, assuming that historical inflows from October 1st, 2004 to June 30th, 2007 (except July, August, September) were occurred. The simulation results showed that by utilizing the monthly storage target provided by the ANN model, we could reduce the spillages, increase hydropower generation, and secure more water at the end of the planning horizon compared to the historical records.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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