다수 대의 표면실장기를 포함한 PCB조립라인의 생산성 향상을 위한 방법을 제시한다. PCB조립시간의 단축을 위하여 각 실장기 별로 부품공급 피더의 배치 및 실장순서가 최적화 되어야 하며, 표면실장기들의 라인 밸런스를 위하여 부품 할당이 최적화 되어야 한다. 전체의 최적화 문제를 정수계획문제로 수식화하며, 전향경로문제와 후향경로 문제로 분할하여 구성한다. 클러스터링 알고리즘과 branch-and-bound 알고리즘을 사용하여 전향경로문제의 해를 구하며, 할당 알고리즘과 연결 알고리즘을 사용하여 후향경로 문제의 해를 구한다. 시뮬레이션 결과를 통하여 제안된 방법의 성능을 평가한다.
데이터 웨어하우스는 방대한 이력 데이터들을 저장하는 저장소이며, 이를 다양한 관점에서 분석하기 위해 OLAP (On-Line Analytical Processing) 연산을 이용한다. 일반적으로 이러한 저장소는 데이터를 저장할 때 많은 열(columns) 을 기반으로 저장하는 와이드(wide) 형태의 테이블로 저장하게 된다. 하지만, 관계형 DBMS에서는 열 수의 제약(MS SQLServer, Oracle 등 열의 수는 1024개임)을 받게 되므로, 그 이상의 열들을 저장할 수 없다. 하지만, 열 기반(이하, 수평 테이블)으로 저장하는 것보다는 관계형 DBMS의 특징을 이용하여 행(row) 기반(이하, 수직 테이블)으로 저장하게 되면 많은 데이터를 효율적으로 저장할 수 있다. 이때, 저장 테이블의 스키마 구조가 변경되므로, 수평 테이블에 대한 질의도 저장된 수직 테이블에 적용 가능하도록 변화시켜야 한다. 또한, 사용자에게 빠른 질의 응답을 제공하기 위해 질의 최적화를 고려하여 실행전락을 세워야 한다. 따라서 본 연구에서는 경험(heuristic)을 근거로 각 연산(프로젝션, 실렉션, 조인 연산)을 위한 질의 트리를 생성하여 질의 최적화에 대한 여러 질의 경로를 고려하고, 다양한 실험을 통해 질의 최적화에 대한 접근 경로들을 분석한다. 이로써, 본 연구의 질의 경로 분석을 기반으로 최적화 실행 계획을 기대해 본다.
모바일 멀티미디어 서비스에서는 핸드오프의 효율적인 처리를 통한 QoS를 보장하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 기존 핸드오프 기법의 경로 최적화, 회선의 재활용률, 핸드오프 수행시간 등의 문제점을 개선을 위해 Crossover Switch(CX)탐색 기법에 적용되는 기존의 Loose select, Prior path knowledge와 제안한 Hybrid CX 탐색 알고리즘의 성능분석을 위해 C#을 사용하여 시뮬레이터를 구현하고 회선 재이용률, 경로 최적화 정도를 비교분석하였다. 실험결과 제안한 Hybrid CX 탐색 알고리즘이 우수하다는 것을 확인하였다.
AOI 검사기는 SMT 공정 상에서 PCB (printed Circuit Board) 상의 부품들을 카메라로 촬영하고 촬영된 영상을 2D 혹은 3D 형태의 이미지로 재구성하고 분석하여 이상 여무를 판단하는 장비다. 검사를 하고자 하는 PCB의 크기가 카메라가 촬영할 수 있는 영역 보다 큰 경우가 대부분이기 때문에 PCB 상에 마운트 되어 있는 부품들을 모두 촬영하기 위해서는 여러 차례 나누어 촬영해야 할 필요가 있으며 이 때문에 PCB 상에 촬영해야 하는 부품들을 가능한 FOV에 많이 포함될 수 있도록 여러 FOV 영역으로 나누고 이렇게 나누어진 FOV 영역들을 최적의 경로로 이동하며 촬영할 수 있도록 하기 위한 알고리즘이 필요하다. 기존 논문들은 대부분 이 문제를 해결하기 위한 알고리즘에 대해 다루어 왔다. 일반적으로 생산이 진행되는 시점에서는 검사해야 할 PCB에 대한 정보 (PCB의 크기, 부품의 위치, 크기, 종류 등)는 이미 정해져 있기 때문에 경로 계획 최적화 수행은 PCB 정보에 변동이 없다면 한차례만 하면 된다. 하지만 검사를 할 수 있도록 Teaching 하는 단계에서는 PCB 정보가 지속적으로 변경될 수 있으며 이에 따라 최적화를 여러 차례 수행해야 할 필요성이 있다. 최적화를 위한 처리 시간은 부품의 개수, PCB 상에서의 분포정도등에 따라 증가하기 때문에 PCB 정보가 변경될 때 마다 최적화를 수행하게 되면 비효율적으로 처리 시간이 증가하게 된다. 본 논문에서는 이 문제에 대해 연구하고 해결책을 제시하였다.
지리 정보 시스템((Geograghic Information System:GIS)은 컴퓨터 능력의 향상 으로 제한된 분야에서 일반적인 분야의 업무에 확대 적용되고 있다. 우편 종합 정보 서비스의 일환으로 개발된 우편 경로 최적화 시스템((PROS:Postal Route Optimization System)은 우편 배달의 경로를 빠른 시간에 제공할 수 있도록 최단 경로 생성기, 등거리 생성기, 경로 재배치 생성기, 생성기들의 기반이 되는 GIS 엔진, 도로 지도 그리고 관련 데이터베이스 등으로 구성하였다. 본 논문은 경로 최적화 시스템 모델에 적용한 최단 경로 생성 알고리즘(SPAWD;Shortest Path Algorithm With Direction)에 대한 것으로 기존의 최단 경로 생성 방법과 달리 시작점과 도착점간의 도로들에 대하여 방향성을 부여하여, 최종 목적지를 빠른 시간에 결정하여 주는 알고리즘을 제시하였다. 또 한 기존에 발표된 최단 경로 생성 알고리즘에 대하여 비교 및 분 석하고, 추후 연구 방향을 제시하였다.
이 논문에서는 공정 변이의 고려를 위한 통계적 시간 분석(statistical timing analysis)에서 전력감소를 고려한 회로의 최적화를 위해 글리치 및 지연시간의 확률적 모델 및 연산을 이용하여 각 경로 및 경로상의 게이트의 민감도(sensitivity)를 계산하고 이를 이용한 사이징(sizing)을 통해 회로의 지연시간의 증가 없이 글리치를 감소하는 방법을 제시한다. 제안된 알고리즘은 통계적 시간 분석에 근거한 회로의 전후방 탐색을 이용하여 공정 변수를 고려한 확률적 글리치 발생률을 예측한다. 또한 글리치 발생률을 고려한 게이트의 선택 및 사이징 가능한 지연시간의 최적화된 계산을 통해 효율적인 게이트 사이징 기법과 글리치 감소를 위한 경로균등화 방법을 제시한다. 제안된 알고리즘의 효율성은 $0.16{\mu}m$ 모델 파라미터를 이용하여 ISCAS85 벤치마크 회로에 대한 실험을 통해 검증되었다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘은 글리치 예측에 있어 8.6%의 정확도의 개선을 보였고, 경로균등화에 의한 최적화에 있어 9.5%의 개선을 보였다.
경로 질의는 XML에서 가장 일반적으로 사용되는 질의이며, 기존에 경로 질의를 효율적으로 처리하기 위한 다양한 색인 기법들이 연구되었다. 최근에는 suffix 트리를 사용하는 구조 조인 기법들이 제안되어 경로 질의 성능을 향상시키고 있다. ViST는 가장 대표적인 구조 조인 기법으로 XML 문서에 대한 검색 시간을 줄이기 위해 suffix 트리와 $B^{+)$ 트리를 사용한다. 하지만, ViST는 suffix 트리에 최적화 되지 못한 번호 부여 기법을 사용함으로써, 질의 처리 시 불필요한 조인과 디스크 접근이 야기된다. 이와 같은 문제들은 경로 질의 성능을 급격히 감소시킨다. 따라서 본 논문에서는 ViST의 문제들을 해결하기 위한 새로운 색인 구조를 제안하다. 제안하는 색인 구조는 suffix 트리를 사용하는 구조 조인 기법의 성능을 향상시키기 위해서 최적화된 번호 부여 기법과 상향식 질외 처리 기법을 사용한다. 본 논문의 성능 평가에서는 제안하는 색인 구조를 ViST와 비교하여, 제안하는 색인 구조가 와일드-카드('$^{\ast}$와 '//')를 포함하는 다양한 단일 경로 질의와 분기 질의에 대해 향상된 성능을 나타냄을 보인다.
인터넷 사용자 수가 급격히 증가되고 사용자들의 요구도 다양해짐에 따라 네트워크 자원의 물리적 증가뿐만 아니라 자원의 제한이라는 상태에서 더 적은 자원으로 만족할 만한 서비스를 제공할 수 있는 트래픽 엔지니어링 기술이 부각되고 있다. 트래픽 엔지니어링은 자원의 효율성을 최적화하는 동시에 네트워크의 성능을 최적화시킬 수 있는 기술로 비용이 많이 드는 대규모 망일수록 중요한 기술이기 때문에 네트워크 관련 사업자들에게 필수 요구사항이 되었다. 본 논문에서는 트래픽 엔지니어링 기술의 하나로 MPLS 망에서 경로에 이상이 발생하였을 때 빠른 데이터 전송 복구를 위한 경로 재설정 방법을 제안하였다. 전송 전 대체 경로를 미리 지정하고 주 경로와 대체 경로에 우선순위를 두어 대체 경로를 다른 트래픽에서도 사용할 수 있게 하여 자원 이용률을 높이고 재전송에 따른 지연 시간도 줄였다.
[1],[2]의 드래프트 문서에서는 Mobile Network 내부에 HA를 두고 이동하는 Mobile Node를 LMN(Local Mobile Node)라 정의하고 있다. NEMO Basic Support를 기반으로 Nested Mobile Network에서 LMN의 이동에 대한 패킷 전송 경로를 가정 할 때 이 경로는 일반적인 Nested NEMO의 경우 보다 상당히 복잡한 경로를 가지게 된다. 본 논문에서는 이러한 LMN이 이동할 경우 패킷 전송경로에 대해 분석하고, Nested NEMO에 MANET을 적용하여 LMN의 이동에 대한 경로 최적화 방안을 제안하고자 한다.
최근 ITS(Intelligent Transportation Systems)의 개발과 함께 차량용 내비게이션의 사용이 급증하면서 경로탐색의 중요성이 더욱 가속화되고 있다. 현재 차량용 내비게이션은 멀티미디어 및 정보통신 기술의 결합과 함께 다양한 기능 및 정보를 사용자에게 제공하고 있으며 이러한 기능과 정보를 사용해서 목적지점까지의 최단경로를 탐색하는 것이 내비게이션 시스템의 핵심기능이다. 이러한 경로탐색 알고리즘은 교통시스템, 통신 네트워크, 운송 시스템은 물론 이동 로봇의 경로 설정 등 다양한 분야에 사용되고 있다. 개미 집단 최적화(Ant Colony Optimization, ACO) 알고리즘은 메타 휴리스틱 탐색 방법으로 그리디 탐색(Greedy Search)뿐만 아니라 긍정적 반응의 탐색을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순환 판매원 문제(Traveling Salesman Problem, TSP)를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문에서는 개미 집단 최적화(ACO) 알고리즘이 기존의 경로 탐색 알고리즘으로 알려진 Dijkstra 보다 최단경로 탐색에 있어서 더 적합한 알고리즘이라는 것을 설명하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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