전 세계 조선 산업에서 생산성의 향상이 크게 이슈화되면서, 생산 라인의 생산성 향상을 위해 새로운 방법론, 생산 자동화, 향상된 생산계획 및 일정계획 등의 연구가 진행되어 왔다. 본 연구는 조선 생산의 일정계획과 관련하여 소조립 라인의 소일정계획의 최적화를 통한 생산성 향상에 관한 것이다. 소조립 라인의 소일정계획 최적화를 위하여 공정 별 작업자 배치와 운용에 관한 시나리오와 스키드 패턴의 투입 순서를 미정 다항식 문제로 정식화하고 문제 해결하기 위해 메타휴리스틱 방법 중 하나이며 확률변수를 사용하는 시뮬레이티드 어닐링을 적용하여 지역 최소값에 빠지는 것을 막고 전역 최소값을 찾도록 하였다. 실제 조선소의 소조립 라인의 작업 시간 데이터와 스키드 투입 순서 데이터를 사용하여 최적화를 수행하고 최적화 결과의 효과를 검증하였다.
무효전력 계획은 크게 계통운용계획과 투자비용계획으로 구분할 수 있다. 본 논문은 조상설비 투입계획 관점에서 주 쌍대 비선형 내점법을 이용한 조상설비 최적화 모의를 수행한다. 실 계통 규모의 대규모 계통을 모의하기 위하여 모선번호 ordering 기법 및 고성능 LU 분해 기법을 적용하였으며 조상설비 계획문제에 포함되는 이산변수의 처리는 투입위치 및 용량의 정수화를 통하여 최적화 문제에 이산변수를 포함하지 않도록 한다. 본 알고리즘은 2006년도 한전계통의 조상설비 현황을 바탕으로 하여 2008년도 계통상태에 대한 조상설비 투입계획 모의에 적용한다.
단조는 강괴를 고온으로 가열하고 원하는 형상으로 만드는 공정이다. 가열로에 강괴를 장입하여 가열하고, 고온의 강괴에 프레스, 절단 공정을 적절히 반복하여 원하는 형상으로 만든다. 형상이 완성된 강괴의 경도 및 강도를 조절하기 위해 열처리 공정을 진행한다. 열처리로에 여러 개의 강괴를 장입하여 가열하기 때문에 에너지 비용이 많이 소모된다. 열처리 공정 비용은 열처리 공정의 종류와 장입되는 강괴들의 특성 및 수량 등에 따라서 결정된다. 열처리로에 장입할 강괴 조합을 최적화함으로써 비용을 최소화시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 비용 예측 모형을 이용하여 열처리로 작업 계획을 최적화하는 방안을 제안한다. 비용 예측 모형은 IoT 인프라를 기반으로 수집한 공정 데이터를 이용하여 학습한다. 다양한 열처리로 작업 계획은 학습한 모형 기반의 시뮬레이션을 통해 평가하여 유전 알고리즘을 기반으로 최적화한다. 최적의 열처리로 작업 계획을 수립함으로써 공정 비용을 최소화하고 에너지 효율을 극대화할 수 있다.
본 논문에서는 Particle Swarm Optimization(PSO) 기법을 이용한 이족보행로봇의 보행 계획방법을 제안한다. 이족보행로봇의 보행 프리미티브를 기반으로 PSO의 학습 및 군집 특성을 이용하여 장애물이 있는 작업공간에서 보행 계획을 수행하였다. 먼저 PSO의 탐색알고리즘을 사용하여 장애물을 회피하는 실행 가능한 보행 프리미티브들의 순서를 찾아내고 탐색된 순서를 바탕으로 경로 최적화 알고리즘을 수행하는 보행 계획방법을 제안하였다. 제안된 PSO 기반 이족보행로봇의 보행 계획방법은 모의실험을 통하여 발걸음 탐색 시간이 줄고 최적화된 보행 경로를 생성하는 것을 검증하였다.
목적 : 폐암 환자 세기변조방사선치료 과정을 소개하고, 방사선치료계획의 최적화를 위한 빔 수와 방향, 가상장기 설정 (virtual organ delineation, VOD) 및 선량 제한 인자들의 이용에 대해 평가함으로써 폐, 심장 등에 조사되는 선량을 최소화하는데 사용하는 세기변조방사선치료 (intensity modulated radiotherapy, IMRT) 기술의 유용성을 평가하고자한다. 대상 및 방법 : 종양이 종격동을 침범하여 상대적으로 장기움직임에 의한 오차가 적은 폐암환자 5 명을 대상으로 하였다. 환자고정장치는 상반신을 편안하게 유지함과 동시에 팔의 위치를 고정시킴으로써 기대할 수 있는 환자고정효과와 벨트를 이용하여 환자 상복부를 압박해줌으로써 호흡운동에 의한 장기 움직임을 감소시킬 수 있는 형태로 고안하였다. 치료계획시 빔 수와 방향은 5,7,9 문 (from 200 to 160, equispaced field, arbitrary field), 4 문 (anterior, posterior, bilateral posterior oblique field) 과 비등방 7, 9 문 (non-equispaced field, arbitrary field) 등을 사용하였다. 선량제한 ($V_{20}V_{25}$)은 문헌에 기초하여 설정하였으며, 가상장기를 적절히 사용하여 최적화된 치료계획 결과를 얻었다. 방사선치료계획 평가는 선량-체적간 히스토그람 (DVH), 등선량곡선 및 선량통계 등을 이용하여 수행하였다. 특히 가상장기 설정 전, 후의 결과 값을 분석함으로써 그 유용성을 확인하였다. 결과 : 9문 등방-IMRT와 7문 비등방-IMRT 방법이 치료계획용적의 선량균질성 (PTV dose homogeneity), 평균 폐선량 (mean lung dose) 및 $V_{20}V_{25}$ 모두에서 20% 이내의 좋은 결과를 얻을 수 있었고, 가상 장기를 설정함으로써 같은 결과를 가져옴을 알 수 있었다. 또한 폐암 세기변조방사선치료 프로토콜을 작성하여 임상에 사용함으로써 치료과정 중 발생할 수 있는 오류를 보완할 수 있음을 알 수 있었다. 결론 : 폐암 세기변조방사선치료 시 사용할 수 있는 프로토콜을 작성하였고, 적절한 가상 장기 및 조사계획 설정으로 치료계획의 최적화를 얻을 수 있음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 지능형 정수장 운영시스템 개발 연구의 일환으로 선형계획법(Linear Programming, LP)을 이용한 정수장 취수계획 최적화 모형을 개발하였다. 개발된 최적화 모형은 원수의 정수처리비용의 최소화를 목적함수로 설정하였으며, 취수 후 정수처리에 소요되는 지연시간과 시간별 전력단가를 고려하여 취수가능량, 예측수요량, 정수지 운영수위 등의 제약조건을 만족하는 최적 취수계획을 제시하였다. 국내 H 정수장을 대상으로 경제적이고 안정적인 정수장 운영을 위해 세 가지 최적화 전략을 적용하고, 그 결과를 경제성과 안정성 측면에서 비교, 분석하였다. 개발 모형은 국내 정수장의 보다 효율적인 취수계획 수립을 위한 의사결정 지원시스템의 형태로 실무에서 활용이 가능할 것으로 기대된다.
중앙 전력과 단절된 독립형 마이크로그리드는 발전된 신재생 에너지를 저장하는 ESS의 효율적인 운영을 통해 블랙아웃을 방지하고 디젤 발전기의 발전 비용을 최소화하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 기상 정보를 이용하여 신재생 에너지 발전량을 예측하고, 최적화 알고리즘을 이용해 생성된 후보 계획의 평가 시 ESS의 SOC를 유지하지 못하는 경우 페널티를 부여함으로써 신재생 발전량 예측의 오류에 대비하였다. 시뮬레이션 실험을 통해 제안하는 SOC 유지를 고려한 운영 계획 최적화 방안이 기존의 예측 제어 기반 최적화 방안에 비해 블랙아웃을 방지하면서도 디젤 발전 비용을 절감할 수 있음을 확인하였다.
이 논문에서는 교량의 유지보수비용을 최소화할 뿐만 아니라 교량의 성능을 동시에 최대화할 수 있는 새로운 유지보수계획법을 제시한다. 교량 수명연한 동안의 유지보수비용과 교량의 바닥판, 주형, 하부구조의 상태등급으로 표현되는 교량의 성능을 동시에 최적화 하는 다목적 최적화 문제를 구성하여 최적의 유지보수계획을 수립한다. 다목적 최적화문제의 해를 얻기 위한 수치해석 방법으로 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm, GA)을 사용하고, 다목적 최적화방법을 적용하여 얻어진 여러 개의 해집합 중 최적해의 선택을 위한 의사결정(decision making)을 위해 선호도기반 최적화방법을 적용한다. 일반적인 5경간의 PSC I형 교량에 대한 수치예제를 통해, 이 연구에서 제안하는 방법이 유지보수비용 및 교량성능간의 균형 있는 최적화를 이룰 수 있음을 보인다.
석유화학 제품, 컴파운드(Compound), 전지, IT 소재, 첨단소재, 제약 등 다양한 제품 군의 사업을 보유하고 있는 화학 회사에서 각 사업 부분에 있어 수요 예측, 물류, 생산, 재고, 원재료 공급의 SCM (Supply Chain Management)은 사업의 손익과 직접적으로 연결되기 때문에 그와 관련된 최적화와 시스템 역량 수준은 매우 중요하다. 본 연구는 다양한 사업 군에서 각각의 SCM이나 비효율적 영역을 개선하는 등의 역량을 고도화하기 위해 원재료를 공급하고, 제품을 생산하기 위한 공급/생산 계획 등에 있어서 수학적 최적화 방법을 적용한 사례에 관하여 다룰 것이다. 그리고 학술적인 연구에 그치는 것이 아니라 계획 수립 담당자가 실제로 자신의 일부 업무에 활용하는 것이 중요하므로 이를 위해 추가적으로 필요한 사항들을 서술하였고 각각의 적용 성과를 표현하였다. 소개가 될 사례의 첫 번째에서는 편광판 생산에 있어서 원재료 로스(Loss)를 최소화하는 것을 기반으로 하는 공급계획 최적화, 최적 손익 사업 운영계획, 편광판 연신 생산 공정의 스케줄(Schedule) 최적화를 다룰 것이다. 두 번째 사례로는 PO (Poly Olefin) 공정의 생산성 극대화를 위한 생산/포장계획 최적화에 관하여 다룰 것이고, 세 번째 사례로는 전지 생산에 있어서 전극 모델 교환을 최소화 시키는 생산계획 최적화에 대해 다룰 것이다. 네 번째로는 석유화학 특성상 선박으로 대부분의 원료 입하 및 제품 출하를 하기 때문에 한정된 부두에 여러 가지 원료 입고와 제품 출하를 위한 선박이 접안 하는 일정을 최적화 한 사례를 다룰 것이며, 마지막으로 ABS (Acrylonitrile Butadiene Styrene) 반제품 생산에 있어서 제품 Change를 최소화 하는 생산계획 최적화를 다룰 것이다.
정위적 방사선수술(stereotactic radiosurgery, SRS)은 정위적 기구를 이용해 환자를 고정시킨 후 한번에 고선량의 방사선을 병변에 조사하는 방사선 치료법이다. 일반적인 방사선 치료와 달리 단 한번의 조사로 고선량의 방사선이 환자에게 주어지므로 정확한 수술계획의 수립이 필요하다. 현재, 수술계획은 사람이 직접 시행착오를 거듭하며 수립되고 있다. 이로 인해 계획의 재연성과 신뢰성에 문제가 재기되고 있으며, 이를 해결하고자 컴퓨터를 활용한 수술계획 최적화 방법들이 제안되어 왔다. 그러나 기존의 방법들은 최종적인 수출계획을 얻을 때까지 많은 시간이 필요하고 사용되는 수학적 알고리듬의 한계로 국소적 최적해를 최종해로 산출해 낼 위험성을 가지고 있다. 이를 해결하기 위해 이상표적모델을 활용한 정위적 방사선수술계획 최적화 방법을 연구하였다. 병소의 다양한 모양을 근사시킬 이상표적모델을 구형과 원통형, 원뿔형, 타원체의 4종류 가정하였다. 회전중심점(isocenter)을 여러 개 사용하여 이상표적모델을 50% 등선량 내에 포함시키고, 이 조건을 만족하는 경우의 회전중심점의 위치, 콜리메이터 크기를 데이터베이스화 하였다. 병소가 주어질 경우 기하학적 비교를 통해 병소의 모양을 가장 잘 나타낼 수 있는 이상표적모델, 또는 이상표적모델의 조합을 결정한 후 병소를 근사화하는 과정을 개발하였다. 이후 각 이상표적모델에 대해 데이터베이스에 구축되어 있는 최적변수들을 찾아 회전중심점을 배치시키고 실제 병소에 맞게 최종적인 수정을 통해 최적화 과정을 마치도록 하였다. 이 과정을 가상 표적에 대해 수행한 결과 뛰어난 결과를 보이진 않았으나 회전중심점에 대한 간단한 변화만으로 만족할 만한 결과를 나타내었다. 이는 직접적인 수술에 사용될 수는 없을지라도 수술계획을 함에 있어 최적화 과정의 시작점(Starting Point)으로 받아들이기에 만족할 만한 결과이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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