• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.15 no.3
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• pp.82-87
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• 1998

In order to provide a manufacturing system with efficiency and flexibility to cope with the changes in shop floor status, the integration of process planning and operations scheduling is required. In this paper, an integrated system of process planning and operations scheduling based on the concept of process net model and genetic algorithm is suggested. The process net model includes the alternative process plans. The integrated system is applied for prismatic parts.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 1991.10a
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• pp.342-346
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• 1991

산업공정현장에서는 독립적으로 운영되고 있는 프로그램식 단위제어기기들에 대한 연계운영을 위하여 실시간 처리 소규모 네트워크가 도입되어 구축운영되고 있다. 특히 제조생산공정에서는 계층화된 분산 구조로서 공정정보처리를 위하여 공장환경에 적절한 네트워크 구축을 MAP등의 표준화된 규격에 의하여 권고되고 구현되어 운영되고 있다. 본 논문에서는 공장 환경에서의 표준규격으로 제안된 Mini MAP을 기준으로 하여 물리 및 데이타 링크계층을 Petrinet 기법을 활용하여 실시간 처리를 위한 개선된 모델을 제안하고 네트워크의 성능측정 및 시뮬레이션을 수행하였다. 또한 이 모델에 의하여 토큰버스 네트워크를 구성하여 전송 서비스시간과 메세지 처리율을 분석하고 Mini MAP 규격과 함께 성능을 해석하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1997.04a
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• pp.445-449
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• 1997

In order to provide a manufacturing system with efficiency and flexibility to cope with the changes in shop floor status, the integration of process planning and operations scheduling is required. In this paper,an integrated system of process planning and operations scheduling based on the concept of process net model is presented. The process net model includes the alternative process plans. The integrated system is applied for prismatic parts.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.191-194
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• 2005

본 논문은 최적 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 이용하여 다항식 뉴럴네트워크(Polynomial Neural Networks : PNN)의 최적 설계가 그 목적이다. 기존의 다항식 뉴럴네트워크는 확장된 GMDH(Group Method of Data Handling) 방법에 기반을 두며, 네트워크의 성장과정을 통하여 각 층의 다항식뉴런(혹은 노드)에서 고정된 (설계자에 의해 미리 선택된) 노드 입력들의 수뿐만 아니라 다항식 차수(1차, 2차, 그리고 수정된 2차식)를 이용하였다. 더구나, 그 방법은 학습을 통해 생성된 PNN이 최적 네트워크 구조를 가진다는 것을 보증하지 못한다. 그러나, 제안된 GA-based PW 모델은 다음의 파라미터들- 즉 입력변수의 수, 입력변수, 및 다항식 차수-을 유전자 알고리즘을 이용하여 선택 동조함으로써 그 구조를 구조적으로 더 최적화된 네트워크가 되도록 하고, 기존의 PNN보다 훨씬 더 유연하고, 선호된 뉴럴 네트워크가 되도록 한다. 하중계수를 가진 합성성능지수가 그 모델의 근사화 및 일반화(예측) 능력 사이의 상호 균형을 얻기 위해 제안된다. GA-based PNN의 성능을 평가하기 위해 그 모델은 가스 터빈발전소의 NOx 배출 공정 데이터로 실험된다. 비교해석은 제안된 GA-based PNN이 앞서 나타난 다른 지능모델보다 더 우수한 예측능력뿐만 아니라 높은 정확성을 가진 모델임을 보인다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2009.05a
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• pp.258-260
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• 2009

본 논문에서는 최적화 알고리즘인 유전자 알고리즘과 context-based FCM 클러스터링 방법을 이용하여 새로운 형태의 RBF 뉴럴 네트워크의 포괄적인 설계 방법론을 소개한다. 제안된 구조는 클러스터링 기법을 기반하여 사용된 데이터의 특성에 효과적인 모델을 구축하고자 한다. 또한 유전자 알고리즘을 이용하여 모델의 최적화에 주요한 영향을 미치는 파리미터들(-은닉층에서의 contex의 수, contex에 포괄되는 노드의 수, 그리고 contex에 입력되는 입력변수)을 동조한다. 제안된 모델의 설계 공정은 1) K-means 클러스터링을 통한 context fuzzy set에 대한 정의와 설계, 2) context-based fuzzy clustering에 대한 모델의 적용과 이에 따른 모델 구축의 효율성, 3) 유전자 알고리즘을 통한 모델 최적화를 위한 파라미터들의 최적화와 같은 단계로 구성되어 있다. 구축된 RBF 뉴럴 네트워크의 후반부 다항식에 대한 parameter들은 성능지수를 최소화하기 위해 Least Square Method에 의해서 보정된다. 본 논문에서는 모델을 설계함에 있어서 체계적인 설계 알고리즘을 포괄적으로 설명하고 있으며, 더 나아가 제안된 모델의 성능을 다른 표준적인 모델들과 대조함으로써 제안된 모델의 우수성을 나타내고자 한다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1998.03a
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• pp.6-10
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• 1998

RTO(Real-time Object) 모델로 불리는 실시간 객체지향 모델은 컴퓨터에 의해 제어되는 실시간 제어기 및 이의 응용 환경 시뮬레이터를 정밀하게 표현하는데 유용한 모델로 정착되었다. 이 모델은 실시간 분산 컴퓨터 시스템과 이의 응용 환경에 대한 실시간 시뮬레이터를 통합적으로 설계하는데 강력한 표현력을 보여주고 있다. RTO 기반의 접근 방법에 의한 통합 설계는 RTO로 불리는 객체의 네트워크 형태로 표현된다. 본 논문에서는 이와 같은 설계 방법을 자동판두께제어기(Automatic Gauge Controller, AGC)라고 불리는 실시간 분산 시스템의 설계 사례를 통해 제시하고자 한다. AGC 시스템은 압연공정 제어기로서 압연공정 실시간 시뮬레이터의 소재 이송 및 압하 공정을 제어한다. 설계과정을 통해서 실시간 분산 시스템 명세의 추상화 방법에 대하여 논하고, 네트워크의 구축 과정을 통한 시뮬레이션 모델의 정밀한 표현 방법을 제시하며, RTO의 분산구조 및 명확하고 엄밀한 실시간 설계 방법에 대하여 논한다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• v.52 no.5
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• pp.603-612
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• 2014

Lots of networks are constructed in a large scale industrial complex. Each network meet their demands through production or transportation of materials which are needed to companies in a network. Network directly produces materials for satisfying demands in a company or purchase form outside due to demand uncertainty, financial factor, and so on. Especially utility network and hydrogen network are typical and major networks in a large scale industrial complex. Many studies have been done mainly with focusing on minimizing the total cost or optimizing the network structure. But, few research tries to make an integrated network model by connecting utility network and hydrogen network In this study, deterministic mixed integer linear programming model is developed for integrating utility network and hydrogen network. Steam Methane Reforming process is necessary for combining two networks. After producing hydrogen from Steam-Methane Reforming process whose raw material is steam vents from utility network, produced hydrogen go into hydrogen network and fulfill own needs. Proposed model can suggest optimized case in integrated network model, optimized blueprint, and calculate optimal total cost. The capability of the proposed model is tested by applying it to Yeosu industrial complex in Korea. Yeosu industrial complex has the one of the biggest petrochemical complex and various papers are based in data of Yeosu industrial complex. From a case study, the integrated network model suggests more optimal conclusions compared with previous results obtained by individually researching utility network and hydrogen network.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.14 no.1
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• pp.168-173
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• 1997

A process planning system that generates alternative process plans offers multiple process plans for a part, thereby provides the flexibility to cope with the changes in shop floor status. In this paper, we intro- duce the concept of process net as a model for the generation of alternative process plans. We also show the usefulness of process net model in generating alternative process plans by implementing the developed sys- tem to construct process net, and devising an algorithm to generate alternative process plans for rotational parts.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.10 no.2
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• pp.357-365
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• 2009

To effectively exploit the underlying network bandwidth while maximizing user perceivable QoS, mandatory to make proper estimation on packet loss and queuing delay of the underling network. This issue is further emphasized in wireless network environment where network bandwidth is scarce resource. In this work, we focus our effort on developing performance model for wireless network. We collect packet trace from actually wireless network environment. We find that packet count process and bandwidth process in wireless environment exhibits long range property. We extract key performance parameters of the underlying network traffic. We develop an analytical model for buffer overflow probability and waiting time. We obtain the tail probability of the queueing system using Fractional Brown Motion (FBM). We represent average queuing delay from queue length model. Through our study based upon empirical data, it is found that our performance model well represent the physical characteristics of the IEEE 802.11b network traffic.

• Journal of the Korean Professional Engineers Association
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• v.28 no.3
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• pp.121-134
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• 1995

To operate the automatic devices of manufacturing process more effectively and to solve the needs of the resource sharing, network technology is applied to the unit con-trol devices located In common manufacturing zone and operated by connecting them. The network management system, which controls and supervises the network resources in the communication network, is the function that is necessarily required in this net-work. For the stability in this network, this paper measures the variation of data packet length and node number and analyzes the variated value of the token rotation time and waiting time for the network operation. On the evalution of the performance, the data packet length varies from 10 bytes to 100 bytes in the operation of the group manage-ment network, the variation of the token rotation time and waiting time is less than 10 msec. When the variation of the data packet lenhth is less than 50 bytes, differences in token rotation time or waiting time is unnoticable. Since the waiting time in this case is less than 10 msec, response time Is fast enough.