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.
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.
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.
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.
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.
한국시뮬레이션학회 1998년도 The Korea Society for Simulation 98 춘계학술대회 논문집
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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.
대규모 산업 단지 내에는 다양한 네트워크가 형성되어 있다. 각각의 네트워크들은 네트워크를 구성하는 요소들이 필요로 하는 물질의 생산 및 수송을 통하여 물질의 수요를 충족시킨다. 네트워크 자체적으로 직접 생산을 통하여 각 공장들이 필요로 하는 물질의 수요를 충족시키기도 하며 수요량의 변화나 경제적 요소들로 인하여 네트워크 외부에서 필요로 하는 물질을 구매하여 네트워크 내에서 수송하기도 한다. 특히나 유틸리티 네트워크와 수소 네트워크는 대규모 산업 단지의 대표적인 네트워크들이며 이러한 네트워크들의 비용적 절감 및 네트워크 구성의 최적화와 관련된 많은 연구들이 수행되어 왔다. 하지만 두 네트워크를 연결하여 통합된 네트워크 모델을 구축하여 최적화를 진행한 연구는 진행되어 오지 않았다. 본 논문에서는 유틸리티 네트워크에서 발생되는 여분의 스팀을 수증기 메탄 개질 공정의 원료로 사용하여 수소를 생산한 후, 생산된 수소를 수소 네트워크에 주입하여 수소 네트워크의 수소 수요량을 충족시키는 모델을 개발하였다. 제시된 모델은 유틸리티 네트워크의 유틸리티 수요량과 수소 네트워크의 수소 수요량을 모두 충족시키면서 통합된 네트워크 모델의 최적 설계 및 네트워크 구성도를 결정할 수 있게 하고, 요구되는 전체 비용을 계산 가능하게 한다. 본 연구에서 제시한 모델의 타당성을 평가하기 위하여 국내 최대 규모의 대규모 석유 화학 산업단지를 가지고 있는 여수 석유 화학 단지를 대상으로 사례를 적용해 보았으며 이 사례 연구를 통하여 얻은 결과는 기존의 유틸리티 네트워크와 수소 네트워크를 개별적으로 연구한 결과와 비교하여 더 최적의 결정을 제시할 것이다.
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.
사용자가 느끼는 QoS를 최대화하면서 네트워크 대역폭의 특성을 효율적으로 활용하기 위해서는 네트워크의 패킷 손실과 대기행렬의 지연 시간을 구체적으로 예측이 필요하다. 네트워크의 자원이 충분치 않은 무선 네트워크 환경의 경우 예측은 특히 중요한 문제로 부각된다. 본 연구는 무선 네트워크의 성능 모델을 개발하는 것을 목표로 하고 있다. 실험을 위해서 실제 운영 중인 무선 네트워크 환경에서 패킷 흐름 자료를 수집하였다. 무선 환경에서의 패킷 개수 공정과 대역폭 공정은 장기 기억 특성을 갖고 있는 것으로 나타났다. 실험을 통해서 네트워크 트래픽의 주요 성능 변수들을 추출해 냈고, 대기 시간과 버퍼 오버플로우 확률에 대한 분석적 모델을 개발하였다. 프랙탈 브라운 운동 (FBM)을 이용한 대기 행렬의 꼬리 확률을 얻었고, 대기행렬의 길이 모델을 통해서 평균대기 지연을 표현하였다. 실측 데이터를 활용하여 개발한 성능 모델이 IEEE 802.11b 네트워크 트래픽의 물리적 특성을 잘 표현하고 있음을 알 수가 있다
본 논문에서는 생산 환경에서 MAP 네트워크에 접속된 여러 단위제어기기의 운영을 지원하기 위한 네트워크 관리 모듈을 설계하여 공정 모델 시스템에서 시범 운영하였다. 설계된 네트워크 모델의 안정성 해석을 위하여 토큰의 사용권의 공정한 배분과 시스템의 동작이 공정상의 특정한 시간 범위 내에 완료되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 네트워크의 부하 파라미터로서 데이타 패킷의 크기와 노드의 수의 변화로 선정하여 이에 따른 네트워크 운영을 위한 토큰 로테이션 시간과 대기 시간의 대응된 변화값을 해석하였다. MAP 네트워크의 운영에서 데이타 패킷의 크기를 10바이트에서 100바이트까지 변화시킬 경우, 이에 대응한 토큰 로테이션 시간과 대기 시간의 변화는 주어진 조건하에서 10msec 이하의 값을 가진다. 따라서 프로그래머블 콘트를러 등의 단위 제어기기가 수십 msec 정도의 응답 하한선을 가지고 있으며 데이타 패킷의 크기는 50바이트를 넘지 않으므로 이의 실시간 처리에 충분히 적용 가능함을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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