본 논문은 Overhead Hoist Transport(OHT)를 운반 장비로 사용하는 반도체 생산 라인 자동물류시스템에서의 차량배차문제를 다룬다. 고려하는 반도체 라인은 18 개의 bay 와 6 개의 stoker 로 구성되며 160 대 이상의 OHT를 가진다. 자동물류시스템은 최소한의 OHT 대수로 하루 100,000 건의 웨이퍼를 이동시켜야 하며 반송시간과 편차를 최소화하여야 한다. 전통적인 차량배차규칙에서는 차량이 어떤 작업에 할당되면 그 관계가 변하지 않는 반면, 본 연구에서는 시스템 상황의 변화에 따라 차량을 작업에 재할당하는 방법을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안된 방법을 shortest travel distance first 규칙과 비교한 결과, 필요한 OHT 대수, 반송시간과 반송시간의 편차 측면에서 획기적인 효용성 향상을 보였다.
JIT 생산시스템이 세계적으로 많은 회사에 적용됨에 따라 earliness와 tardiness의 페널티를 동시에 최소화하는 문제에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 이 연구에서는 한정된 완료시간의 편차에 대해서는 페널티를 부과하지 않는, 즉 허용오차가 존재할 때, 공통의 납기로부터 평균제곱편차(MSD : Mean Squared Deviation)를 최소화하는 단일기계 문제를 다룬다. 허용오차가 존재하는 MSD 문제에서 최적의 공통 납기를 결정하는 방법을 개발한다. 스케줄과 허용 오차가 주어질 때, 최적의 납기를 찾는 두 개의 선형시간이 소요되는 알고리즘을 제시한다. 주어진 허용오차 중 하나는 가장 짧은 가공시간을 가지는 작업의 절반보다 작은 경우이며 다른 하나는 허용오차가 임의인 경우이다.
본 연구에서는 각 사거리에 맞는 최적의 현시를 찾는 모델을 만들었다. 사거리에서 각 방향의 교통량, 교통용량, 차선의 폭이 주어져 있을 때, 모든 현시의 교통 효율을 평가하는 평가함수를 만들어 최적의 현시를 탐색하였다. 평가함수는 한 방향에서의 평균 대기시간, 평균 지체시간, 지체시간의 표준편차, 그리고 각 방향 평균 지체시간의 표준편차의 값을 반영한다. 현시를 최적으로 하는 시간 배분은 경사하강법을 사용하여 얻어낼 수 있다. 이를 통해 신호에서 대기 시간을 줄이고, 도시의 전체적인 교통상황을 개선할 수 있을 것으로 예상한다.
본 논문은 버스에 사용되는 연소식 프리히터(Fuel Fired Heater) 퍼지 제어기(Fuzzy controller)를 설계하였다. 프리 히터는 얼마나 빠른 시간 안에 설정한 온도에 다다르는지와 공간내의 온도 편차가 얼마나 작게 발생하는지의 두 가지가 가장 중요한 요소이다. 기존의 연소식 프리히터의 온도 제어 방식으로 사용된 PI 제어기의 온도편차를 줄임과 동시에 응답특성을 개선한 퍼지 제어기를 설계하여 그 성능을 평가하였다. 설계된 퍼지 제어기에서 온도를 설정하면 기존의 PI 제어방식에서는 $25^{\circ}C$의 도달시간이 12분 소요되었으나 퍼지 제어방식에서는 9분 20초 소요되어 기존의 제어기보다 퍼지제어기가 2분 40초의 빠른 응답 성능으로 향상됨을 확인하였다. 난방의 온도 편차에서도 기존의 PI 제어 방식에서는 $2.4^{\circ}C$의 편차를 보인 반면 설계된 퍼지 제어기에서는 $1.6^{\circ}C$로 온도 편차 또한 개선되었음을 확인하였다.
AI 모형을 적용한 도시지역 침수예측에 대한 연구는 꾸준히 수행되어 왔다. AI 모형을 이용해 도시침수예측을 하기 위해서는 모형에 강우자료를 학습시키게 되는데, 시계열 강우분포 자료를AI 모형의 학습자료로 사용하기에 자료의 양이 너무 많기 때문에 총 강우량만을 이용하여 도시침수예측을 수행한 바 있다(Kim et al., 2021). 하지만 총 강우량만을 AI 모형에 학습시킬 경우, 지속기간 동안 강우가 고르게 분포하는지 불규칙적으로 분포하는지에 대한 정보가 포함되지 않았기 때문에 침수예측력이 떨어질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 시계열 강우자료의 통계치를 산정하여 AI 모형에 학습시킴으로써 강우분포특성을 고려한 침수예측을 통해 예측력을 높이고자 한다. 총 강우량만을 학습시킬 경우, 같은 지속시간에 같은 양의 강우가 내리더라도 고른 분포를 가진 강우에 의해서는 실제 침수는 작게 일어나므로 과대예측을, 전체 지속시간 중 특정 시간대에 편향된 분포를 가진 강우에 의해서는 실제 침수가 크게 일어나므로 과소예측을 하는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 표준편차를 평균 강우량으로 나눈 값인 변동계수, 강우분포의 뾰족한 정도를 나타내는 첨도, 평균값에 대해 어느 방향으로 비대칭인지를 나타내는 왜도 값을 추가로 학습시킴으로써 시계열 강우자료 전체를 학습시키지 않고도 강우분포를 학습시키지 않았을 때 발생하는 과소·과대예측 문제를 해결할 수 있다. 또한 변동계수 대신 표준편차를 학습시키는 모형, 변동계수와 표준편차를 모두 학습시키지 않는 모형, 변동계수와 표준편차를 모두 학습시키는 모형과의 침수예측 결과 비교를 통해 표준편차와 변동계수 중 어떤 통계치를 학습시키는 것이 적합한지와 비슷한 통계치 자료를 모두 학습시켰을 때의 과적합 문제 등에 대한 결론를 얻을 수 있다.
본 연구는 요양보호사들의 직무스트레스가 직무만족도에 미치는 영향을 알아보고자 하는 연구로 연구대상은 대전지역의 요양시설에 근무하는 요양보호사 302명을 대상으로 2008년 10월 6일부터 10월 30일 까지 구조화된 설문지를 이용하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 연구 대상자의 직무스트레스에 대한 요인은 총 4개로 요인별 평균값은 환자관련이 2.38(표준편차 1.27), 업무관련 2.27(표준편차1.23), 대인관계 2.04(표준편차 1.01), 경제적인면 2.09(표준편차 1.17)로 나타났다. 연구 대상자의 직무만족에 대한 요인은 총 2개로 요인별 평균값은 업무자체에 대한 만족여부가 3.36(표준편차 0.690), 이직의사 2.36(표준편차 0.796)으로 나타났다. 업무에 대한 만족여부는 환자관련(P=0.021) 스트레스와 업무관련(P=0.014)스트레스가 유의하게 나타났고, 이에 대한 영향으로는 연령에서 50대(P=0.002), 40대(P=0.008), 20대(P=0.030), 종교를 가지고 있는 그룹(P=0.041), 근무동기로는 일에 대한 보람(P=0.042), 경력은 3년이상(P=0.002), 6개월이상 1년미만(P=0.006), 6개월미만(P=0.002)인 그룹, 소유자격증에 관해서는 간호사(P=0.009)면허 소지 그룹, 돌보는 환자수로는 1~5명(P=0.034), 6명~10명(P=0.001), 근무시간은 24시간(P=0.000)근무와 8시간 교대근무(P=0.026)가 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 5. 이직의사 여부에서 요인2.업무관련(P=0.002)스트레스 유의하게 나타났고, 이에 대한 영향은 무교(P=0.010)인 그룹, 근무동기로는 미래에 대한 준비(P=0.012), 월급여로는 100만원~149만원(P=0.030), 돌보는 환자수로는 6명~10명(P=0.020)이 유의한 영향으로 나타났다.
본 논문에서는 화상회의 시스템에서 다양한 미디어의 동기화를 위해서 미디어 지연시간(delay time)의 편차를 분석하여 대기시간을 적용하여 동기화하는 방법을 제안한다. 또한 미디어 트래픽의 손실률과 대기시간을 이용하여 대기시간을 결정하는 데 중요한 외부변수의 값을 결정한다. 먼저 제안된 시스템은 회의를 시작하기 전에 더미 스트림을 발생시켜 지연지터의 편차를 구하여 네트워크 트래픽을 분석하여 미디어의 표현시간을 정의한다. 미디어 스트림이 표현되는 시간은 기준시간(basetime)+논리 시간+대기시간이 된다. 이 때 대기시간을 적절하게 늘이고 줄이기 위해서 대기시간 변경율과 표본단위를 이용하는데, 평가기준은 대기시간을 변경시키는 횟수, 평균 대기시간, 지연도착율, 평균 지연도착시간을 이용한다.
본 논문은 잡음 환경에서의 음성인식을 위하여 음성에 부가된 잡음을 제거하는 방법으로 프레임 단위로 웨이브렛 변환 영역의 표준편차를 활용하여 시간 적응적 임계값을 사용하는 새로운 방법을 제안한다. 웨이브렛 변환영역의 cD1과 cA3의 표준편차 값을 이용하여 임계값을 설정함으로써 음성의 변화에 적응할 수 있도록 하였다. 또한 묵음구간의 잔여 잡음을 제거하기 위한 방법을 제안하였다. 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 웨이브렛 변환과 웨이브렛 패킷 변환을 이용한 잡음제거 방법보다 SNR(Signal to Noise Ratio)과 MSE(Mean Squared Error) 측면에서 향상됨을 확인할 수 있었다.
본 연구는 공통의 납기로부터 완성 시간의 편차의 평균제곱을 최소화하는 문제를 비제약적인 경우와 제약적인 경우에 다루고 있다. 모의 뜨임 기법을 이용하여 Eilon과 Chowdhury의 [4] 논문에 있는 예제를 테스트하였다. 제안된 자기 발견적 기법은 대부분의 경우에 좋은 해를 제공하였으며, 작업의 수가 200인 경우에도 해를 1초안에 찾았다. 비제약적인 경우와 제약적인 경우의 계산 결과가 제시되었으며, 다른 자기 발견적 기법에 의한 계산 결과와 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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