본 논문은 외판원 문제(TSP: Traveling Salesman Problem)를 이용하여 로봇중심의 FMC(Flexible Manufacturing Cell)에서 반송 로봇의 작업순서를 설계하는 방법을 제시하였다. 이를 위해, 먼저 다수의 설비와 반송 로봇으로 구성된 대표적인 로봇 중심의 FMC를 가상으로 설계한 후, 실험계획법을 이용하여 다양한 조건에서의 주요 반응변수들의 인과관계를 규명하였다. 실험결과, 처리량, 반송로봇의가동률, 그리고 Buffer의 평균 대기 작업물의 수가 주요 반응변수들로 선정되었으며, 이를 기반으로 순서기반 조합최적화 문제인 TSP로 로봇 작업순서를 설계하였다. 제안한 방법과 기존의 방법을 비교하기 위해서 시뮬레이션을 수행 한 결과 제안된 TSP 방법이 기존의 방법 보다 반송 로봇의 교착 (Deadlock) 상태를 방지하여 처리량 등 주요 반응변수들 모두를 향상 시키는 결과를 가져왔다. 더불어,이 방법은 본 연구에서 제시한 FMC 뿐 아니라 반도체나 LCD(Liquid Crystal Display) 생산 공정과 같이 반송 로봇에 의해 구성되어 있는 장치 산업분야에 적용가능하다는 측면에서 큰 효과가 기대된다.
본 논문은 기개발된 간선도로 연동하 신호최적화 모형인 KS-SIGNAL의 최적화 수행속도를 향상하기 위한 새로운 모형식 및 방법론을 제시하고 평가하였다. 본 논문에서는 탑재, 좌회전 현시순서에 관한 제약식 추가 등의 3단계 작업을 실시하였다. 첫 번째 단계인 모형식의 수정에 있어서는 기존의 모형식에서 변수로 사용하던 대가차량 소거시간을 상수로 산정함으로써 일부 제약식 및 변수를 소거시킬 수 있었으며, 두 번째 단계에서는 선형계획식의 해를 구하기 위한 툴로 사용되는 Wondow용 Lindo library를 탑재, 새로이 변형된 형식의 모형식을 제안한다. 마지막으로 세 번째 단계에서는 좌회전 현시 순서에 관한 제약식을 추가함으로써 최적화 작업에 대한 경우의 수를 줄임으로써 수행속도를 향상시키는 방법론에 대해 제시한다. 결론적으로 기존의 KS-SIGNAL과 비교해 최적화 수행속도는 99%이상 향상되었으며, 도출된 해 또한 타 모형식과 비교해 우수한 결과를 나타냈다.
열간 자유 단조는 고온으로 가열한 강피에 압력을 가하여 원하는 형상을 빚는 공정이다. 가열로에서 여러 개의 강피를 동시에 가열하며 목표 온도에 도달하면 꺼내어 다음 공정을 진행한다. 이때 가열로에 투입하는 소재의 조합과 후단 공정을 위해 소재를 꺼내는 순서가 가열로의 에너지 효율에 영향을 끼친다. 본 논문에서는 열간 자유 단조의 에너지 효율을 높이기 위한 비용 예측 모형 기반 작업 계획 최적화 방안을 제안한다. 유전 알고리즘을 이용하여 가열로 강피 조합을 최적화하며 각 설비별 작업 할당 규칙에 따라 전체 작업 계획을 수립한다. 시뮬레이션 기반으로 후보 작업 계획을 평가하여 계획을 최적화 하며 이를 위해 각 설비별 공정 소요 시간 및 에너지 사용량 예측 모형을 이용한다. 예측 모형은 공정 데이터를 기반으로 기계 학습 알고리즘을 적용하여 학습한다. 또한 주기적인 재계획을 통해 예측의 불확실성으로 인해 작업의 진행이 계획대로 이루어지지 않는 문제점을 해결하고자 한다.
본 논문은 조선소 소조립 공정의 스키드 컨베이어 환경에서 전체 작업 시간을 최소화하기 위해 스키드 처리 순서를 최적화하는 방법을 제안한다. 소조립 공정은 일련의 정해진 작업들로 구성되며 스키드의 종류에 따라 요구되는 작업 시간이 다르다. 전체 작업 시간을 결정짓는 스키드의 컨베이어 투입 순서는 적절하게 최적화되어야 하며 문제 크기는 스키드 개수에 따라 지수적으로 증가한다. 이러한 점에서 UniDev라 불리우는 새로운 방법을 제안하는데 동시간에 진행되는 작업 소요 시간의 차이에 관한 평균절대편차를 정의하고 이를 점진적으로 개선한다. 다양한 스키드 개수와 공정의 개수에 대한 시뮬레이션 결과 제안된 방법이 Multi-Start 방법과 2-OPT 방법보다 전체 작업 소요 시간을 효과적으로 줄일 수 있음을 확인하였다.
오늘날 컨테이너터미널의 운영방식의 변화를 통해 컨테이너터미널의 효율을 증대시키기 위한 대처방안에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 컨테이너터미널의 효율을 증대시키기 위해서는 적하계획 수립이 상당히 중요한 역할을 한다. 적하계획은 크게 적재의 위치를 결정하는 문제와 적재의 순서를 결정하는 문제로 나눌 수 있는데, 본 논문에서는 보다 효율적인 적재순서 결정 방안을 제시한다. 컨테이너 적재순서 결정 문제는 장치위치 및 운영 장비 등 여러 가지 경우의 수를 고려해야 하는 조합 최적화 문제이다. 컨테이너 적재순서를 결정하는 기존의 클러스터 구성방식은 재처리 문제로 작업의 효율성을 높이는데 한계가 있다. 따라서 선적지시서와 야드맵을 기초로 동일한 속성을 가진 컨테이너들을 계층적 클러스터링 방법을 적용하여 스택단위의 클러스터로 구성하고, 작업순서의 제약을 정의하는 보다 효율적인 컨테이너 적재순서결정 방법을 제안한다. 그 과정에서 작업순서 제약을 정의함으로서 클러스터간의 가능한 작업경로를 파악할 수 있고, 작업경로에 대한 제약적 탐색이 가능하여 기존의 방식에 비해 탐색효율이 증가됨을 알 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.
해저 광케이블 공사는 해양조사, PLGR(Pre Lay Grapnel Run), 천해부공사, 포설/매설 순서로 이루어진다. PLGR은 해저 광케이블 매설전에 루트상의 해양 오염물(로프, 와이어, 그물, 어망 등)을 사전에 제거하는 작업이다. 이러한 PLGR은 케이블의 해저면 안착을 용이하게 하고, Plough 및 ROV(Remotely-Operated Vehicle) 매설작업의 성능을 향상시키며, 매설장비를 보호하기 위한 작업이다. 본 논문은 해양조사, PLGR 작업을 효율적으로 관리하기 위한 항해 누적 거리(KP Kilometer Post)와 경로 이탈 오차(XTE : Cross Track Error)의 최적화 알고리즘 구현에 대해서 논한다. 본 논문에서는 이를 위하여 전체적인 PLGR 작업을 구성하고, 항해 누적 거리와 경로 이탈 오차의 최적화 알고리즘을 제안하였다. 그리고 현재 진행중인 PLGR 작업의 일부 루트를 따라서 KP와 XTE 결정 알고리즘을 실험하였다.
본 논문에서는 담금질 알고리즘을 이용하여 블록 내 재정돈 계획을 수립하는 방안을 제안한다. 블록 내 재정돈이란 컨테이너를 선박에 싣는 적하 작업을 효율적으로 수행하기 위하여 하나의 장치장 블록 여기저기에 흩어져 있는 대상 컨테이너들을 적하 순서에 맞춰 몇 개의 베이로 모으는 작업이다. 유효하면서 좋은 재정돈 계획을 수립하기 위해서는 적하 순서를 충분히 고려하는 동시에 재정돈에 소요되는 시간을 가능한 줄여야 한다. 본 제안 방안은 대상 컨테이너들의 목표 위치를 탐색할 대상으로 두어 해로 표현하고, 대상 컨테이너들의 초기 위치 , 목표 위치 및 적하 순서를 함께 고려하여 컨테이너 이동을 위한 부분 순서를 생성한다 생성한 부분 순서의 제약하에 트랜스퍼 크레인간의 간섭을 고려하여 구체적인 재정돈 계획을 수립하고 그 예상 작업 시간으로 해를 평가한다. 시뮬레이션 실험 결과 본 제안 방안이 다양한 환경에서 유효하면서 효율적인 재정돈 계획을 수립할 수 있음을 확인하였다.
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.
본 연구는 TPN unfolding을 이용하여 WIP의 FMS(Flexible Manufacturing System)를 분석하는 방법을 제시한다. PN의 unfolding은 상태폭발이 발생하지 않는 concurrent system의 검증에 사용되는 순서기반방법이다. 본 연구는 일반적으로 발생하는 순환상태스케쥴문제에서 가장 그 작업과정 시간을 최적화함을 위하여 원래의 net을 동일한 비순환 net으로 바꾸어 줄 수 있는 unfolding 개념을 기반으로 한 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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