국가 경쟁력 강화 측면에서 물류의 효율성 증대는 많은 관심의 대상이 되고 있으며, 따라서 물류시설의 입지를 결정하는 문제는 매우 중요하다. 그 중에서도 배송중심지는 물류비절감 차원 뿐만 아니라 물류 서비스의 향상차원에서 관심이 증대되고 있다. 따라서 본 연구에서는 물류시설의 위치결정을 위하여 평균거리 최소화문제(median problam)와 최대통행거리 최소화문제(center problem)를 결합한 이진정수계획모형을 제시하였으며, 또한 개발된 모형은 수요의 형태가 상이한 4가지 유형의 망(network)상에서 2개 및 3개의 배송중심지를 설치하는 문제에 적용되었다.
작업능률향상을 위한 설비배치의 문제는 총자재 운반비용을 최소화하고 실비간의 자재흐름을 최소화하는 문제와 배치들간의 근접도를 최대화시키는 정적인 문제로 다루어져 왔다. 본 논문에서는 이 같은 문제가 계획기간을 확장하는 문제나, 그 이전에 빈번한 문제 (system nervousness)를 D.P.를 이용한 동적인 특성으로 해결하는 것을 제시하고자 한다.
총납기지연 최소화 문제에서 많은 할당규칙들이 개발되어져 왔는데, 대부분의 개발 배경이 모든 Job이 동일한 시작시간을 갖는 Single Machine을 대상으로 하였기 때문에 이 할당규칙들을 Job의 시작시간이 다르게 주어지는 문제에 그대로 적용했을 때는 만족할만한 결과를 얻기가 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 다른 시작시간을 갖는 Single Machine문제에서 총납기지연을 최소화하기 위하여 먼저, 새로운 작업쌍 순서(Job Pair Sequencing) 할당규칙을 제시한다. 제시되는 할당규칙은 Job들간의 Sequence를 쌍으로 비교하여 총납기지연 측면에서 선행이 바람직한 Job을 선택한다. 그리고 제시된 할당규칙에 대하여 다수개의 Job에 적용 시 선택된 Job들간에 Transitivity 가 성립됨을 증명함으로서 총납기지연을 최소화 시린 수 잇.음을 증명하였다.
극한해석은 이제까지 주로 소성구조물의 설계에 응용되어 왔다. 초기의 구조물들은 탄성에너지 이론에 의하여 설계되었고 모든 권위자들은 이를 당연하게 받아들였다. 그러나 Broek 교수와 같은 사람들의 노력에 의하여 극한설계의 타당성과 유용성이 입증되었고, 구조물의 건설에 많은 경비를 절약하게 되었다. 철탑과 같은 트러스 구조물이 그 대표적인 예로서 카나다의 수력발 전회사는 1910년 철탑을 평지에 세워놓고 모든 악조건을 부과하며 수년간 극한해석의 타당성을 실험하여 입증하였다. 트러스에 대한 극한해석 문제는 최소화 기법의 구속최소화 문제로 유도할 수 있고, 트러스문제는 소성가공의 해석에도 직접 응용할 수 있다. 왜냐하면, 예를 들어 평면변 형문제가 앞에서 보인바와 같이 똑같은 구속최소화 문제로 유도되었기 때문이다. 결론적으로, 트러스문제나, 평판문제나, 평면응력문제나, 평면변형문제가 극한해석에서는 모두 같은 문제로 간주될 수 있고 같은 공식과 같은 방법으로 풀 수 있는 것이다. 이를테면, 소성구조물에서의 한 계하중은 소성가공에서는 가공하중이 되며 모두 극한하중이 되는 것이다.
상위단계 합성에서 데이터 저장을 위한 메모리 할당 문제는 중요하게 다루어지는 영역의 하나이다. 이 논문에서는, 다중포트(multiport)메모리 할당 문제에 대한 새로운 방법을 제안한다. 문제의 복잡도를 줄이기 위해, 기존의 연구들은 요약하면, 두 단계의 과정으로 이루어지고 있다. 첫 번째 단계에서는 변수들을 몇 개씩 묶어서 하나의 메모리를 형성한다. (즉 메모리 최적화 문제를 푼다.) 두 번째 단계에서는 메모리들과 기능모듈들 간의 연결선을 최적화시킨다. (즉, 연결선 최적화 문제를 푼다) 이 경우 심각한 단점은 연결선의 비용을 최소화하는 데는 한계가 있다는 것이다. 다시 말해, 연결선의 비중이 점점 중요하게 되어지는 설계 추세에서 기존의 방법은 다중포트 메모리 사용을 통해 얻을 수 있는 연결선 최소화를 극대화하는데 한계가 있음을 뜻한다. 이를 극복하기 위해, 우리는 새로운 할당 방법을 제시한다. 구체적으로 먼저, 연결선 최소화를 해결하고, 그 다음에, 메모리 최적화를 시도한다. 또한 제안한 알고리즘은 연결선 최소화 과정 동안 다음 단계에서 결정될 메모리 비용도 적절히 고려한다. 우리는 다양한 실험을 통해, 우리의 제안한 방법이 기존의 연구보다 상당히 효율적인 것임을 보인다.
배낭 문제는 조합 최적화 문제로서, 다항 시간(polynomial time)에 풀리지 않는 NP-hard 문제이다 이 문제를 해결하기 위해 기존에는 DNA 컴퓨팅 기법과 GA 등을 사용하여 해결하였다. 하지만 기존의 방법들은 DNA의 정확한 특성을 고려하지 않아, 실제 실험과의 결과 차이가 발생하고 있다. 본 논문에서는 DNA 컴퓨팅 실험 과정에서 발생하는 DNA 조작 오류를 최소화하고, 보다 정확한 예측을 위해 함수 언어인 Haskell을 이용한 코드 최적화 DNA-Haskell을 제안한다. 코드 최적화 DNA-Haskell은 배낭 문제 중 (0,1)-배낭 문제에 적용하였고, 그 결과 기존의 DNA 컴퓨팅 방법보다 실험적 오류를 최소화하였으며, 또한 적합한 해를 빠른 시간 내에 찾을 수 있었다.
본 연구는 생산 공장, 거점창고, 지역창고, 대리점으로 이어지는 일련의 SCM상에서의 물류센터의 최적의 입지를 선정 문제에 Network Flow Algorithm을 적용하고자 한다. 경로최소화, 전체비용최소화, 손실함수 등의 목적에 따라 문제가 다양하게 있을 수 있다. 최적화 문제에서 대표적으로 사용되는 Maximut flow의 알고리즘을 자세히 알아본다.
인쇄업은 인쇄기를 비롯한 많은 장비를 이용하는 업종이다. 당연히 고장 등의 여러 가지 문제가 발생할 소지가 많다. 문제 발생 시 사용자측은 작업중단과 함께 서비스요금 및 부품비 등으로 막대한 경비까지 지출된다. 공급업체들도 사용자의 불편을 최소화하려고 나름대로 최선을 다하지만 여러 가지 불만의 소리를 들을 수밖에 없다. 그러나 이러한 문제가 발생되기 전에, 아니면 문제가 발생되더라도 최소화할 수 있는 것이 일상 점검이다. 즉 유지.보수(메인테넌스)가 필요한 것이다. 이에 본지에서는 국내 대표적인 장비 공급 및 서비스업체(프레스 및 프리프레스) 11개사를 중심으로 일상적인 유지.보수 및 사후관리에 대해 알아보는 한편 일본의 경우도 살펴본다.
공구계획 문제는 FMC의 설계 단계에서 고려되어야만 하는 중요한 요소 중의 하나이다. 본 연구에서는 FMC에서 흔히 사용되는 머쉬닝센터를 대상으로 공구이동정책을 사용할 때 공구의 이동을 최소화할 수 있는 공구계획에 그 목적을 두고 있다. 공구매거진의 제한된 공구수용능력 과 머쉬닝센터 간의 공구이동량을 최소화하여 작업의 공구대기시간을 감소시킴으로써 기계의 이용율을 높이고 생산량을 증대시킬 수 있다. 총공구 수가 주어진 조건하에서 공구의 이동량을 최소화하면서 각 공구의 숫자를 결정하는 수학적 모델을 개발하여 효율적인 해법을 제시하였으며, 실험결과 짧은 시간에 우수한 해를 제공하는 것이 입증되었다.
패턴인식 문제를 다루는 연구에서 인식 성능을 향상시키고자 베이스 에러율의 상한인 조건부 엔트로피를 응용하는 시도가 있었다. 본 논문에서는 다수의 인식기로 구성된 다수 인식기 시스템이 우수한 성능을 보이도록 인식기의 집합을 결정하는 문제에서 이러한 조건부 엔트로피의 최소화를 통하여 시도한 방법과 다른 방법들을 간단하고 분명한 예제를 통하여 비교, 분석해 보았다. 다수 인식기의 결합 방법으로 대표적인 투표 기법과 조건부 독립 가정의 베이지안 기법을 사용하였으며, 조건부 엔트로피의 최소화를 통하여 인식기의 집합을 결정하는 방법에 대한 유용성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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