• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1997년도 춘계 학술대회 발표집
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• pp.93-99
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• 1997

Most of the past studies on FMS scheduling problems may be classified into two classes, namely off-line scheduling and on-line scheduling approach. The off-line scheduling methods are used mostly for FMS planning purposes and may not be useful real time control of FMSs, because it generates solutions only after a relatively long period of time. The on-line scheduling methods are used extensively for dynamic real-time control of FMSs although the performance of on-line scheduling algorithms tends vary dramatically depending on various configurations of FMS. Current study is about finding a better on-line scheduling rules for FMS operations. In this study, we propose a method to create priority functions that can be used in setting relative priorities among jobs or machines in on-line scheduling. The priority functions reflect the configuration of FMS and the user-defined objective functions. The priority functions are generated from diverse dispatching rules which may be considered a special priority functions by themselves, and used to determine the order of processing and transporting parts. Overall system of our work consists of two modules, the Priority Function Evolution Module (PFEM) and the FMS Simulation Module (FMSSM). The PFEM generates new priority functions using input variables from a terminal set and primitive functions from a function set by genetic programming. And the FMSSM evaluates each priority function by a simulation methodology. Based on these evaluated values, the PFEM creates new priority functions by using crossover, mutation operation and probabilistic selection. These processes are iteratively applied until the termination criteria are satisfied. We considered various configurations and objective functions of FMSs in our study, and we seek a workable solution rather than an optimum or near optimum solution in scheduling FMS operations in real time. To verify the viability of our approach, experimental results of our model on real FMS are included.

• International Journal of Industrial Entomology and Biomaterials
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• 제9권2호
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• pp.279-281
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• 2004

Components of genetic variation were estimated for five metric traits using 24 biparental progenies (N. C. Design III) generated from F$_2$ generation of a commercial bivoltine silkworm hybrid, SH$_{6}$${\times}$NB$_4$D$_2$. Variance due to additive ($\sigma$$^2$A) and dominance ($\sigma$$^2$D) gene effects was significant for single cocoon weight and shell weight. However, magnitude of former was greater than latter indicating preponderance of additive gene action in the inheritance of these two traits. Average degree of dominance was in the range of partial dominance for all the traits. High estimates of heritability (ns) indicated operation of genes with large additive effects, hence, scope exists for improvement of present populations through a few cycles of selection.n.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제31권2호
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• pp.290-297
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• 2021

Leptolyngbya sp. KIOST-1 (LK1) is a newly isolated cyanobacterium that shows no obvious cytotoxicity and contains high protein content for both human and animal diets. However, only limited information is available on its toxic effects. The purpose of this study was to validate the safety of LK1 powder. Following Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) guidelines, a single-dose oral toxicity test in Sprague Dawley rats was performed. Genotoxicity was assessed using a bacterial reverse mutation test with Salmonella typhimurium (strains TA98, TA100, TA1535, and TA1537) and Escherichia coli WP2 uvrA, an in vitro mammalian chromosome aberration test using Chinese hamster lung cells, and an in vivo mammalian erythrocyte micronucleus test using Hsd:ICR (CD-1) SPF mouse bone marrow. After LK1 administration (2,500 mg/kg), there were no LK1-related body weight changes or necropsy findings. The reverse mutation test showed no increased reverse mutation upon exposure to 5,000 ㎍/plate of the LK1 powder, the maximum tested amount. The chromosome aberration test and micronucleus assay demonstrated no chromosomal abnormalities and genotoxicity, respectively, in the presence of the LK1 powder. The absence of physiological findings and genetic abnormalities suggests that LK1 powder is appropriate as a candidate biomass to be used as a safe food ingredient.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제25권6호
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• pp.617-627
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• 2022

Military training is an essential item for the fundamental problem of war. However, there has always been a problem that many resources are consumed, causing spatial and environmental pollution. The concepts of defense modeling and simulation and CGF(Computer Generated Force) using computer technology began to appear to improve this problem. The Naval Operations, Resources Analysis Model(NORAM) developed by the Republic of Korea Navy is also a DEVS(Discrete Event Simulation)-based naval virtual force analysis model. The current NORAM is a battle experiment conducted by an operator, and parameter values such as maneuver and armament operation for individual objects for each situation are evaluated. In spite of our research conducted evolutionary, supervised, reinforcement learning, in this paper, we introduce our design of a scenario creation model based on evolutionary learning using genetic algorithms. For verification, the NORAM is loaded with our model to analyze wartime engagements. Human-level tactical scenario creation capability is secured by automatically generating enemy tactical scenarios for human-designed Blue Army tactical scenarios.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.1-7
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• 2009

이 논문은 다목적 공정순서계획 알고리즘을 소개한다. 공정순서계획이란 가용한 기계들을 이용하여 원재료를 가공 완료된 부품으로 변형해주는 최적 공정순서들을 결정하는 일이다. 어느 컴퓨터 지원 공정계획 시스템에서나, 가공작업 순서의 결정은 부품 가공이나 부품 도면상의 기술적인 요구사항들을 충족시켜주기 위한 가장 중요한 활동 중의 하나이다. 여기서, 목표는 생산시간, 생산비용, 기계가동률 또는 이들을 복합적으로 만족시켜주는 최적 가공순서를 생성하는 일일 것이다. 파레토 스트라튬 니치 큐비클 (PS NC) 유전 알고리즘이 두 가지 상호 배타적인 기준인 생산비용과 생산품질을 동시에 최적화 시켜주는 가공순서들을 찾는데 이용되었다. 예제에 의한 검증은 제안된 PS NC 유전자 알고리즘이 공정계획문제에 있어서 효과적이며 효율적인 결과를 가져오는 것을 보여준다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권2호
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• pp.13-17
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• 2024

본 논문에서는 규칙의 수를 줄여 간결한 지식 기반을 보장할 수 있는 합 기반의 전건부를 가지는 뉴로-퍼지 제어기를 제안하였다. 제안된 뉴로-퍼지 제어기는 모든 입력 변수의 AND 조합을 전건부로 하는 구조의 퍼지 규칙보다 더 큰 입력 영역을 커버하기 위해 전건부에 입력 퍼지 집합의 합집합 연산을 허용하였다. 이러한 뉴로-퍼지 제어기를 구성하기 위해 본 논문에서는 OR 및 AND 퍼지 뉴런으로 구성된 multiple-term unified logic processor (MULP)를 고려하였다. 이러한 OR 및 AND 퍼지 뉴런은 조정 가능한 연결 강도 집합을 가지므로 학습을 통하여 최적의 연결 강도 집합을 찾을 수 있다. 초기 최적화 단계에서 유전 알고리즘은 제안된 뉴로 퍼지 제어기의 최적화된 이진 구조를 구성하고, 이후 확률에 기반한 강화 학습은 성능 지수를 더욱 향상시켜서 유전 알고리즘에 의해 최적화된 제어기의 이진 연결을 개선하였다. 역진자 시스템을 제어하기 위한 모의실험 및 실험을 통해 제안된 방법의 유효성을 검증하였다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제21권2호
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• pp.107-112
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• 2006

Guh Sung Y.L.S-95 (GS95)는 초산을 주성분으로 하는 목초액으로 본 연구에서는 GS95의 유전독성을 국립독성연구원의 표준작업지침서에 따라 수행하였다. Salmonella typhimurium TA1535, TA1537, TA98, TA100을 이용한 복귀돌연변이시험에서 GS95는 최고농도 $5,000{\mu}g/plate$까지 돌연변이 집락수를 유의적으로 증가시키지 않았다. Chinese hamster lung fibroblast를 이용한 염색체이상 시험에서 GS95는 1.25-5mg/mL의 농도범위까지 음성의 결과를 나타내었다. 또한 ICR mouse를 이용한 소핵시험에서 GS95는 최고농도 5,000mg/kg까지에서 소핵을 가진 다염성적혈구의 출현율이 음성대조군에 비해 유의한 차이를 나타내지 않았다. 이상의 연구결과에 따라 GS95는 상용량에서 유전독성을 유발하지 않을 것으로 사료된다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제16권5호
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• pp.54-64
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• 2015

모듈러 건축공법은 공장 생산, 운송, 현장설치 프로세스를 통해 기존 현장중심 건축공법에 비해 품질향상 및 공기단축이 가능한 특징을 가지고 있다. 특히 모듈러 유닛의 제작과 시공이 분리되어 수행되기 때문에 다수의 프로젝트가 동시에 수행될 경우 각 프로젝트에 따라 생산해야하는 모듈의 크기, 수량, 납기일, 생산 유형 및 과정을 고려하는 SCM(Supply Chain Management) 관점의 공장 생산 공정 계획 수립이 필요하다. 그러나 현재 모듈러 유닛 공장 생산 계획은 개별 프로젝트 중심으로 수립되고 있어 다중 모듈러 건축 프로젝트 수행 시 모듈러 유닛 제작공장의 한정된 자원과 설치 현장별 프로젝트 요구조건들을 동시에 고려한 공장 생산계획을 도출하는데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 변수 간 상호 연계성 및 제약조건으로 공정 계획 최적화 결과 도출이 가능한 유전자 알고리즘 방법을 통해 모듈러 유닛 제작공장의 한정된 자원과 설치 현장별 요구사항이 반영된 모듈러 유닛 공장 생산 공정계획 최적화 수립 모델을 제시하며 이를 사례분석을 통해 검증하였다. 연구 결과, 기존 다중프로젝트의 공장생산계획에 비해 평균 7.9%의 현장설치 공기단축 및 43%의 최대 야적장 이용률 감소가 가능하였다. 향후 본 연구 내용을 바탕으로 제약 조건 범위 확장 및 생산성 데이터 추가가 될 경우 다중 모듈러 건축 프로젝트의 모듈러 유닛 공장 생산 계획 수립과 현장시공프로세스 구축을 동시에 지원할 수 있는 기초 자료로 활용될 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.290-299
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• 2009

진화하는 인공신경망은 인공지능분야와 게임 NPC의 지능 설계 분야에서 새롭게 각광을 받고 있다. 하지만 진화하는 인공신경 망을 이용하여 게임 NPC의 지능을 설계할 때 인공신경 망의 구조가 복잡함에 따라 진화와 평가에 필요한 연산량이 크며 또한 적절한 적합도 함수를 설계하지 못하면 지능적인 NPC를 설계할 수 없는 등의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하고자 동적 상태 진화 인공신경망을 제안한다. 동적 상태 진화 인공신경망은 전통적인 진화하는 인공신경망 알고리즘에 기반하여 진화 과정에서 신경망의 신경세포들 사이의 시냅스를 제거(disabled) 하거나 고정(fixed)시키는 방법을 통하여 진화와 평가과정에 소모되는 연산량을 줄이는 알고리즘이다. 본 논문은 Darwin Platform 을 테스트 베드로 축구게임 NPC의 지능 설계를 통하여 제안하는 방법의 유용성을 검증한다.

• 상하수도학회지
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• 제31권6호
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• pp.587-597
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• 2017

This study aimed to develop a method to optimize residual chlorine concentrations in the process of providing water supply. To this end, this study developed a model capable of optimizing the chlorine input into the clearwell in the purification plant and the optimal installation location of rechlorination facilities, and chlorine input. This study applied genetic algorithms finding the optimal point with appropriate residual chlorine concentrations and deriving a cost-optimal solution. The developed model was applied to SN purification plant supply area. As a result, it was possible to meet the target residual chlorine concentration with the minimum cost. Also, the optimal operation method in target area according to the water temperature and volume of supply was suggested. On the basis of the results, this study derived the most economical operational method of coping with water pollution in the process of providing water supply and satisfying the service level required by consumers in the aspects of cost effectiveness. It is considered possible to appropriately respond to increasing service level required by consumers in the future and to use the study results to establish an operational management plan in a short-term perspective.