컨테이너 터미널의 주요 생산성 지표 중에 하나는 안벽에서의 작업 생산성이다. 안벽 크레인(QC)의 작업 일정은 안벽 작업 생산성에 많은 영향을 준다. 최근 터미널 관리자들은 안벽 작업 생산성을 높이기 위해서 새로운 개념의 장비도입과 운영 방식에 많은 관심을 보이고 있다. 더블 사이클이나 듀얼 사이클은 새로운 장비를 도입하지 않고 운영상의 변화만으로 안벽 생산성을 높일 수 있는 방법으로서 많은 연구가 이루어지고 있다. 지금까지 대다수의 연구들은 안벽 작업을 병목으로 인식하고 거기에만 초점을 맞춘 연구들이 대부분이었다. 하지만 안벽 크레인이 야드 트랙터를 기다리는 시간을 고려하지 않는다면 더 많은 대기 시간이 발생하게 되어 오히려 효율성이 떨어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 야드 트랙터를 고려한 듀얼 사이클 운영을 위한 크레인 일정계획에 대해 해법을 제시하겠다.
Hypospadias is a malformation in which the urethra open on the ventral side of the penis and its frequency is about from 0.3% to 0.5% male birth in human. It is considered a disorder both genetic and environmental factors involves in pathogenesis. A KNC(Korean native calf) showing symptoms of fusion defect of the male ventral urethra, penile defect, bifid scrotum and low body weigh was born. To prevent an ascending urinary tract infection, dermatitis and loss of hair, surgical operation was performed to make a genitals like a female. After the operation, the KNC got a regenerative hair and normal urination. However the KNC became anorexia, loss in weight and weak. Seventy days after birth, the KNC died. The view of autopsy was a yellowish hepatomegaly, hydronephrosis, closed ureter and complex disorder in interanl organ. The symptoms of hepatomegaly and hydronephrosis could be due to a fluid therapy as a consequence of ureter obstruction. The normal urination of the KNC before it got sick, suggested that ureter obstruction in the case of this KNC was formed at its postnatal growth stage.
The increasing of wind power penetration level presents challenges in classical optimal reactive power dispatch (ORPD) which is usually formulated as a deterministic optimization problem. This paper proposes a two-stage stochastic programming model for ORPD by considering the uncertainties of wind speed and load in a specified time interval. To avoid the excessive operation, the schedule of compensators will be determined in the first-stage while accounting for the costs of adjusting the compensators (CACs). Under uncertainty effects, on-load tap changer (OLTC) and generator in the second-stage will compensate the mismatch caused by the first-stage decision. The objective of the proposed model is to minimize the sum of CACs and the expected energy loss. The stochastic behavior is formulated by three-point estimate method (TPEM) to convert the stochastic programming into equivalent deterministic problem. A hybrid Genetic Algorithm-Interior Point Method is utilized to solve this large-scale mixed-integer nonlinear stochastic problem. Two case studies on IEEE 14-bus and IEEE 118-bus system are provided to illustrate the effectiveness of the proposed method.
This study is about Foucault's conceptual and methodological relevance for structural analysis of Korean traditional space design history. By Foucault's Theory, regionalism is product of the instrumentality of space, power, knowledge and provide the basis for making the operation of power both spatial and temporal. The purpose of this study is to establish topographical map of historical progress and to shed new light on the forming of identity in Korean traditional space design on the poststructural-archaeological aspect. The process of this study is illustrated as follows: At first, it suggests Foucault's 'Theory of archaeology'. It mentions 'historical apriori' and archive, collateral space and general grammar as theoretical background of archaeological logic. Secondly, it clarifies 'statements' depending on the conditions that is 'episteme' in which they emerge and exist within a field of discourse. And it discuss Korean traditional space design concept as a social product on the situated character of interaction in time-space. Finally, it studies genetic variation process of Korean traditional space design based on the social progress in Korean society. And it analyses practical actions of 'Statements' in terms of general grammar and textuality.
In this paper, we propose a Genetic Algorithm (GA) using symbiotic evolutionary viruses. Our GA is based on both the building block hypothesis and the virus theory of evolution. The proposed GA aims to control a destruction of building blocks by discovering, keeping, and propagating of building blocks based on virus operation. Concretely, we prepare the group of individuals and the group of viruses. In our GA, the group of individuals searches solutions and the group of viruses searches building blocks. These searches done based on the symbiotic relation of both groups. Also, our GA has two types of virus evaluation techniques. One is that each virus is evaluated by the difference of the fitness of an individual between before and after infection of virus. Another is that all viruses aye evaluated by the difference of the fitness of an individual between before and after infection of all viruses. Furthermore, we applied the proposed GA to the minimum value search problem of a test function which has some local solutions far from the optimal solution. And, we discuss a difference of behaviors of the proposed GA based on each virus evaluation techniques.
Kim, Kwan-Woo;Mitsuo Gen;Hwang, Rea-Kook;Genji Yamazaki
한국지능시스템학회:학술대회논문집
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한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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pp.187-190
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2003
Many manufacturing companies consider the integrated and concurrent scheduling because they need the global optimization technology that could manufacture various products more responsive to customer needs. In this paper, we propose an advanced scheduling model to generate the schedules considering resource constraints and precedence constraints in make-to-order (MTO) manufacturing environments. Precedence of work- in-process(WIP) and resources constraints have recently emerged as one of the main constraints in advanced scheduling problems. The advanced scheduling problems is formulated as a multiobjective mathematical model for generating operation schedules which are obeyed resources constraints, alternative workstations of operations and the precedence constraints of WIP in MTO manufacturing. For effectively solving the advanced scheduling problem, the multi-objective hybrid genetic algorithm (m-hGA) is proposed in this paper. The m-hGA is to minimize the makespan, total flow time of order, and maximum tardiness for each order, simultaneously. The m-hGA approach with local search-based mutation through swap mutation is developed to solve the advanced scheduling problem. Numerical example is tested and presented for advanced scheduling problems with various orders to describe the performance of the proposed m-hGA.
Hull form designers have to design a ship with satisfying an economical, technical and environmental demand. When it is concerned by a technical and environmental demand, there will be a economical demand left to criticize optimization. In this case, there were used to be requirements which needs to meet only a best performance not concerning about input of Human resource. Life cycle's cost contains building cost and operation cost so that now we need to check Man Hour cost in building a ship. This research shows a correlation between hull form information, i.e. curvature, length, breadth and thickness of surface and Man Hour of the Shell plating manufacture with using Artificial Neural Network and Gentic Programming. This study will support to classify initial work, to have a high assumption possible through predicting a Man Hour and to provide a guide book to infer a building cost and a economical optimization hull form.
Over the past decade, the detection of gene-gene interactions has become more and more popular in the field of genome-wide association studies (GWASs). The goal of the GWAS is to identify genetic susceptibility to complex diseases by assaying and analyzing hundreds of thousands of single-nucleotide polymorphisms. However, such tests are computationally demanding and methodologically challenging. Recently, a simple but powerful method, named "BOolean Operation-based Screening and Testing" (BOOST), was proposed for genome-wide gene-gene interaction analyses. BOOST was designed with a Boolean representation of genotype data and is approximately equivalent to the log-linear model. It is extremely fast, and genome-wide gene-gene interaction analyses can be completed within a few hours. However, BOOST can not adjust for covariate effects, and its type-1 error control is not correct. Thus, we considered two-step approaches for gene-gene interaction analyses. First, we selected gene-gene interactions with BOOST and applied logistic regression with covariate adjustments to select gene-gene interactions. We applied the two-step approach to type 2 diabetes (T2D) in the Korea Association Resource (KARE) cohort and identified some promising pairs of single-nucleotide polymorphisms associated with T2D.
본 연구는 다목적 유전자알고리즘을 이용해서 상수도관망의 펌프 스케쥴링을 최적화하는 방안을 도출하기 위한 연구이다. 상수도관망의 시스템을 모의하기 위한 방법으로는 EPANET을 이용해서 각각의 결정변수에 관한 펌프운영비용을 산정하였으며, 이렇게 계산된 편익함수의 값을 다목적 유전자알고리즘의 목적함수로 이용해서, 펌프스케쥴링에 관한 여러 가지 대안을 제시하였다. 상수도관망의 운영을 위해서는 안정적인 용수공급이 가능하면서도 최소한의 에너지비용을 필요로 하는 펌프운영방식을 필요로 하게 되는데, 이때 용수수요량의 변화 등 운영여건이 바뀌게 되더라도, 수리적 안정성이 확보되는 범위내에서의 최적 운영방안이 필요하게 된다. 이와 같은 펌프운영방안의 최적화는 상당히 많은 수의 결정변수를 요구하게 되고, 결정변수의 탐색범위 또한 상당히 넓은 경우가 대부분이기 때문에, 국부최적해에 수렴하는 현상이 나타나지 않고, 넓은 범위의 결정변수 영역을 빠르게 탐색할 수 있으며, 여러 가지 대안을 효율적으로 제시할 수 있는 다목적 유전자알고리즘을 사용하였다. 본 연구를 통하여 개발된 상수도 관망 펌프 스케쥴링 기법을 이용하면, 운영여건의 변화에 따른 펌프운영비용의 최소화 여부를 검토할 수 있으며, 이를 바탕으로 각 단계별 수도시설을 종합적으로 고려한 경제적 운영방안의 검토가 가능할 것으로 판단된다.
In this paper, we present the estimation of wind turbine power generation using Cascade Architectures of Fuzzy Neural Networks(CAFNN). The proposed model uses the wind speed average, the standard deviation and the past output power as input data. The CAFNN identification process uses a 10-min average wind speed with its standard deviation. The method for rule-based fuzzy modeling uses Gaussian membership function. It has three fuzzy variables with three modifiable parameters. The CAFNN's configuration has three Logic Processors(LP) that are constructed cascade architecture and an effective optimization method uses two-level genetic algorithm. First, The CAFNN is trained with one-day average input variables. Once the CAFNN has been trained, test data are used without any update. The main advantage of using CAFNN is having simple structure of system with many input variables. Therefore, The proposed CAFNN technique is useful to predict the wind turbine(WT) power effectively and hence that information will be helpful to decide the control strategy for the WT system operation and application.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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