This study deals with the accident of roundabout. The objective is to analyze the traffic accidents occurred in 3-legged and 4-legged roundabouts through the developed models. In developing the multiple linear regression models, this study uses the number of traffic accidents as a dependent variable and such the variables as geometric structures, traffic characters and others as the independent variables. The correlation and multicollinearity of variables were analyzed using SPSS17.0. The main results are as follows. First, R-square value of developed models were analyzed to be 0.851(3-leg) and 0.689(4-leg), respectively. Second, the independent variables in the 3-legged roundabout accident model were analyzed to be the traffic volume and number of crosswalk, and the variables in the 4-legged roundabouts were evaluated to be the traffic volume and signal. Finally, the paired t-test shows that the predicted values and observed values are not statistically different.
Objective: The objective of this study was to develop a model for estimating the carcass weight of Hanwoo cattle as a function of body measurements using three different modeling approaches: i) multiple regression analysis, ii) partial least square regression analysis, and iii) a neural network. Methods: Data from a total of 134 Hanwoo cattle were obtained from the National Institute of Animal Science in South Korea. Among the 372 variables in the raw data, 20 variables related to carcass weight and body measurements were extracted to use in multiple regression, partial least square regression, and an artificial neural network to estimate the cold carcass weight of Hanwoo cattle by any of seven body measurements significantly related to carcass weight or by all 19 body measurement variables. For developing and training the model, 100 data points were used, whereas the 34 remaining data points were used to test the model estimation. Results: The R2 values from testing the developed models by multiple regression, partial least square regression, and an artificial neural network with seven significant variables were 0.91, 0.91, and 0.92, respectively, whereas all the methods exhibited similar R2 values of approximately 0.93 with all 19 body measurement variables. In addition, relative errors were within 4%, suggesting that the developed model was reliable in estimating Hanwoo cattle carcass weight. The neural network exhibited the highest accuracy. Conclusion: The developed model was applicable for estimating Hanwoo cattle carcass weight using body measurements. Because the procedure and required variables could differ according to the type of model, it was necessary to select the best model suitable for the system with which to calculate the model.
본 연구는 특정 조직의 정보 인프라 개발을 위한 전략적 계획을 수립하기 위해 의 사결정 지원 도구로서 다수 목표 의사결정 모형 (Multiple Objective Decision-Making Model : MODEM), 구체적으로는 목표 계획법(Goal Programming : GP)의 응용을 제시하고 있다. 연구대상 조직은 3년 동안의 정보 인프라 개발 프로젝트를 추진하고 있다. 이러한 특 별 프로젝트는 조직 전체에 궁극적인 통합 정보 기술 서비스를 제공하기 위하여 최고 의사 결정자의 전략적 계획 측면에서 추진되고 있다. 본 연구는 총 8개의 목표가 수립되었고 현 조직 환경하에서 이들 목포들에 대한 우선 순위가 설정되었다. Micro Manager가 본 연구 모형의 실행을 위하여 활용되었고 분석결과 6개의 정보 인프라 프로젝트 중 첫 5개가 실행 되기 위하여 선택되어 졌으며 4개의 네트? 대안 중에서 첫 번째 대안이 최적 대안으로 선 택되었다. 초기 설정 목표들에 대한 우선 순위를 변경시킴으로써 연구 모형의 가변성을 검 토하기 위해 민감도 분석이 실행되었다. 변경된 목표와 우선 순위하에서는 6개의 정보 인프 라 프로젝트 중 3개만이 실행을 위하여 선택되었고 네트? 대안은 첫 번째 대안이 역시 최 적 대안으로 선택되었다. 본 연구 모형은 다수의 서로 상층하는 목표를 가지는 조직 및 이 와 유사한 경영환경에 직면해 있는 전략적 의사결정 수립에 효과적인 방안을 제시할 것이다.
본 연구에서는 저수지의 용수수요 증가에 따른 용수공급능력 평가를 실시하여 추가 공급 가능량과 이를 위한 저수지 운영방법을 제안하였다. 이를 위하여 전역 최적해를 탐색하는 SCE-UA법과 다중 목적함수를 적용한 최적화 모형과 저수지의 유입량, 수요량, 발전량을 추정하는 저수지 운영 모형을 결합한 저수지 최적운영 모형을 개발하였다. 개발된 모형의 적용성은 섬진강댐의 최적운영에 모형을 적용하여 평가하였다. 모형의 적용기간은 유입량을 고려하여 풍수기, 평수기, 갈수기로 구분하였다. 풍수기에는 목표 운영수위별의 발전량이 실측발전량 보다 $-2.29{\~}14.61\%$, 갈수기에는 실측발전량 보다 $-5.94{\~}3.98\%$ 증가된 결과를 나타냈다. 평수기에는 실측발전량 보다 $-0.43{\~}6.35\%$ 증가 된 결과를 나타냈다. 섬진강댐의 하류 용수 증가에 따른 용수공급 가능량을 산정하기 위하여 댐하류 방류량을 0.17, 0.50, 0.70, 1.0, 1.5, $3.0\;m^3/sec$로 구분하여 최적 운영한 결과, 하류 방류량을 $0.70\;m^3/sec$ 이하, 목표 저수위를 194.0m 이하로 할 경우 실적 운영 결과 보다 향상된 결과를 나타냈다.
This research proposes a Pareto-based multi-objective optimization approach to class-based storage warehouse design, considering a two-block warehouse that operates under the class-based storage policy in a low-level, picker-to-part and narrow aisle warehousing system. A mathematical model is formulated to determine the number of aisles, the length of aisle and the partial length of each pick aisle to allocate to each product class that minimizes the travel distance and maximizes the usable storage space. A solution approach based on multiple objective particle swarm optimization is proposed to find the Pareto front of the problems. Numerical examples are given to show how to apply the proposed algorithm. The results from the examples show that the proposed algorithm can provide design alternatives to conflicting warehouse design decisions.
It is difficult to have the existing structural optimization using coupled field analysis from CFD to structure analysis when the structure is influenced of fluid. Therefore in an initial model of this study after doing parameter design from the background of shape using topology optimization. and it is making a approximation formula using by the CFD-structure coupled-field analysis and design of experiment. By using this result, we conducted multi-objective optimization. We could confirm efficiency of stochastic method applicable in the scene of structure reliability design to be needed multi-objective optimization. And we presented a way of design that could overcome the time and space restriction in structural design such as the butterfly valve with the less experiment.
In the practical design, it is important to extract the design space information of a complex system in order to optimize the design because the design contains huge amount of design conflicts in general. In this research FEA (finite element analysis) has been successfully implemented and integrated with a statistical approach such as DOE (design of experiments) based RSM (response surface model) to optimize the thermal deformation of an automotive disk brake. The DOE is used for exploring the engineer's design space and for building the RSM in order to facilitate the effective solution of multi-objective optimization problems. The RSM is utilized as an efficient means to rapidly model the trade-off among many conflicting goals existed in the FEA applications. To reduce the computational burden associated with the FEA, the second-order regression models are generated to derive the objective functions and constraints. In this approach, the multiple objective functions and constraints represented by RSM are solved using the sequential quadratic programming to archive the optimal design of disk brake.
We consider the simultaneous selection of part routes for multiple part types in Flexible Manufacturing Systems (FMSs). Using an optimization framework we investigate two alternative route assignment policies. The one, called routing mix policy in the literature, specifies the optimal proportion of each part type to be produced along its alternative routes, assuming that the proportions can be kept during execution. The other one, which we propose and call pallet allocation policy, partitions the pallets assigned to each part type among the routes. The optimization framework used is a nonlinear programming superimposed on a closed queueing network model of an FMS which produces multiple part types with distinct repeated visits to certain workstations. The objective is to maximize the weighted throughput. Our study shows that the simultaneous use of multiple routes leads to reduced bottleneck utilization, improved workload balance, and a significant increase in the FMS's weighted throughput, without any additional capital investments. Based on numerical work, we also conjecture that pallet allocation policy is more robust than routing mix policy, operationally easier to implement, and may yield higher revenues.
The objective of this study is to propose a critical storm duration forecasting model on storm runoff in small river basin. The critical storm duration data of 582 sub-basin which introduced disaster impact assessment report on the National Emergency Management Agency during the period from 2004 to 2007 were collected, analyzed and studied. The stepwise multiple regression method are used to establish critical storm duration forecasting models(Linear and exponential type). The results of multiple regression analysis discriminated the linear type more than exponential type. The results of multiple linear regression analysis between the critical storm duration and 5 basin characteristics parameters such as basin area, main stream length, average slope of main stream, shape factor and CN showed more than 0.75 of correlation in terms of the multi correlation coefficient.
Nowadays, rapidly changing and unstable global economic environments request a lot of roles to engineers. In this situation, product should be designed to make more profit by cost down and to satisfy distinguished performance comparing to other competitive ones. In this research, the optimization design of the industrial robot casting will be done. The weight and deflection have to be reduced as objective functions and stress has to be constrained under some constant value. To reduce time cost, CCD (Central Composite Design) will be used to make experimental design. And RSM (Response Surface Methodology) will be taken to make regression model for objective functions and constraint function. Finally, optimization will be done with Genetic Algorithm. In this problem, the objective functions are multiple, so NSGA-II which is brilliant and efficient for such a problem will be used. For the solution quality check, the diversity between Pareto solutions will be also checked.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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