The purpose of this study is to analyze the economic aspect of sea transportation system between Inchon and Youngjong island in which Inchon international airport is being constructed. Total demand of sea transportation arising from in the airport and Yongyu Muwi leisure complex was estimated. To select optimum transportation route, environmental conditions in and around Inchon harbour and Youngjong island including the change of water depth by tide current, fog, rain, wind adn typhoon, ets., were investigated. The preliminary consideration on ships (size, velocity, transport capacity, price), routes, operational modes, terminals and berthing facilities were carried out. The transportation cost per passenger by sea transportation system was estimated to compare with that of land transportation system. It was found that sea transportation system proposed is competitive to the transportation system.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제28권7호
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pp.1159-1164
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2004
There is an Overhead Hoist Transport(OHT) for delivering the wafer in semiconductor processing. The transfer system is consists of carrier vehicle. rail, and support. OHTCMS(OHT Control and Management System) has to take the feature, such as the optimal control and integration with several OHT. In this paper, ESRA(Efficiency of Shortest - Route Algorithms) is proposed which can be transported optimal route and be prevented collision using the Floyd-Warshall algorithms. The proposed algorithm is verified through consecutive simulation for a long time.
Recently, because most of buildings in the city become bigger and higher, so various convenient facilities and high-tech management skills are required to prevent potential disasters. Especially, because fires in huge buildings can cause serious damage, technologies and methods that help people quickly and safely to escape from the building is very important to extinguish the fire in initial state and to minimize the damage. This paper suggests a context-aware service system that can provide optimal escape routes to tenants with their smart-phones. The proposed system collects contexts with real time through USN(Ubiquitous Sensor Network) and provides an optimum escape route based on the collected contexts through service users' smart phones. In addition, The system provides not only safe routes from the fire but also valuable information for rescue operations with real time.
Pure and nano-sized $TiO_2$ and $CaTiO_3$ powders were fabricated by a polymeric steric entrapment route and planetary milling process. An ethylene glycol was used as a polymeric carrier for the preparation of organic-inorganic precursors. Titanium isopropoxide and calcium nitrate were dissolved in liquid-type ethylene glycol without any precipitation. At the optimum amount of the polymer, the metal cations were dispersed in solution and a homogeneous polymeric network was formed. The dried precursor ceramic gels were turned to porous powders through calcination process. The porous powders were crystallized at low temperatures and the crystalline powders were planetary milled to nano size.
This paper describes a procedure for optimizing the route selection and production conditions in alternate process plans under a cellular manufacturing environment. The type of production is mainly production-to-order which deals with unexpected products as the changes factor. The flexible cellular manufacturing can be viewed as a complete unification of both flexible manufacturing process and flexible production management. The integrated problem for designing flexible cellular manufacturing associated with determining the optimal values of the machining speeds, overtime, and intercell flow is formulated as Nonlinear Mixed Integer Programming(NMIP) in order to minimize total production change cost. This is achieved by introducing the marginal cost analysis into the NMIP, which will compute the optimal machining speed, overtime, intercell flow, and routing. The application of this procedure offers greater flexibility to take advantage of the cellular manufacturing due to the optimum use of resources. A solution procedure for this problem was developed and a numerical example is included.
International journal of advanced smart convergence
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제7권4호
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pp.27-39
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2018
Since the global positioning system (GPS) has been included in mobile devices (e.g., for car navigation, in smartphones, and in smart watches), the impact of personal GPS log data on daily life has been unprecedented. For example, such log data have been used to solve public problems, such as mass transit traffic patterns, finding optimum travelers' routes, and determining prospective business zones. However, a real-time analysis technique for GPS log data has been unattainable due to theoretical limitations. We introduced a machine learning model in order to resolve the limitation. In this paper presents a new, three-stage real-time prediction model for a person's daily route activity. In the first stage, a machine learning-based clustering algorithm is adopted for place detection. The training data set was a personal GPS tracking history. In the second stage, prediction of a new person's transient mode is studied. In the third stage, to represent the person's activity on those daily routes, inference rules are applied.
Drones are increasingly used in logistics delivery due to their low cost, high-speed and straight-line flight. Considering the small cargo capacity, limited endurance and other factors, this paper optimized the pickup and delivery vehicle routing problem with time windows in the mode of "truck+drone". A mixed integer programming model with the objective of minimizing transportation cost was proposed and an improved adaptive large neighborhood search algorithm is designed to solve the problem. In this algorithm, the performance of the algorithm is improved by designing various efficient destroy operators and repair operators based on the characteristics of the model and introducing a simulated annealing strategy to avoid falling into local optimum solutions. The effectiveness of the model and the algorithm is verified through the numerical experiments, and the impact of the "truck+drone" on the route cost is analyzed, the result of this study provides a decision basis for the route planning of "truck+drone" mode delivery.
As far as transportation problems are concerned, the minimization of transportation cost is the most prevailing object. But in some cases, the cargo delivery time is the utter problem rather than the cost. For instance, we may imagine the case that the delivery of the construction materials is delayed behind the schedule and this makes the construction cost increased because of idle time of other materials and man power, in addition to the indemnity. Therefore the allocation of ships, in marine transportation which is now the main route of overseas trade, to the needed area on the required time is to be appropriately performed. However, there are several restrictions for cargo delivery to meet the demand, such as ship's size, number to be employed and cargo handling capacity of the ports, etc. And there are some other factors to be considered, that is, the degree of necessities of commodities, on their kinds, amount, and the time of arrival, etc. This paper deals with the problem of optimum allocation of ships emphasizing the cargo delivery time adopting Linear Programming technique with those cargo delivery restrictions and factors transformed by introducing the multi-speed conception, the conversion of multi-commodity to a single commodity, allowable delivery time, weight penalty number and nominating priority. This paper presents a case of optimum allocation of ships in the light of cargo delivery time for a construction company which has two different construction places and analyzes the result. This study will give a planner a good tool for optimum planning of maring transportation and be used for decision of schemes.
오늘날의 교통현실은 전체적인 교통망을 분산화시켜 임의의 교통환경, 즉, 교통사고, 병목 구간, 긴급공사 등 예기치 못한 상황에 실시간적으로 대응할 수 있는 교통추론이 필요하다. 이러한 역할에 영향을 미치는 것 중 하나가 도로의 운전자 경로탐색 과정이다. 본래, 인간의 차량운전에 대한 경로선택 문제는 여러가지 환경변수가 많은데, 그 중 대표적인 변수요소가 주행시간, 주행거리, 주행비용 등을 고려할 수가 있으며, 그 외 운전자의 심리(기분)상태도 많이 좌우한다 그리고, 가상의 우위경로 채택의 미묘성도 잠재되어 실제적 탐색에 어려움을 주고 있다. 따라서, 인간의 심리와 관련된 인공지능 분야의 알고리즘과 의사제어기법 등이 필요한데 본 연구는 교통경로의 최적탐색을 위해, 기존의 경로탐색과는 달리, 인간의 사고과정에 착안하여 퍼지평가 및 계층분석법을 사용하여 구현하였으며, 애매한 주관적 판단을 정량적으로 분석.평가하였다. 그리고 경로에 대한 평가요소 및 중요도, 평가치를 운전 전문가로부터 의견 수렴한 것을 기초로 도출하였으며, 실제 효용성을 진단하고자 경로모델의 예를 사용하였다. 모델평가는 평가요소에 대한 속성소속함수화 및 평가치 규정, 계층분석법에 의한 중요도 결정, $\lambda$-퍼지척도에 의한 중요도의 비가법적 표현, Choquet 퍼지적분 등으로 수행하였다 결국 퍼지 척도치와 평가치를 퍼지 적분(fuzzy integral)으로 종합평가하고, 최종 판단 추론하는 알고리즘을 제안하여 최적의 경로를 선택함을 보여 주었다.
A holistic approach is needed in railway network modernization. What matters is that each route is developed optimally throughout its life to meet business needs - whether the answer at a given point in time is a rail repair or an redevelopment scheme. Modernization of railway network will bring railway systems up-to-date, enabling them to deliver optimal performance. As the result, the railway network modernization for revitalise the railway is based on seeking out optimum conditions for financially efficient infrastructure management, developing infrastructure fully in line with market needs and last but not least, improving railway business.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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