This paper deals with on (S-1, S) spare-part inventory model for multi-stage machine repair problem with attrition. The steady-state availability of the system is maximized under some constraints such as total cost, available space etc.. The problem is formulated as a closed queueing network and the system availability is calculated by Buzen's computational algorithm. In order to find the optimal numbers of spare units and repair channels for each operating stage, the problem is formulated as a non-linear integer programming(NLIP) problem and an efficient algorithm. which is a natural extension of the new Lawler-Bell algorithm of Sasaki et el., is used to solve the NLIP problem. A numerical example is given to illustrate the algorithm.
Given a set of three generator circles in a plane, we want to find a circumcircle of these generators. This problem is a part of well-known Apollonius' $10^{th}$ Problem and is frequently encountered in various geometric computations such as the Voronoi diagram for circles. It turns out that this seemingly trivial problem is not at all easy to solve in a general setting. In addition, there can be several degenerate configurations of the generators. For example, there may not exist any circumcircle, or there could be one or two circumcircle(s) depending on the generator configuration. Sometimes, a circumcircle itself may degenerate to a line. We show that the problem can be reduced to a point location problem among the regions bounded by two lines and two transformed circles via $M{\ddot{o}}bius$ transformations in a complex space. The presented algorithm is simple and the required computation is negligible. In addition, several degenerate cases are all incorporated into a unified framework.
This research will describe algorithm for class diagram extraction from problem statements. Class diagram notation consist of class name, attributes, and operations. Class diagram can be extracted from the problem statement automatically by using Natural Language Processing (NLP). The extraction results heavily depends on the algorithm and preprocessing stage. The algorithm obtained from various sources with additional rules that are obtained in the implementation phase. The evaluation features using five problem statement with different domains. The application will capture the problem statement and draw the class diagram automatically by using Windows Presentation Foundation(WPF). The classification accuracy of 100% was achieved. The final algorithm achieved 92 % of average precision score.
본 논문에서는 연상 메모리 기능을 수행하는 셀룰라 신경망(Cellular Neural Network)의 설계를 위한 새로운 방법론을 제안한다. 먼저, 셀룰라 신경망 모델의 기본적 특성들을 소개한 후, 최적 성능을 가지고 이진 원형 패턴들을 저장할 수 있는 셀룰라 신경망 모델의 설계 방법을 제약 조건이 가해진 최적화 문제로 공식화한다. 다음으로 이 문제의 제약 조건을 선형 행렬 부등식(Linear Matrix Inequalities)을 포함하는 부등식의 형태로 변환시킬 수 있음을 관찰한다. 마지막으로 셀룰라 신경망 최적 설계 문제를 내부점 방법(interior point method)에 의해 효율적으로 풀릴 수 있는 일반화된 고유값 문제(Genaralized EigenValue Problem)로 변환한다. 본 논문에서 제시하는 셀룰라 신경망 설계 방법론은 공간 변형 형판 셀룰라 신경망과 공간 불변 형판 셀룰라 신경망 설계에 모두 적용될 수 있다. 설계 예제를 통해 제안된 방법의 유효성을 검증한다.
이적작업은 적하작업과 반출작업을 신속하게 처리하기 위해 자동화 컨테이너 터미널에서 중요하게 고려하는 운영 전략들 중의 하나이다. 이는 ATC(Automated Transfer Crane)의 운반시간과 재취급 작업시간을 줄이기 위해 장치장 블록에 산적되어 있는 컨테이너들을 재배치하는 작업이다. 본 논문은 가능한 컨테이너 이동을 최소화하면서 한 수직형 블록 내에 장치된 컨테이너들의 배치 형태를 바람직한 배치 형태로 전환시키기 위한 이적계획 문제를 다룬다. 이 문제는 선후관계를 가지는 2개의 하위 문제 즉, 장치위치 할당문제와 장비 작업순서 문제로 분할된다. 장치위치 할당문제는 운반시간의 관점에서 현재 장치되어 있는 컨테이너들 중에서 어떤 컨테이너를 어느 베이에 옮길 것인가를 결정한다. 이의 결과를 가지고 장비 작업순서 문제는 장치 공간의 제약을 고려하여 ATC의 이동시간을 최소화하는 작업순서를 정한다. 본 연구에서는 정수계획법과 동적계획법을 이용하여 각 하위문제를 모형화 하였다. 제안된 모형을 이용하여 이적계획 과정을 설명하기 위한 예제를 제시하였다.
본 논문에서는 다수 이종 근접 방어 시스템(Closed-In Weapon System, CIWS)의 최적 무장 할당 문제를 제시하고, 이를 혼합정수선형계획법(Mixed Integer Linear Programming, MILP)으로 변형해 해결하는 기법을 제안한다. 일반적인 무장 할당 문제의 경우 다양한 경우의 수를 고려해야하기 때문에 계산 시간이 기하급수적으로 증가하는 경우가 잦다. 하지만 주어진 문제를 MILP와 같은 혼합정수 최적화 문제로 변형하면 준실시간 내에 전역 최적해를 찾을 수 있다. 본 논문에서는 다수 위협이 각각 다른 시점에 다른 방향에서 방어 자산을 공격하는 상황을 고려한다. 또한, 제원이 다른 다수 CIWS를 동시 운용하는 경우를 추가로 고려한다. 본 논문에서는 이와 같은 문제 상황을 비선형 혼합정수계획 문제로 정식화하고, 이를 MILP로 변형하는 기법을 제시하였다. 또한, 이를 상용 최적화 프로그램으로 구현해 최적화 성능을 검증하였다.
무장할당(Weapon-Target Assignment, WTA) 문제는 다수 위협과 다종의 무장을 효과적으로 할당하는 문제이다. 실제 급변하는 교전환경에서의 무장할당은 위협과 무장의 특성과 위협-무장 선정에 따른 영향성을 모두 고려해야한다. 본 논문에서는 동적 무장할당 문제에서의 최적해 도출을 위해 메타휴리스틱 방법의 일종인 Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) 알고리즘 적용 방안을 제안한다. 먼저 동적 무장할당 문제를 정의하고 알고리즘 적용을 위해 수학적 모델을 정식화한다. 무장할당 전략을 수립하기 위하여 목적함수를 정의하고 시간변화를 고려한 구속조건을 설정한다. 이를 바탕으로 GRASP 알고리즘을 동적 무장할당 문제에 적용한다. 교전 시뮬레이션을 통해 정식화한 무장할당 문제의 최적해 특성을 분석하며, Monte-Carlo 시뮬레이션을 통해 알고리즘 성능 검증을 수행한다.
본 연구에서는 실시간 휴리스틱 탐색 알고리즘을 개발하고 이것을 기존의 mini-min lookahead 알고리즘과 비교하였다. 많은 실시간 휴리스틱 탐색의 접근 방법에서 종종 전체 문제를 몇 개의 부 문제로 문제를 분할한다. 본 연구에서는 분할된 부 문제에서 마감시간을 적용할 뿐만 아니라 전체 해를 구하는데 있어서도 마감시간을 적용하는 알고리즘을 제안한다. 실시간 휴리스틱 탐색 알고리즘으로 제안된 $RTA^{\ast}$, SARTS, DYNORA 등의 알고리즘들은 탐색에 필요한 시간의 예측을 휴리스틱 평가 함수로부터 얻기 때문에 휴리스틱 평가의 정확도가 그 알고리즘의 성능을 보장하게 된다. 그러나 실세계의 문제에서 정확한 휴리스틱 평가 함수를 구하는 것은 매우 어려운 일이므로 부 문제 공간에서의 탐색 상황을 반영한 마감시간을 적용할 필요가 있다. 본 연구에서는 동적 마감시간 전략인 cut-off 방법을 사용하는 새로운 알고리즘을 제안한다.
국내 건설 산업에 있어 공항시설, 체육시설, 집회시설, 판매시설 등에 대한 수요가 증가하면서 무주대공간의 필요성이 증가되고 있는 추세이다. 우주대공간 구축에 있어,기존의 PEB(Pre-Engineered Building)구조나 Pipe Truss구조는 span이 커짐에 따라 철재중량이 급격히 증대되고 장스판에는 적용이 어려운 구조적 문제가 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하는 구조방법 중 하나로 Space Frame이 고려되고 있으나 아직 국내에서는 Space Frame에 대한 연구가 미흡하여 그 활용성이 높지 않은 실정이다. 본 연구에서는 공사비용, 공사기간, 시공성 등에서 여러 장정을 지닌 Space Frame을 소개하고 무주대공간 구축에 있어 Space Frame을 적용한 사례분석을 통하여 Space Frame의 특징을 조사하고자 하였다. 더 나아가 향후 국내 건설업계에 무한한 발전 가능성을 가진 Space frame의 기본적 특성과 다른 구법들과의 비교를 통해 장점을 확인함으로써 Space Frame에 대한 국내연구를 활성화시키고 향후 실무를 담당하는 현장에서 무주대공간으로서의 Space Frame의 활용을 높이고자 한다.
본 논문에서는 반전 좌표계 영상 공간 (inverted-coordinate image space: ICIS)을 이용하여 유한 및 무한 소실점을 그 위치의 제약이나 카메라 보정 (calibration) 없이 효과적으로 검출하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 소실점 검출을 위한 무한(unbounded) 누적 공간을 한정된 부공간 (bounded subspace)들로 분할 매핑하기 때문에 기존의 영상 공간 기반법과 달리 모든 영상에 대해 소량의 고정 메모리 요구량으로도 유, 무한 소실점을 모두 검출할 수 있다. 영상 공간을 누적 공간으로 이용하기 때문에 기존의 가우시안 구 (Gaussian sphere) 기반법이나 허프 공간 (Hough) 기반법과도 달리 카메라 보정이나 원 영상에 대한 정보손실 없이 각 소실점들을 정확하게 추출할 수 있다. 제안한 방법을 다양한 건축 구조물 영상 (architectural images)에 적용시켜 유한 및 무한 소실점들을 효과적이고 정확하게 검출할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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