KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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제4B권1호
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pp.29-35
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2004
Locomotive scheduling in railway systems experiences many difficulties because of the complex interrelations among resources, knowledge and various constraints. Artificial intelligence technology has been applied to solve these scheduling problems. These technologies have proved to be efficient in representing knowledge and rules for complex scheduling problems. In this paper, we have applied the CSP (Constraints Satisfaction Problems) programming technique, one of the AI techniques, to solve the problems associated with locomotive scheduling. This method is more effective at solving complex scheduling problems than available mathematical programming techniques. The advanced locomotive scheduling system using the CSP programming technique is realized based on the actual timetable of the Saemaul type train on the Kyong-bu line. In this paper, an overview of the CSP programming technique is described, the modeling of domain and constraints is represented and the experimental results are compared with the real-world existing schedule. It is verified that the scheduling results by CSP programming are superior to existing scheduling performed by human experts. The executing time for locomotive scheduling is remarkably reduced to within several decade seconds, something requiring several days in the case of locomotive scheduling by human experts.
Computer aided process planning and Offline programming are decisive factors in successful implementation of automated robotic production. However, conventional offline programming procedure has proven ineffective due to time-consuming teaching process for robot programming and due to inefficient system modeling. The paper presents an efficient procedure to semi-automatically generate robot job programs for ship block welding applications. In the research, the teaching positions are automatically determined by predefined rules which are functions of the type and the dimensions of the given welding section of ship block. And a sequence of robot movements and welding conditions such as welding type, welding current, welding speed, and welding torch orientation, are determined by use of Standard Program which is experimentally proved to work well for the welding wection group. Finally, a robot program for the welding section is generated automatically. Based on the algorithm, a offline automatic teaching software is developed. The paper presents also the algorithm and structure of the software.
The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.225-234
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2020
Reliability-based structural optimization usually requires designers or engineers model different designs manually, which is considered very time consuming and all possibilities cannot be fully explored. Otherwise, a lot of time are needed for designers or engineers to learn mathematical modeling and programming skills. Therefore, a framework that integrates generative design, structural simulation and reliability theory is proposed. With the proposed framework, various designs are generated based on a set of rules and parameters defined based on visual programming, and their structural performance are simulated by OpenSees. Then, reliability of each design is evaluated based on the simulation results, and an optimal design can be found. The proposed framework and prototype are tested in the optimization of a steel frame structure, and results illustrate that generative design based on visual programming is user friendly and different design possibilities can be explored in an efficient way. It is also reported that structural reliability can be assessed in an automatic way by integrating Dynamo and OpenSees. This research contributes to the body of knowledge by providing a novel framework for automatic reliability evaluation and structural optimization.
The analysis of large-scale water resources systems is often complicated by the presence of multiple reservoirs and diversions, the uncertainty of unregulated inflows and demands, and conflicting objectives. Reinforcement learning is presented herein as a new approach to solving the challenging problem of stochastic optimization of multi-reservoir systems. The Q-Learning method, one of the reinforcement learning algorithms, is used for generating integrated monthly operation rules for the Keum River basin in Korea. The Q-Learning model is evaluated by comparing with implicit stochastic dynamic programming and sampling stochastic dynamic programming approaches. Evaluation of the stochastic basin-wide operational models considered several options relating to the choice of hydrologic state and discount factors as well as various stochastic dynamic programming models. The performance of Q-Learning model outperforms the other models in handling of uncertainty of inflows.
This paper studies computer programming for Two-Way Layout with Multiple Observations - Fixed Model using the subroutines of the former paper. The following items are considered in the PC computer programming: * significant digits in the computation of Sum of Squares * containing the necessary F-distribution values in the program * including the necessary estimation after the Analysis of Variance * following the rules of KS A 0021 in rounding off digits etc. The running results of Analysis of Variation Table and Estimations of a fictitious example is added with the parts of PC program. It should be mentioned that the main purpose of this paper is in the arousing of the discussion about significant digits concept in the PC computer programming for various kinds of Statistical Methods.
The territorial air that our sovereignty is being applied to is divided into several zones and areas. In order to use and manage them effectively, these zones and areas have laws, regulations and rules. The number of airspaces (MOA : Military Operation Area) and Ranges that are used in the military are limited and many airbases are being used for training. Currently the central department manages some, and the rest are independent airbases. Therefore, efficient allocation is not performed and the result occurs where airspaces and ranges are allocated unnecessarily. This is increasing the workload of staff leading to unnecessary re-work. To slove problem, this study proposed models for allocating airspaces and ranges using goal programming with multi-objective functions of minimizing the deviations of the target values.
This paper studies computer programming for the analysis of data obtained by experiments using Orthogonal Arrays. The following items are considered in the computer programming : * significant digits in the computation of Sum of Squares, Mean Squares and Variance Ratios * containing the necessary F-distribution values in the program. * matching the rules of KS A 0021 and 3251 in the digit treatments etc. The running results of ANOVA Table and Pooled ANOVA Table of a fictitious example is added with the parts of a program. It should be mentioned that the main purpose of this paper is in the arousing of the discussion about significant digits concept in the computer programming for various kinds of Statistical Methods.
본 연구는 2020년 발행된 일본 초등학교 수학 교과서 2종의 프로그래밍 교육 관련 특화 차시를 지도 시기 및 주제, 지도 내용의 수학적 구성, 지도 맥락 및 활동 구성의 측면에서 분석하였다. 프로그래밍 교육 관련 특화 차시의 경우, 교과서에 따라 1~6학년 모두에 제시되어 있거나 5~6학년에 집중적으로 제시되어 있었다. 주제는 로봇 이동 시키기, 한붓그리기, 정다각형 그리기, 수 정렬하기 등으로 다양했다. 내용 영역 측면에서는 도형과 측정 영역이 가장 많이 제시되었으며, 수학적 요소로는 순서, 논리, 알고리즘 등의 요소가 가장 많이 구현되었다. 실제 프로그래밍을 구현한 디지털 콘텐츠에는 교과서에 제시된 내용보다 많은 내용들이 포함되어 있었으며, 학생들이 스스로 할 수 있도록 단계별로 매우 상세하게 제시되어 있었다. 마지막으로 코드 블록의 경우 동작, 연산, 선택 블록 등을 많이 사용되었다. 이러한 연구 결과를 토대로 우리나라 초등 수학 교육에서의 프로그래밍 교육에 대한 시사점을 제공하고자 한다.
순수 함수형 프라그래밍 언어는 명확한 어의와 많은 특성에도 불구하고 상태의 표현이 어렵다는 문제점을 가지고 있다 이와 같은 문제로 인힝순수 함수형 언어에 상태를 표현 하기 위한 많은 연구가 진행되었으나 형시스템이나 감축규칙이 복잡하기 때문에 구현이 어렵다는 문제점이 발생된다. 따라서 효율적인 구현기 위해 감축규칙을 단순화시키고 상태를 효율적으로 관리할 수 있는 방안이 요구 된다. 본 논문에서는 순수 함수형 언어 의 성질을 침해함이 없이 상태를 표현할 수 있으며 감축규칙을 단순화 시킨 함수형 언어의 수행모델st-계산을 제안하고, 제안된 모델이 church-roser 정리를 만족함을 증명 하였다. 제안된 방법을 통해 구문구조의 표현력을 높일 수 있었으며, 감축규칙을 단순화 함으로써 구현이 용이할 것으로 기대된다.
In this paper, we present a non-linear integer programming by genetic algorithm (GA) for available sizes of stiffener or thickness of plate in a job site. GA can rapidly search for the approximate global optimum under complicated design environment such as ship. Meanwhile it can handle the optimization problem involving discrete design variable. However, there are many parameters have to be set for GA, which greatly affect the accuracy and calculation time of optimum solution. The setting process is hard for users, and there are no rules to decide these parameters. In order to overcome these demerits, the optimization for these parameters has been also conducted using GA itself. Also it is proved that the parameters are optimal values by the trial function. Finally, we applied this method to compass deck of ship where the vibration problem is frequently occurred to verify the validity and usefulness of nonlinear integer programming.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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