• 전자공학회논문지C
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• 제35C권12호
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• pp.31-39
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• 1998

본 논문은 휴대 멀티미디어 응용을 위한 고정 소수점 DSP(Multimedia Fixed-point DSP : MDSP) 칩 설계 및 구현에 관해 기술한다. MDSP는 멀티미디어 처리에 효율적인 명령어 집합을 가지며 SIMD, 벡터프로세싱의 병렬처리 기술과 DSP 기술의 장점을 접목하여 설계되었다. MDSP는 한 개의 데이터 경로가 목적에 따라 여러 개로 분할될 때 8, 16, 32, 40 비트 등의 다양한 데이터 형태의 처리가 가능하며, 멀티미디어 응용영역에서 핵심적인 역할을 하는 MAC 연산을 한 사이클에 2개를 수행하여 성능을 향상시킨다. 새롭게 제안된 스위칭 네트워크와 Packing 네트워크는 MPEG 디코딩, 인코딩, 콘볼루션 등의 알고리즘 처리시 연산과 데이터 변환을 중첩시켜 성능을 향상시킨다. Verilog HDL 모델을 구현하였고 0.6 ㎛ SOG 라이브러리(KG75000)를 이용하여 논리합성 및 시뮬레이션 하였다. 전체 게이트 수는 68,831개이며 MDSP는 30MHz에 동작한다.

• Design & Manufacturing
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• 제13권3호
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• pp.53-58
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• 2019

This paper presents Artificial Neural Network(ANN) method to predict maximum injection pressure of injection molding machine and weights of injection molding products. 5 hidden layers with 10 neurons is used in the ANN. The ANN was conducted with 5 Input parameters and 2 response data. The input parameters, i.e., melt temperature, mold temperature, fill time, packing pressure, and packing time were selected. The combination of the orthogonal array L27 data set and 23 randomly generated data set were applied in order to train and test for ANN. According to the experimental result, error of the ANN for weights was $0.49{\pm}0.23%$. In case of maximum injection pressure, error of the ANN was $1.40{\pm}1.19%$. This value showed that ANN can be successfully predict the injection pressure and the weights of injection molding products.

• Design & Manufacturing
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• 제16권3호
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• pp.1-8
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• 2022

In this study, an artificial neural network(ANN) was constructed to establish the relationship between process condition prameters and the qualities of the injection-molded product in the injection molding process. Six process parmeters were set as input parameter for ANN: melt temperature, mold temperature, injection speed, packing pressure, packing time, and cooling time. As output parameters, the mass, nominal diameter, and height of the injection-molded product were set. Two learning structures were applied to the ANN. The single-task learning, in which all output parameters are learned in correlation with each other, and the multi-task learning structure in which each output parameters is individually learned according to the characteristics, were constructed. As a result of constructing an artificial neural network with two learning structures and evaluating the prediction performance, it was confirmed that the predicted value of the ANN to which the multi-task learning structure was applied had a low RMSE compared with the single-task learning structure. In addition, when comparing the quality specifications of injection molded products with the prediction values of the ANN, it was confirmed that the ANN of the multi-task learning structure satisfies the quality specifications for all of the mass, diameter, and height.

• 한국수산과학회지
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• 제33권5호
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• pp.399-402
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• 2000

일반적인 수산물 통조림의 내용물 속에는 물, 기름 및 조미액즙 등 packing medium이 들어있다. 본 연구에서는 새우, 꽁치 및 굴을 원료로 건조 및 조미 후 packing medium이 없는 새로운 형태의 조미통조림을 제조하고 이들 제품의 진공도별 (15, 30, 45 및 60cmHg) 열침투 특성을 조사할 목적으로 본 연구를 수행하였다. 진공도별 제품의 열침투 속도는 진공도가 높을수록 빠르게 나타났으며 동일시간 살균했을 때 진공도가 높을수록 Fo치가 높게 나타났다. 한편 상법으로 제조된 water pack과 본 시험에서 제조한 조미통조림과의 열침투 속도를 비교했을 때 새우와 꽁치 조미통조림의 경우는 진공도 15cmHg 이상에서는 열침투 속도가 water pack 제품보다는 빠르게 나타났고 굴 제품의 경우는 water pack 제품이 30cmHg 이상에서 열침투 속도가 빠르게 나타났다. 따라서 packing medium이 없는 조미 통조림의 경우 진공도 30cmHg 이상이 되면 기존의 water pack 제품보다 열침투 속도가 빠르다는 사실이 관찰되었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.211-216
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• 2021

다수 무인기를 이용한 시스템은 정찰, 네트워킹, 항공 촬영 등 다양한 목적으로 활용되고 있다. 이러한 시스템에서 다수 무인기로 구성된 대형을 형성하고 유지하는 것은 필수적이다. 본 논문에서는 다수 무인기의 대형을 형성하기 위한 자율화된 분산형 제어를 수행하는 알고리즘을 제안하였다. 제어명령은 근접 무인기 또는 임무 영역으로부터 서로 밀어내는 방향으로 작용하는 2차 시스템 형태의 힘을 고려하였다. 제어명령은 외부의 개입 없이 계측과 통신으로부터 획득되는 상대위치/속도를 통해 계산된다. 이는 개별 무인기들이 기준거리를 추종하도록 하며 임무영역 안에 겹치지 않고 최대한 조밀하게 배치되도록 한다. 기준거리 결정에는 채우기 문제를 풀기 위한 최적화 기법과 유사한 방식을 적용하였다. 임무영역은 형성하고자 하는 대형의 외곽선으로 정의되며 임무에 따라 유동적으로 설정될 수 있다. 제안한 알고리즘의 성능을 확인하기 위하여 수치 시뮬레이션을 수행하였다. 복잡성과 확장성을 고려한 영역에서 약 26.94초에 대형이 형성되며 약 71.91%의 채우기 밀도를 가지는 것을 확인하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1993년도 추계학술대회발표논문집; 서강대학교, 서울; 25 Sep. 1993
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• pp.12-19
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• 1993

In general, the line balancing problem is defined as of finding an assignment of the given jobs to the workstations under the precedence constraints given to the set of jobs. Usually, the objective is either minimizing the cycle time under the given number of workstations or minimizing the number of workstations under the given cycle time. In this paper, we present a new type of an assembly line balancing problem which occurs in an electronics company manufacturing home appliances. The main difference of the problem compared to the general line balancing problem lies in the structure of the precedence given to the set of jobs. In the problem, the set of jobs is partitioned into two disjoint subjects. One is called the set of fixed jobs and the other, the set of floating jobs. The fixed jobs should be processed in the linear order and some pair of the jobs should not be assigned to the same workstations. Whereas, to each floating job, a set of ranges is given. The range is given in terms of two fixed jobs and it means that the floating job can be processed after the first job is processed and before the second job is processed. There can be more than one range associated to a floating job. We present a procedure to find an approximate solution to the problem. The procedure consists of two major parts. One is to find the assignment of the floating jobs under the given (feasible) assignment of the fixed jobs. The problem can be viewed as a constrained bin packing problem. The other is to find the assignment of the whole jobs under the given linear precedence on the set of the floating jobs. First problem is NP-hard and we devise a heuristic procedure to the problem based on the transportation problem and matching problem. The second problem can be solved in polynomial time by the shortest path method. The algorithm works in iterative manner. One step is composed of two phases. In the first phase, we solve the constrained bin packing problem. In the second phase, the shortest path problem is solved using the phase 1 result. The result of the phase 2 is used as an input to the phase 1 problem at the next step. We test the proposed algorithm on the set of real data found in the washing machine assembly line.

• Biotechnology and Bioprocess Engineering:BBE
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• 제9권5호
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• pp.414-418
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• 2004

A 'minimally complex problem set' for ab initio protein Structure prediction has been proposed. As well as consisting of non-redundant and crystallographically determined high-resolution protein structures, without disulphide bonds, modified residues, unusual connectivities and heteromolecules, it is more importantly a collection of protein structures. with a high probability of being the same in the crystal form as in solution. To our knowledge, this is the first attempt at this kind of dataset. Considering the lattice constraint in crystals, and the possible flexibility in solution of crystallographically determined protein structures, our dataset is thought to be the safest starting points for an ab initio protein structure prediction study.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.1165-1174
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• 2011

데이터 방송 시스템에서 서버는 방송 채널을 통하여 데이터들을 지속적으로 전파하고, 이동 클라이언트는 자신이 원하는 데이터가 방송 채널에 나타나기를 기다리기만 하면 된다. 그러나 방송 채널은 많은 데이터들에 의해 공유되어야 하므로, 원하는 데이터를 수신하기까지 예상 지연시간이 증가할 수 있다. 본 논문은 전체 데이터들의 예상 지연시간을 최소화하기 위하여 다중 방송 채널에 적절하게 데이터를 할당하기 위한 주제를 연구하여 TLBP(Two Level Bin-Packing)로 명명된 새로운 데이터 할당 기법을 제안한다. 본 논문은 우선 평균 예상지연시간의 이론적 하한 값을 소개하고, 이 값에 기초하여 저장소의 용량을 결정한다. TLBP 기법은 저장소-적재 알고리즘을 이용하여 전체 데이터들을 다수 개의 그룹으로 분할하고, 각 그룹의 데이터들을 각 채널에 배정한다. TLBP는 저장소-적재 알고리즘을 두 단계로 적용함에 의해, 동일 방송 채널에 할당된 데이터들의 액세스 확률의 차이를 방송 스케줄에 반영할 수 있어 성능을 향상시킬 수 있다. TLBP와 세가지의 기존 기법과 성능을 비교하기 위하여 시뮬레이션이 수행되었다. 시뮬레이션 결과에 의하면 TLBP는 합리적인 실행부담을 가지면서도 평균 예상지연시간의 성능에 있어서 다른 기법보다 우수한 성능을 보인다.

• 한국항해학회지
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• 제24권5호
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• pp.361-371
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• 2000

This paper treats a genetic algorithm for ship scheduling problem in set packing formulation. We newly devised a partition based representation of solution and compose initial population using a domain knowledge of problem which results in saving calculation cost. We established replacement strategy which makes each individual not to degenerate during evolutionary process and applied adaptive mutate operator to improve feasibility of individual. If offspring is feasible then an improve operator is applied to increase objective value without loss of feasibility. A computational experiment was carried out with real data and showed a useful result for a large size real world problem.

• 한국항해학회지
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• 제14권1호
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• pp.21-38
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• 1990

This paper discusses the various modes of operations of cargo ships which are liner operations, tramp shipping and industrial operations, and mathematical programming, simulation , and heuristic method that can be used to solve ships routing and scheduling problems for each of these operations. In particular, this paper put emphasis on a crude oil tanker scheduling problem. The problem is to achieve an optimal sequence of cargoes or an optimal schedule for each ship in a given fleet during a given period. Each cargo is characterized by its type, size, loading and discharging ports, loading and discharging dates, cost, and revenue. Our approach is to enumerate all feasible candidate schedate schedules for each ship, where a candidate schedule specifies a set of cargoes that can be feasibly carried by a ship within the planning horizon , together with loading and discharging dates for each cargo in the set. Provided that candidate schedules have been generated for each ship, the problem of choosing from these an optimal schedule for each ship is formulated as a set partitioning problem, a set packing problem, and a integer generalized network problem respectively. We write the PASCAL programs for schedule generator and apply our approach to the crude oil tanker scheduling problem similar to a realistic system.