An automated injection molding design methodology has been developed to optimize multiple quality attributes, which are usually in conflict with each other, in injection molded parts. For the optimization, commercial CAE simulation tools and optimization techniques are integrated into the methodology. To decal with the multiple objective problem the relative closeness computed in TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) is used as a performance measurement index for optimization multiple part defects. To attain robustness against process variation, Taguchi's quadratic loss function is introduced in the TOPSIS. Also, the modified complex method is used as an optimization tool to optimize objective function. The verification of the developed design methodology was carried out on simulation software with an actual model. Applied to production this methodology will be useful to companies in reducing their product development time and enhancing their product quality.
본 연구는 낙동강수계 하류에 있는 서낙동강 유역을 대상으로 유역 및 오염원 특성을 조사하여 TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) 방법에 따른 소유역별 비점오염 취약지역을 평가하였다. 선정 방법은 평가인자 선정, 가중치 산정, 평가인자와 가중치를 통한 비점오염 취약지역 선정으로 구성되어 있다. 가중치 산정방법으로는 엔트로피법을 이용하고 평가기법으로는 다기준 의사결정 기법(Multi-criteria Decision Making, MCDM)인 TOPSIS를 이용하였다. 지표 자료는 2018년을 기준으로 수집하였으며, 전국오염원조사 자료와 국가통계자료를 활용하였다. 취약한 유역들은 대부분 도시화가 많이 진행된 지역이며 거주 인구수가 많고 산업시설 및 토지계 중 대지면적 비율이 높은 유역으로 평가되었다. 본 연구를 통하여 신뢰도 높은 비점오염 취약 평가를 위해서는 다양한 가중치 방법론의 접근이 필요하고 비점오염원에 영향을 주는 인자들에 대한 과학적 분석 및 영향성에 대한 고찰이 필요할 것으로 판단된다.
This paper presents a methodology to be able to select an appropriate RP system that suits the end use of a part. Evaluation factors used in process selection include major attributes such as accuracy, roughness, strength, elongation, part cost and build time that greatly affect the performance of RP systems. Crisp values such as accuracy and surface roughness are obtained with a new test part developed. The test part is designed with conjoint analysis to reflect users' preference. The part cost and build time that have approximate ranges due to cost and many variable parameters are presented by linguistic values that can be described with triangular fuzzy numbers. Based on the evaluation values obtained, an appropriate RP process for a specific part application is selected by using the modified TOPSIS(Technique of Order Preference by Similarity to Ideal Solution) method. It uses crisp data as well as linguistic variables, and each weight on the alternatives is assigned by using pair-wise comparison matrix. The ranking order helps the decision making of the selection of RP systems.
최근 수자원 취약성에 대한 논의 및 지속 가능한 개발개념에 적합한 지수 개발이 활발히 이루어지고 있다. 이러한 지수를 바탕으로 현재 또는 미래의 수자원 취약성을 판단하고 진단하고 있다. 본 연구는 자료의 확보가 가능한World Bank, 취약성-탄력성지수(Vulnerability Resilience Indicator, VRI), 환경지속 가능성지수(Environmental Sustainability Index, ESI)에서 사용된 수자원 평가 관련 지표들을 활용하여 우리나라를 포함한 전 세계 152개 국가의 수자원 취약성 순위를 도출했다. 이러한 지표를 바탕으로 수자원 취약성의 정량적 평가를 위해 TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) 기법을 적용하여 국가 별 수자원 취약성을 지수화하고 취약성 순위를 도출하였다. 연구결과 우리나라는 152개국 중 88위로 나타났고, 대륙 별 비교 시 오세아니아가 취약성이 낮았고, 아프리카는 취약성이 심각한 것으로 나타났다. 주요 국가 비교 시, 미국, 일본, 우리나라, 중국 순으로 취약성의 정도가 심각했다. 따라서 본 연구는 국가 별 수자원 취약성 순위를 통해 우리나라의 상황을 파악하고 국가의 수자원 계획 수립 및 대책을 제시할 수 있는 자료로 활용될 수 있을 것이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권2호
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pp.522-541
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2016
Network virtualization provides an effective way to overcome the Internet ossification problem. As one of the main challenges in network virtualization, virtual network embedding refers to mapping multiple virtual networks onto a shared substrate network. However, existing heuristic embedding algorithms evaluate the embedding potential of the nodes simply by the product of different resource attributes, which would result in an unbalanced embedding. Furthermore, ignoring the hops of substrate paths that the virtual links would be mapped onto may restrict the ability of the substrate network to accept additional virtual network requests, and lead to low utilization rate of resource. In this paper, we introduce and extend five node attributes that quantify the embedding potential of the nodes from both the local and global views, and adopt the technique for order preference by similarity ideal solution (TOPSIS) to rank the nodes, aiming at balancing different node attributes to increase the utilization rate of resource. Moreover, we propose a novel two-stage virtual network embedding algorithm, which maps the virtual nodes onto the substrate nodes according to the node ranks, and adopts a shortest path-based algorithm to map the virtual links. Simulation results show that the new algorithm significantly increases the long-term average revenue, the long-term revenue to cost ratio and the acceptance ratio.
본 연구는 유역의 물이용 취약성을 평가하는 지표 기반 접근법을 개발하고 이를 한강유역의 단위유역에 적용하였다. 평가 지표는 기후뿐만 아니라 사회 경제 환경적 측면을 고려하여 총 16개를 선정하였으며, 취약성 정의에 따라 노출, 민감도, 적응능력으로 구성하였다. 이는 다기준 의사결정기법(Multi-criteria Decision Making, MCDM) 중 TOPSIS (Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution)를 적용하여 유역에 대한 취약성을 도출하였다. 지표 자료는 2010년을 기준으로 수집하였으며, 국가 통계 자료 및 SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모형의 모의 자료를 활용하였다. 또한, 각 지표에 대한 가중치는 전문가 설문조사를 통하여 산정된 주관적 가중치(Subjective weight)와 자료 기반 엔트로피(Entropy) 개념을 활용하여 산정된 객관적 가중치(Objective weight)로 구분하여 적용하였다. 수도를 포함하고 있는 한강 유역에 대하여 표준단위유역별 취약성을 평가하고 우선순위 비교 및 순위상관 분석을 실시하였다. 취약한 유역들은 대부분 용수사용량이 많고 상수도 누수율이 높게 나타났다. 가중치 적용 방법에 따른 취약성은 일부 지역에서 차이를 보였으나, 전반적으로 북한강유역의 취약성이 가장 높았다. 본 연구 결과를 통하여 보다 신뢰도 높은 물이용 취약성 평가를 위해서는 다양한 가중치 방법론을 활용하는 것이 중요함을 확인할 수 있었다.
FE models for complex or large-scaled structures that need detailed modeling of structural components are usually constructed using commercial analysis softwares. Updating of such FE model by conventional sensitivity-based methods is difficult since repeated computation for perturbed parameters and manual calculations are needed to obtain sensitivity matrix in each iteration. In this study, an FE model updating procedure avoiding such difficulties by using response surface (RS) method and a Pareto-based multiobjective optimization (MOO) was formulated and applied to FE models constructed with a commercial analysis package. The test building is a low-rise reinforced concrete building that has been seismically retrofitted. Dynamic properties of the building were extracted from vibration tests performed before and after the seismic retrofits, respectively. The elastic modulus of concrete and masonry, and spring constants for the expansion joint were updated. Two RS functions representing the errors in the natural frequencies and mode shape, respectively, were obtained and used as the objective functions for MOO. Among the Pareto solutions, the best compromise solution was determined using the TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) procedure. A similar task was performed for retrofitted building by taking the updating parameters as the stiffness of modified or added members. Obtained parameters of the existing building were reasonably comparable with the current code provisions. However, the stiffness of added concrete shear walls and steel section jacketed members were considerably lower than expectation. Such low values are seemingly because the bond between new and existing concrete was not as good as the monolithically casted members, even though they were connected by the anchoring bars.
Structural monitoring is the most important part of the construction and operation of the embankment dams. Appropriate instruments selection for dams is vital, as inappropriate selection causes irreparable loss in critical condition. Due to the lack of a systematic approach to determine adequate instruments, a framework based on three comparable Multi-Attribute Decision Making (MADM) methods, which are VIKOR, technique of order preference by similarity to ideal solution (TOPSIS) and Preference ranking organization method for enrichment evaluation (PROMETHEE), has been developed. MADM techniques have been widely used for optimizing priorities and determination of the most suitable alternatives. However, the results of the different methods of MADM have indicated inconsistency in ranking alternatives due to closeness of judgements from decision makers. In this study, 9 criteria and 42 geotechnical instruments have been applied. A new method has been developed to determine the decision makers' importance weights and an aggregation method has been introduced to optimally select the most suitable instruments. Consequently, the outcomes of the aggregation ranking correlate about 94% with TOPSIS and VIKOR, and 83% with PROMETHEE methods' results providing remarkably appropriate prioritisation of instruments for embankment dams.
이 연구는 기후변화 위험에 노출되어 있는 북한에 대한 잠재증발산량의 미래 변화를 전망하였다. 이를 위해 IPCC AR5의 RCP 기후변화 시나리오로부터 모의된 미래 기온자료를 APCC (APEC Climate Center) Integrated Modeling (AIMS)를 사용하여 25개 관측 지점에 대해서 상세화하여, McGuinness-Borne 방법으로 잠재증발산량을 추정하였다. 6개의 성능 지표와 TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)로 27개 GCMs 간의 과거 기후 재현성을 비교하여, 관측 지점 규모에서 적정 GCM을 선정하였다. 마지막으로 각 지점에서 선정된 대표 시나리오(representative climate change scenarios, RCCS)로 북한 지역의 잠재증발산량의 미래 변화를 3개의 구간(F1: 2011-2040; F2: 2041-2070; F3: 2071-2100)에서 all CCS(climate change scenario)와 비교하고, 미래 변화를 정량적으로 제시하였다. 그 결과 공간 해상도가 더 높은 GCM이 RCCS로 선정되었으며, 미래로 갈수록 잠재증발산량이 증가하리라 전망되었다. 또한, 여름철 잠재증발산량의 모델 간 변동성은 미래 구간에 따라 점진적으로 증가되었고, 연 평균 증발산량은 과거 기후대비 1.4배(F1), 2.0배(F2) 및 2.6배(F3) 증가하였다.
The purpose of this study is to provide a decision support to select an appropriate rapid prototyping(RP) machine that suits the application of a part. Selection factors include concept model, form/fit/functional model, pattern model for molding, material property, build time and part cost that greatly affect the performance of RP machines. However, the selection of a RP is not an easy decision because they are uncertain and vague. For this reason, the aim of this research is to propose hybrid multiple attribute decision making approaches to effectively evaluate RP machines. In addition, because subjective considerations are relevant to selection decision, a fuzzy logic approach is adopted. The proposed selection procedure consists of several steps. First, we identify RP machines that the users consider. After constructing the evaluation criteria, we calculate the weights of the criteria by applying the fuzzy Analytic Hierarchy Process(AHP) method. Finally, we construct the fuzzy Technique of Order Preference by Similarity to Ideal Solution(TOPSIS) method to achieve the ranking order of all machines providing the decision information for the selection of RP machines.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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