This paper proposes a path planning algorithm to reduce the inspection time of AOI (Automatic Optical Inspection) machines for SMT (Surface Mount Technology) in-line system. Since the field-of-view of the camera attached at the machine is much less than the entire inspection region of board, the inspection region should be clustered to many groups. The image acquisition time depends on the number of groups, and camera moving time depends on the sequence of visiting the groups. The acquired image is processed while the camera moves to the next position, but it may be delayed if the group includes many components to be inspected. The inspection delay has influence on the overall job time of the machine. In this paper, we newly considers the inspection delay time for path planning of the inspection machine. The unified approach using genetic algorithm is applied to generates the groups and visiting sequence simultaneously. The chromosome, crossover operator, and mutation operator is proposed to develop the genetic algorithm. The experimental results are presented to verify the usefulness of the proposed method.
본 연구에서는 각각 다른 목적지에서 다수의 임무를 수행해야하는 복수 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAVs)의 경로를 결정할 때, 무인항공기의 생존가능성을 고려하여 경로를 결정하는 프레임워크를 제안하였다. 본 라우팅 문제는 무인항공기 안전과 임무 완료시간 간의 trade-off 를 나타내는 비용 매트릭스를 이용한 차량경로문제(Vehicle Routing Problem, VRP)로 정의할 수 있다. 특정위치에서 무인항공기의 위험 레벨은 감지될 확률과 격추될 확률을 고려하여 모델링 하였고, 위협 레벨과 비행거리를 고려한 두 지역간의 최소비용경로는 육각형격자(Hexagonal cells)에서 Dijkstra 알고리듬을 사용하여 결정하였다. 또한, 지속적으로 다수의 적을 감시 정찰하는 임무를 수행하는 복수 무인항공기의 최적경로를 결정하는 case study를 수행하였으며, 그 결과를 논의하였다.
지금까지의 상품 검색 방법으로는 찾고자하는 정보를 검색할 때 주로 단어의 빈도수나 어휘 정보를 이용하는 키워드 기반의 검색이 주로 쓰이고 있었다. 키워드 기반의 검색에서는 사용자의 질의와 관련이 없는 문서들까지도 같은 결과로 나타내 주고 이로 인해 사용자는 제시된 결과를 한번 더 수동적으로 검색해야하는 부담을 않게 되었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 온톨로지가 대두되었다. 본 논문에서는 온톨로지를 이용한 상품 검색 시스템을 직접 구축하여 분류별 검색을 통해 얼마나 정확한 검색을 하는지 실험하였다. 실험을 위해 전국적으로 On/Off라인 할인점을 운영 중에 있는 A할인점의 상품 데이터 약 40,000여개를 데이터 베이스로 구축하였고 User Interface 개발환경은 JSP와 PowerBuilder9.0을 사용하여 검색 시스템을 개발하여 실험하였다. 그 결과 본 논문에서 제안하고 설계한 상품 도메인 온톨로지를 이용한 검색 방법이 기존의 기반의 검색 방법보다 우수한 결과를 나타내고 있음을 입증하였다.
본 논문에서는 서열순서화문제를 위한 새로운 혼합형 유전알고리즘을 제안한다. 제안된 유전알고리즘에서는 보로노이양자 화교차를 교차연산자로 사용하고 경로보전 3-최적화를 지역탐색 휴리스틱으로 사용한다. 보로노이양자화교차는 주어진 문제 인스턴스의 상위 정보를 이용하는 교차연산자이다. 이것은 원래 순회판매원문제를 위해서 제안된 교차연산자이기 때문에 서열순서화문제에 적용하기 위해서는 상당한 변형을 필요로 한다. 본 연구에서는 서열순서화문제에 맞도록 보로노이양자화교차를 적절히 변형하고, 변형된 보로노이양자화교차에서 필요로 하는 가능해생성알고리즘, 선행관계사이클분해알고리즘, 유전자거리지정방법 등을 개발하였다. TSPLIB와 ZIB-MP-Testdata로부터 얻어진 서열순서화문제 인스턴스들에 대한 실험결과, 제안된 유전알고리즘이 비교된 다른 유전알고리즘들에 비해서 더 안정적이고 성능이 우수한 것으로 나타났다.
탑재 장비의 위치 결정 문제는 감항, 성능, 정비성, 환경요구사항 등의 다양한 기준을 고려해야 하는 복잡한 문제이다. 항공기의 기능이 복잡해짐에 따라 필요한 장비가 증가하고 있으며, 무인항공기는 조종사를 대신할 장비의 탑재로 더 많은 장비가 장착된다. 문제의 복잡성, 대상 장비의 수량 증가, 제한된 개발 기간 등으로 인하여 장비의 배치 결정은 설계자의 직관과 경험에 의존하는 부분이 크다. 최적화를 위해서는 정량적인 기준으로 평가가 필요하나 안전, 성능, 정비성 등의 기준은 정량적인 비교가 어렵거나 대상이 제한적인 한계가 있다. 본 연구에서는 장비의 장착과 정비를 고려하고 배치 모델을 순회판매원 문제로 단순화하고, 장비 간 연결 케이블의 중량이 최소가 되도록 유전알고리즘을 이용하여 최적화를 수행하였다. 최적화 결과를 전역 계산 결과와 비교하였을 때 더 적은 소요 시간으로 동일한 결과를 얻을 수 있었으며, Heuristic과 비교하여 개선됨을 확인하였다.
무인항공기(UAV)를 이용하여 효율적인 감시정찰을 수행하기 위해서는 센서의 고성능, 다중화와 함께 운용상황에 맞는 최적화된 비행경로계획이 요구된다. 이뿐만 아니라 시스템 개발 또는 임무운용 전 임무 효용성 평가, 평시와 전시에 빠른 작전 결정을 위해서는 임무를 가시화할 수 있는 가시화 도구가 필요하다. 본 연구에서는 STK(Systems Tool Kit)와 MATLAB을 통합한 임무 가시화 및 분석 도구를 개발하고 이를 통하여 UAV 감시정보정찰(ISR; Intelligence, Surveillance and Reconnaissance) 임무분석을 수행하였다. 개발된 임무분석 도구에는 비행최적화 뿐만 아니라 장애물 회피 알고리즘, FoM(Figure of Merit) 분석 알고리즘이 적용되어 최적의 임무계획이 가능하도록 하였다.
한 대의 자동차에는 많은 용접자들이 분포하므로 각 로보트에 할당되는 용접점의 수가 커지는데, 전체 공정에서 용접 작업이 차지하는 시간을 줄이기 위해서 용접 순서를 적절하게 계획할 필요성이 있다. 본 논문에서는 점 용접용 로보트의 효과적인 교시를 위한 오프라인 프로그래밍 방법을 제안한다. 이는 용접 로보트와 작업 대상물과의 충돌을 고려하여, 충돌 회피를 보장하며 최단 거리를 갖는 용접 순서를 계획하는데에 고전적인 TSP 알고리듬을 변형하여 적용한 것으로서 자동차 용접 작업에 응용한다. 또한 작업을 계획아는데에 필요한 모델 데이터로 기존의 일반적인 CAD 시스템과 그의 데이터를 이용할 수 있도록 하므로써, 데이터 베이스의 구축을 한층 용이하고 또 정교하게 할 수 있다록 한다. 자동차 생산 공정의 한 예에 본 교시 방식을 적용하므로써, 이의 효율성을 보인다.
정확도 높은 위성전파항법 시스템의 구축을 위해서는 지상국과 우주궤도 상의 각 전파항법 위성 간의 데이터 통신을 통하여 각 위성 시스템의 상태 모니터링, 궤도 보정, 상호 무결성 판정 작업 등이 필수적이다. 제한된 소수의 지상국 안테나로 다수의 위성을 추적해야 하기 때문에 지상국 안테나의 효율적인 사용을 위한 방위각과 앙각의 시간계획이 필요하다. 중궤도를 돌고 있는 전파항법 위성은 일정한 궤도를 공전하고 있지만 지구가 자전하고 있는 관계로 지구상을 동일한 궤적으로 통과하지 않기 때문에 매 순간 지상국 안테나의 추적 경로계획을 새롭게 짜야한다. 본 연구에서는 다중위성 추적을 위한 지상국 안테나의 최적 방위각 및 앙각 스케쥴을 찾기 위해서 강화학습 기법 중의 하나인 Q 학습 기법과 유전자 기법을 이용하여 최적 알고리즘을 개발하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 알고리즘의 최적성을 검증하는 연구를 수행하였다.
휴리스틱 탐색에서 강화(Intensification)와 다양화(Diversification)의 조화는 중요한 연구 부분이다. 본 논문에서는 개미 집단 최적화(Ant Colony Optimization, ACO) 접근법의 하나인 개미 집단 시스템(Ant Colony System, ACS)에서 강화와 다양화의 조화를 통한 성능 향상시키는 방법을 제안한다. 제안 방법은 다양화 전략으로 전역 최적 경로가 향상되지 않는 경우 반복 탐색 구간을 고려해 상태전이 규칙의 파라미터를 변경해 탐색하고, 이러한 다양화 전략을 통해 발견된 전역 최적 경로에서 이전 전역 최적 경로와 현재 전역 최적 경로의 중복 간선에 대해 페로몬을 강화시켜 탐색하는 혼합된 탐색 방법을 제안한다. 그리고, 실험을 통해 제안된 방법이 기존 ACS-3-opt 알고리즘, ACS-Subpath 알고리즘, ACS-Iter 알고리즘, ACS-Global-Ovelap 알고리즘에 비해 최적 경로 탐색 및 평균 최적 경로 탐색의 성능이 우수함을 보여 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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