본 연구는 반도체 제조공정에서 사용되는 단일 Burn-In oven에서의 Total weighted earliness와 Tardiness를 최소화하기 위한 생산 스케줄링을 결정하는 문제를 다룬다. 본 연구에서는 모든 작업은 상시에 시작가능하고 각각은 서로 다른 가중치를 가지고 있다고 가정하였다. 일반적으로 단일 Burn-In oven은 다양한 작업들이 동시에 가능한 Batch processing 기계이다. 따라서 다양한 작업들로 구성된 하나의 Batch의 Processing time은 그 Batch 내에 있는 가장 긴 Processing time을 가지는 작업에 의해 결정된다. 본 연구에서 Batch size는 미리 결정되지 않은 상황이라고 가정한 후, 최적의 Batch 개수와 작업의 순서를 결정하기 위해 유전자 알고리즘을 적용하였다. 수리적 예제를 통해서 다양한 접근방법의 성능들을 비교한 결과, 유전자 알고리즘이 Total weighted earliness와 Tardiness를 최소화하는데 가장 뛰어난 성능을 가지고 있음을 알 수 있다.
The purpose of this study is to find the analytic solution for determining the optimal capacity (lot-size) of a batch-storage network to meet the finished product demand under infrequent shutdowns. Batch processes are bound to experience random but infrequent operating time losses. Two common remedies for these failures are duplicating another process or increasing the process and storage capacity, both of which are very costly in modern manufacturing systems. An optimization model minimizing the total cost composed of setup and inventory holding costs as well as the capital costs of constructing processes and storage units is pursued with the framework of a batch-storage network of which flows are susceptible to infrequent shutdowns. The superstructure of the plant consists of a network of serially and/or parallel interlinked batch processes and storage units. The processes transform a set of feedstock materials into another set of products with constant conversion factors.A novel production and inventory analysis method, the PSW (Periodic Square Wave) model, is applied. The advantage of the PSW model stems from the fact it provides a set of simple analytic solutions in spite of a realistic description of the material flow between processes and storage units. The resulting simple analytic solution can greatly enhance a proper and quick investment decision at the early plant design stagewhen confronted with diverse economic situations.
The overhead of processing fine-grain tasks on a grid induces the need for batch processing or task group deployment in order to minimise overall application turnaround time. When deciding the granularity of a batch, the processing requirements of each task should be considered as well as the utilisation constraints of the interconnecting network and the designated resources. However, the dynamic nature of a grid requires the batch size to be adaptable to the latest grid status. In this paper, we describe the policies and the specific techniques involved in the batch resizing process. We explain the nuts and bolts of these techniques in order to maximise the resulting benefits of batch processing. We conduct experiments to determine the nature of the policies and techniques in response to a real grid environment. The techniques are further investigated to highlight the important parameters for obtaining the appropriate task granularity for a grid resource.
본 연구에서는 CNN과 빅데이터 기술을 이용한 Deep Learning을 통해 흉부 X-ray 영상 분류 및 정확성 연구에 대하여 알아보고자 한다. 총 5,873장의 흉부 X-ray 영상에서 Normal 1,583장, Pneumonia 4,289장을 사용하였다. 데이터 분류는 train(88.8%), validation(0.2%), test(11%)로 분류하였다. Convolution Layer, Max pooling layer pool size 2×2, Flatten layer, Image Data Generator로 구성하였다. Convolution layer가 3일 때와 4일 때 각각 filter 수, filter size, drop out, epoch, batch size, 손실함수 값을 설정하였다. test 데이터로 Convolution layer가 4일 때, filter 수 64-128-128-128, filter size 3×3, drop out 0.25, epoch 5, batch size 15, 손실함수 RMSprop으로 설정 시 정확도가 94.67%였다. 본 연구를 통해 높은 정확성으로 분류가 가능하였으며, 흉부 X-ray 영상뿐만 아니라 다른 의료영상에서도 많은 도움이 될 것으로 사료된다.
The influencing factors to remove phosphate were evaluated by converter slag (CS). Experiments were performed by batch tests using different CS sizes and column test. Solutions were prepared at the different pH and concentrations. The maximum removal efficiency was obtained over 98% with the finest particle size, $CS_a$ within 2 hours in batch tests. The removal efficiency was increased in the order of decreasing size with same amount of CS for any pH of solutions. The adsorption data were well fitted to Freundlich isotherm. From the column experiment, the specific factors were revealed that the breakthrough removal capacity (BRC) $x_b/m_{cs}$, was decreased by increasing the influent concentration. The breakthrough time, tb was lasted shorter as increasing the influent concentration. The pH drop simultaneously led to lower BRC drop during the experimental hours. The relation between the breakthrough time and the BRC to influent concentration was shown in the logarithmic decrease. Results suggested that the large surface area of CS possessed a great potential for adsorptive phosphate removal. Consequently particle size and initial concentration played the major influencing factors in phosphate removal by converter slag.
VANET(Vehicular Ad hoc NETwork)에서 차량들은 일괄 확인(batch verification) 기법을 이용해 많은 수의 서명 메시지를 효율적으로 검증할 수 있다. 하지만 각 차량에서의 개별적인 일괄 확인은 네트워크 전체적으로 볼 때 불필요한 중복 검증을 발생시킨다. 이 문제를 해결하기 위해 RSU(Road Side Unit)가 노드를 대신해서 일괄 확인을 수행 할 수 있지만, 이 방법은 일괄 확인이 실패했을 경우 유효하지 않은 서명을 효율적으로 찾을 수 있는 방법이 추가적으로 필요하다. 본 논문에서는 분산 일괄 확인 시스템을 설계하기 위해 고려되어야하는 몇 가지 방법론에 대해서 분석하고 참여 차량이 작은 크기의 서명 집합을 분산해서 일괄 확인하는 효율적인 분산 일괄 확인 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템에서 각 노드는 RSU에게 단순 일괄 확인 결과만을 보고하거나 식별한 유효하지 않은 서명들을 보고할 수 있으며 이를 수신한 RSU는 노드의 이 일괄 검증 결과 리포트를 이용하여 효율적으로 유효하지 않은 서명을 식별하여 배제할 수 있다.
국내 원자력발전소의 주기길이는 전력회사의 전력수급계획에 따라 결정된다. 주기길이는 노심에 장전할 신연료 다발수와 핵연료 농축도를 조정하여 결정할 수 있다. 전력회사에서는 특정 주기길이를 만족시키기 위한 방법으로 신연료 다발수를 정한 후 핵연료 농축도를 결정하는 방법을 적용하고 있다. 그러나 이 방법의 경우 같은 주기길이를 갖는 다른 신연료 다발수와 핵연료 농축도의 조합들 보다 핵연료 주기비 측면에서 가장 경제적인지 판단할 수가 없다. 따라서 본 분석에서는 상용 노심설계 코드인 CASMO/MASTER 코드를 사용하여 OPR1000(Optimized Power Reactor 1000) 발전소를 대상으로 신연료 다발수와 핵연료 농축도 조합에 대한 노심 연소계산을 수행하여 동일한 주기길이를 갖는 최적의 신연료 다발수와 핵연료 농축도 조합은 무엇인지 분석하였다. 천이노심계산에서 발생할 수 있는 불확실도를 최소화하기 위해 노심 특성인자들이 변하지 않는 평형노심(equilibrium cycle)까지 계산을 수행하여 이때의 계산결과를 핵연료 주기비 계산에 사용하였다. 또한 평준화 핵연료 주기비(levelized fuel cycle cost) 계산에 있어 중요한 인자인 할인율(discount rate)에 대해서 국내뿐만 아니라 다른 나라의 실정에도 적용 가능하도록 민감도 분석을 수행하였다. 평준화 핵연료 주기비(levelized fuel cycle cost) 평가 결과 할인율(discount rate)이 낮은 경우 신연료 다발수는 줄이고 대신 핵연료 농축도를 높이는 조합을 통해 특정 주기길이를 만족시키는 방법이 경제적인 것으로 나타났다. 반면 할인율(discount rate)이 높은 경우는 핵연료 농축도는 낮추고 신연료 다발수를 늘리는 조합을 통해 특정 주기길이를 만족시키는 방법이 경제적인 것으로 나타났다.
This paper describes the issue of batch scheduling.In food production, the lead-time from produc-tion to sale should be decreased becausefreshness of the product is important. Products are shipped at diverse times depending on a demand of sellers, because the types of sellers has become diversified such as super-markets, convenience stores and etc. production of quantity demanded must be completed by time to ship it then. The authors consider a problem with due-dates constraints and construct the algorithm to find the opti-mal schedule that satisfy the due-dates constraint, batch size constraint, inventory time constraint and mini-mize total flow time.
This article presents a new model which is called Periodic Square-Wave(PSW) to describe the material flow of the periodic processes involving intermediate buffer. The material flows incoming into and outgoing from the intermediate buffer are assumed to be periodic square shaped. PSW model gives the same result as that of Economic Production Quantity(EPQ) model for determining optimal lot size of single stage batch storage system. However, for batch storage serial train system, PSW model gives a different optimal solution of about 6 % reduced total cost. PSW model provides the more accurate information on inventory and production system than the classical approach by maintaining simplicity and increasing computational burden.
Nucleation is the most sensitive stage in the preparation of highly cross-linked, monodisperse microspheres by dispersion polymerization, since the addition of a small amount of cross-linker results in particle deformation and coagulation. To overcome these problems, $5\;{\mu}m$ poly(methyl methacrylate) seed particles prepared by dispersion polymerization were used in the preparation of mono disperse, cross-linked PMMA particles containing up to 7 wt% divinylbenzene by seeded batch dispersion polymerization. Spherical particles with a narrow size distribution containing up to 8 wt% of EGDMA were prepared by seeded multi-batch dispersion polymerization processes. These particles were identified by scanning electron microscopy and DSC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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