Mixed Model Assembly Lines (MMALs) are increasingly used to produce differentiated products on a single assembly line without work-in-process storage, Usually, a typical MMAL consists of a number of (1) stations doing exactly the same operation on every job, (2) stations involving operations with different choices, and (3) stations offering operations that are not performed on every job, or that are performed on every job but with many options. For stations of the first type there is no sequencing problem at all. However, for the second type a set-up cost is incurred each time the operation switches from one choice to another. At the third type of stations, different models, requring different amounts and choices of assembly work, creates an uneven flow of work along the line and variations in the work load at these stations. When a subsequence of jobs requires more work load than the station can handle, it is necessary to help the operations at the station or to complete the work elsewhere. Therefore, a schedule which minimize the sum of set-up cost and utility work cost is desired. So this study has developed Fixed Random Ordering Rule (FROR), Fixed Ascending Ordering Rule (FAOR), Fixed Descending Ordering Rule, and Extended NHR (ENHR). ENHR is to choose optimal color ordering of each batch with NHR, and to decide job sequence of the batch with it, too. As the result of experiments, ENHR was the best heuristic algorithm. NHR is a new heuristic rule in which only the minimum addition of violations from both partial sequence and unassigned sequence at every branch could be considered. And this is a heuristic sequencing rule for the third type of stations at MMAL. This study developed one more heuristic algorithm to test the performance of NHR, which is named as Practical Heuristic Rule (PHR).
The interaction of forced convection-conduction with thermal radiation in laminar boundary layer over a plate fin is studied numerically. The analysis is based on complete solution whereby the heat conduction equation for the fin is solved simultaneously with the conservation equations for mass, momentum and energy in the fluid boundary layer adjacent to the fin. The fluid is a gray medium and diffusion(Rosseland) approximation is used to describe the radiative heat flux in the energy equation. The resulting boundary value problem are convection-conduction parameter N$_{c}$ and radiation-conduction parameter m, Prandtl number Pr. Numerical results are presented for gases with the Prandtl numbers of 0.7 & 5 with values of N$_{c}$ and M ranging from 0 to 10 respectively. The object of this study is to provide the first results on forced convection-radiation interaction in boundary layer flow over a semi-infinite flay plate which can be used for comparisons with future studies that will consider a more accurate expression for the radiative heat flux. The agreement of the results from the complete solution presented by E. M. Sparrow and those from this paper for the special case of M=0 is good. The overall rate of heat transfer from the fin considering radiative effect is higher than that from the fin neglecting radiative effect. The local heat transfer coefficient with radiative effect is higher than that without radiative effect. In the direction from tip to base, those coefficients decrease at first, attain minimum, and then increase. The larger values of N$_{c}$ M, Pr give rise to larger fin temperature variations and the fin temperature without radiative effect is always higher than that with radiative effect.
강우나 물의 유출에 의한 토양침식은 농업 생산성을 떨어뜨리고 목초지를 손상시키며, 물의 흐름을 방해하는 등의 각종 환경적인 문제를 야기시키고 있다. 환경에 대한 관심이 고조되는 시점에서 토양침식이 매우 중요한 위치를 차지하고 있지만 아직은 체계적인 자료의 정리와 분석이 이루어지지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 최근 부각되고 있는 GSIS를 활용하여 토양침식을 예측하는 모형에 입력되는 인자를 추출하는 기법을 제시하는 것으로 침식모형에는 ANSWER, WEPP RUSLE 등 여러 가지가 있으나 본 연구에서는 GSIS 자료와의 연계가 용이하면서 유역에 대한 일반적인 토양침식을 예측할 수 있는 RUSLE 침식모형을 사용하였다. RUSLE 입력인자에는 강우침식인자 R, 토양침식인자 K, 침식사면의 길이인자 L, 침식사면의 경사인자 S, 식생피복인자 C 그리고 경작인자 P로 구성되어 있다. RUSLE 입력인자 중 L과 S인자 추출에 사용되었던 기존의 식은 대부분 농업지역에 적용된 식으로 유역에 적용시 한계가 있기 때문에 본 연구에서는 GSIS 자료를 통해 격자별로 유역에 적용 가능한 수정된 경험식을 활용하였다. 또한 격자형 RUSLE인자를 유역추출 알고리즘을 이용하여 유역별로 분석함으로서 유역별 RUSLE인자의 최소값, 최대값, 평균 그리고 표준편차를 계산할 수 있었다.
열차 노선 계획이란 수요를 만족하기 위해 어떤 경로를 통해 어느 정도의 운행 횟수(frequency)로 열차를 투입할 것인가를 결정하는 문제이다. 지금까지 열차노선계획에 관한 대부분의 연구들은 몇 개의 후보 노선들과 링크별 최소요구 운행 횟수가 주어졌다고 가정하고, 그것으로부터 최적의 노선계획을 설정하였다. 여기서 링크별 최소 요구 횟수 란 OD수요로부터 구한 링크별 통과 수요량(traffic load)을 다시 열차 좌석 용량으로 나눈 값인데, 이러한 계산법은 노선상의 경로에 있는 모든 역에서 열차가 정차한다는 가정에 기반하고 있다. 본 연구는 후보 노선과 최소 요구 운행 횟수를 미리 설정하지 않고, 최적의 시종착 정차 패턴과 운행횟수를 모델로부터 직접 구하는 최적화 모형을 제시한다. 특히 이 모형은 최적화된 여러 가지 노선들의 정차 패턴까지 구할 수 있는 모형이라는 점에서 개선된 모형이라 할 수 있다. 본 연구에서는 이 모형을 다양한 정차 패턴으로 운행되고 있는 한국철도의 경부선. 호남선의 고속열차 노선계획에 적용하여 현실에 적합한 정차패턴과 운행횟수를 가진 열차노선계획이 수립됨을 확인하였다.
도시분석에서 평면 데이터는 지리학적 혹은 사회적 현상의 연속적인 분포를 표현하는데 사용된다. 예를들면, 어떤 지역의 온도분포, 인구밀도 등의 다양한 인문활동 및 자연현상이 평면 데이터로 표현될 수 있다. 앞서 언급된 현상들이 평면 데이터 형식으로 주어졌을 때, 두 평면간의 비교를 통해 평면간의 상호관계 혹은 평면간의 차이를 이해할 수 있게된다. 평면간의 비교 방법에 의한 기존 연구들로는 시각화기법, 정량적 방법 및 정성적 방법이 존재한다. 하지만, 이들 방법은 평면간의 차이를 국한된 측면에서 구분한다는 제한점이 있다. 특히, 평면간의 공간적 특성에 의한 차이점은 명확하게 구분하지 못한다. 이와같은 문제점을 해결하기위해, 본 연구에서는 평면의 공간적 특성에 입각한 차이점을 구분해내는 비교방법을 제안하고자 한다. 평면 비교 방법론의 기본 개념은 토목공학에서 주로 사용되는 토량계산 문제에 근거하고 있으며, 본 연구에서는 이를 변형하여, 최소 평면 변환으로 부르기로 한다. 최소평면 변환의 목적은 서로 다른 두 평면이 있을 때, 한 평면을 다른 평면으로 변환시키고, 그 과정에서 발생하는 평면값의 총 이동량을 최소화함에 있다. 평면의 변환과정에서 발생하는 평면값의 이동의 총합 및 레스터 형식으로 표현된 평면의 각 셀에서 발생한 이동 평면값을 통해, 평면간의 정량적 및 공간적 차이를 구분할 수가 있다. 제안된 방법은 가상 데이터 및 실제데이터에 적용되었다. 가상 데이터를 적용한 결과, 제안된 방법으로 두 평면 데이터 간의 정량적 차이 및 공간적 차이가 구분됨을 확인할 수 있었다. 또한, 실제 데이터를 적용한 결과에서 볼 때, 평면 변환과정에서 얻어진 평면값의 총 이동량이 시간대별로 점차 작아짐을 알 수가 있었다. 이는 실제 분석대상 지역의 인구밀도 변화율이 점차 줄어드는 사실을 반영하는 결과로, 제안된 방법을 통해 얻어진 결과가 실제 상황을 제대로 기술하고 있음이 파악되었다. 또한, 제안된 방법론에서 제시된 평면 데이터간의 공간적 차이를 구분하기 위한 기준인 평면변환 과정에서 발생한 평면값의 이동 분포를 통하여, 단순히 두 평면값을 각 셀 단위에서 뺄셈을 한 경우의 분포보다 두 평면 데이터간의 평면값 이동의 흐름이 보다 자세히 기술되어, 인구이동의 흐름이 대상지역에서 어느 방향으로 발생되었는지를 알 수 있다.
농업환경지표가 OECD 회원국간의 농업환경 비교와 이를 통한 농업환경 개선과 농업정책 수립에 대한 권고의 수단으로만 작용을 하지만 이것이 향후 통상 무역과 연계될 것은 추측 가능한 사실이다. OECD 농업환경지표를 우리나라에 그대로 적용했을 때 얻어진 지표 값이 우리나라의 농업환경을 사실대로 반영하지 못한다면 우리가 받을 피해는 미래에도 작용할 것이므로 이에 대한 새로운 제안을 통해 우리나라에 적합한 지표를 설정해야 한다. OECD에 의해 제안된 농업용수 사용 강도 지표는 논이나 밭에서 이용되거나 배수 유출되는 물의 특성을 모두 반영한 방법이 아니므로 몬순 기후지대에 속하는 한국에 적당하지 않다. 특히, 여름철 집중호우시기에 년 강우량의 2/3가 내리는 강우 특성은 이를 담수해 저장하는 능력을 가진 농경지의 수자원 보유능과 기타의 농업적 특성을 고려한 계산방법으로 농업용수를 산정해야 한다. 논의 경우 강우가 내리거나 관개가 되었을 때 담수나 침투를 통해 물을 지하로 배수해 지하수를 형성하거나 지표의 배수로나 하천을 통해 강이나 저수지로 상당량의 물을 흘려보내 다시 이용할 수 있도록 해준다. 즉, 농업용수로 계산되어 있는 물의 상당량은 다른 농경지나 생활용수 또는 공업용수나 하천 유지용수로 다시 이용된다. 따라서, 물 사용강도에 이용되는 농업용수는 농경지에서 소모되지 않고 지하수로 흘러 들어가거나 하천으로 유입되는 배출수를 고려하여 계산하는 것이 합리적이다. 이렇게 계산하면 22.9%(2001년)로 OECD 계산방법으로 얻어진 47%보다 24.1%가 낮아진다. 합리적인 농업용수 스트레스 지표를 산출하기 위해서는 각 나라마다 다른 나라와 강을 공유하고 있는지의 여부와 농업을 위한 주 취수원이 무엇인지를 살펴보아 그 나라에 적합한 스트레스 지표를 산출하도록 유도하는 것이 바람직할 것이다. 그러나, 실제 물에 대한 스트레스는 강우량, 수계별 수자원 부존량, 사용가능량, 농업용수 총공급수량, 환경 유지용수를 위한 기준 갈수량 확보 가능성, 농업용수 관리현황 및 저수율 분석, 수계별 농업용수 사용 가능량 및 기상 등이 복잡하게 작용할 것이므로 이 모든 인자들을 포함한 지표를 만들기는 쉬운 일이 아니다. 따라서, 우리나라는 OECD의 스트레스 지표와는 달리 환경 위해성 판단이 필요 없고, 계산이 복잡하지 않으며 우리의 환경에 적합하도록 주 취수원인 농업용 저수지의 저수율로 농업용수 스트레스 지표를 산정 했다. 농업용수 사용 기술적 효율지표는 작물의 재배 생리특성 및 이용특성과 지역마다 차이가 나는 기후의 특성을 반영하지 않은 계산의 결과이다. 그러므로 이러한 특성들을 반영하는 기술적 물 이용효율 지표를 만들기 위해서는 각 지역 또는 나라마다 작물별로 기준이 되는 물 소요량을 산정한 후 그 소요량에 대한 공급된 양의 비율로 WUTE를 결정하는 것이 합리적이다. 지역별, 작물별 특성을 포함해야 하는 농업용수 사용 경제적 효율 지표는 소비된 물을 분모로 삼아 계산에 이용하는 대신에 농업용수 사용 기술적 효율에서 제안한 각 지역 또는 나라마다 작물별로 기준이 되는 물 소요량을 산정한 후 그 소요량에 대한 공급된 양의 비율을 계산식의 분모에 적용하고, 벼의 경우는 생산물의 가격 대신에 지하수가 되는 양과 하천수가 되는 양에 대한 경제적 평가에 더해 논에 많은 양의 물이 관개됨으로서 발생하는 수변 생태계에 의한 환경유지 기능과 온도와 습도가 높은 한국의 기후 특성에서 전체 에너지 밸런스를 유지하는데 기여하는 관개수의 가치에 대한 평가와 더불어 생산물의 가격을 포함하는 것이 합리적일 것이다.
신종 및 재출현 전염병이 지속적으로 유행하고 해외 전염병의 국내유입 가능성이 증대됨에 따라 국립검역소의 검역관리 사업의 효율성 평가는 매우 중요하다. 본 연구는 평가 구성요소 사이의 상대적 중요도, 즉 가중치(weight) 부여에 있어서 과학적 타당성을 인정받고 있는 계층분석절차(Analytical Hierarchy Process; AHP) 기법에 의한 이원비교방법을 사용하여 설정하였다. AHP기법은 복잡한 다기준 의사결정문제(multi-criteria decision making problem)를 계층화하여 단순화 체계화시킴으로써 그 영향도를 계량화하는데 탁월한 기법이라는 평가를 받고 있다. 평가지표별 가중치는 기관평가 영역이 0.2, 서비스 및 프로그램 영역이 0.8로 분석되었으며, 서비스 및 프로그램 영역내에서 검역 업무가 0.45로 가장 높게 나타났다. 대영역(기관평가영역, 서비스 및 프로그램평가 영역), 중영역(투입, 과정, 결과, 검역업무, 검사업무, 위생관리업무, 병원체조사감시업무, 전염병예방홍보 교육업무)으로 구분하여 최종적으로 평가지표로 선정된 지표는 실제 국립검역소 사업에 적용하였으며, 이에 대한 최소한의 평가지표를 최종 선정하여 향후 국립검역소 사업평가 체계를 보다 체계화 하였다.
일반적으로 물수지 분석 시 공급에 해당되는 회귀수량의 경우 용수별 회귀율을 일률적으로 정하여 산정하는 방법을 채택하고 있어 정확한 가용유량을 산정하지 못하는 한계를 갖고 있다. 이에 본 연구에서는 회귀수 중 하·폐수에 초점을 두었고 인공신경망 등의 기계학습 모형을 적용하여 하수종말처리장의 방류량 예측 모형을 개발하였다. 시계열 자료예측 시 사용되는 주요 기계학습 모형인 LSTM (Long Short-Term Memory), GRU (Gated Recurrent Units), SVR (Support Vector Regression)모형을 적용하였으며 관측 값과 예측 값을 비교하는 오차지표를 통하여 방류량 예측의 최적의 모형을 선정하였다. 모형 적용 결과, GRU 모형의 평균제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)는 LSTM 모형과 SVR 모형보다 작으며 Nash-Sutcliffe 계수(NSE)는 LSTM 모형과 SVR 모형보다 큰 것을 확인하였고, 이를 근거로 하수종말처리장의 방류량 예측에 최적모형은 GRU 모형이라고 판단하였다. 다만, 극값에서는 예측 값이 과소 및 과대 산정되는 경향을 보여 추후 예측 정확도 향상을 위해서는 극한사상에 대한 추가자료 구축 및 입력 자료의 최소시간단위를 축소하는 것이 필요할 것으로 판단되었다. 또한, 예측하고자 하는 대상지의 용수이용량을 검토하고 계절적 영향을 반영할 수 있는 추가인자를 고려하게 되면 기후변동성에 대비하여 정확한 방류량 예측이 가능하며 예측 결과를 토대로 종합적인 하천수 사용관리 및 물이용 계획 수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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