• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제4권2호
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• pp.25-32
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• 2005

This paper proposes a method for the intelligent load distribution of two cooperating robots(TCRs) using fuzzy logic. The proposed scheme requires the knowledge of the robots' dynamics, which in turn depend upon the characteristics of large flat panel displays(LFPDs) carried by the TCRs. However, the dynamic properties of the LFPD are not known exactly, so that the dynamics of the robots, and hence the required Joint torque, must be calculated for nominal set of the LFPD characteristics. The force of the TCRs is an important factor in carrying the LFPD. It is divided into external force and internal force. In general, the effects of the internal force of the TCRs are not considered in performing the load distribution in terms of optimal time, but they are essential in optimal trajectory planning; if they are not taken into consideration, the optimal scheme is no longer fitting. To alleviate this deficiency, we present an algorithm for finding the internal-force (actors for the TCRs in terms of optimal time. The effectiveness of the proposed system is demonstrated by computer simulations using two three-joint planner robot manipulators.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제3권2호
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• pp.177-183
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• 2008

The particle swarm optimization(PSO) has been shown to converge rapidly during the initial stages of a global search, but around global optimum, the search process becomes very slow. On the other hand, the genetic algorithm is very sensitive to the initial population. In fact, the random nature of the GA operators makes the algorithm sensitive to initial population. This dependence to the initial population is in such a manner that the algorithm may not converge if the initial population is not well selected. In this paper, we have proposed a new algorithm which combines PSO and GA in such a way that the new algorithm is more effective and efficient and can find the optimal solution more accurately and with less computational time. Optimal location of SVC using this hybrid PSO-GA algorithm is found. We have also found the optimal place of SVC using GA and PSO separately and have compared the results. It has been shown that the new algorithm is more effective and efficient. An IEEE 68 bus test system is used for simulation.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1995년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.552-558
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• 1995

Stereolithography is a process used to rapidly produce polymer components directly from a computer-representation of the part. There are several considerations to be made for the efficient use of te process. Especially, the build-up orientation of part critically affect to the part accuracy, total build time and the volume of support structures. Te purpose of this study is to determine the optimal build-up part orientation for the SLA process with improving part accuracy, minimizing total build time, and the volume of supprot structures. The first factor is related to the area of surfaces which have staircase protrusions after solidification, the second factor is related to the total number of layers, and the third factor is related to the area of the surfaces which need to be supported with support structures. An algorithm is developed to calculate the staircase area with quantifying the process planning errors that the volume of materials is supposed to be removed or added to the part, and the optimal layer thickness for the SLA system whichcan hadle the variable layer thickness in different orientations achieved by rotating the given part to the specified finite directions. So the optimal part orientation is determined based on the user's selections of primary criterion and the optimal thickness of layers is calculated at any part orientations.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.1027-1032
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• 2019

본 논문에서는 PV-ESS 연계형 시스템의 운용방법에 대한 알고리즘의 개발로 수용가의 경제성 측면에서 PV-ESS 시스템 운용 시 발생할 수 있는 모든 경제적 변수의 변화에 대처할 수 있는 강인한 알고리즘을 구현하였다. 이를 토대로 수용가의 전기요금을 최소화 할 수 있는 PV-ESS의 최적 운용 스케줄을 결정하였다. 즉, PV-ESS 시스템의 운용에 영향을 주는 외생 변수가 바뀌어도 항상 안정적으로 최적의 PV-ESS 운용 스케줄을 결정할 수 있으며 이를 위하여 케이스 생성 기반 3차원 동적 계획법을 개발하였다.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제15권2호
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• pp.156-172
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• 2016

Complex and uncertain issues in supply chain result in integrated decision making processes in supply chains. So decentralized (distributed) decision making (DDM) approach is considered as a crucial stage in supply chain planning. In this paper, an uncertain DDM through coordination mechanism is addressed for a multi-product supply chain planning problem. The main concern of this study is comparison of DDM approach with centralized decision making (CDM) approach while some parameters of decision making are assumed to be uncertain. The uncertain DDM problem is modeled through fuzzy mathematical programming in which products' demands are assumed to be uncertain and modeled using fuzzy sets. Moreover, a CDM approach is customized and developed in presence of fuzzy parameters. Both approaches are solved using three fuzzy mathematical optimization methods. Hence, the contribution of this paper can be summarized as follows: 1) proposing a DDM approach for a multi-product supply chain planning problem; 2) Introducing a coordination mechanism in the proposed DDM approach in order to utilize the benefits of a CDM approach while using DDM approach; 3) Modeling the aforementioned problem through fuzzy mathematical programming; 4) Comparing the performance of proposed DDM and a customized uncertain CDM approach on multi-product supply chain planning; 5) Applying three fuzzy mathematical optimization methods in order to address and compare the performance of both DDM and CDM approaches. The results of these fuzzy optimization methods are compared. Computational results illustrate that the proposed DDM approach closely approximates the optimal solutions generated by the CDM approach while the manufacturer's and retailers' decisions are optimized through a coordination mechanism making lasting relationship.

• 한국항해항만학회지
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• 제36권1호
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• pp.51-58
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• 2012

크루즈 관광 산업은 모든 관광 산업 중 세계적으로 가장 빠르게 성장하고 있는 관광산업임에도 불구하고, 지금까지 합리적 크루즈 경영의사결정에 관한 학술적 연구가 매우 미진한 상황이다. 이 논문은 크루즈 경영에 관한 기초적인 전략적 의사결정이라고 할 수 있는 크루즈 운항일정계획을 다루고 있다. 이전에 개발된 한척의 크루즈선박에 관한 모형의 제한점을 극복하여, 여러 척의 크루즈선박으로 구성된 크루즈 선대를 일반적으로 다룰 수 있는 최적화 의사결정계획 모형을 개발하였다. 후보운항일정계획들 간의 복잡성을 체계화하기 위해 선박별 후보운항일정계획 네트워크를 제안하였으며, 후보운항일정계획 네트워크 전체를 통합하는 정수계획모형을 개발하였다. 공개된 크루즈 운항일정 자료들에 바탕을 둔 가상 사례를 활용하여 개발된 모형을 실험하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제37권5호
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• pp.609-617
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• 2013

본 논문은 무인 자율 주행을 위한 최소 시간 경로계획 알고리즘에 대해서 제안하였다. 최소 시간 경로계획 문제는 경로의 기하학적인 형상에 대한 고려뿐만이 아니라 차량 동역학까지 고려해야 하는 최적 문제이다. 경로계획은 후보 경로 생성 알고리즘과 속도 최적화 알고리즘으로 구성된다. 후보 경로 생성 알고리즘은 최단 거리 경로와 최고 속도 경로를 조합하여 후보경로를 생성한다. 속도 최적화 알고리즘은 차량의 주행성능 한계와 타이어 마찰 한계를 고려하여 각 후보 경로의 최고 속도를 계산한다. 이렇게 계산된 경로와 속도를 이용하여 각 후보 경로의 주행 시간을 계산하고 가장 작은 주행 시간의 경로를 최단시간 경로로 도출한다. 그리고 제안한 알고리즘은 CarSim 과 Matlab/Simulink 를 사용한 시뮬레이션을 통해 검증하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제12권3호
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• pp.31-41
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• 2011

국내에서 기 개발된 $LCCO_2$ 평가프로그램은 실시설계 이후에 자재물량을 직접 입력하는 방식으로, 최적의 환경부하 저감 전략을 입안하는데 한계가 있었다. 이에 본 논문은 계획단계에서 비용대비 에너지 효율이 높은 방안으로 신속하게 대응하면서 정확성이 높은 시스템을 구축하기 위한 필요 요소를 추출하고 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 기존의 국내외 $LCCO_2$ 평가프로그램을 비교분석하여 계획단계에서 건축물의 에너지 성능개선 전략수립을 목적으로 한 GEM-21P와 Carbon Navigator를 조사대상 평가프로그램으로 선정한 후, 두 프로그램에 대해서$LCCO_2$ 산출방법과 시스템의 구조에 대한 비교분석을 실시하였으며, 이를 바탕으로 계획단계에서 건축물의 전 생애 환경부하를 평가할 수 있는 시스템구축의 필요요소를 제안하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권2호
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• pp.59-67
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• 2015

치수적 안전은 하천의 계획에 있어 가장 먼저 고려해야 할 사항이며 최근 폭넓게 진행 중인 하천의 복원에 있어서도 치수적 안전은 기본적인 전제조건이 된다. 안전한 하천의 계획은 정확한 측량자료로부터 시작된다. 본 연구에서는 스마트 지형공간정보를 이용하여 하천의 3차원 지형모델을 제작하고 제작된 3차원 지형모델을 이용하여 하천의 수리해석 및 하천 복원에 적용하였다. 이를 통해 상세한 하천 현황 데이터를 추출함으로써 보다 정확한 수리해석이 가능하였다. 또한, LiDAR 데이터를 도시하천의 수리해석에 이용할 경우 적용할 수 있도록 효율적인 데이터 처리와 수리해석의 정확성을 고려한 최적 횡단면 간격을 결정하였다. 하천 복원 설계를 위한 3차원 설계방안과 하천의 다양한 공간계획에 3차원 지형모델을 이용할 수 있는 활용 방안을 제시하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제40권2호
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• pp.111-120
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• 2017

This paper proposes an improved standard genetic algorithm (GA) of making a near optimal schedule for integrated process planning and scheduling problem (IPPS) considering tool flexibility and tool related constraints. Process planning involves the selection of operations and the allocation of resources. Scheduling, meanwhile, determines the sequence order in which operations are executed on each machine. Due to the high degree of complexity, traditionally, a sequential approach has been preferred, which determines process planning firstly and then performs scheduling independently based on the results. The two sub-problems, however, are complicatedly interrelated to each other, so the IPPS tend to solve the two problems simultaneously. Although many studies for IPPS have been conducted in the past, tool flexibility and capacity constraints are rarely considered. Various meta-heuristics, especially GA, have been applied for IPPS, but the performance is yet satisfactory. To improve solution quality against computation time in GA, we adopted three methods. First, we used a random circular queue during generation of an initial population. It can provide sufficient diversity of individuals at the beginning of GA. Second, we adopted an inferior selection to choose the parents for the crossover and mutation operations. It helps to maintain exploitation capability throughout the evolution process. Third, we employed a modification of the hybrid scheduling algorithm to decode the chromosome of the individual into a schedule, which can generate an active and non-delay schedule. The experimental results show that our proposed algorithm is superior to the current best evolutionary algorithms at most benchmark problems.