We focus on the weapon target assignment and fire scheduling problem (WTAFSP) with the objective of minimizing the makespan, i.e., the latest completion time of a given set of firing operations. In this study, we assume that there are m available weapons to fire at n targets (> m). The artillery attack operation consists of two steps of sequential procedure : assignment of weapons to the targets; and scheduling firing operations against the targets that are assigned to each weapon. This problem is a combination of weapon target assignment problem (WTAP) and fire scheduling problem (FSP). To solve this problem, we define the problem with a mixed integer programming model. Then, we develop exact algorithms based on a dynamic programming technique. Also, we suggest how to find lower bounds and upper bounds to a given problem. To evaluate the performance of developed exact algorithms, computational experiments are performed on randomly generated problems. From the results, we can see suggested exact algorithm solves problems of a medium size within a reasonable amount of computation time. Also, the results show that the computation time required for suggested exact algorithm can be seen to increase rapidly as the problem size grows. We report the result with analysis and give directions for future research for this study. This study is meaningful in that it suggests an exact algorithm for a more realistic problem than existing researches. Also, this study can provide a basis for developing algorithms that can solve larger size problems.

Although retailers deals with a large number of single-term inventory items, but few cases have been considered in the areas of practical decision making. However, recent moves to strengthen fair trade have created a real need for single-period inventory decision-making problems. This study addresses the problem of ordering quantity decisions that are expected to maximize profits using classical newsvendor models. The research target is data on seasonal and perishable products from retail. We also use data from retailers to actually apply the newsvendor model and calculate the results to compare performance. It also suggests solutions for estimating demand for products sold in order to apply newsvendor models that utilize actual demand ratio versus forecast demand. This study would like to examine the effectiveness of this research through data analysis and make some suggestions for applying it to reality.

This study was successfully achieved out the optimized system for dispersing and mixing condition of resin liquid. The flow analysis was simulated according to the shape of the impeller and the stirring tank using ANSYS software and optimized in advanced design. As a result, it was confirmed that the shape and double number of the impeller on the flow field are influenced better effects in a range of mixing and diffusion areas comparing to single number of impeller. It was considered that stirring was performed more quickly and efficiently under the condition of double numbers and saw tooth type impeller. This result can be applied practically for the mixing tank in the industrial application and avaliable used to make a new system for painting equipment.

This study investigates the optimization of sectional shape with two dimensions on the rubber gasket of electric vehicle battery in order to maintain the airtightness and watertightness. For the section optimization, the shape of protruding section was analyzed as design variables and the design point was composed by the design of experiment(DOE) for the selected protruding shape. The uniaxial tensile test was carried out for the analysis of rubber gasket and five parameters of Mooney-Rivlin hyperelastic model were derived from the test data in order to construct the strain energy function for nonlinear behavior. The rubber gasket compression analysis was performed by using ANSYS of a commercial software and the performance of optimal shape was verified by performing the tests of watertightness and airtightness on the 3D rubber gasket with the derived section.

Volatile organic compounds(VOCs) are toxic carcinogenic compounds found in wastewater. VOCs require rapid removal because they are easily volatilized during wastewater treatment. Electrochemical advanced oxidation processes(EAOPs) are considered efficient for VOC removal, based on their fast and versatile anodic electrochemical oxidation of pollutants. Many studies have reported the efficiency of removal of various types of pollutants using different anodes, but few studies have examined volatilization of VOCs during EAOPs. This study examined the removal efficiency for VOCs (chloroform, benzene, trichloroethylene and toluene) by oxidization and volatilization under a static stirred, aerated condition and an EAOP to compare the volatility of each compound. The removal efficiency of the optimum anode was determined by comparing the smallest volatilization ratio and the largest oxidization ratio for four different dimensionally stable anodes(DSA): Pt/Ti, IrO2/Ti, IrO2/Ti, and IrO2-Ru-Pd/Ti. EAOP was operated under same current density (25 mA/cm2) and electrolyte concentration (0.05 M, as NaCl). The high volatility of the VOCs resulted in removal of more than 90% within 30 min under aerated conditions. For EAOP, the IrO2-Ru/Ti anode exhibited the highest VOC removal efficiency, at over 98% in 1 h, and the lowest VOC volatilization (less than 5%). Chloroform was the most recalcitrant VOC due to its high volatility and chemical stability, but it was oxidized 99.2% by IrO2-Ru/Ti, 90.2% by IrO2-Ru-Pd/Ti, 78% by IrO2/Ti, and 75.4% by Pt/Ti anodes The oxidation and volatilization ratios of the VOCs indicate that the IrO2-Ru/Ti anode has superior electrochemical properties for VOC treatment due to its rapid oxidation process and its prevention of bubbling and volatilization of VOCs.

In the power steering systems used for automobiles, because of its small size and low noise, a balanced type hydraulic vane pump is mainly used as a power source. Therefore it is requested to research on the lubrication characteristics of a oil hydraulic vane pump which is the key part to improve its performance. The performance of a oil hydraulic vane pump is influenced by the lubrication characteristics of the critical sliding components. Thus, lubrication characteristics between the shaft and the journal bearing have to be researched for the design and the performance improvement of a oil hydraulic vane pump. Therefore, in this paper, it is theoretically investigated that the lubrication characteristics between the shaft and the journal bearing of a balanced type oil hydraulic vane pump for power steering systems. The results demonstrate that lubrication characteristics are significantly influenced by the clearance between the shaft and the journal bearing.

중증 급성 괴사성 췌장염은 높은 합병증 발생률과 사망률을 보인다. 급성 괴사성 고임이 4주가 지나면서 구역성 췌장 괴사로 발전하는데 합병증을 동반한 구역성 췌장 괴사는 치료를 필요로 한다. 최근에는 수술보다는 경피적 혹은 내시경을 통한 배액술과 괴사조직 제거술을 시행하고 있으며 특히 내시경초음파를 이용한 배액술의 발전으로 덜 침습적인 방법으로 보다 효과적인 치료가 가능해 졌다.

본 연구는 3개의 운전변수(압력, 공기량, 운전시간)를 실험 설계하고 마이크로 버블의 종말부상 속도(Terminal rise velocity)를 반응 값으로 하여 예측식 모델과 최적 조건을 수립하였다. 다항식 회귀분석을 통해 펌프의 압력(X1) 4.5bar, 공기량(X2) 3.3L/min 그리고 운전시간(X3)이 2.2min에서 종말상승속도(Terminal rise velocity)에 대한 최적값인 5.14 cm/min (85.7㎛/sec)을 얻었다. 또한, 레이저 입자계수 측정장치를 이용하여 2~5㎛ 및 25~50㎛ 영역에서의 가장 높은 마이크로버블 직경크기 분포를 확인하였다.

선박은 해양사고 발생 시 최악의 경우 퇴선을 해야 하나 특성상 협소하고 복잡하며 해상에서 운항하므로 퇴선이 쉽지 않다. 특히, 여객선의 경우 해상에서의 안전훈련을 이수하지 않은 불특정 다수의 승객들로 인해 더욱 퇴선이 어려운 상황이 된다. 이런 경우 승무원들의 피난 유도가 상당히 중요한 역할을 하게 된다. 그리고 구조자가 사고 선박에 진입하여 구조 활동을 하는 경우 어느 구역으로 진입해야 가장 효과적인지에 대한 검토가 필요하다. 일반적으로 승무원 및 구조자는 최단경로를 택하여 이동하는 것이 일반적이나 최단 경로에 사고 상황 등이 발생했을 경우 제2의 최적 경로 선택이 필요하다. 이러한 상황을 해결하기 위해 이 연구에서는 머신러닝(Machine learning)의 기법 중에 하나인 강화학습(Reinforcement Learning)의 Q-Learning 이용하여 퇴선 경로를 산출하고자 한다. 강화학습은 인공지능(Artificial Intelligence)의 가장 핵심적인 기능으로 현재 여러 분야에 사용되고 있다. 현재까지 개발된 대부분의 피난분석 프로그램은 최단경로를 탐색하는 기법을 사용하고 있다. 이 연구에서는 최단경로가 아닌 최적경로를 분석하기 위해 머신러닝의 강화학습 기법을 이용하였다. 향후 AI기법인 머신러닝은 자율운항선박의 최적항로 선정 및 위험요소 회피 등 다양한 해양관련 산업에 적용 가능할 것이다.

최근 국제적으로 풍력, 태양광, 파도, 연료전지 등의 친환경 신재생에너지 개발이 활발하다. 특히, 해상에서의 풍력발전단지 개발은 대형화를 통한 단가 절감, 고품질의 풍력자원 활용, 발전기로 인한 소음 피해 최소화를 위해 해안에서 멀리 떨어진 위치에 대규모 부유식으로 건설되는 추세이다. 풍력발전단지의 개발은 해사안전법에 의한 해상교통안전진단제도에 따른 평가가 필요하다. 풍력발전단지의 평가는 해당 수역의 체계적인 개발, 관리, 활용을 위해 선과 면적 개념을 모두 적용하여 수행되어야 하며, 이를 위한 평가 방법과 기준이 개발되어야 한다. 이 연구에서는 해상풍력발전단지처럼 해양 공간을 평가할 수 있는 해상교통조사방법과 평가에 대한 적절한 기준을 수립하고, 이를 시스템적으로 처리할 수 있는 방안에 대해서 연구하였다. 먼저 해상교통조사를 위해 AIS와 레이더를 이용한 이동식 해상교통데이터 수집장치를 설계하였다. 그리고 선과 면적의 개념을 모두 적용한 해상교통 항적도, 밀집도, 경로 분석을 제안하였다. 해상교통밀집도는 Grid-cell의 크기를 조절하여 단위 cell에 대한 공간적, 시간적 점유율을 구분하고 해상교통 경로 분석은 해상을 통항로 또는 작업 공간으로 사용할 때를 구분하여 선박의 이동 패턴을 평가할 수 있도록 제안하였다. 최종적으로 시스템적인 해상교통데이터의 수집과 평가가 가능한 해상교통안전평가솔루션의 개념설계를 수행하였다. 이는 자동적인 해상교통데이터의 수집·저장·분류를 통해, 데이터 누락이나 오표기와 같은 인적 오류를 최소화하고 해상 공간의 용도에 따라 선과 면적 개념을 반영하여 분석함으로써 신뢰성 있는 해상 공간의 평가가 가능하게 한다.

The tubular link chain conveyor works under very extreme conditions such as high tensile load, friction, and dangerous operating environments. In this study, we propose an optimal design plan for reducing cost and improving performance through weight reduction of tubular link chain conveyors for sludge transport. For light weight of tubular link chain conveyor, the optimization software using SHERPA algorithms, HEEDS was used in conjunction with ANSYS Mechanical V14.5, which is widely used in structural analysis, to achieve optimal tubular link chain. Through the optimization process, 19% light weight was achieved.

A study on the weight reduction of a motor shaft in electric vehicle by using optimum design technique was carried out. The structural analysis of a motor shaft was performed by using ANSYS to investigate the structural safety. We also used HEEDS to find the optimal hollow shaft thickness. When the material of the hollow shaft is changed to SCM822H by using ANSYS 14.5 and HEEDS MDO, the weight could be reduced by about 53 % compared to the conventional solid one. From this study, the optimized dimensions of a hollow shaft were determined for light weight design.

본 연구는 근래에 건강 기능성효과가 널리 알려지면서 수요가 증가함에 따라 재배면적과 생산량이 증가하고 있는 종실용 들깨의 기계화재배를 촉진하기 위하여 수확 때 종자탈립에 의한 손실률은 최소화하고 수량성을 높일 수 있는 최적 파종시기를 설정하고자 수행하였다. 1. 파종기가 늦어질수록 파종후 개화기까지 생육일수는 짧아져 6월 15일 파종대비 6월 30일, 7월 15일 및 8월 1일 파종에서 각각 14일, 26일 및 31~32일 짧아졌으며, 또한 경장과 경태는 짧아지거나 가늘어졌으며 마디수가 적어지는 경향을 나타냈다. 2. 유효분지수는 6월 15일 파종대비 6월 30일, 7월 15일 및 8월 1일 파종에서 각각 82%, 61% 및 56%로 7월 15일 파종부터 급격히 낮아져 수량성 확보에 불리한 것으로 판단되었다. 그리고 최저화방군의 높이는 파종기가 늦어질수록 대체로 짧아지는데, 소담의 7월 15일과 8월 1일 점파구의 경우 15 cm 이하로 예취기를 이용한 기계수확에 불리하게 작용할 것으로 판단되었다. 3. 파종기와 수량성 간에는 고도의 유의성이 인정되었는데, 총수량은 6월 15일, 6월 30일 및 7월 15일 파종에서 통계적 유의차는 없었지만, 종실탈립률의 경우 7월 15일, 8월 1일 (30.3%) > 6월 15일(15.3%) > 6월 30일(13.5%) 파종의 순이었는데, 탈립된 종실을 제외한 순수량은 6월 30일 6월 15일 >7월 15일 >8월 1일 파종 순으로 높게 나타났으며 이러한 경향은 품종 및 파종방법에 관계없이 나타나는 일반적인 특징이었다. 4. 들깨 종실의 단백질 함유율은 파종기가 늦어질수록 대체로 증가하여 8월 1일 파종에서 가장 높았으며, 조지방 함유율의 경우 소담은 6월 15일과 7월 15일 파종에서, 들샘은 6월 30일과 7월 15일 파종에서 비교적 높았으며, 리놀렌산의 함량율은 8월 1일 파종에서 특이적으로 높은 수준을 나타냈다. 5. 위의 결과, 종실용 들깨의 예취기를 이용한 기계수확을 위한 최적 파종시기는 6월 30일 경으로 이때 파종하면 수확때 종실탈립에 의한 손실률은 최소화하면서 수량증대에 유리하여 기계수확에 가장 적합한 파종시기로 판단되었다.

본 연구는 전기자동차 충전시스템에서 전력변환장치의 경량화를 위한 최적화 분석프로세스에 대한 내용을 서술하였다. 최적화 설계는 재료 물성치에 대한 설계민감도와 수학적 최적화를 결합하여 주어진 재료량 제한조건 하에 최적의 재료분포를 찾는 설계기법으로 위상의 고정화, 자유도가 묶이는 문제 등을 해결할 수 있는 위상 최적화방법을 사용하였으며, 위상 최적화 방법 중 비교적 수식화가 간단하고 수렴성이 좋은 SIMP법(solid isotropic material with penalization)에 의해 경량화 설계를 수행하였다. 경량화 설계는 3단계의 절차로 구성하였으며, 첫 번째 단계로 전력변환장치의 기본 설계에 대한 유한요소모델을 구성하고, 하중에 대한 정적해석을 수행하였다. 두 번째 단계로 정적해석 결과에 대해 등방성 재료의 강성계수를 적용한 밀도법을 이용하여 위상 최적화를 수행하여 경량화를 위한 최적 형상을 도출하였다. 세 번째 단계로 최적 형상에 대해 차량 탑재 부품의 충격시험기준에 만족하는 반정현파 펄스형태 충격하중을 인가하여 충격해석을 수행하였다. 위상 최적화단계에서 사용 환경조건으로 설계영역 정의는 마운팅 브래킷 영역으로 제한하였으며, 마운팅 브래킷의 설계 최적화를 통해 최종적으로 기본설계대비 20%이상의 경량화가 가능한 설계기술을 확보하였다.

이 논문에서는 다중 재난을 고려한 복합 구조제어 시스템의 최적 설계방법을 제시한다. 한 가지 유형의 위험에 대해 하나의 시스템이 설계되는 전형적인 구조제어 시스템과는 달리, 구조물의 지진 및 바람에 의한 진동응답을 저감하기 위해 능동 및 수동제어 시스템에 대한 동시 최적 설계방법을 제안하였다. 수치 예로서, 30층 빌딩 구조물에 설치된 30개의 점성 댐퍼와 복합형 질량 감쇠기에 대한 최적 설계문제를 보였다. 최적화 문제를 풀기 위해 자체적응 화음탐색(harmony search, HS)알 고리즘을 채택하였다. 화음탐색 알고리즘은 사람이 연주하는 악기의 튜닝 과정을 모방한 전역 최적화를 위한 메타 휴리스틱 진화 연산방법의 하나이다. 또한 전역 탐색 및 빠른 수렴을 위해 자가적응적이고 동적인 매개변수 조정 알고리즘을 도입하였다. 최적화 설계 결과, 능동 및 수동 시스템이 독립적으로 최적화된 표준적인 복합제어 시스템에 비해 제안한 동시 최적제어 시스템의 성능과 효율성이 우수함을 보였다.

Recently, the continuing operation of nuclear power plants has become a major controversial issue in Korea. Whether to continue to operate nuclear power plants is a matter to be determined considering many factors including social and political factors as well as economic factors. But in this paper we concentrate only on the economic factors to make an optimum decision on operating nuclear power plants. Decisions should be based on forecasts of plant accident risks and large and small accident data from power plants. We outline the structure of a decision model that incorporate accident risks. We formulate to decide whether to shutdown permanently, shutdown temporarily for maintenance, or to operate one period of time and then periodically repeat the analysis and decision process with additional information about new costs and risks. The forecasting model to predict nuclear power plant accidents is incorporated for an improved decision making. First, we build a one-period decision model and extend this theory to a multi-period model. In this paper we utilize influence diagrams as well as decision trees for modeling. And bayesian statistical approach is utilized. Many of the parameter values in this model may be set fairly subjective by decision makers. Once the parameter values have been determined, the model will be able to present the optimal decision according to that value.