The application of the theoretical model to real assembly lines has been one of the biggest challenges for researchers and industrial engineers. There should be some realistic approach to achieve the conflicting objectives on real systems. Therefore, in this paper, a model is developed to synchronize a real system (A discrete event simulation model) with a theoretical model (An optimization model). This synchronization will enable the realistic optimization of systems. A job assignment model of the assembly line is formulated for the evaluation of proposed realistic optimization to achieve multiple conflicting objectives. The objectives, fluctuation in cycle time, throughput, labor cost, energy cost, teamwork and deviation in the skill level of operators have been modeled mathematically. To solve the formulated mathematical model, a multi-objective simulation integrated hybrid genetic algorithm (MO-SHGA) is proposed. In MO-SHGA each individual in each population acts as an input scenario of simulation. Also, it is very difficult to assign weights to the objective function in the traditional multi-objective GA because of pareto fronts. Therefore, we have proposed a probabilistic based linearization and multi-objective to single objective conversion method at population evolution phase. The performance of MO-SHGA is evaluated with the standard multi-objective genetic algorithm (MO-GA) with both deterministic and stochastic data settings. A case study of the goalkeeping gloves assembly line is also presented as a numerical example which is solved using MO-SHGA and MO-GA. The proposed research is useful for the development of synchronized human based assembly lines for real time monitoring, optimization, and control.

글로벌 경제 침체 속에서 기업은 날로 높아져 가는 소비자들의 수요를 만족하기 위하여 납기 대응 그리고 LB(Line Balance, 라인편성효율) 향상과 제조원가의 절감을 위한 생산성 향상은 중요한 개선 항목이다. 따라서 본 연구에서는 자동차 물류 중 조달물류를 대상으로 하여 불출자의 로드밸런스율을 증대할 수 있는 휴리스틱 알고리즘 개발에 대하여 연구를 진행함으로써 1차 목표 값을 적용하였을 load balancing율은 45.6%에서 91.7%로 개선 된 것을 확인할 수 있었다.

The object of research is based on 1.5 MW wind turbine blade. This paper has carried out the aerodynamic shape optimization design of wind turbine blade. Based on the aerodynamic basic theory of wind turbine blade design and combined with particle swarm optimization algorithm(PSO), the design optimization model of the aerodynamic shape of blade is established. Through this study, the optimization results of the angle inducing ′ and tangential inducing  were obtained. The calculation programs are written and calculated chord length and torsion angle of the blade used by ′ and . The calculation result for the optimized wind turbine was 1.38 MW when the wind speed was 16 m/s. The 8 % error could be considered as an engineering acceptable error and the calculated values can be proved the correctness of the design value.

In this study, we divided the process operation scenarios into three categories based on raw water temperature and turbidity. We will select and operate the process operation scenario according to the characteristics of the raw water. The number of algae in the DAF treated water has been analyzed to be less than 100 cells/mL. These results indicated that the DAF process is effective in removing the algae. In addition, the scenario of the integrated management decision algorithm of the DAF process was developed. DAF pilot plants (500 m3/day) process has shown a constantly sound performance for the treatment of raw water, yielding a significantly low level of turbidity (DAF treated water, 0.21~1.56 NTU).

최근 빅데이터 분석이 각광을 받기 시작하면서 의료, 관광 등 각종 분야에서 빅데이터를 활용한 다양한 분석이 시도되고 있다. 빅데이터로 기존 통계로 밝히지 못했던 새로운 사실을 알 수 있기 때문이다. 교통 분야에서도 이런 측면에서 빅데이터를 주목하기 시작했다. 그 중에서도 가장 각광 받고 있는 데이터는 바로 ‘통신자료’이다. 통신자료는 휴대폰 이용자가 휴대폰을 사용하거나 사용하지 않더라도 단말기를 소지하면 기지국으로 해당 단말기의 신호가 수신되면서 기록되는 데이터를 의미한다. 여기에는 이동 행태 분석에 가장 필요한 실시간 위치 정보가 포함되어 있기 때문에 교통 분야에 매우 유용하다. 또한 그동안 추정을 통해서만 알 수 있었던 인구 전체에 대한 데이터가 집계되어 있어 불특정 다수의 수요를 파악해야 하는 교통 분야에는 상당히 중요하다고 할 수 있다. 만일 통신자료가 교통 분석의 기반 데이터로 활용된다면, 기존 설문조사에 투입되는 막대한 인력과 예산을 줄일 수 있을 것이다. 이런 측면에서 본 연구는 통신자료를 교통 분야에 지속적으로 활용할 수 있는 틀을 구축하고자 하였다. 이를 위해서는 통신자료를 교통 분석 목적에 맞게 조정해야 한다. 현재 통신업체에서 보유하고 있는 통신자료는 기지국의 특성상 변동성이 커 분석 영역을 고정시키기 어렵고 이동 행태를 분석하는 데도 적합하지 않다. 기존에는 이러한 한계를 인정하고 이동 패턴을 분석하는 데 포인트 정보인 기지국 좌표 정보만을 활용하였지만, 이러한 방식을 지속적으로 활용할 경우 통행자의 이동 행태를 왜곡할 가능성이 높다. 기지국의 수신범위가 둘 이상의 행정구역을 포함할 때 기지국 좌표 정보는 포인트 정보로 하나의 행정구역만을 나타내기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 ㈜ KT에서 제공한 기지국 정보를 이용하여 기지국의 위치 변동 특징과 지역별 기지국 영향권 규모 특징을 분석한 후 이를 고정시킬 수 있는 방법을 모색하였다. 그리고 교통 분석 목적에 맞게 이동 행태 분석이 용이하도록 사회 경제적 특성을 반영할 수 있는 방법을 연구하였다. 해당 방법의 타당성은 전국 단위로 해당 방법을 적용하여 기지국과 행정구역의 매칭률과 이동 패턴 분석 가능성을 검토하여 확인하였다. 분석 결과 매칭률은 100%로 나타났으며, 이동 패턴화가 가능한 규모로 형성되어 실제 교통 수요 분석에 활용할 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구 제시한 알고리즘을 적용하면 기존 방식의 오차 발생 가능성을 줄일 수 있어 분석의 정확성을 보다 향상시킬 수 있을 것이다. 그러나 본 연구는 기초 연구로서 교통시설의 위치 등 이동 패턴 분석에 영향을 줄 수 있는 기타 요인들이 반영되지 않은 만큼 향후 정확성을 높이는 작업이 요구된다.

현대 사회에 들어서 점차 많은 기업들은 데이터의 대량 수집, 인터넷을 바탕으로 한 연결, 자동화된 알고리즘을 이용한 판매를 그들의 기존 공급망 및 판매기능과 결합시키고 있다. 즉 공급과 수요를 모니터링하는 가격 결정 알고리즘이 탑재된 소프트웨어 도구를 이용함으로써, 이러한 소프트 웨어 도구에 경쟁사에 대한 대응 및 가격 책정 업무를 넘기고 있는 것이다. 그런데 미국의 독점금지법인 셔먼법(Sherman Act)은 기업들 간의 가격 책정에 관한 ‘합의’가 있을 것을 요구하는바, 자동화된 알고리즘에 따른 가격 책정 및 공급량 책정이 이루어지는 경우 기업들은 상호 간의 의사소통 없이도 경쟁을 하였을 때 형성될 시장가격보다 높은 가격을 책정할 수 있게 되므로, 이러한 경우 현행 셔먼법에 의하면 처벌을 할 수 없다는 문제가 있다. 우리나라의 독점규제 및 공정거래에 관한 법률도 제19조의 ‘부당한 공동행위’의 요건으로서 ‘사업자 간 의사연결의 상호성’이 있을 것을 요구하므로, 마찬가지로 위와 같은 문제가 발생할 수 있다. 현대 사회에서 알고리즘의 필요성과 그 가치를 부정할 수 없는 만큼, 알고리즘을 이용한 판매를 독과점금지에 관한 법률과 조화시킬 수 있는 적절한 방안을 찾는 것이 현재 독과점금지제도의 가장 큰 과제라 할 것이다.

In the construction of a white LED, the region of the red emission is a very important factor. Red light emitting materials play an important role in improving the color rendering index of commercial lighting. These materials also increase the color gamut of display products. Therefore, the development of novel phosphors with red emission and the study of color tuning are actively underway to improve product quality. In the present study, heuristic algorithms were used to search for phosphors capable of increasing the color rendering index and color gamut. Using a heuristic algorithm, the phosphors that were identified were SrGe4O9:Mn4+ and BaGe4O9:Mn4+. Emission spectra study confirmed that these phosphors emit light in the deep red wavelength region, which can fulfill the requirement for the improvement in color rendering index and color gamut for a white LED.

기존 온·습도 센서와 여러 가스센서에 의해 측정 및 제어되는 돈사환경제어시스템에 돼지의 체온조 절행동에 근거한 생체정보를 이용하여 외부 환경정보를 보정한다면 보다 정밀한 축사 환경제어를 할 수 있다. 이를 위한 본 연구는 ICT기술을 접목한 스마트돈사의 정밀환경제어를 위한 기초연구로 획득된 이 미지를 바탕으로 돼지의 행동특성을 3가지로 분류하기 위한 영상처리시스템 알고리즘을 제시하고자 한 다. 공시재료는 실험돈사에서 사육되고 있는 육돈용 자돈(F2, 36~40kg) 3마리를 이용하였으며, 영상처 리를 수행하고자 천정에 설치된 카메라를 통해 획득된 이미지를 이용하였다. 영상처리를 위한 프로그램 은 Visual Studio C과 다양한 영상처리를 위해 개발된 오픈 소스 라이브러리인 OpenCV Library를 이 용하여 구현하였다. 행동분류 알고리즘은 각 돼지의 중심점 데이터, 돼지가 차지하는 면적, 돼지 사이 의 거리를 구하고자 전처리를 수행한 이미지를 RGB 색상계에서 YCrCb 색상계로 변환하였으며, 히스토 그램 평활화(Histogram Equalization), cvBlob함수를 사용하여 Labeling 알고리즘을 수행하였다. 영상 처리 결과, 검증 이미지를 대상으로 군집형태 A로 판단된 결과는 면적만 고려한 것과 거리와 면적을 같 이 고려하였을 때 인식률 95%를 나타내었다. 군집형태 B의 경우 면적만을 고려하였을 경우 65%, 면적 과 거리를 모두 고려하였을 경우 95%로 나타났다. 군집형태 C의 경우 면적만을 고려하였을 경우 25%, 면적과 거리를 모두 고려하였을 경우 100%로 나타나 환경정보 보정자료로 활용이 가능한 것으로 판단 되었다.

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.

Airline schedules are highly dependent on various factors of uncertainties such as unfavorable weather conditions, mechanical problems, natural disaster, airport congestion, and strikes. If the schedules are not properly managed to cope with such disturbances, the operational cost and performance are severely affected by the delays, cancelations, and so forth. This is described as a disruption. When the disruption occurs, the airline requires the feasible recovery plan returning to the normal operations in a timely manner so as to minimize the cost and impact of disruptions. In this research, an Ant Colony Optimization (ACO) algorithm with re-timing strategy is developed to solve the recovery problem for both aircraft and passenger. The problem consists of creating new aircraft routes and passenger itineraries to produce a feasible schedule during a recovery period. The suggested algorithm is based on an existing ACO algorithm that aims to reflect all the downstream effects by considering the passenger recovery cost as a part of the objective function value. This algorithm is complemented by re-timing strategy to effectively manage the disrupted passengers by allowing delays even on some of undisrupted flights. The delays no more than 15 minutes are accepted, which does not influence on the on-time performance of the airlines. The suggested method is tested on the real data sets from 2009 ROADEF Challenge, and the computational results are compared with the existing ones on the same data sets. The method generates the solution for most of problem set in 10 minutes, and the result generated by re-timing strategy is discussed for its impact.

Companies are pursuing the management of small quantity batch production or JIT(Just-in-time) system for improving the delivery response and LOB(Line Balancing) in order to satisfy consumers’ increasing demands in the current global economic recession. And in order to improve the growth of production for reducing manufacturing cost, improvements of the Load Balancing have become an important reformation factor. Thus this paper is aimed at warehouse which procures materials on the assembly line in procurement logistics of automotive logistics and proceed with research on heuristic algorithm development which can increase the Load Balancing of workers. As a result of this study, when applied the primary target value, it was verified that the whole workers decreased from 28 to 24. Furthermore, when specified the secondary target value and applied algorithm once more, it was verified that the Load Balance Ratio was improved from 44.96% to 91.7%.

This research focused on deciding optimal manufacturing WIP (Work-In-Process) limit for a small production system. Reducing WIP leads to stable capacity, better manufacturing flow and decrease inventory. WIP is the one of the important issue, since it can affect manufacturing area, like productivity and line efficiency and bottlenecks in manufacturing process. Several approaches implemented in this research. First, two strategies applied to decide WIP limit. One is roulette wheel selection and the other one is elite strategy. Second, for each strategy, JIT (Just In Time), CONWIP (Constant WIP), Gated Max WIP System and CWIPL (Critical WIP Loops) system applied to find a best material flow mechanism. Therefore, pull control system is preferred to control production line efficiently. In the production line, the WIP limit has been decided based on mathematical models or expert’s decision. However, due to the complexity of the process or increase of the variables, it is difficult to obtain optimal WIP limit. To obtain an optimal WIP limit, GA applied in each material control system. When evaluating the performance of the result, fitness function is used by reflecting WIP parameter. Elite strategy showed better performance than roulette wheel selection when evaluating fitness value. Elite strategy reach to the optimal WIP limit faster than roulette wheel selection and generation time is short. For this reason, this study proposes a fast and reliable method for determining the WIP level by applying genetic algorithm to pull system based production process. This research showed that this method could be applied to a more complex production system.

For several years, keyboard and mouse have been used as the main interacting devices between users and computer games, but they are becoming outdated. Gesture-based human-computer interaction systems are becoming more popular owing to the emergence of virtual reality and augmented reality technologies. Therefore research on these systems has attracted a significant attention. The researches focus on designing the interactive interfaces between users and computers. Human-computer interaction is an important factor in computer games because it affects not only the experience of the users, but also the design of the entire game. In this research, we develop an particle filter-based face tracking method using color distributions as features, for the purpose of applying to gesture-based human-computer interaction systems for computer games. The experimental results proved the efficiency of particle filter and color features in face tracking, showing its potential in designing human-computer interactive games.