본 논문에서는 인접 4화소의 형태에 기반한 고속 방향성 영상보간 알고리즘을 제시한다. 제안한 알고리즘의 기 본 개념은 비간축 이산 웨이브릿 변환에 기초하지만, 실제로 변환이 수행되는 것이 아니라 경계방향 검출을 위해 인접 4화소의 값만 비교된다. 2×2 화소의 형태는 8개의 종류로 분류되고 각 형태에 따라 방향성 보간이 수행된다. 그러므로 제안한 알고리즘은 매우 단순하기 때문에, 1차 선형보간과 비슷한 수행시간을 나타내지만 성능은 기존의 영상보간 기 법들 보다 우수한 결과 품질을 보여준다.

The efficiency of the purchasing and procurement logistics is important in automotive industry. The rationalization of production system is directly impact on productivity and quality. For this reason importance of logistics is high. Despite we are continuously making effort, our country are still below the level than developed country on logistics efficiency. Rising labor costs is an important factor in increasing logistics costs. So workforce reduction in logistics department is a large part. We deal with A-company inbound logistics, especially procurement logistics in automotive logistics as research object. So in this study we do research on work load balance about workers. We do research on 1,475 kinds of components in procurement process. We applied work load balance algorithm on chassis, final, sequence, trim warehouses workers. According to number of workers and average M/H, algorithm is applied in two ways. After applied work load balance algorithm we reduced numbers of workers from 28 to 20 and improved worker load balance rate from 47.1% to 93.7%

Distributed genetic algorithm (DGA), also known as island model or coarse-grained model, is a kind of parallel genetic algorithm, in which a population is partitioned into several sub-populations and each of them evolves with its own genetic operators to maintain diversity of individuals. It is known that DGA is superior to conventional genetic algorithm with a single population in terms of solution quality and computation time. Several researches have been conducted to evaluate effects of parameters on GAs, but there is no research work yet that deals with structure of DGA. In this study, we tried to evaluate performance of various genetic algorithms (GAs) for the famous symmetric traveling salesman problems. The considered GAs include a conventional serial GA (SGA) with IGX (Improved Greedy Crossover) and several DGAs with various combinations of crossover operators such as OX (Order Crossover), DPX (Distance Preserving Crossover), GX (Greedy Crossover), and IGX. Two distinct immigration policies, conventional noncompetitive policy and newly proposed competitive policy are also considered. To compare performance of GAs clearly, a series of analysis of variance (ANOVA) is conducted for several scenarios. The experimental results and ANOVAs show that DGAs outperform SGA in terms of computation time, while the solution quality is statistically the same. The most effective crossover operators are revealed as IGX and DPX, especially IGX is outstanding to improve solution quality regardless of type of GAs. In the perspective of immigration policy, the proposed competitive policy is slightly superior to the conventional policy when the problem size is large.

본 연구에서는 철근콘크리트 건물에 대한 유전자 알고리즘 기반의 최적구조설계기법을 제시하고자 한다. 목적함수는 구조 물의 비용과 이산화탄소 배출량을 동시에 각각 최소화하는 것이다. 비용 및 인산화탄소 배출량은 구조설계안에서 얻을 수 있는 단면치수, 부재길이, 재료강도, 철근량 등과 같은 설계정보를 통해 계산한다. 즉, 구조물의 물량을 기초로 하여 비용과 이산화탄소 배출량을 평가한다. 재료의 운반, 시공 및 건물 운영 단계에서 발생하는 비용 및 이산화탄소 배출량은 본 연구에 서 제외한다. 제약조건은 철근콘크리트 건물을 구성하는 기둥과 보 부재의 강도조건과 층간변위조건이 고려된다. 제약조건 을 평가하기 위해 OpenSees를 활용한 선형정적해석이 수행된다. 제약조건을 만족시키면서 목적함수에 대해 최소의 값을 제 시하는 설계안을 찾기 위해 유전자 알고리즘이 사용된다. 제시한 알고리즘의 적용성을 검증하기 위해 4층 철근콘크리트 모 멘트 골조 예제에 제시하는 기법을 적용하여 검증한다.

For air express service providers offering various express delivery services such as overnight delivery and next-business day delivery services, establishing quickly cargo loading plans is one of important issues owing to the characteristics of air express business, i.e., a short amount of time is available to complete all cargo loading operations before flight departure after receiving air express containers, pallets and bulks. On the other hand, one of major concerns in the air cargo loading planning is to make a plan that insures the stability of an aircraft to avoid take-off, flight, and landing accidents. To this end, this paper considers an air cargo loading planning problem, which is the problem of determining locations in the aircraft cargo space where air containers, pallets and bulks to be loaded while insuring the aircraft stability, motivated from DHL and Air Hong Kong. The objective of the problem is to maximize the total revenue gained from loading air express containers, pallets and bulks. To solve the problem, this paper suggests a simulated annealing algorithm to overcome impracticality of the integer programming model developed by a previous study requiring excessive computation time. The results of computational experiments show that the heuristic algorithm is a viable tool for establishing express cargo loading plans as giving robust and good solutions in a short amount of computation time. Scenario analyses are performed to investigate the effect of the current activities of air express carriers on the revenue change and to draw practical implications for air express service providers.

본 연구에서는 철골모멘트골조의 보-힌지 붕괴모드를 유도하는 최적 내진설계기법을 제안한다. 이는 유전자알고리즘을 사용하며, 기둥의 소성힌지 발생을 억제하는 제약조건을 설정하여 보-힌지 붕괴모드를 유도한다. 제안하는 기법은 구조물량를 최소화하고 에너지소산능력을 최대화하는 목적함수를 사용한다. 제안하는 기법은 9층 철골모멘트골조 예제 적용을 통해 검증한다. 예제 적용을 통해 철골모멘트골조의 보-힌지 붕괴모드를 유도하기 위해 요구되는 기둥-보 강도비를 평가한다. 패널존에 대한 3가지 모델링 기법을 각각 적용하여 모델링 조건에 따른 휨강도비 영향이 추가적으로 검토된다.

This paper considers the allocation and engagement scheduling problem of interceptor missiles, and the problem was formulated by using MIP (mixed integer programming) in the previous research. The objective of the model is the maximization of total intercept altitude instead of the more conventional objective such as the minimization of surviving target value. The concept of the time window was used to model the engagement situation and a continuous time is assumed for flying times of the both missiles. The MIP formulation of the problem is very complex due to the complexity of the real problem itself. Hence, the finding of an efficient optimal solution procedure seems to be difficult. In this paper, an efficient genetic algorithm is developed by improving a general genetic algorithm. The improvement is achieved by carefully analyzing the structure of the formulation. Specifically, the new algorithm includes an enhanced repair process and a crossover operation which utilizes the idea of the PSO (particle swarm optimization). Then, the algorithm is throughly tested on 50 randomly generated engagement scenarios, and its performance is compared with that of a commercial package and a more general genetic algorithm, respectively. The results indicate that the new algorithm consistently performs better than a general genetic algorithm. Also, the new algorithm generates much better results than those by the commercial package on several test cases when the execution time of the commercial package is limited to 8,000 seconds, which is about two hours and 13 minutes. Moreover, it obtains a solution within 0.13 ~33.34 seconds depending on the size of scenarios.

Maritime transport is now regarded as one of the main contributors to global climate change by virtue of its CO2 emissions. Meanwhile, slow steaming, i.e., slower ship speed, has become a common practice in the maritime industry so as to lower CO2 emissions and reduce bunker fuel consumption. The practice raised various operational decision issues in terms of shipping companies: how much ship speed is, how much to bunker the fuel, and at which port to bunker. In this context, this study addresses an operation problem in a shipping companies, which is the problem of determining the ship speed, bunkering ports, and bunkering amount at the ports over a given ship route to minimize the bunker fuel and ship time costs as well as the carbon tax which is a regulatory measure aiming at reducing CO2 emissions. The ship time cost is included in the problem because slow steaming increases transit times, which implies increased in-transit inventory costs in terms of shippers. We formulate the problem as a nonlinear lot-sizing model and suggest a Lagrangian heuristic to solve the problem. The performance of the heuristic algorithm is evaluated using the data obtained from reliable sources. Although the problem is an operational problem, the heuristic algorithm is used to address various strategic issues facing shipping companies, including the effects of bunker prices, carbon taxes, and ship time costs on the ship speed, bunkering amount and number of bunkering ports. For this, we conduct sensitivity analyses of these factors and finally discuss study findings.

도로기상정보시스템(RWIS; Road Weather Information System)은 날씨에 따라 수시로 변하는 도로 의 기상상태를 실시간으로 운전자에게 예보하는 첨단 교통기상 정보 시스템이다. RWIS는 도로변에 설치 된 기상관측장비와 도로 표면에 설치된 노면센서로 구성된 도로기상관측시스템(RWOS; Road Weather Observation System)으로부터 차량 운전에 위험이 되는 기상 상황을 사전에 운전자에게 알려준다. 도로 의 기상상황 및 노면상태를 관측하는 RWOS는 고가의 장비로 도로의 전 구간에 설치하여 고해상도의 도 로기상 정보를 제공하기 힘든 실정이다. 그리고 도로기상 정보 중에서 안전사고와 가장 밀접한 노면상태 (ice, snow, wet)는 도로의 특정 구간에서 노면센서나 영상을 통한 노면상태 판별에 대한 연구만 수행되 어 왔다. 특히 노면상태는 기상조건과 밀접한 관계를 갖고 있기 때문에 고해상도로 설치된 자동기상관측 장비(AWS; Automatic Weather System)를 활용한 노면상태 판별 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서 는 기계학습 도구로 유명한 weka의 AdaBoostM1 분류기를 활용하여 실시간으로 노면상태를 판별하는 알 고리즘을 제안한다. 이를 위해 RWOS와 AWS의 관측자료를 시계열로 매핑하여 학습데이터를 구성하고, 기계학습을 통해 노면상태 판별 모델을 구축하였다. 이를 통해 서울시 주요도로의 노드링크에 대해 기상 정보 추출하여 제공하고 기상정보를 기반으로 노면상태를 판별하여 실시간으로 제공할 수 있도록 하였다. 도로기상 관측 데이터는 그림 1과 같이 정릉터널 입출구에 설치되어 있는 RWOS의 노면상태 관측자료 와 정릉터널 입출구 인근 AWS 6개소의 기상관측자료를 시계열로 매핑하고 노면상태와 기상조건에 대한 상관성 분석을 수행하였다. 학습 모델은 수집된 관측자료(2015/1/23–2015/10/19) 387,187건으로 학습 데 이터를 구성하였다. 서울시 주요도로의 노드링크는 22,184개이며, 개별 노드링크의 위경도 좌표에 따라 SK Planet에서 구축한 AWS(255개소) 관측자료를 실시간으로 IDW(Inverse Distance Weight)로 산출하 여 학습 모델의 입력자료로 활용하였다. 학습 데이터를 기반으로 Decision Tree, SVM(Support Vector Machine), MLP(Multi-Layer Perceptron), Ensemble Learning 기법을 활용하여 실험을 수행하였고, 그 중에서 가장 좋은 분류 성능을 보여준 AdaBoostM1을 활용하여 노면상태 판별 학습 모델을 구축하였 다. 그림 2와 같이 학습 모델의 판별 성능은 10-fold cross validation으로 검증하였으며, 정확율 (precision rate)이 평균 90%, 재현율(recall rate)이 평균 89%의 성능을 보였다.

웹 지도 서비스는 사용자가 원하는 장소에 대한 지리적 정보뿐만 아니라 그와 연계된 다양한 컨텐츠를 함께 제공해주고 있다. 예를 들어, 지도에 일자리 정보를 지도위에 표현해주기도 하며, 최근 보급화 된 스 마트폰을 이용해 사용자가 찍은 사진을 지도 위에 매쉬업하여 공유하기도 한다. 이처럼 지도 서비스는 하 나의 컨텐츠가 아니라 다양한 컨텐츠를 수용할 수 있는 플랫폼으로 인식하여 단순히 지리정보뿐만 아니라 2차, 3차의 새로운 분야에서 활용되기도 한다. 그 중 네이버와 다음지도는 날씨, 교통, 주변검색과 같이 국내 다양한 생활 정보를 포함하고, 구글지도는 전 세계 지도와 구글어스라는 3차원 지도를 이용할 수 있 다는 특징을 가진다. 본 연구에서는 공간정보를 지도에 표출하는데 소요되는 시간을 최소화하기 위한 가시화 알고리즘을 제 안한다. 알고리즘은 사용자가 필요로 하는 영역의 데이터를 질의하여 표출하는 방법으로, 초기 데이터 구 성, 줌 레벨 탐지/공간질의, 클라이언트 이벤트체크, 표출 데이터 확장의 총 네 가지 단계로 구성된다. 가시화 알고리즘을 적용한 결과는 <그림 1>과 같다. 그림 1의 (a)는, 초기 데이터를 지도 위에 표출한 것이다. (b)는 사용자의 움직임 이벤트가 발생되는 화면이며, (c)와 같이 초기 데이터 외의 붉은색 라인의 일부 영역을 질의해 표출한다. 그 후에 움직임으로 인해 추가 영역이 발견되면 (d)와 같이 (c)에서의 붉은 색 영역 부분 외의 데이터를 표출하게 된다. 이와 같은 과정이 움직임 이벤트 감지로 인해 반복되어 가시 화 된다. 그결과 <표 1>과 같이 일반적인 가시화 방법에서는 서울시 범위의 약 2만개의 도로 데이터를 표 출하는데 27.88초가 소요되는 반면 본 연구에서의 가시화 알고리즘을 이용하면 매 질의와 표출에 0.84~1.6초 정도 소요된다. 본 연구에서 제안한 알고리즘을 적용했을 경우 원하는 영역만을 질의해 표출하기 때문에 일반적인 방 법에 비해 빠른 표출 결과를 나타낼 수 있었다. 이로 인해 지도 서비스에 있어 다양한 공간정보를 지도 위에 표출하는데 도움이 될 것으로 기대된다.

도로교통 소음을 저감시키고자 하는 방안으로 가장 보편적인 방안으로 방음벽이 사용되어오고 있다. 하지만, 건물의 높이가 증가하여 방음벽의 높이도 높아지며, 이를 통한 주변경관을 저하가 되고 있다. 또 한, 방음벽의 높은 설치 및 유지비용도 방음벽의 한계로 작용하고 있다. 본 연구는 이러한 방음시설의 한 계를 극복하고자 능동형 소음 저감 기술(Active Noise Cancellation, 이하 ANC)이 대안으로 제시하였고, ANC 알고리즘 개발 및 현장 적용 분석을 진행하였다. ANC기술은 주로 음향장비, 차량내부 등 주로 내부 공간의 소음을 저감시키는데 사용된 기술이며, 도로 분야에 대한 적용은 기초적인 단계에 있다. 본 연구 에서는 가장 범용적인 ANC 알고리즘은 Fx LMS 알고리즘을 본 연구에서 개발한 ANC 제어기에 적용하여 현장 적용 분석을 수행하였다. 현장 적용은 경기도 광주 여주 IC 부근의 국도 구간과 중부내륙고속도로에 위치한 한국도로공사 시험도로에서 진행하였다. 현장 적용 결과 일반 국도에서는 일부 주파수 대역에서의 근소한 소음 저감 효과를 보였고, 고속도로의 경우 부분 주파수 대역에서 최대 3dB의 소음 저감을 보였다. 본 연구는 가장 범용적인 ANC 알고리즘은 Fx LMS 알고리즘을 통해 현장 적용 가능성을 입증 하였고, 향후, 다양한 ANC 알고리즘을 적용하여 현장적용에 적합한 알고리즘을 도출할 예정이다.

최근 IT 기술의 발전으로 인하여 스마트폰을 이용하여 GPS 데이터를 취득하는 것은 그리 어려운 일이 아니다. 그러나 대부분의 위치 정보를 활용한 분석은 일정 거리로 표현되는 구간(section)을 기준으로 이 루어지기 때문에 GPS를 통해 취득되는 단위시간 기준의 위치 정보는 단위거리 기준의 데이터로 변환되어 야 한다. 이에 본 연구에서는 동일한 구간에 대해 단위시간(e.g. 1초) 기준으로 저장된 다수의 GPS 궤적 정보를 단위거리(e.g. 500m) 기준으로 변환하는 알고리즘을 개발하였다. n개의 단위시간 궤적 정보를 단 위거리 기준으로 변환하기 위해 먼저 기준이 되는 도로의 중심선을 추출하였다. 도로중심선은 기존 전자 지도를 활용하는 것도 방법일 수 있으나, 정밀도가 낮을 경우 정확한 기준점 산정 및 단위거리 기준의 궤 적 정보를 계산하기 어렵기 때문에 궤적 정보 중 가장 좌표 개수가 많은, 즉, 가장 정밀하게 관측된 정보 를 이용하여 도로중심선을 추출하였다. 직각투영법(orthogonal projection)을 이용하여 시종점 좌표를 찾았고, 이때 두 개의 GPS 좌표 간 거리계산은 Andoyer’s approximate 방법을 이용하였다. 도로중심선 추출이 완료되면, 이를 활용하여 단위거리 기준점 위치를 산정하는데, 기준점은 시점으로부터 단위거리 (또는 등간격)에 위치한 점을 의미한다. 단위거리 기준점의 좌표열이 계산되면, 직각투영법을 이용하여 n 개의 단위시간 궤적 정보를 단위거리 궤적 정보로 변환한다. 그림 1은 단위시간 궤적과 단위거리 궤적을 비교한 것으로, 두 대 차량의 1초 간격 궤적을 단위거리를 표현하는 기준점(anchor point)에 따라 단위거 리 기준 궤적으로 변환한 예비 결과를 보여준다. 본 연구에서 개발된 알고리즘은 GPS 좌표 기반의 구간 통행속도 분석 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구에서는 통행시간 정보를 이용한 COSMOS의 실시간 신호제어 수정알고리즘을 제시하였다. 도시 교통정보시스템 UTIS과 같은 교통정보시스템의 통행시간 정보를 신호제어에 적용하였으며, 결정적 지체 모형을 이용해 통행시간으로부터 대기행렬과 포화도를 산정하기 위한 모형을 정립하였다. 또한 루프검지 기에서 수집되는 포화도와 통행시간으로부터 추정한 포화도를 융합해 COSMOS의 신호시간 산정과정에 적용하였다. 실시간 신호제어 수정알고리즘의 효과평가를 위해 VISSIM과 API 도구인 ComInterface를 이용한 미시적 시뮬레이션 분석을 시행하였으며, 과포화 상태 및 검지기 고장상황에 대한 효과적 대응이 가능함을 확인하였다. 최근 국내 교통관리분야에서는 도시교통정보시스템 UTIS, 첨단교통관리시스템 ATMS와 같아 구간통행시간을 수집할 수 있는 검지체계가 급격히 확산되고 있으며, 본 연구에서는 교통 신호운영 분야에서 교통정보시스템을 적용하였다는데 의의가 있겠다.

역삼투 해수담수화 공정에서 막 오염은 생산수량 감소 및 공정의 에너지 소비량 증가를 야기한다. 막간 차압 증가, 생산수량 감소 외에 막 저항 값의 증가는 막 오염 정도를 판단하는 수치로 사용이 가능하다. 특히 막 저항 값 기반의 세정은 막 오염 제어를 통해 역삼투 해수담수화 공정에서 막의 성능 유지 시 사용 가능하다. 이에 본 연구에서는 해수 수질 인자 및 공정 운전 인자에 기반하여 막 저항 값을 예측하는 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 해수담수화 플랜트의 운전 데이터에 기반하여 인자들과 막 저항 값 사이의 관계를 학습하고 검증과정을 거쳐 막 오염 발생 시점을 사전에 예측하는 방식으로 개발되었다. 예측 정확도를 분석하고 개발된 알고리즘의 수정을 통해 예측 정확도 향상을 위한 연구를 진행하였다.

This paper is concerned with an experimental research to control of random vibration caused by external loads specially in cable-stayed bridges which tend to be structurally flexible. For the vibration control, we produced a model structure modelled on Seohae Grand Bridge, and we designed a shear type MR damper. On the center of its middle span, we placed a shear type MR damper which was to control its vibration and also acquire its structural responses such as displacement and acceleration at the same site. The experiments concerning controlling vibration were performed according to a variety of theories including un-control, passive on/off control, and clipped-optimal control. Its control performance was evaluated in terms of the absolute maximum displacements, RMS displacements, the absolute maximum accelerations, RMS accelerations, and the total power required to control the bridge which differ from each different experiment method. Among all the methods applied in this paper, clipped-optimal control method turned out to be the most effective to reduces of displacements, accelerations, and external power. Finally, It is proven that the clipped-optimal control method was effective and useful in the vibration control employing a semi-active devices such MR damper.