In 450mm wafers production environment for next generation Fab, one of the most significant features is the adoption of full automation to the whole manufacturing processes involved. The full automation system will prevent the workers from intervening the manufacturing processes as much as possible and increase the importance of each individual wafer noticeably, and thus require a more robust scheduling system for entire semiconductor manufacturing processes. The scheduling system for 450mm wafers production also should be capable of monitoring the status of each individual wafer and collecting useful Fab data in real time. In this study, we first analysis of cluster tool in 450mm wafers production environment, and then propose a real-time scheduling algorithm based on timetabling algorithm.

본 논문은 공간분할에 기초한 무리 짓기 알고리즘에서 적절한 분할의 크기를 제시한다. 이것은 공간분할에 기초한 무리 짓기의 알고리즘의 성능이 에이전트의 수, 이웃 에이전트들의 수뿐만 아니라 분할의 크기에도 의존하기 때문이 다. 에이전트 수 및 이웃 에이전트들의 수는 게임 환경에 의하여 고정되는 반면, 분할의 크기는 게임 환경에 관계없이 선택될 수 있기 때문에 최적화가 가능하다. 이를 위하여, 공간분할에 기초한 무리 짓기 알고리즘의 성능은 시간 복잡 도 및 실험적 방법을 통하여 다양한 분할의 크기에 따라 분석되었다. 분석 결과는 대부분의 3D 환경에서 분할의 크기 가 에이전트의수 일 때 좋은 성능을 얻을 수 있음을 보였다.

길 찾기 알고리즘은 최적의 경로탐색을 필요로 하는 교통망, 통신망, 차량용 내비게이션, 게임 등에서 사용되는 필 수적인 기술이다. 그러나 현재 길 찾기 알고리즘을 개발하기 위해서는 맵을 매번 해당 알고리즘과 함께 개발해야 하 고, 알고리즘을 수정할 때마다 컴파일하여 그 결과를 확인해야 했다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 맵과 알고리즘을 독립적으로 제작할 수 있고, 스크립트를 이용하여 알고리즘의 효과적인 개발이 가능한 시스템을 설계하였다. 이 시스템은 탐색 알고리즘이 적용될 맵 작성 모듈, 독립된 환경에서 탐색 알고리즘 제작이 가능한 알고리즘 개발 모듈, 알고리즘의 결과를 컴파일 없이 확인할 수 있는 실행 모 듈로 구성된다.

본 논문에서는 최근 컴퓨터게임 분야 뿐 아니라 애니메이션이나 가상현실에서 분야에서도 적용 가능한 게임 인공지능 기술 중 하나인 Flocking 규칙에 기초하여, 그룹형 NPC의 군집 행동에 적용하기 위한 물고기 떼의 행동형태 알고리즘을 제안한다. 또한, 이 알고리즘을 사용하여 물고기 어종이 하나인 경우와 두 종류인 경우, 그리고 장애물이 있는 경우의 Fish 개체 이동을 시뮬레이션하여 그 결과를 제시하였다.

본 논문에서는 동적계획법과 계층적 변이추적을 이용한 새로운 스테레오 정합 알고리즘을 제안 한다. 기존 동적계획법을 이용한 정합 알고리즘에서는 밝기 변화가 적거나 폐색영역과 같은 정합 화소 의 부재 등으로 인하여 정합 오류를 동반하므로 생성된 변이 맵을 신뢰할 수 없는 문제를 갖는다. 그러 므로 제안한 방법에서는 계층간의 변이 추적기법을 도입하여 이러한 정합 오류를 복원할 수 있도록 알 고리즘을 구성하였다. 입력된 스테레오 영상을 부 표본화를 통해 계층화 하고 동적계획법을 이용하여 생성된 각 계층의 변이 맵으로부터 계층사이의 변이 이동오차와 밝기에 기반한 정합오차를 계산하여 정합 오류를 줄임으로써 보다 정확한 변이를 선택하도록 하였다. 실험 결과에서 보듯이 밝기 변화가 적은 영역과 폐색영역 등에서 기존의 동적계획법방법 보다 개선된 성능을 보였다.

p-median 문제는 복잡한 공간문제, 특히 시설물 입지선정에 있어 최적 지점과 해를 탐색하는데 적용되어 왔다. 본 논문은 이러한 p-median 문제해결에 적용되는 알고리즘을 이용하여 또 다른 공간최적화 문제중의 하나인 구역설정문제(zone design problem)의 적용방안에 대하여 논의하고자 한다. 구역설정문제는 인구센서스 구역 계획, 학군설정, 및 선거구 획정과 같은 공간단위와 관련된 다양한 현실 문제와 연관되어 있는 지리적 탐색 문제이다. 본 논문에서는 센서스 구역 설정문제와 연관하여 p-median 문제해결에 적용되어 온 대표적인 알고리즘과 Cooper 탐색 휴리스틱을 제안하고자 한다. 이를 위해 센서스 집계구(census output areas)를 대상으로 가상적인 구역들을 설정하여 설정과정에서의 p-median 알고리즘의 탐색 결과와 향후 구역설정문제에 대한 적용 가능성에 대해 논의하고자 한다.

양궁의 슈팅과정에 대하여 정신 집중력과 긴장 이완도를 뇌파를 이용하여 평가하였다. 정신 집중과 긴장 이완 수준의 평가는 집중과 명상 알고리즘을 이용하여 수행되었다. 우수, 중급, 그리고 초급 양궁선수들이 야외 양궁장에서 근거리와 장거리 타깃을 대상으로 슈팅 훈련을 할 때 앞이마(Fp1)에 전극을 부착한 헤드밴드 형태의 휴대용 뇌파 시스템으로 뇌파를 기록하였다. 개인별로 기록된 뇌파는 집중과 명상 알고리즘을 이용하여 실시간으로 정신집중과 긴장이완 수준이 계산되었으며, 슈팅 과정에서 정신집중과 긴장이완 수준의 변화 형태가 분석되었다. 개인별로 각각의 슈팅에 대한 정신집중 및 긴장이완 수준 변화는 네 유형으로 분류되었으며, 이 변화 유형은 양궁 선수들의 경기력을 평가하는 신뢰성 있는 지표로 나타났다. 우수 선수의 경우 정신 집중과 긴장이완 수준이 슈팅과정의 진행에 따라 동시에 증가하는 형태로 나타났으며, 중급 선수의 경우 정신 집중도는 증가하는 반면 긴장 이완 수준은 감소하는 결과를 보여 주었다. 실시간으로 제공되는 정신 집중과 긴장 이완 수준의 변화는 양궁 선수들의 경기력 평가뿐만 아니라 훈련 시에 유익한 피드백이 되었다.

In this study, we developed a heuristic algorithm to get better efficiency of clustering than conventional algorithms. Conventional clustering algorithm had lower efficiency of clustering as there were no solid method for selecting initial center of cluster and as they had difficulty in search solution for clustering. EMC(Expanded Moving Center) heuristic algorithm was suggested to clear the problem of low efficiency in clustering. We developed algorithm to select initial center of cluster and search solution systematically in clustering. Experiments of clustering are performed to evaluate performance of EMC heuristic algorithm. Squared-error of EMC heuristic algorithm showed better performance for real case study and improved greatly with increase of cluster number than the other ones.

In an environment of global competition, the success of a manufacturing corporation is directly related to bow it plans and executes production in particular as well as to the optimization level of its process in general. This paper proposes a production

교통공학 분야에서 비상사태와 기후 변화로 인한 교통망의 영향을 연구하는 주제는 많은 관심을 받고 있다. 특히, 많은 인구가 거주하고 있는 도심지역 교통망에 대해서는 비상사태에 대응하기 위한 적절한 교통운영관리 대책이 필요하다. 이를 위해 교통망 수요와 공급에 비정상적인 상황이 발생했을 때, 영향권 내에 있는 차량들의 신속한 대피와 그 근방 지점으로 접근 하는 차량들에 대한 우회경로 정보제공 전략 개발을 위한 다양한 시뮬레이션 모형이 개발되어 왔다. 비상사태의 특성에 따라 요구되는 교통운영관리 전략 및 대응방안이 달라지는 것이 일반적이다. 이에 대한 연구의 일환으로 최근 들어 유비쿼터스 (ubiquitous) 통신 및 센서네트워크 기술을 적용하여 비상사태 발생 시 개별 맞춤 정보제공을 통해 교통운영관리의 실효성을 증진하기 위한 방안이 개발 중에 있다. 신속하고 정확한 비상사태 관련정보의 수집, 연계, 제공으로 교통운영관리에 대한 관리기반을 확보하고, 보다 체계적인 교통운영의 상황조치와 모니터링으로 교통운영관리의 시스템 안전성을 유지하는 것이다. 본 연구에서는 이에 필요한 핵심 사항 중 비상사태 발생 시 차량에 대한 대피 및 우회정보 제공을 위한 알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 알고리즘은 비상사태 발생 시 교통망에 근거한 동적 대피 및 우회경로 제공을 위해 동적 최단경로 탐색기법과 동적 통행배정모형을 기반으로 하였다. 이를 서울시 강남구 도로망에 적용하였고 가상 시나리오(테러 발생)에 따라 모형의 성능을 평가하였다.

본 연구에서는 실수코딩 유전자알고리즘을 이용하여 정적풍하중을 추정하는 과정에서 중요한 요소인 측정센서의 개수와 위치가 미치는 영향을 분석하는 것을 목적으로 하였다. 영향을 분석하는 방법은 수치적인 방법을 이용하며 실수코딩 유전자알고리즘을 이용한 해석후의 실제 풍하중 추정정도의 정확도에 따라 측정센서의 개수와 위치에 의한 영향을 평가하였다. 첫 단계로써 코드에 따른 정적풍하중을 생성하여 30층 구조물에 대한 각 층의 풍하중, 전단강 성행렬, 정적변위를 구한 후 다음 단계로써 유전자알고리즘을 이용하여 센서의 개수와 위치에 따라 구조물의 응답을 사용하여 풍하중을 추정하였다. 유전자알고리즘의 목적함수는 실제풍하중과 또는 실제풍하중과 유사하게 생성한 풍하중을 이용하여 만들 수 있다. 본 연구에서는 센서의 개수와 위치에 따른 각 변수의 최단시간 도출에 대한 내용을 분석하는데 중점을 두어 실제풍하중을 목적함수로 이용하였다.

This paper considers how the optimal export level is influenced by export risk, the degree of risk-averseness for exporting firms, and those firms' cost structure. In addition, export insurance is incorporated into some simple theoretical model to analyze

A study of fracture to material is getting interest in nuclear and aerospace industry as a viewpoint of safety. Acoustic emission (AE) is a non-destructive testing and new technology to evaluate safety on structures. In previous research continuously, all tensile tests on the pre-defected coupons were performed using the universal testing machine, which machine crosshead was move at a constant speed of 5mm/min. This study is to evaluate an AE source characterization of SM45C steel by using k-nearest neighbor classifier, k-NNC. For this, we used K-means clustering as an unsupervised learning method for obtained multi -variate AE main data sets, and we applied k-NNC as a supervised learning pattern recognition algorithm for obtained multi-variate AE working data sets. As a result, the criteria of Wilk's λ, D&B(Rij) & Tou are discussed.

스테레오 정합에 직렬 유전자 알고리즘 적용의 일반적인 문제를 해결하기 위한 두 가지 방법을 제안한다. 먼저, 메모리 소비와 탐색의 비효율성 문제를 줄이기 위한 간소화된 개체군기반 증가 학습전략을 채택하고, 넓은 영역의 일관성 있는 변이들을 얻기 위한 변이 연속성을 위해 이웃한 화소간의 거리를 제어하는 구조를 삽입하였다. 또한 저사양 하드웨어 환경에서 사용될 수 있는 확률벡터를 위해 프로그램이 가능한 하드웨어인 GPU에서 수행될 수 있는 새로운 병렬 모델을 제안한다. 제안된 알고리즘을 CPU와 GPU에서 실험을 통해 수행 및 검증하였다. 실험결과에서 제안된 알고리즘이 이완처리를 포함한 전통적인 BMA 방법과 이를 수정한 버전보다 실행속도 및 안정성에 있어 보다 우수한 성능을 보였으며, GPU를 활용을 위한 제안된 방식의 계산시간이 보다 큰 영상에서 매우 효과적임을 보여준다.

본 논문에서는 거더교 형식을 갖는 교량구조물의 격자 유한요소모델에 대한 모델개선을 위해 하이브리드 유전자 알고리즘에 기초한 유한요소 모델개선기법을 제안하였다. 하이브리드 유전자 알고리즘은 유전자 알고리즘과 심플렉스 최적화방법에 기초한 직접탐색기법으로 구성하였다. 제안된 기법에 적용할 수 있도록 고유진동수, 모드형상 및 정적 처짐에 대한 계측값과 유한요소해석 결과를 사용한 적합함수를 제시하고, 강성과 질량을 동시에 개선할 수 있도록 이들 세 가지 적합함수의 선형 조합 형태를 갖는 다중목적함수를 제시하였다. 제안된 방법은 2경간 연속 격자 유한요소모델의 수치예제와 단경간 플레이트 거더교에 대하여 검증하였다. 수치예제의 경우, 랜덤 노이즈를 고려한 계측오차의 영향을 수치해석적으로 평가하였다. 수치해석과 실험적 검증을 통해, 제안된 방법이 거더교 형식의 교량에 대한 유한요소 모델개선에 적합하고 효과적임을 검증하였다.

실시간 하이브리드 실험법(real-time hybrid testing method)은 구조물의 수치해석부와 실험부 부분구조를 운동방정식으로 통합하여 실시 간으로 동시에 계산과 실험을 수행하는 방법이다 본 연구는 실시간 하이브리드 실험법을 사용하여 수동 및 준능동 MR감쇠기가 설치된 건축구조물의 내진성능을 정량적으로 평가한다. 건물 모델은 실물 크기 5층 건물을 강제진동실험 결과를 통해 식별한 수치모델로 사용하였고, MR감쇠기는 실험적 부분구조르 UTM에 설치되었다. 본 연구에서 수행되는 실시간 하이브리드 실험은 사인파 및 지진파 가진을 통하여 얻은 결과와 전류에 따른 MR감쇠기의 제어력을 이용하여 얻은 Bouc-Wen모델을 사용하여 얻은 해석모델과 일치함으로 그 유효성을 입증하였다. 또한 예비연구로써 구조물의 응답을 최적으로 제어하기 위한 clipped-optimal 제어알고리즘과 modulated homogeneous friction 준능동 제어알고리즘을 MR감쇠기에 적용하였다. 각 전류별 Bouc-Wen모델을 곡선맞춤하여 각각의 Bouc-Wen모델 파라미터를 식별하였으며 그 결과를 준능동 제어알고리즘 수치해석에 적용하였다. 또한 실시간 하이브리드 실험법을 이용한 준능동 제어 실험결과와 해석결과를 비교하여 준능동 제어알고리즘의 성능을 평가함에 있어 실시간 하이브리드 실험이 합리적임을 보여준다.