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.

This paper considers a coordinated scheduling problem between multi-suppliers and an manufacture. When the supplier has insufficient inventory to meet the manufacture's order, the supplier may use the expedited production and the expedited transportation. In this case, we consider a scheduling problem to minimize the total cost of suppliers and manufacture. We suggest an population management genetic algorithm with local search and crossover (GALPC). By the computational experiments comparing with general genetic algorithm, the objective value of GALPC is reduced by 8% and the calculation time of GALPC is reduced by 70%.

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

Wireless LAN systems have been widely implemented for supporting the sireless internet services especially in the hotspot areas such as hospitals, homes, conference rooms, and so on. Compared with wired LAN systems, wireless LAN systems have the advantage

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

Distribution centers in a distribution system that consists of the distribution centers and retailers supplies products to retailers. At the present, although total capacity of the distribution centers are enough to supply total demand of retailers, capac

확률적 외판원 문제(Probability Traveling Salesman Problem)는 일반적인 외판원 문제 (Traveling Salesman Problem)와 확률적 경로(Stochastic Routing) 문제에서 중요한 연구 분야 이다. 확률적 외판원 문제의 목적은 모든 고객을 방문하는 평균 거리가 최소가 되는 선험적 경로(priori tour)를 찾는 것이며, 경로에서 고객이 방문을 요구하지 않을 경우 다음 고객으로 방문을 하게 된다. 확률적 외판원 문제는 고객을 방문하는 확률에 따라 확률이 동일한 (homogeneous) 문제와 동일하지 않은 (heterogeneous) 이종 확률 문제로 분류되며, 대부분의 이종 확률 문제를 위한 연구는 탐색(search)기반 알고리듬을 고려하고 있다. 본 논문에서 제안된 최소 평균 거리 삽입 알고리듬은 탐색기반이 아닌 간단한 구성(construction) 알고리즘으로서 고객을 방문하는 순서를 결정하는 과정에서 이미 결정된 두 고객 사이에 평균거리(expected length)가 가장 작은 고객을 선택, 삽입하여 선험적 경로를 구한다. 제안된 알고리즘은 고객 방문 확률이 동일하지 않고 평균 확률이 낮은 경우 최적해에 근접한 해를 도출함이 실험을 통하여 관찰되었다.

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.

In this paper, a best-first branch and bound algorithm based upon the bottom-up approach for the unweighted unconstrained two-dimensional cutting problem is proposed to find the optimal solution to the problem. The algorithm uses simple and effective meth

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 H.264/AVC 비디오 코덱에 다차원 변환을 적용하여 높은 압축 성능을 갖는 비디오 부호화 방법을 제안한다. 다차원 변환은 4×4 변환의 장점과 높은 공간적 압축도를 갖는 변환 방법이다. 본 논문에서는 효율적인 변환을 위해 블록모드에 따라 동일한 방향성을 가진 영역을 설정하는 방법을 소개한다. 또한 다차원 변환에 맞는 변환계수 비용 함수를 제안하여 개선된 결과를 얻을 수 있다. 실험을 통해 제안하는 비디오 부호화기는 H.264/AVC에 비하여 BD-RATE 측면에서 약 6.14% 개선된 성능을 보였다.

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.

본 연구는 반도체 제조공정에서 사용되는 단일 Burn-In oven에서의 Total weighted earliness와 Tardiness를 최소화하기 위한 생산 스케줄링을 결정하는 문제를 다룬다. 본 연구에서는 모든 작업은 상시에 시작가능하고 각각은 서로 다른 가중치를 가지고 있다고 가정하였다. 일반적으로 단일 Burn-In oven은 다양한 작업들이 동시에 가능한 Batch processing 기계이다. 따라서 다양한 작업들로 구성된 하나의 Batch

In this paper, we developed a heuristic algorithm to assign job to workers in parallel line inspection process without sequence. Objective of assigning job in inspection process is only to assign job to workers evenly. But this objective needs much time and effort since there are many cases in assigning job and cases increase geometrically if the number of job and worker increases. In order to solve this problem, we proposed heuristic algorithm to assign job to workers evenly. Experiments of assigning job are performed to evaluate performance of this heuristic algorithm. The result shows that heuristic algorithm can find the optimal solution to assign job to workers evenly in many type of cases. Especially, in case there are more than two optimal solutions, this heuristic algorithm can find the optimal solution with 98% accuracy.