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.

인터넷이 발전해감에 따라 사이버 세계라고 하는 또 다른 세상이 창출되었다. 그러나 정보보호의 취약성 때문에 인터넷 게임과 인터넷 뱅킹 서비스를 이용하는 사용자들의 안전성이 보장되지 않고 있는 실정이다. 이처럼 불법 침입자들로부터 선의의 이용자를 보호하기 위한 대응책을 채택하고자 본 논문에서는 인터넷 게임과 뱅킹의 개선된 인증과정을 통하여 일반 사용자들도 이러한 정보들에 손쉽게 접근할 수 있게 하여 더욱더 인증보안이 강화된 알고리즘을 설계하고 구현해 보았으며 기존의 인증보안 방식과도 비교하여 설문조사를 해 본 결과를 바탕으로 새로운 인증방법을 적용해 보는데 그 목적이 있다.

  본 논문은 시간 제약을 갖는 차량 라우팅 문제를 해결하기 위해 유전자 알고리듬과 부분 최적화 알고리듬을 적용한 방법을 소개한다. 유전자 알고리듬에서의 염색체는 노드를 나타내는 정수의 순열로 표현되어 직접적인 해를 나타내지 않지만, 경험적 방법에 의한 해석을 통해 유효한 해로 변형되도록 하였다. 유전자 알고리듬에 의해 생성된 주어진 수의 우수한 해들에는 세 부분 최적화 방법이 순차적으로 적용되어 보다 좋은 해를 생성하도록 하였다. 부분 최적화 방법들에

본 연구에서는 방향벡터(direction vector)를 이용한 지역 탐색법과 유전자 알고리즘을 결합한 새로운 알고리즘인 D-GA를 제안한다. 새로운 개체(individual)를 찾기 위한 방향벡터로는 진화과정 중에 습득되는 정보를 활용하기 위한 학습방향벡터(Loaming direction vector)와 진화와는 무관하게 한 개체의 주변을 탐색하는 랜덤방향벡터(random direction vector) 등 두 가지를 구성하였다. 그리고, 10 부재 트러스 설계 문제에 단순 유전자 알고리즘과 D-GA를 적용하여 최적화를 수행하였고, 그 결과를 비교 검토함으로써 단순 GA에 비하여 D-GA의 정확성 및 효율성이 향상되었음을 확인하였다.

  The objective of this paper is to remove noises of image based on the heuristic noises filter and to extract a tumor region by using morphology techniques in breast ultrasound image. Similar objective studies have been conducted based on ultrasound imag