This paper proposes a real-time resource allocation algorithm for minimizing the completion time of overall workflow process. The jobs in a workflow process are interrelated through the precedence graph including Sequence, AND, OR and Loop control struc

The FIMS(Far-ultraviolet IMaging Spectrograph), the main payload onboard the first Korean Science Technology SATellite, STSAT-1, has performed various astronomical observations, including the Cygnus Loop, Vela supernova remnants, LMC(Large Magellanic Cloud), since its launch on September 2003. It has been found that the attitude information provided by spacecraft bus system has the errors of more than about 10-15 arcmins due to the time offset problem and errors in attitude knowledge. We develop an algorithm for correction of position errors in FIMS data. The aspect for the FIMS data is determined by comparing the positions of observed bright stars with the Tycho-II and TD-1 catalogs. The position errors of the bright stars along the scanning ( γ) and spatial (δ ) directions were considered as functions of δ, ignoring errors in position angle. The corrected positions of the bright stars coincided very well to their Tycho-II and TD-I positions. The correction algorithm is essential for the FIMS data analysis, and is being used for the FIMS data analysis.

본 논문에서는 기존 연속균열모형들이 대형균열 표현에서 소성변형을 과도하게 계산하는 문제점을 극복한 대형균열모형을 제안하였다. 또한 소성손상모형을 수정한 형태로 제안된 균열모형을 수치해석에 사용할 수 있도록 3단계 회귀매핑 알고리즘으로 구성된 알고리즘을 제시하였다. 전산해석 예제들을 통하여 제안된 균열손상 모형과 알고리즘이 동적 하중을 받는 구조물의 균열해석문제에서 과도한 소성변형을 억제하는 합리적인 결과를 도출함을 알 수 있었다.

Parametric life-cycle cost(LCC) models have been integrated with traditional design tools, and used in prior work to demonstrate the rapid solution of holistic, analytical tradeoffs between detailed design variations. During early designs stages there may be competing concepts with dramatic differences. Additionally, detailed information is scarce, and decisions must be models. for a diverse range of concepts, and the lack of detailed information make the integration make the integration of traditional LCC models impractical. This paper explores an approximate method for providing preliminary life-cycle cost. Learning algorithms trained using the known characteristics of existing products be approximated quickly during conceptual design without the overhead of defining new models. Artificial neural networks are trained to generalize on product attributes and life cycle cost date from pre-existing LCC studies. The Product attribute data to quickly obtain and LCC for a new and then an application is provided. In additions, the statistical method, called regression analysis, is suggested to predict the LCC. Tests have shown it is possible to predict the life cycle cost, and the comparison results between a learning LCC model and a regression analysis is also shown

This paper presents a data-mining aided heuristic algorithm development. The developed algorithm includes three steps. The steps are a uniform selection, development of feature functions and clustering, and a decision tree making. The developed algorithm

The main objective of the statistical analysis about industrial accidents is to find out what is the dangerous factor in its own industrial field so that it is possible to prevent or decrease the number of the possible accidents by educating those who work in the fields for safety tools. However, so far, there is no technique of quantitative evaluation on danger. Almost all previous researches as to industrial accidents have only relied on the frequency analysis such as the analysis of the constituent ratio on accidents. As an application of data mining technique, this paper presents analysis on the efficiency of the CHAID algorithm to classify types of industrial accidents data and thereby identifies potential weak points in accident risk grouping.

The consequences of rapid industrial advancement, diversified types of business and unexpected industrial accidents have caused a lot of damage to many unspecified persons both in a human way and a material way Although various previous studies have been analyzed to prevent industrial accidents, these studies only provide managerial and educational policies using frequency analysis and comparative analysis based on data from past industrial accidents. The main objective of this study is to find an optimal algorithm for data analysis of industrial accidents and this paper provides a comparative analysis of 4 kinds of algorithms including CHAID, CART, C4.5, and QUEST. Decision tree algorithm is utilized to predict results using objective and quantified data as a typical technique of data mining. Enterprise Miner of SAS and AnswerTree of SPSS will be used to evaluate the validity of the results of the four algorithms. The sample for this work chosen from 19,574 data related to construction industries during three years (2002~2004) in Korea.

산업재해 통계분석의 커다란 목적은 각 산업별로 주 위험요인을 도출하고 이에 따른 안전교육의 실시 또는 안전장치 등을 보완함으로써 산업재해를 줄이거나 예방하는데 있다고 볼 수 있다. 그러나 일반 제조업이나 건설업 등에서는 아직까지도 정량적 위험성 평가 기법이 개발되어 있지 않은 실정이다. 따라서 효율적인 위험성 평가 기법의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 데이터마이닝 기법을 이용한 산업재해 예방을 위한 최적 알고리즘 선정 방법을 제시한다.

최적화 문제는 일반적으로 복수개의 목적식을 가지며, 이러한 목적식들의 대부분은 서로 충돌한다. 즉, 한 개의 목적식을 최적화하면 다른 목적식들은 최적화되지 못한다. 그러므로 하나의 목적식을 최적화하는 결정변수들이 다른 목적식들을 동시에 최적화시키기가 매우 어렵다. 따라서 최적화 개념도 하나의 목적식을 고려하는 경우와는 다른 관점에서 고려해야 한다. 본 연구에서는 다목표 최적화 문제를 해결하기 위한 새로운 실수코딩 유전자 알고리즘을 제시하고, 알고리즘의 효율 평가를 위해서 다목표 유전자 알고리즘에서 가장 일반적으로 사용되고 있는 MOGA 기법과 비교한다. 제시되는 다목표 실수코딩 유전자 알고리즘에서는 여러 개의 목적식을 평가하기 위한 적합도 함수를 제안하며, 목적식들을 만족하는 다양한 파레토 최적 집합을 구축하기 위한 방안을 제시한다. 개발된 다목표 최적화 알고리즘과 MOGA 기법의 효율 평가를 위해 두 알고리즘이 파레토 최적해의 집합을 어떻게 구성하는지 비교한다. 실수코딩 유전자 알고리즘의 실험을 위해 교배연산자는 단순교배 기법을 사용하고 돌연변이 연산자는 균등돌연변이 기법을 사용한다.

A number of stores can save costs by forming central warehouses. In this paper, transportation cost is included in the inventory model with the continuous review policy, namely, (Q,R) policy. The objective of this paper is to develop an efficient simulated annealing algorithm and heuristic for large-scale problems of determining the location and the number of central warehouses by minimizing total costs. Some computational results and suggestions for future research are also discussed.

본 논문에서는 지진하중을 받는 사장교에 납고무받침과 유압식 가력기를 결합한 복합제어 시스템을 적용하였다. 복합제어 시스템은 다중의 제어장치로 인해 제어성능의 향상을 기대할 수 있지만 추가적으로 사용되는 능동제어 장치로 인하여 전체 제어시스템의 강인성이 저하될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 복합제어 시스템의 강인성을 향상시키기 위해 기존의 LQG 알고리즘에 납고무받침의 응답에 따른 on-off 형태의 알고리즘을 결합하였다. 수치해석 결과 on-off 형태의 LQG 알고리즘을 사용한 복합제어 시스템은 납고무받침을 사용할 수동제어 시스템이나 유압식 가력기만을 사용한 능동제어 시스템과 비슷한 최대제어력이나 평균제어력을 사용하면서 제어성능이 향상되었으며, 기존의 성능에 초점을 둔 LQG 알고리즘만을 사용한 복합제어 시스템과 유사한 제어성능을 나타냈다. 또한 제안된 제어시스템은 구조물의 강성행렬에 교란이 있을 때 기존의 LQG 알고리즘만을 사용한 복합제어 시스템에 비해 강인성이 향상되었으며 교란된 시스템에 대해 불안정성을 보이지 않았다. 제안된 제어시스템은 설계지진뿐만 아니라 다른 입력지진에 대해서도 제어성능을 유지하였다. 따라서 On-Off 형태의 LQG 알고리즘을 사용한 복합제어 시스템은 불확실성이 많은 지진하중을 받는 사장교에 개선된 제어기법으로 제안될 수 있다.

In this paper, we optimize simulation model of a manufacturing system using the real-coded genetic algorithm. Because the manufacturing system expressed by simulation model has stochastic process, the objective functions such as the throughput of a manufa

The assembly line balancing problem has been focused by many research works because the efficient management of the assembly line might influence not only the quality of the products but also the working conditions for the workers. This paper deals with U

본 연구는 기계고장 시 대체경로를 고려한 새로운 유사계수와 주어진 기간 내 수요변화를 고려하여 제조 셀을 구성하는 방법론을 개발하는 것이다. 본 연구의 방법론은 2단계로 나누어진다. 1단계에서는 기계고장 시 이용 가능한 대체경로를 고려하여 새로운 유사계수를 제시하고 유전자 알고리즘을 활용하여 부품 군을 식별하는 것이다. 셀 응용의 성패를 좌우하는 주요한 요소들 중 하나는 수요변화에 대한 유연성으로서 수요변화, 이용 가능한 기계의 능력 및 납기일에 따라