The objective of this study is the development of size, shape and topology discrete optimum design algorithm which is based on the genetic algorithms. The algorithm can perform both shape and topology optimum designs of trusses. The developed algorithm was implemented in a computer program. For the optimum design, the objective function is the weight of trusses and the constraints are stress and displacement. The basic search method for the optimum design is the genetic algorithms. The algorithm is known to be very efficient for the discrete optimization. The genetic algorithm consists of genetic process and evolutionary process. The genetic process selects the next design points based on the survivability of the current design points. The evolutionary process evaluates the survivability of the design points selected from the genetic process. The efficiency and validity of the developed size, shape and topology discrete optimum design algorithms were verified by applying the algorithm to optimum design examples

The objective of this study is the development of a size and shape discrete optimum design algorithms, which is based on the genetic algorithms and the fuzzy theory. This algorithms can perform both size and shape optimum designs of plane and space trusses. The developed fuzzy shape-GAs (FS-GAs) was implemented in a computer program. For the optimum design, the objective function is the weight of structures and the constraints are limits on loads and serviceability. This study solves the problem by introducing the FS-GAs operators into the genetic.

유전자 알고리즘은 적자 생존과 자연친화의 유전이론을 기초로 하여 이루어진 탐색기법이다. 유전자 알고리즘은 미분 정보 등과 같은 부가적인 정보없이 수렴함으로 전역적 최적값을 탐색하는 강인한 탐색기법으로 알려져 있다. 유전자 알고리즘은 연속형의 설계변수를 가지는 문제에서 세대가 계속 진행되어도 목적함수의 개선이 없이 조기에 수렴하는 경우가 있다. 또한 전역적 최적값 근처에서 수렴하지 못하고 목적함수값이 진동하여 수렴속도가 떨어지는 단점이 있다. 본 연구에서는 위와 같은 유전자 알고리즘의 단점을 보완하고자 재시동 조건과 엘리트 보존방법을 제안하였다. 수정된 유전자 알고리즘의 유용성을 검증하기 위해 3부재 트러스와 평면응력 외팔보에 적용하여 수렴 속도의 향상을 확인하였다.

본 연구에서는 직사각형 단면을 갖는 프리스트레스 철근콘크리트보(PRC)의 최소경비설계를 수행하였다. 목적함수로서 건설경비는 콘크리트 경비, 긴장재 경비, 철근 경비 그리고 거푸집 경비를 포함하였으며 이를 최소화하였다. 설계제약조건으로는 시방서상의 최대처짐제약, 휨 및 전단강도제약, 연성제약 그리고 설계변수에 대한 상하한 제약을 고려하였다. 쿤-터커 필요조건을 이용하여 최적성 규준을 설계변수의 항으로 명시적으로 유도하였으며, 이때 설계변수로는 보의 유효깊이, 긴장재의 최대편심거리 그리고 철근비로 취하였고, 긴장재의 형상은 2차 포물선함수로 가정하였다. 또한 본 연구에서는 요소별로 변화하는 단면을 갖는 경우와 전경간에 걸쳐 일정한 단면을 갖는 경우에 대하여 고려하였고, 긴장재의 경간별 최대편심을 설계변수화 하였다. 그리고 수치예를 들어 개발된 기법의 적용성과 효율성을 보였다.

본 논문은 교량 구조물의 손상위치 및 손상정도를 평가하기 위해 제한된 모드형상을 사용한 손상지수 방법에 기초한 실용적이며 개선된 손상평가 알고리즘을 제안한다. 손상평가 알고리즘에서 손상전 후의 구조물로부터 획득한 모드 벡터의 민감도 비에 근거한 손상지수를 사용하여 손상위치의 파악 및 손상정도를 평가한다. 그러나 모드형상의 진폭이 거의 영의 값을 가지는 요소에 손상이 존재하면 모드벡터 민감도 비는 무한대의 값을 가지게 되며, 이는 손상평가를 불가능하게 한다. 따라서 본 논문에서는 구조물의 모드형상과 비례하는 민감도 필터를 도입한 개선된 기법을 적용함으로써, 이러한 문제점을 극복하였으며 또한 기존의 방법보다 손상위치와 손상정도 평가에 있어 상당한 정확도의 향상을 구현하였다. 제안된 알고리즘을 검증하기 위해 단순보와 2경간 연속보에 대해 손상평가를 수행하였으며, 기존의 방법에 의한 결과와 비교하였다.

본 연구는 객관적인 생리신호로부터 인간의 감성을 추론할 수 있는 감성평가 전문가 시스템을 개발하기 위한 첫 번째 단계로 측정된 생리신호를 이용하여 인간의 긴장도를 판단하는 알고리즘의 개발을 목표로 한다. 감성평가와 관련된 애매함을 수리적으로 취급하기 위해 퍼지이론을 적용하여 임의의 감성영역에 속하는 정도를 소속함수로 정량화함으로써 감성평가를 가능하게 하고자 하였다. 소속함수의 결정은 상상을 통해 유발된 긴장/이완의 생리신호 데이터베이스 결과를 사용하였다. 그리고 두 가지 이상의 생리신호 측정결과와 각 생리신호의 소속함수로부터 하나의 최종결과(긴장도)를 유추하기 위해서 Dempster-Shafer증거합 법칙을 적용하였고, 이를 통해 최종적인 긴장도를 도출할 수 있도록 하였다.

포장유지관리시스템에 있어서 포장표면 정보는 가장 중요한 인자 중의 하나이다. 따라서 일찍부터 선진국들은 자국의 현실에 알맞은 포장표면 조사장비와 프로그램을 개발하여 사용하고 있다. 국내의 경우 고가의 외국장비와 프로그램을 수입하여 사용하고 있으나 많은 문제점으로 인해 국산 장비와 포장표면 분석 프로그램 개발의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 아스팔트 포장표면 분석 프로그램 개발을 위한 선행연구이다. 본 연구의 초점은 이미지프로세싱 기술을 이용한 포장표면 분석 원리를 규명하고 포장이미지의 특성 및 포장이미지의 노이즈를 효과적으로 제거하기 위한 알고리즘을 실험하는 것이다. ARAN(Automatic Road Analyser)의 균열맵을 분석 샘플로 이용하였으며, 포장이미지의 통계적인 특성, 히스토그램, FFT(Fast Fourier Transform)영상을 분석하여 일반적인 이미지에 비해 노이즈와 고주파 성분이 많고, 배경과 균열 분리가 어려운 특성을 규명하였다. 또한 노이즈 제거를 위해 다양한 필터를 적용하여 실험한 결과 마스크 크기가 3X3인 중간값 필터가 가장 효과가 좋은 것으로 나타났다.

Integrated Supply Chain Management is a important subject for all enterprise activities as include logistics/sales, transfer and storage, manufacturing, purchasing of materials. A recent customer wants to receive high level service of all parts as Qualify, Delivery, Cost and Product. Therefore, Enterprise effort to supply for customers needs use some techniques like Data Mining, POS, MIS. Inventory and Logistics cost is the highest expense of all cost from first supplier to final customer on supply routine. So, SCM's basic purpose is reduce to that cost. So that this paper explain necessary, background, concept of SCM, analyze several using methodology and function of main SCM solution, after propose to ATP model include arithmetic procedure, functions, input data for determines available due date.

포장유지관리시스템에 있어서 포장표면 정보는 가장 중요한 인자 중의 하나이다. 따라서 일찍부터 선진국들은 자국의 현실에 알맞은 포장표면 조사장비와 프로그램을 개발하여 사용하고 있다. 국내의 경우 고가의 외국장비와 프로그램을 수입하여 사용하고 있으나 많은 문제점으로 인해 국산 장비와 포장표면 분석 프로그램 개발의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 아스팔트 포장표면 분석 프로그램 개발을 위한 선행연구이다. 본 연구의 초점은 이미지프로세싱 기술을 이용한 포장표면 분석 원리를 규명하고 포장이미지의 특성 및 포장이미지의 노이즈를 효과적으로 제거하기 위한 알고리즘을 실험하는 것이다. ARAN(Automatic Road Analyser)의 균열맵을 분석 샘플로 이용하였으며, 포장이미지의 통계적인 특성, 히스토그램, FFT(Fast Fourier Transform)영상을 분석하여 일반적인 이미지에 비해 노이즈와 고주파 성분이 많고, 배경과 균열 분리가 어려운 특성을 규명하였다. 또한 노이즈 제거를 위해 다양한 필터를 적용하여 실험한 결과 마스크 크기가 3X3인 중간값 필터가 가장 효과가 좋은 것으로 나타났다.

최근 기업활동의 자재구매, 제조, 보관 및 운송, 유통/판매까지 포함한 공급체인 전체에 대해 통합관리가 중요한 비스를 받고 싶어한다. 이에 따라 오늘날의 대부분의 기업들은 고도의 기술을 요하는 정보시스템의 도입과, POS, Data Mining 등과 같은 기술들을 이용하고 고객의 요구 사항들을 적시, 적소에서 파악하여 고객이 요구하는 상품과 서비스를 공급하기 위하여 최선과을 정리하고 주요 SCM solution에서 제공하는 기능 및 사용된 방법론을 분석하여, 이를 바탕으로 주문 접수 시 주문물량의 가능납기를 산정하기 위한 입력데이터, 고려요소, 연산절차 등을 포함한 ATI(Available to Promise) 모델을 제제로 부각되고 있다. 현대의 고객들은 제품이나 납기, 품질과 같은 부문에서 높은 서의 노력을 다하고 있다. 최초의 공급자로부터 소비자까지 상품이 전달되는 과정 중에서 재고와 물류비용은 모든 비용의 대부분을 차지하고 있다. 이에 대한 비용을 줄이려고 하는 것이 공급체인관리(SCM)의 기본적인 목적이라 하겠다. 이에 본 논문에서는 공급체인관리(SCM)에 대한 개념과 배경, 필요성 등시한다.

Parallel Genetic Algorithms partition the whole population into several sub-populations and search the optimal solution by exchanging the information each others periodically. Distributed Genetic Algorithm, one of Parallel Genetic Algorithms, divides a large population into several sub-populations and executes the traditional Genetic Algorithm on each sub-population independently. And periodically promising individuals selected from sub-populations are migrated by following the migration interval and migration rate to different sub-populations. In this paper, for the Travelling Salesman Problems, we analyze and compare with Distributed Genetic Algorithms using different Genetic Algorithms and using same Genetic Algorithms on each separated sub-population The simulation result shows that using different Genetic Algorithms obtains better results than using same Genetic Algorithms in Distributed Genetic Algorithms. This results look like the property of rapidly searching the approximated optima and keeping the variety of solution make interaction in different Genetic Algorithms.