국제해사기구(IMO)는 해상인명안전협약(SOLAS)에 2002년 7월 1일부터 신조되는 총톤수 500톤 이상의 모든 선박에 자동선박추적장치(ATA)를 탑재시키도록 규정하였으나, 이SOLAS 협약에 적용되지 않는 현재 운항중인 10,000톤 미만의 현존선은 ATA의 비탑재로 인하여 충돌사고가 빈발하고 있다. 본 논문에서는 ATA의 일부 요소기술이 국산화되어 있으나 가장 핵심적인 자동추적 알고리즘 개발은 아직 미비한 실정에 있으므로 자동추적 알고리즘의 핵심요소기술의 연구개발을 통하여 ATA를 국산화하여 연안에서 항해하는 중소형 선박에 보급함으로서 충돌사고 둥을 미연에 방지하고자 한다.

It is very important to minimize the weight of shaft from the viewpoint of economics and manufacture. For minimizing effectively the diameter of shaft in torsional shafting, authors developed computer program using the real-coded genetic algorithm which is one of optimizing techniques and based on real coding representation of genetic algorithm. In order to confirm the accuracy and effectiveness of the developed computer program, the computational results by the developed program were compared with those of conventional strength, stiffness and vibration designs for a generator shafting.

This Study will introduce the concept of ATP(Available To Promise) and CTP(Capable to Promise) through the existing study , the process analysis of CTP(Capable to Promise), the modeling of algorithm and the embodiment of system. This research considers the environment of using Job-Shop method. The CTP algorithm models espicially through using LPST(Latest Possible Start Time) and EPST(Earlist Possible Start Time) method. It is important part of executing CTP(Capable to Promise), The CTP(Capable to Promise) modeling and implementing system develops to system which is capable to implement in the various business environment through addational and continuous research.

The purpose of this study was to develop an algorithm in which human arousal and pleasant level can be judged using measured physiological signals. Fuzzy theory was applied for mathematical handling of the ambiguity related to evaluation of human sensibility, and the degree of belonging to a certain sensibility dimension was quantified by membership function through which the sensibility evaluation was able to be done. Determining membership function was achieved using results from a physiological signal database of arousal/relaxation and pleasant/unpleasant that was generated from imagination. To induce one final result (arousal and pleasant level) based on measuring the results of more than 2 physiological signals and the membership function of each physiological signal, Dempster-Shafer's rule of combination in evidence was applied, through which the final arousal and pleasant level was inferred.

강바닥판교는 수 천개의 부재가 연결된 복잡한 구조물이기 때문에 설계와 해석이 난해하다는 단점을 가지고 있어 구조특성에 적합한 효율적인 최적화 알고리즘을 개발하는 것은 실용적인 최적화이론의 활용차원에서 매우 중요하다고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 강바닥판교의 최적설RP를 효과적으로 수행하기 위한 개선된 다단계 최적설계 알고리즘을 제안하였다. 강바닥판교의 구조적인 특성을 반영하면서 전체 시스템을 주형과 강바닥판으로 나누기 위해 다단계 최적설계 방법 중에 하나인 등위법 (Coordination Method)을 사용하였고, 효율적인 최적설계를 위한 처짐제약조건 소거기법, 구조해석의 효율성을 높이기 위한 자동미분기법이 사용되었으며, 활하중에 의한 응력은 기존연구에서 제안된 응력재해석 기법을 사용하였다. 강바닥판은 폐단면리브의 형식과 같은 이산형 설계변수와 바닥판의 두께 가로보의 치수와 같은 연속형 설계변수가 혼합되어 있는 형태로 구성되어 있다. 이에 본 연구에서는 강 바닥판의 최적화를 위해 수정된 유전자 알고리즘을 사용하였다. 수치예제를 사용하여 제안된 알고리즘의 효율성과 수렴성을 입증하였다.

The operation and management of a plant require proper accounting for the constraints coming from reliability requirements as well as from budget and resource considerations. Most of the mathematical methods to decide the inspection time interval for plan

해충의 발생시기와 발생량에 대한 정확한 예찰정보는 해충의 효율적인 종합적 방제를 위하여 필수적으로 요구된다. 해충의 효율적인 발생 예찰조사를 위해 디지털 영상처리 알고리즘을 이용하여 벼농경지에서 주요 해충인 멸구류를 자동적으로 인식하고 밀도를 측정하도록 하였다. 야외경작지에서 촬영한 입력영상에 대해 구성인자분해과정, 탑헷(top-hat)변환, 역치적용, 최소/최대 필터링 등의 방법을 적용하여 벼 잎에 붙어 있는 멸구 개체를 인식하고 개체수를 헤아렸다. 평균인식율은 95.8%를 보였다. 또한 인지된 각 멸구류 개체 크기를 측정하여 멸구류의 연령분포 추정을 가능하게 하였다

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