In the manufacturing industry, dispatching systems play a crucial role in enhancing production efficiency and optimizing production volume. However, in dynamic production environments, conventional static dispatching methods struggle to adapt to various environmental conditions and constraints, leading to problems such as reduced production volume, delays, and resource wastage. Therefore, there is a need for dynamic dispatching methods that can quickly adapt to changes in the environment. In this study, we aim to develop an agent-based model that considers dynamic situations through interaction between agents. Additionally, we intend to utilize the Q-learning algorithm, which possesses the characteristics of temporal difference (TD) learning, to automatically update and adapt to dynamic situations. This means that Q-learning can effectively consider dynamic environments by sensitively responding to changes in the state space and selecting optimal dispatching rules accordingly. The state space includes information such as inventory and work-in-process levels, order fulfilment status, and machine status, which are used to select the optimal dispatching rules. Furthermore, we aim to minimize total tardiness and the number of setup changes using reinforcement learning. Finally, we will develop a dynamic dispatching system using Q-learning and compare its performance with conventional static dispatching methods.

4차 산업혁명의 도래로 인한 기술혁신은 자율운항선박을 중심으로 해상 운송분야까지 활발한 발전을 불러왔다. 특히, 현재의 선원이 직접 운항하는 방식인 유인선박 사이에서 운항하게 될 자율운항선박은 자율도에 따라 원격제어를 통해 운항을 수행하며, 육상에 서 이를 제어할 원격운항자에 대한 관심 또한 늘어나고 있다. 하지만 아직 원격운항자가 개입이 필요한 상황이 동시에 발생하는 등을 고 려한 원격운항자 최소 인력 요구사항에 대한 연구는 부족한 상황이다. 본 연구는 특정 해역 구간의 누적된 항적데이터를 활용하여 선박 간에 발생할 수 있는 조우상황에서 원격운항자의 개입이 필요한 상황을 정의하고, 해당 구간을 특정 규모의 자율운항선박 선대로 운항하 였을 때, 원격운항자의 개입이 동시에 필요한 상황이 얼마나 발생하는지를 시뮬레이션을 통해 확인하였다. 연구의 결과는 향후 실제 자율 운항선박 선대를 운행할 원격운항센터의 원격운항자의 적정인력 배치 등의 계획 또는 정책 수립에 활용될 기초 자료로 활용될 것으로 기 대한다.

생물환경조절학회지 31권 4호에 게재된 논문의 사사가 잘못 기재되어 있어 바로 잡습니다.

The lane departure warning device can not detect the lane to be driven in the future by sensing the departure of the lane passing by during driving and warning the driver. Considering the safe operation of the truck, it is also expected that the departure of the future lanes according to the dynamic weight and speed of the current truck should be predicted. This study attempted to predict whether or not to deviate from the lanes of curved roads to be driven in the future according to the current dynamic driving weight and speed in consideration of the safe driving of trucks.

국내외로 첨단 ICT 융합기술이 농업 분야에 적용되기 시작 하면서, 시설원예 설비들이 고도화되고, 스마트팜 구축 기술 및 인력이 축적되기 시작하였다. 그러나 우리나라 농촌의 경 우, 농업생산 연령의 고령화, 국내 농촌 인구의 지속적인 유출, 저출산 등으로 인하여 스마트팜 확대 및 적용에 어려움이 많 은 실정이다. 따라서 공간 및 시간에 구속을 받지 않는 간편한 농업인 교육 프로그램이 필요하며, 최근 부상하고 있는 시뮬 레이션 기술을 활용한다면 농업 교육용 시뮬레이션 툴 개발도 가능할 것으로 판단된다. 온실 환경 제어 모델을 이용한 시뮬 레이션은 다양한 지역과 기상 조건 하에서 대상 온실의 열과 물질에너지의 상호작용을 합리적으로 예측할 수 있게 해준다. 본 연구에서는 온실 환경 제어 모델을 활용하여 외부 기상 데 이터를 통해 온실의 환경 변화를 예측하고 가상의 환경 제어시스템을 통해 환경 제어 시 필요한 에너지값들을 시뮬레이션 할 수 있었다. 이러한 결과를 통해 이용자가 직접 맞춤형 환경 제어를 할 수 있도록 편의성을 고려한 사용자 인터페이스를 구축할 것이며, 실제 파프리카 재배 온실의 제어 요소들을 반 영할 수 있도록 설계될 것이다. 농업용 교육 시뮬레이션 툴을 최근 활발하게 연구가 이루어지고 있는 작물 생육 모델링 기 술 및 전산유체역학 기술과 융합하면 더욱 타당한 결과를 보 일 것이다.

Recently, traffic accidents have continued to occur due to the failure to secure a safe distance for trucks. Unlike passenger cars, freight cars have a large fluctuation in the weight of the vehicle's shaft depending on the load, and the fatality of accidents and the possibility of accidents are high. In this study, a braking distance prediction model according to the driving speed and loading weight of a three-axis truck was implemented to prevent a forward collision accident. Learning data was generated based on simulation, and a prediction model based on machine learning was implemented to finally verify accuracy. The extra trees algorithm was selected based on the most frequently used R2 Score among regression analyses, and the accuracy of the braking distance prediction model was 98.065% through 10 random scenarios.

The manufacturing companies under Make-To-Order (MTO) production environment face highly variable requirements of the customers. It makes them difficult to establish preemptive production strategy through inventory management and demand forecasting. Therefore, the ability to establish an optimal production schedule that incorporates the various requirements of the customers is emphasized as the key success factor. In this study, we suggest a process of designing the simulation model for establishing production schedule and apply this model to the case of a flat glass processing company. The flat glass manufacturing industry is under MTO production environment. Academic research of flat glass industry is focused on minimizing the waste in the cutting process. In addition, in the practical view, the flat glass manufacturing companies tend to establish the production schedule based on the intuition of production manager and it results in failure of meeting the due date. Based on these findings, the case study aims to present the process of drawing up a production schedule through simulation modeling. The actual data of Korean flat glass processing company were used to make a monthly production schedule. To do this, five scenarios based on dispatching rules are considered and each scenario is evaluated by three key performance indicators for delivery compliance. We used B2MML (Business To Manufacturing Markup Language) schema for integrating manufacturing systems and simulations are carried out by using SIMIO simulation software. The results provide the basis for determining a suitable production schedule from the production manager's perspective.

This paper will present a simulation-optimization model for the scheduling of multi-projects. The objectives of this research include the minimization of value added projects execution cost, project completion time, project tardiness, and underutilization of contracted or outsourced resources. It is the three-phase research. In first phase, a mathematical and simulation models will be developed for multi-objectives. In second phase simulation model will be coupled with genetic algorithm to form a simulation-optimization model. The efficiency of genetic algorithm (GA) will be improved simultaneously with fine-tuning and hybridizing with other algorithms. The third phase will involve the presentation of a numerical example for the real time application of proposed research. Solution of numerical obtained with fine-tuned and hybridized simulation integrated GA will be compared with already available methods of simulation-optimization. This research will be useful for the scheduling of projects to achieve the befits of high profit, effective resource utilization, and customer satisfaction with on time delivery of projects.

The application of the theoretical model to real assembly lines has been one of the biggest challenges for researchers and industrial engineers. There should be some realistic approach to achieve the conflicting objectives on real systems. Therefore, in this paper, a model is developed to synchronize a real system (A discrete event simulation model) with a theoretical model (An optimization model). This synchronization will enable the realistic optimization of systems. A job assignment model of the assembly line is formulated for the evaluation of proposed realistic optimization to achieve multiple conflicting objectives. The objectives, fluctuation in cycle time, throughput, labor cost, energy cost, teamwork and deviation in the skill level of operators have been modeled mathematically. To solve the formulated mathematical model, a multi-objective simulation integrated hybrid genetic algorithm (MO-SHGA) is proposed. In MO-SHGA each individual in each population acts as an input scenario of simulation. Also, it is very difficult to assign weights to the objective function in the traditional multi-objective GA because of pareto fronts. Therefore, we have proposed a probabilistic based linearization and multi-objective to single objective conversion method at population evolution phase. The performance of MO-SHGA is evaluated with the standard multi-objective genetic algorithm (MO-GA) with both deterministic and stochastic data settings. A case study of the goalkeeping gloves assembly line is also presented as a numerical example which is solved using MO-SHGA and MO-GA. The proposed research is useful for the development of synchronized human based assembly lines for real time monitoring, optimization, and control.

FEM 수치해석을 위한 사면체격자 생성을 위해서는 물체의 볼륨정보를 표현할 수 있는 Boundary Representation (B-Rep) 모델이 필요하다. 공학분야에서는 파라메트릭 솔리드 모델링(Parametric Solid Modeling) 방법을 사용하여 BRep 모델을 정의한다. 반면 지질모델링은 메쉬 기반의 불연속(discrete) 모델링 방법을 사용하는데 이를 지질솔리드모델 (Sealed Geological Model)이라 부르며 지층, 단층, 관입암, 모델 경계면과 같은 지질학적 인터페이스들을 이용해 지질 도메인을 정의한다. 공학분야의 파라메트릭 모델링과 불연속 모델링 방식의 자료구조의 차이로 인해 불연속 B-Rep 모 델은 공학분야에서 사용하는 다양한 오픈소스, 상용 메쉬제작 소프트웨어와 쉽게 호환되지 않는다. 이 논문에서는 공학 용 메쉬 제작 소프트웨어와의 호환성을 가지도록 지질솔리드모델을 대표적인 오픈소스인 Gmsh와 상용 FEM 해석 소 프트웨어인 COMSOL로 변환하는 프로그램을 제작하였다. 지질모델링 소프트웨어를 통해 제작한 복잡한 지질구조모델 을 사용자 편의성을 갖춘 다수의 상용 소프트웨어서 쉽게 활용할 수 있어 지열, 암석역학 등 다양한 지구과학 시뮬레 이션 연구에 도움이 될 것으로 생각된다.

본 연구에서는 BES 기법을 활용하여 온실을 대상으로 실시간 에너지교환 시뮬레이션 모델 개발 및 검증을 수행하고 냉·난방부하 산정 및 경향성을 분석하였다. 우선 BES 기법과 현장실험을 기반으로 온실의 실시간 에너지 교환 모델을 개발하였다. 광흡수율, 엽면적지수, 잎 특성 길이 등 대상작물인 애플망고의 특성 값들과 온실 내부 이산화탄소 농도, 광량, 온도 등 실시간 입력 자료를 고려하여 작물 및 토양의 에너지교환을 구현하였다. 모델의 검증은 온실 내부 기온으로 수행하였으며 실측 내부 기온과 연산된 내부 기온 간의 결정계수, 일치도로 평가 하였다. 내부 기온 비교는 결정계수 0.89, 일치도 0.93으로 높은 유사성을 확인하였으며 모델의 유의성을 판단하였다. 개발한 모델과 2005년부터 2014년까지의 기상자료, 대상작물의 생육단계별 적정생육온도를 이용하여 대상온실의 냉·난방부하 산정하였다. 연도별 냉·난방부하산정 및 경향성을 파악하였으며 최대 냉·난방부하 산정을 통하여 대상온실의 냉·난방장치 용량설계의 기초자료를 확보하였다. 최근 10년 치 기상자료를 통하여 평균 최대 난방부하 525,473 kJ·hr-1, 평균 최대냉방부하 630,870 kJ·hr-1가 산정되었으며 대상 온실에 지열, 온배수, 태양열 등 신재생에너지를 활용할 경우 유용하게 활용될 것으로 판단된다. 본 연구를 통하여 온실 내 각 구성요소 간의 실시간 에너지교환을 모의할 수 있었으며 추후 온배수 활용을 위한 저류조, 히트펌프, 축열조 등의 설비를 구현함에 따라 전반적인 냉·난방 시스템의 구현 가능성을 확인하였다. 또한 동적 해석방법을 통하여 재배작물, 생육단계 및 토양을 고려하였으며 온실 에너지교환 모델에 다양한 형태로 적용 가능할 것으로 판단된다.

The up-to-date small and medium-sized enterprises (SMEs) in Korea have tried to respond flexibly and rapidly to dynamic business environment and to establish efficient production management system based on information technologies. However, most of SMEs have faced with low applicability of the production management system resulting from high costs of introduction and maintenance. In this paper, a production planning and control system, that is S-PMS (production management system for SMEs), is proposed to solve the problem of low applicability and limited human resources. S-PMS enables production managers to efficiently collect and manage master data with the actual target production systems and explores the bottleneck process by means of simulation techniques to improve productivity. Furthermore, it implements rescheduling mechanism in terms of a variety of process routes. In essence, intuitive dispatching rules and integrated data management of S-PMS improve field applicability of production management system. Consequently, S-PMS is expected to be used as an efficient production management system of SMEs in Korea.

Considering the supply system and operating cost of enterprises which are in the supply chain as the main index, this paper establishes a supply chain evaluation model, and utilizes Arena building stimulation model of the supply chain which considers manufacturing enterprises as the core of supply chain. This model designs a generic simulation model of the supply chain including multi-level distributors and suppliers. And the model analyzes a representative example of business process, one of the enterprises in Shandong.

Simulation technique for the fish behavior was applied to estimate fish school movement in the cage net. Individual-based fish behavior model (Huth and Wessel, 1991) was evaluated in a free area to understand the characteristics for the model, and the movement in the cage net was simulated by defining the fish reaction against the displacement of cage net. As a result, the distance to the net was not considerably changed and the space among fishes in cage net was slightly decreased by reducing the net space. Swimming area was, however, significantly affected by changing the net space and the relationship between swimming area and net displacement was theoretically estimated as y=-0.21x+1.02 (R2=0.96). these results leads the conclusion that individual-based model was appropriated to describe the fish school reaction in the cage net and be able to use for evaluating the influence on cultured fish.

본 연구에서는 실시간으로 개별 차량에 대한 소음 예측 시뮬레이션을 통해 매 순간 소음지도와 Lmax, Lmin 등을 얻을 수 있는 소음 예측 모델을 제시하였다. GIS 지형처리 기법을 이용해 공간 모델 처리 기법을 바탕으로 실시간 교통소음예측 시스템 모델을 제안하고, 객체지향기법을 이용해 개발하였다. 실시간 소음 시뮬레이션 모델을 이용하여 교통 흐름의 변화에 따라 소음레벨, 소음지도 변화, Lmin, Lmax값을 한눈에 파악하거나 비교할 수 있다. 현장에서 수행한 소음측정치와 예측치를 비교한 결과, 대부분 거리에서 Leq는 2~3db, Lmax는 3~4db 이내의 차이를 나타내어 소음예측의 신뢰성이 양호함을 확인할 수 있었다. 개발된 시스템을 이용해 민감도 분석을 수행한 결과, 대형차 비율, 차량 속도, 방음벽 높이에 따라 소음레벨의 차이를 보였고, 특히 방음벽 높이는 Leq나 Lmin보다 Lmax에 큰 영향을 미치는 것을 알 수 있었다.