본 논문은 직접해법 기반 FETI 알고리즘의 개선 방안을 제시하였다. 개선 대상은 FETI-local로, 해당 알고리즘은 국부 Lagrange 승 수를 통해 부영역 간 경계 문제를 정의한다. 부영역 경계 강성 및 하중 계산 단계의 경우, 전체 역행렬 계산 등 과도한 비용을 요구했던 기존 알고리즘을 Boolean 행렬 특성을 활용한 선택적 역행렬 성분 계산으로 개선하였다. 전역 경계 행렬식 계산 단계의 경우, 기존 단 일 프로세서 연산을 다중 프론탈 기법 기반 병렬 연산으로 대체하였다. 제시된 FETI-local 알고리즘의 성능 개선은 64만 자유도 수치 예제를 통해 검증되었으며, 기존 대비 최대 97.8%의 계산 시간 감소가 달성되었다. 또한, 기존 대비 안정적이고 개선된 확장성이 가속 지표를 통해 확인되었다. 추가로, 432만 자유도의 대용량 계산 성능 비교가 제시된 알고리즘과 상용 프로그램인 ANSYS 간에 수행되 었다. 그 결과, 계산 시간 측면에선 ANSYS가 우수하였으나, 프로세서 수에 따른 가속 성능 증가율 측면에선 제시된 알고리즘이 우수 한 것이 확인되었다.

This study pursues to solve a batch of nonlinear parameter estimation (NPE) problems where a model interpreting the independent and the dependent variables is given and fixed but corresponding data sets vary. Specifically, we assume that the model does not have an explicit form and the discrepancy between a value from a data set and a corresponding value from the model is unknown. Due to the complexity of the problem, one may prefer to use heuristic algorithms rather than gradient-based algorithms, but the performance of the heuristic algorithms depends on their initial settings. In this study, we suggest two schemes to improve the performance of heuristic algorithms to solve the target problem. Most of all, we apply a Bayesian optimization to find the best parameters of the heuristic algorithm for solving the first NPE problem of the batch and apply the parameters of the heuristic algorithm for solving other NPE problems. Besides, we save a list of simulation outputs obtained from the Bayesian optimization and then use the list to construct the initial population set of the heuristic algorithm. The suggested schemes were tested in two simulation studies and were applied to a real example of measuring the critical dimensions of a 2-dimensional high-aspect-ratio structure of a wafer in semiconductor manufacturing.

어선과 같은 소형선박의 충돌사고는 큰 인명피해를 초래한다. 본 연구 이전에 선행된 연구에서는 충돌위험을 판단하고 경보를 발생시키는 소형선박 충돌예방 알고리즘을 개발하였다. 하지만 충돌경보와 같이 안전을 위해 제공되는 서비스는 위험을 예방할 뿐 아니라 이용자의 만족도 또한 어느 정도 수반되어야 효과적으로 기능할 수 있다. 본 연구에서는 소형선박 충돌예방 알고리즘의 실용성 향상을 위해 알고리즘을 개선하고, 알고리즘을 실제로 적용하여 개선결과 및 효과를 확인하고자 하였다. 충돌경보 서비스를 사용한 소형선박 운항자들을 대상으로 설문조사를 수행한 결과, 충돌경보의 정확도 향상과 경보 횟수 및 음량에 대한 사용자들의 요구사항이 확인되었다. 이에 따라 본 연구에서는 사용자 만족도 향상을 위해 알고리즘을 개선하였으며 실제 해상환경에서 개선된 알고리즘을 적용한 실선실험 을 수행하였다. 그 결과 개선 전보다 경보 발생 빈도가 감소하였지만, 위험한 상황에서는 경보가 비교적 꾸준히 발생하였으며, 충돌경보의 정확성과 실용성이 향상된 것으로 분석되었다. 추후에는 개선된 알고리즘의 적정성에 대한 근거자료를 마련하여 알고리즘의 실용성과 신뢰성을 확보한다면 소형선박 충돌사고 예방에 효과적으로 기여할 수 있을 것이다.

It is one of the known methods to obtain the optimal solution using the Ant Colony Optimization Algorithm for the Traveling Salesman Problem (TSP), which is a combination optimization problem. In this paper, we solve the TSP problem by proposing an improved new ant colony optimization algorithm that combines genetic algorithm mutations in existing ant colony optimization algorithms to solve TSP problems in many cities. The new ant colony optimization algorithm provides the opportunity to move easily fall on the issue of developing local optimum values of the existing ant colony optimization algorithm to global optimum value through a new path through mutation. The new path will update the pheromone through an ant colony optimization algorithm. The renewed new pheromone serves to derive the global optimal value from what could have fallen to the local optimal value. Experimental results show that the existing algorithms and the new algorithms are superior to those of existing algorithms in the search for optimum values of newly improved algorithms.

Recently, blockchain technology has been recognized as one of the most important issues for the 4th Industrial Revolution which can be represented by Artificial Intelligence and Internet of Things. Cryptocurrency, named Bitcoin, was the first successful implementation of blockchain, and it triggered the emergence of various cryptocurrencies. In addition, blockchain technology has been applied to various applications such as finance, healthcare, manufacturing, logistics as well as public services. Distributed consensus algorithm is an essential component in blockchain, and it enables all nodes belonging to blockchain network to make an agreement, which means all nodes have the same information. For example, Bitcoin uses a consensus algorithm called Proof-of-Work (PoW) that gives possession of block generation based on the computational volume committed by nodes. However, energy consumption for block generation in PoW has drastically increased due to the growth of computational performance to prove the possession of block. Although many other distributed consensus algorithms including Proof-of-Stake are suggested, they have their own advantages and limitations, and new research works should be proposed to overcome these limitations. For doing this, above all things, we need to establish an evaluation method existing distributed consensus algorithms. Based on this motivation, in this work, we suggest and analyze assessment items by classifying them as efficiency and safety perspectives for investigating existing distributed consensus algorithms. Furthermore, we suggest new assessment criteria and their implementation methods, which can be used for a baseline for improving performance of existing distributed consensus algorithms and designing new consensus algorithm in future.

OLED Display fabrication system is one of the most complicated discrete processing systems in the world. As the glass size grows from 550×650mm to 1,500×1,850mm in recent years, the efficiency of Automated Material Handling System (AMHS) has become very important and OLED glass manufacturers are trying to improve the overall efficiency of AMHS. Aiming to meet the demand for high efficiency of transportation, various kind of approaches have been applied for improving dispatching rules and facility layout, while simultaneously considering the system parameters such as glass cassettes due date, waiting time, and stocker buffer status. However, these works did not suggest the operational policy and conditions of distribution systems, especially for handling unnecessary material flows such as detour. Based on this motivation, in this paper, we proposed an efficient algorithm for improving detour transportation in OLED FAB. Specifically, we considered an OLED FAB simplifying OLED production environment in a Korean company, where four stockers are constructed for the delivery of Lot in a bay and linked to processing equipments. We developed a simulation model using Automod and performed a numerical experiment using real operational data to test the performance of three operation policies under considerations. We showed that a competitive policy for assigning alternative stocker in case of detour was superior to the current dedicated policy using a specified stocker and other considered policies.

표본기반 초해상도(Super Resolution) 기법은 데이터베이스에 저장된 고해상도 영상의 패치와 저해상도 영상 의 패치 사이에 대응관계를 이용하여, 저해상도의 입력영상에 가장 유사한 고해상도 패치를 덧붙여서 고해상도를 구 성하는 방식이다. 이러한 방식은 한 장의 영상만으로 고해상도 영상을 얻을 수 있고, 위의 과정을 반복하여 2배 이상 의 확대된 영상을 얻을 수 있어서 기존의 고전적 초해상도 기법의 문제점을 해결할 수 있다. 표본기반 초해상도 방법 들중 네이버 임베딩(Neighbor Embedding 이하 NE) 기법의 기본 원리는 지역적 선형 임베딩(locally linear embedding) 이라는 매니폴드 학습 방법의 개념과 같다. 그러나, NE의 국부 학습 데이터 집합의 크기가 너무 작아서 빈약한 일반화 능력으로 인하여 알고리즘의 성능을 크게 저하시킨다. 또한, NE는 신뢰할 수 있는 성능을 위해 커다란 크기의 학습 데이타가 요구되어, 메모리 비용뿐만 아니라 연산 부담이 요구된다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서 효율적으로 구축된 딕셔너리(dictionary)를 이용하였고, NE의 국부 학습 데이터 집합의 크기가 너무 작은데에 기인한 빈약한 일반화 능력을 보완하기 위해 각 시험 패치와 딕셔너리들 간의 평균거리 이내에 있는 데이터 들을 국부 학습 데이타들로 이용하였다. 또한, 본 논문에서는 NE의 부족한 일반화 능력을 보완하기 위해 일반화 능력 이 뛰어난 Support Vector Regression(이하 SVR)을 이용하여 훈련하였으며 훈련된 SVR을 이용하여 고해상도의 해당 화소 값을 예측하였다. 실험을 통하여 제안된 기법이 bicubic 보간법 및 NE 기법 등에 비해 정량적인 척도 및 시각적 으로도 향상된 결과를 보여 주었다.

스마트폰 게임 사용자들의 급속한 증가와 모바일 사용이 급증함에 따라 개인의 인증서 사용은 필수적으로 사용하도록 하고 있다. 이 개인 인증서는 편리하면서도 개인의 정보유출 및 도용의 우려가 항상 존재하게 되어 사용자들의 불안감은 항상 함께 공존하고 있다. 이에 즈음하여 본 논문에서는 기존의 아이디와 비밀번호를 입력하던 방식을 개선하여 보다 쉬우면서도 타인이 도용하지 못하게 대응하도록 철저한 개인인증 보안 알고리즘을 적용하여 실제 스마트폰 게임 인증 사용시에 적용할 수 있도록 시뮬레이션 해 보고자 하였다. 본 논문의 수행 결과로는 안전한 스마트폰 게임 인증 서비스의 활성화와 더불어 무선 인터넷 뱅킹 서비스, 온라인 쇼핑 등 무선 인터넷을 이용한 전자 상거래의 활성화에 기여할 것으로 기대된다.

In this paper, we raised the performance of heuristic algorithm to assign job to workers in parallel line inspection process without sequence. In previous research, we developed the heuristic algorithm. But the heuristic algorithm can't find optimal solution perfectly. In order to solve this problem, we proposed new method to make initial solution called FN(First Next) method and combined the new FN method and old FE method using previous heuristic algorithm. Experiments of assigning job are performed to evaluate performance of this FE+FN heuristic algorithm. The result shows that the FE+FN heuristic algorithm can find the optimal solution to assign job to workers evenly in many type of cases. Especially, in case there are optimal solutions, this heuristic algorithm can find the optimal solution perfectly.

Now days, the marketing environment is rapidly changed. Therefore, a lot of companies try to reduce production cost. Especially, Design is a important activities in new product development. While the concepts of design for manufacturable and concurrent engineering have made significant advances in integrating the design function with other areas in the firm. There are still major gaps in timely and accurate costing information available to designers. Inappropriate design could result in high redesign cost and delay in product relation. The generation of design and improvement is a time-consuming and mentally exhaustion process. It involves combining design features to generate as many potential design as possible. As not all features combinations are feasible, decision-makers have to narrow down the potential solutions and subsequently select appropriate design for further development. This new study is composed of 3 steps aiming at the Low Cost Design of the product. The three steps are consisted that setting up the target Cost, estimating the current functional cost, the design of a unit's reviewing according to the priority of the difference between the target cost and the functional cost.

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.

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.

이 연구에서는 교량의 모드자료를 이용한 구조해석모델의 개선에 관하여 연구하였다. 교량의 초기해석모델은 도면 및 현장조사결과를 바탕으로 작성되므로, 시간에 따라 손실된 강성의 영향 및 경계조건 등을 합리적으로 반영하기 어려우며, 따라서 구조물에 대한 정적 혹은 동적실험을 수행하고, 그 결과를 반영하여 해석모델을 개선하는 것이 바람직하다. 이 연구에서는 구조물의 고유주파수 및 모드형상 등의 모드특성을 바탕으로 추계론적 최적화 기법인 유전자 알고리즘을 이용하여 해석모델을 개선하고자 하였다. 임진강교 및 행주대교에 대한 동적실험 자료를 이용하여 교량의 모드특성을 추정하였으며, 추정된 모드특성을 바탕으로 유전자 알고리즘을 이용하여 수치해석모델을 개선하였다. 개선된 모델을 사용하여 해석한 결과, 초기해석모델에 의한 해석결과보다 실험으로 추정한 모드특성에 가까움을 확인하였고, 이로부터 개선모델의 합리성을 검증하였다.