In this paper, we developed a heuristic algorithm to assign job to workers in parallel line inspection process without sequence. Objective of assigning job in inspection process is only to assign job to workers evenly. But this objective needs much time and effort since there are many cases in assigning job and cases increase geometrically if the number of job and worker increases. In order to solve this problem, we proposed heuristic algorithm to assign job to workers evenly. Experiments of assigning job are performed to evaluate performance of this heuristic algorithm. The result shows that heuristic algorithm can find the optimal solution to assign job to workers evenly in many type of cases. Especially, in case there are more than two optimal solutions, this heuristic algorithm can find the optimal solution with 98% accuracy.

저자는 기존의 연구에서 대용량-비선형성을 가지는 유체의 최적화를 수행하기 위해 몇 가지 강력한 방법들을 제시한 바 있다. 즉, 최적화 과정에서 수렴성을 높이기 위해 step by step기법을 사용하였고, 또한 수렴속도를 높이기 위하여 최적화이터레이션 과정에서 얻어지는 민감도정보를 이용하여 시스템 평형방정식의 해석을 위한 좋은 초기치를 제공하는 방법과, 평형방정식을 구속조건으로 사용하는 동시기법(simultaneous technique)에서 착안하여 해석과 최적화 수렴 판정치를 조작하는 방법을 제시한 바 있다. 그러나 그들 기법은 기본적으로 유사뉴턴법에 기본을 두고 있다. 현재까지 최적화에서 SQP기법을 사용할 때는 정확한 헤시안 매트릭스의 유도가 매우 까다롭고 힘들기 때문에 유사뉴턴법을 사용하고 있는 실정이다. 그러나 3차원 문제와 같이 더욱 큰 용량의 문제를 위해서는 진정한 의미에서의 뉴턴법, 트루 뉴턴법(true Newton method)을 사용할 필요가 있다. 본 연구에서는 트루 뉴턴법을 사용하기 위해 헤시안 매트릭스의 정확치를 얻는 과정을 유도하고 이를 기본으로 트루 뉴턴법을 이용한 최적화 루틴을 만들었다. 그리고 이를 3차원 문제에 적용하여 그 효과를 검증하였다.

This paper discusses a scheduling problem on object-oriented developments over multiple teams with limited resources in matrix organization. The objective of the problem is to minimize the makespan of overall projects. There are tangible and intangible advantages such as efficient resource share, improvement of productivity, development efforts and cost reduction, etc. by dispatching resources properly to the development teams. Traditionally, the project scheduling has been done with a manager's intuition or heuristic. We present a scheduling model with illustrative examples, stochastic search approach, and apply a variety of problems generated randomly to the approach. The results are analysed.

본 연구의 최종 목적은 유체가 빠른 속도로 가해지는 물체의 경계면에서 흡입(suction) 혹은 방출(injection)을 통해 유체를 제어함으로 드래그(drag)를 감소하고자 하는 것이다. 그러나 유체는 대용량, 비선형성을 가지고 있어서 직접적인 해석은 물론, 최적화를 적용한다는 것은 매우 어려운 일이다. 이를 위해 우리는 새로운 알고리즘과 기법들을 개발하였다. 본 연구에서는 이 기법들에 대한 검증을 하고, 나아가 최적화 기법을 사용하여 드래그를 감소하기 위해 흡입량과 방출량을 구하였다. 그리고 이 흡입과 방출을 가할 수 있는 구멍의 수와 위치에 따른 변화를 알아보았다. 본 연구에서 개발된 알고리즘과 기법들을 사용하였을 경우, 기존에는 해결 할 수도 없었던 문제를 가능하게 만들었으며, 기존에 저자가 1차로 개발한 바 있는 방법에 비해서도 더욱 효과적이라는 것을 입증하였다. 그리고 드래그 감소라는 차원에서 본다면 흡입과 방출을 가할 수 있는 구멍의 숫자가 많을수록 효과가 높으나 그다지 많은 수를 필요로 하지 않는다는 것을 알게 되었으며, 구멍의 위치는 유체의 경계층이 분리되는 약간 아래가 가장 최적의 위치라는 것을 알게 되었다.

바람에 저항하는 초고층 건물, 비행기나 자동차, 물에 저항하는 선박 등은 동일한 거동을 보여준다. 즉, 유속이 빨라 질경우, 건물 혹은 비행기, 자동차, 선박 뒤편에는 마이너스 압력과 와류가 발생하게 되는데 이로 인해 건물에서는 변위가 크게 발생하게 되고, 비행기나 자동차, 선박 등에서는 속력이 저하된다. 본 연구에서는 흡입과 방출이라는 기법을 이용하여 유체의 흐름을 우리가 원하는대로 적극적으로 제어하고자 한다. 그렇게 할 수만 있다면 초고층 건물에서의 변위를 대폭 줄일 수 있을 것이고, 자동차나 비행기 선박 등은 더 빠른 속도로 달릴 수 있을 것이다. 그렇다면 문제는 유체를 제어하기 위한 최적의 흡입 혹은 방출량을 구하는 것이고, 이 최적의 양들을 어떤 방법으로 구하는 것이냐 하는 것이다. 본 연구는 최적화 기법을 사용하여 Navier-Stokes 유체를 받는 물체의 표면에서 최적의 흡입, 그리고 방출량을 결정하려는 시도에서 출발하였다. 그러나 이 문제는 큰 Reynols Number 상태에서는 높은 비선형성으로 인하여 직접 한번에 Navier-Stokes 유체의 해석조차 불가능하였고, 더군다나 너무나 많은 변수로 인하여 기존의 방법으로는 최적화는 도저히 불가능 하였다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위한 최적화 알고리즘을 제안하고, 또한 수렴속도도 대폭 증가시키기 위한 매우 효율적인 몇 가지 방법들을 제안하였다.

  대기행렬 모형은 통신시스템이나 통신망 구현에 가장 적합한 수리모형으로 알려져 있고, 이에 대한 연구가 상당히 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 재해가 발생될 수 있는 BMAP/SM/1 대기시스템으로, 재해가 발생했을 경우 시스템 복구가 즉시 이루어지지 않고 임의 시간 후 복구 되는 시스템을 고려대상으로 하고 있다. 시스템의 정보입력흐름은 상호종속 또는 그룹 입력이 허용되는 배치마코프 도착과정으로 가정하였고, 또한 서비스분포는 세미 마코프 프로세스를

모사풀림(SA)의 특징적인 Metropolis 규준을 단순 유전자 알고리즘(SGA)의 재생산 연산과정에 도입함으로써 Metropolis 유전자 알고리즘(MGA)이 개발되고, 구조 설계 최적화에 응용되었다. 이러한 결합을 통하여 MGA는 개체의 다양성을 유지하며, 초기 세대에서 나타날 수 있는 유용한 유전자 정보가 보존될 수 있다. 따라서 이 연구에서 제안된 MGA는, 국부적 최적해로 조기 수렴하게 되는 SGA의 단점과 정밀한 전역적 최적해를 찾기 위해 수없이 많은 계산을 해야 하는 SA의 단점을 극복하게 되었다 수치예를 통하여 MGA의 성능과 적용성을 재래의 알고리즘들과 비교하고 평가하였다. 특히 MGA의 성능 신뢰성과 강건성을 평가하는 데는 집단 크기와 최대 반복세대수의 효과를 인용하였다. 이론적 고찰과 수치예의 결과로부터, 이 연구에서 개발된 MGA가 효율성과 신뢰성을 갖춘 구조 설계 최적화의 도구로서 평가되었다.

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.

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

This paper presents a data-mining aided heuristic algorithm development. The developed algorithm includes three steps. The steps are a uniform coverage selection, development of feature functions and clustering, and a decision tree making. The developed algorithm is employed in designing an optimal multi-station fixture layout. The objective is to minimize the sensitivity function subject to geometric constraints. Its benefit is presented by a comparison with currently available optimization methods.