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엄인섭,천현재,이홍철,Um, In-Sup,Cheon, Hyeon-Jae,Lee, Hong-Chul 한국시뮬레이션학회 2007 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.16 No.2
최근 시뮬레이션 최적화를 통한 입 출력 변수의 분석에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 이와 같은 연구에서 메타모델을 활용한 기법이 많이 제시 되고 있는데, 대부분은 중요(종속) 변수를 목적함수로, 설계(독립) 변수를 제약 조건으로 다목적 최적 함수를 구성하여 실험을 진행하고 최적해를 찾는다. 본 논문에서는 직접적인 설계 변수의 선택을 하기 위하여 설계 변수를 벡터의 형태로 전환하여 목적함수로 구성하고, 설계 변수의 정의역과 회귀 메타모델을 이용하여 제약조건을 구성하여 다목적 최적 함수를 구성하여 파레토 최적해 집합을 산출 하는 방법을 제시 하였다. 이와 같은 분석을 사용하여 최적해의 개념이 아닌 최적해 집합을 제시함으로서 설계자가 자신의 시스템에 가장 적당한 설계 변수의 선택이 가능해 지며, 메타모델의 에러 변수($\epsilon$)를 줄이기 위한 대안의 선택도 가능 할 것이다. 이와 같은 분석 기법은 관련 분야뿐 아니라 일반적인 시스템 설계 변수의 적용에도 충분히 이용이 가능 할 것이다. In this article, we propose a different modeling approach, which aims at the simulation optimization so as to meet the design specification. Generally, Multi objective optimization problem is formulated by dependent factors as objective functions and independent factors as constraints. However, this paper presents the critical(dependent) factors as objective function and design(independent) factors as constraints for the selection of design factors directly. The objective function is normalized far the generalization of design factors while the constraints are composed of the simulation-based regression metamodels fer the critical factors and design factor's domain. Then the effective and fast solution procedure based on the pareto optimal solution set is proposed. This paper provides a comprehensive framework for the system design using the simulation and metamodels. Therefore, the method developed for this research can be adopted for other enhancements in different but comparable situations.
진화전략과 DEA를 이용한 통합 물류 시스템 분석 방법
엄인섭,이홍철,강정윤,Um In-Sup,Lee Hong-Chul,Kang Jeong-Yun 한국시뮬레이션학회 2004 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.13 No.4
The focus of this study is to represent a methodology of analysis for integrated logistic system by means of the Evolution Strategies and Data Envelopment Analysis(DEA). The integrated logistic system is composed of AS/RS (Automated Storages and Retrieval System), AGVs(Automated Guided Vehicle System) and Conveyor System. We design the simulation alternatives with choosing the qualitative critical factors for the each subsystem. Evolution Strategies is used to optimize the quantitative critical factors and responses of each alternative. DEA is applied to measure the efficiency of the alternatives in order to select the optimal operation efficiency scheme. The method of analysis which combines Evolution Strategies with DEA can be used to analyze the qualitative and quantitative critical factors in the integrated logistic systems.
엄인섭(I. S. Um),김윤규(Y. G. Kim),문만빈(M. B. Moon) 한국소성가공학회 2010 한국소성가공학회 학술대회 논문집 Vol.2010 No.10
Coupled Torsion Beam Axle (CTBA) has been widely used for rear suspension of small vehicle because of its simple structure and small number of parts. Torsion beam and Trailing arm are the main parts of it and control vehicle by torsional stiffness during cornering. This paper presents the results of design and prototyping for trailing arm using hydroforming technology. And we studied optimum design of trailing arm through FEA and the effect of durability performance.
자동차 Cowl Cross Bar Hydroforming 적용 최적화 연구
엄인섭(Inseob Um),나상묵(Sangmuk Na),김윤규(Yungyu Kim),김효섭(Hyoseob Kim),박두수(Dusu Park) 대한기계학회 2007 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2007 No.10
Recently, Hydroforming has been applied to manufacture in various parts of automobile. A cowl cross bar is important part in the automobile that supports the cockpit module and protect passenger on impact The purpose of this study is to optimize the shape of cowl cross bar using FEA Comparative analysis between conventional cowl cross bar and hydroformed cowl cross bar has been done in view of weight-saving, structural performance and formability Finally, optimized shape of cowl cross bar has been proposed.
윤정익,엄인섭,이홍철,Yoon, Jung-Ik,Um, In-Sup,Lee, Hong-Chul 한국시뮬레이션학회 2008 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.17 No.4
본 논문에서는 로봇 한 대를 중심으로 여러 설비들이 제어되는 Flexible Manufacturing Cell(FMC)에서 로봇의 대기위치 선정과 작업물 선택 의사결정을 위하여 Q-learning 알고리즘을 응용한 방법을 제시하였다. 이를 위해 하나의 로봇과 다수의 설비로 구성된 전형적인 가상의 FMC를 시뮬레이션으로 설계, 제안한 알고리즘을 적용하여 다른 대안과의 비교 분석을 실시하였다. 비교결과 적용된 알고리즘이 로봇가동률을 높여 평균 처리시간, 총 처리량 모두 향상시키는 결과를 가져왔다. 또한, 이 방법은 본 논문에서 제시한 정보뿐 아니라 그 우선순위와 가중치에 따라 다른 정보들을 손쉽게 추가하여 적용할 수 있으므로 FMC의 생산성 향상에도 크게 기여할 것으로 기대된다. This paper shows the Applied Q-learning Algorithm which supports selecting the waiting position of a robot and the part serviced next in the Flexible Manufacturing Cell (FMC) that consists of one robot and various types of facilities. To verify the performance of the suggested algorithm, we design the general FMC made up of single transfer robot and multiple machines with a simulation method, and then compare the output with other control methods. As a result of the analysis, the algorithm we use improve the average processing time and total throughputs as well by increasing robot utilization, reversely, by decreasing robot waiting time. Furthermore, because of ease of use compared with other complex ways and its adoptability to real world, we expect that this method contribute to advance total FMC efficiency as well.