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3D/4D 프린트된 전자기기 및 바이오메디컬 응용기술의 최근 발전
이효준,한대훈 한국마이크로전자및패키징학회 2023 마이크로전자 및 패키징학회지 Vol.30 No.4
임의의 3D 구조물을 제작할 수 있는 3D/4D 프린팅 기술의 능력은 프린트된 구조물 디자인에 높은 자유도를제공합니다. 이와 같은 능력은 전자기기 및 바이오 의료 응용분야에 장치 소형화, 맞춤화, 그리고 개인화 추세에 영향을주고 있습니다. 본 Review 논문에서는, 3D/4D 프린팅 기술을 통해 만들어진, 독특하고 특이한 특성을 가진 3D 프린트된전자기기 및 바이오 의료 응용 분야의 최신 정보를 살펴봅니다. 구체적으로, 재활용 및 분해 가능한 전자기기, 메타물질기반 압력 센서, fully 프린트된 휴대용 광검출기, 생체 적합 및 고강도를 가진 치아, 자연모사 마이크로니들, 그리고 3D 세포 배양 및 히스톨로지를 위한 형태 변형 가능한 튜브 어레이와 같은 신흥 영역들을 소개합니다. The ability of 3D/4D printing technology to create arbitrary 3D structures provides a greater degree of freedom in the design of printed structures. This capability has influenced the field of electronics and biomedical applications by enabling the trends of device miniaturization, customization, and personalization. Here, the current stateof- the-art knowledge of 3D printed electronics and biomedical applications with the unique and unusual properties enabled by 3D/4D printing is reviewed. Specifically, the review encompasses emerging areas involving recyclable and degradable electronics, metamaterial-based pressure sensor, fully printed portable photodetector, biocompatible and high-strength teeth, bioinspired microneedle, and transformable tube array for 3D cell culture and histology.
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균등 배차를 고려한 유전 알고리즘 기반 항만 물류 AI 자동 배차 최적화 방법
이효준,장우석,이성진,김동규 한국정보기술학회 2025 한국정보기술학회논문지 Vol.23 No.2
한국교통연구원에서 발행한 글로벌 물류산업 동향에 따르면 최근 글로벌 유통·물류산업에서 AI를 활용한 자동 배차 시스템이 도입되며 운송 비용 절감과 운영 효율성이 향상되고 있다. 그러나 기존 연구들은 운송 비용 최소화에 집중한 나머지 차주(화물운송 노동자)의 권익 보호를 충분히 고려하지 못하는 한계가 있었다. 또한, 강화학습 기반 접근법은 실무 적용에 어려울 정도로 긴 학습 시간이 요구되었다. 본 연구에서는 균등 배차를 고려한 유전 알고리즘 기반 최적화 방법을 제안하여, 차주 간 과도한 경쟁을 완화하고 공정성을 확보하는 동시에, 공차 거리를 최소화하여 불필요한 비용과 시간을 절감할 수 있는 방안을 제시한다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 빠른 학습 속도를 유지하면서도 효율성과 공정성을 동시에 만족하는 배차 계획을 수립할 수 있음을 확인하였다. According to the Global Logistics Industry Trends published by the Korea Transport Institute, AI-driven automated dispatch systems have recently been introduced in the global logistics industry, leading to reduced transportation costs and improved operational efficiency. However, previous studies have primarily focused on minimizing transportation costs while insufficiently considering the rights and welfare of freight transportation workers. Additionally, reinforcement learning-based approaches have faced challenges in practical applications due to excessively long training times. This study proposes an optimized dispatch method based on a genetic algorithm that incorporates equitable dispatch to alleviate excessive competition among freight drivers, ensure fairness, and minimize empty mileage to reduce unnecessary costs and time. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm effectively maintains fast learning speed while simultaneously achieving both efficiency and fairness in dispatch planning.
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