통합제조시스템의 최적운영을 위한 유전알고리즘+

* Corresponding Author: kslee@hankuk.ac.kr

+ 이 논문은 20OO년 한국연구재단의 공모과제 연구비 지원에 의해 연구되었음.

1) OO대학교 OO학과, 제1저자

2) OO대학교 OO학과, 제2저자

3) OO대학교 OO학과, 교신저자

(Genetic Algorithm for the Optimal Operation of Integrated Manufacturing System)

임준묵1), 홍길동2), 이강수3)*

(JoonMook Lim, GilDong Hong and KangSoo Lee)

요  약   본 논문에서 자동창고시스템과 자재취급시스템이 통합된 통합생산시스템의 하나인 DIO(Direct input output)가공시스템을 고려한다. (중략) 각각의 운영정책에 대해서 기존의 연구결과로부터 DIO가공시스템의 특성을 반영하는 몇 가지씩의 운영정책을 대안으로 제시하고 최적의 운영정책 결정을 위한 방법론으로 컴퓨터시뮬레이션과 유전알고리즘을 통합한 방법론을 제시한다. 또한 실험을 통해서 기존의 연구결과와 비교 검토함으로서 제시된 알고리즘의 우수성을 검증한다.

핵심주제어: 자동창고시스템, DIO가공시스템, 컴퓨터시뮬레이션, 유전알고리즘

Abstract  We consider a direct input output(DIO) manufacturing system which has a number of machine centers placed along a built-in automated storage/retrieval system(AS/RS). (Omission) For each operating policy, several different policies are considered based on the known research results. In this paper, using the computer simulation and genetic algorithm we suggest a method which gives the optimal configuration of operating policies within reasonable computation time.

Keywords: Automated storage/retrieval system, Direct input output manufacturing system, Computer simulation, Genetic algorithm

1. 서 론

Journal of the Korea Industrial Information Systems Research  Vol. 19 No.1, Apr. 2014 :1-3

http://dx.doi.org./10.9723/jksiis.xxxx.xx.x.xxx  ISSN:1229-3741

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원활한 논문 심사진행을 위해 저자는 논문 작성시 투고 요령을 참고하고 다음의 지침 사항을 반드시 지켜야 한다.

논문 용지로서는 A4 크기의 백색용지를 사용한다. 논문 용지의 각종 여백 크기는 다음과 같다.

용지 폭 : 210 mm 길이 : 280 mm

위쪽 여백 : 21 mm 머리말 : 12 mm

아래쪽 여백 : 15 mm 꼬리말 10 mm

왼쪽 여백 : 23 mm

오른쪽 여백 : 23 mm

줄간격 : 150 %

이 안내문은 위에서 제시한 사항을 기준으로 작성한 것으로서 두 단 사이의 여백은 10mm로 하고 들여쓰기는 4mm 정도로 한다. 모든 문장은 신명조 10 포인트 크기로 작성하고 줄간격은 150%로 한다.

(중략)

시뮬레이션과 유전알고리즘의 결합을 통해서 통합된 자동생산시스템의 최적운영 정책을 손쉽게 결정할 수 있는 방법론은 기존의 다양한 연구자들에 의해 제안되었다 (Altiparmak et al., 2009; Kim, 2010; Bode and Macdonald, 2016). 참고문헌이 여러개 일 경우 게재 년도 순서대로 표시한다.

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2. 시스템 구성 및 실험

Genetic Algorithm for the Optimal Operation of Integrated Manufacturing System

(1칸)

2.1 시스템 구성

표제는 중고딕 11포인트 크기로 진하게 하여 왼쪽으로 정렬하고 위로 두 줄의 여백을 둔다.

작은 표제는 두 줄 들여쓰기, 중고딕, 10 포인트 크기로 한다. 표를 설명할 때는 본문에서 ‘표’라고 표현하지 않고 ‘Table 1'이라고 표현한다.  예시는 다음과 같다. 이에 관련된 문제들을 나열해 보면 Table 1과 같다.

본문에서의 그림에 대한 설명은 '그림‘이라고 표현하지 않고 ‘Fig. 1'이라고 표현을 한다. 또한  참고문헌의 번호는 가능하면 문장의 마지막에 두거나 저자 이름 뒤에 둔다. 예시는 다음과 같다.  Fig. 1은 이러한 시스템의 개략적인 상황을 보여주고 있다[2-4].

그림과 표 속에 있는 모든 글자는 영문으로 작성되어야 한다.

(중략) DIO(Direct input output)가공시스템에서는 스태커크레인이 가공물의 저장을 위한 운반은 물론 각 기계사이의 가공물 운반역할을 담당하게 된다.

Fig. 1 System Integration Model

Table 1. Problems in DIO Processing Systems

Problems	Percentage (%)
Numerical control error	40.5
Machining center error	35.5
Pick up error	20.0
Stacker crane error	4.0
Total	100.0

이러한 시스템에서 일어날 수 있는 문제로 크게 시스템 설계와 관련된 문제와 시스템운영과 관련된 문제로 구분하고, 본 논문에서는 시스템의 운영정책에 관련된 문제에 대해 Himer and Syarif(2003)가 제안한 방법을 사용한다. 시스템의 운영과 관련된 문제로는 가공물투입순서, 가공물의 저장위치, 스테커크레인(Stack crane)의 작업배정, 가공물선택 등으로 크게 4가지로 나누어서 고려한다. 각각의 운영정책에 대해서 기존의 연구결과로부터 DIO가공시스템의 특성을 반영하는 몇 가지씩의 운영정책을 대안으로 제시한다. 최적의 운영정책 결정을 위한 방법론으로 컴퓨터시뮬레이션과 유전알고리즘을 통합한 방법론을 사용하며, 이를 위해 Kim(2010)과 Cono et al.(2013)이 제안한 방법론을 함께 사용한다. 또한 실험을 통해서 기존의 연구결과와 비교 검토함으로서 제시된 알고리즘의 우수성을 검증한다.

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Journal of the Korea Industrial Information Systems Research  Vol. 19 No.1, Apr. 2014 :1-3

3. 실험결과

(1칸)

3.1 결정변수와 환경요인의 설정

앞에서 언급한 바와 같이 본 연구에서 결정변수로 고려하는 DIO가공시스템의 운영정책 4가지에 대해서 각 수준의 값은 정의된다. 또한, 다양한 실험환경을 제공하기 위한... (중략)

3.2 결과분석

다양한 조건에 의핸 실험결과를 제시한다. 먼저 컴퓨터시뮬레이션과 유전알고리즘을 통합한 방법론에 대한 실험결과는 다음과 같다. (중략)

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4. 결 론

(1칸)

저자가 제출한 논문은 수정 없이 출판되도록 저자는 반드시 논문작성에  에러가 없는지 철저히 체크한 후 한글(HWP)형태로 온라인 투고 사이트(https://ksiis.jams.or.kr/)에 접속하여 제출한다.

(중략) 논문의 한계점으로는 정부의 이전 기술개발사업에 참여한 중소기업만을 대상으로 조사하였기 때문에 조사대상의 한계로 인하여 분석결과가 전체를 대변할 수 없다는 점을 들 수 있다. 향후에는 다양한 분야(전자, 전기, IT, BT, NT 등)의 기업을 대상으로 결과를 분석한다면 중소기업의 분야별 이전기술개발의 성과에 관한 연구가 가능 할 것으로 보인다.

(2칸)

References

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Altiparmak, F., Gen, M., Lin, L. and Karaoglan, I. (2009). A Steady-state Genetic Algorithm for Multi-product Supply Chain Network Design, Computers and Industrial Engineering, 56(2), 521-537. (저널 작성 양식)

Brandimarte, P. (1993). Routing and Scheduling in a Flexible Job Shop by Tabu Search, Annales of Operations Research, 41(3), 157–183. (저널 작성 양식)

Bode, C. and Macdonald, J. R. (2016). Stages of Supply Chain Disruption Response: Direct, Constraining, and Mediating Factors for Impact Mitigation, Decision Sciences, https://doi.org/ 10.1111/deci.12245. (저널 작성 양식, DOI가 있는 경우)

Cono, K., Jang, W. and Noble, J. (2013). An Inventory Model with Emergency Orders under Explicit Energy Cost Considerations, International Journal of Production Research, 52(1), 203–220. https://doi.org/10.1080/0020754 3.2013.831192. (저널 작성 양식, DOI가 있는 경우)

Chen, X., Chuluunsukh, A. and Gen, M. (2017). Design of Closed-loop Supply Chain Model with Various Transportation Methods, The 18th Asia Pacific Industrial Engineering and Management System Conference, Dec. 3-6, Yogyakarta, Indonesia, pp. 18-23. (발표논문 작성 양식)

Gen, M., Lin, L., Yun, Y. S. and Inoue, H. (2017). Advances in Hybrid Priority-based Genetic Algorithms for Logistics and SCM Network Design, Proceedings of the 47th International Conference on Computers and Industrial Engineering, Oct. 11–13, Lisbon, Portugal. (발표논문 작성 양식)

Gen, M. and Ming, R. (2000). Genetic Algorithms and Engineering Optimization, New York, John Wiley & Sons. (저서 작성 양식)

Geners, E. (1995). Diffusion of Innovations, London, Free Press. (저서 작성 양식)

Himer, C. and Syarif, A. (2003). Multi-stage Supply Chain Network by Hybrid Genetic Algorithms with Fuzzy Logic Controller, In Verdegay, J. L. (Ed.), Fuzzy Sets based Heuristics for Optimization (pp. 181–196), New York, Springer-Verlag. (편집된 저서 작성 양식)

Kim, J. H. (2010). A Study on the Acceptance Intention for Smart Phone: Using an Extended TAM, Ph. D. Thesis, Graduate School of Seoul National University, Seoul, Korea. (학위논문 작성 양식)

Lindo System Inc. (2019). Powerful Library of Optimization Solvers and Mathematical Programming Tools, https://www.lindo.com (Accessed on Aug. 12th, 2019) (인터넷 기사 인용 양식)

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