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Wahyuni I.,Chang C.C.,Yang H.S.,Wang W.J.,Liang D.
2023 / IEEE Transactions on Industrial Informatics
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본 연구는 다단계 제조 공정에서 결함을 예방하기 위해 파라미터 범위를 최적화하는 새로운 접근 방식인 MPORG를 제안합니다. MPORG는 각 결함 유형에 대해 핵심 파라미터를 범위로 최적화하고, 최적화된 파라미터를 병합하여 단일 또는 다중 결함 발생을 약 89%까지 예방합니다. 실험 결과, MPORG는 기존 CART 알고리즘 및 다중 응답 CART 방법보다 우수한 성능을 보였습니다.
Model predictive control : theory, practices and future challenges /
Statistical practice in business and industry
Manufacturing optimization through intelligent techniques
Dynamic programming
Progress in precision engineering : proceedings of the 6th International Precision Engineering Seminar (IPES 6) [and] 2nd International Conference on Ultraprecision in Manufacturing Engineering (UME 2), May 1991, Braunschweig, Germany
Manufacturing planning and control : beyond MRP II
Genetic algorithms and engineering optimization
Configurable intelligent optimization algorithm : design and practice in manufacturing
Manufacturing process design and optimization
Process optimization : a statistical approach
Advanced modeling and optimization of manufacturing processes : international research and development
Manufacturing and design : understanding the principles of how things are made
Manufacturing planning systems
Recent advances in control and optimization of manufacturing systems
Stochastic modelling in innovative manufacturing : proceedings, Cambridge, U.K., July 21-22, 1995
Formal methods in manufacturing
Integrated circuit manufacturability : the art of process and design integration
Production planning by mixed integer programming
Organic solar cells : fundamentals, devices, and upscaling
Advances in Manufacturing
Shi, Hao-Liang; Jiang, Ping-YuInternational Journal of Production Research
Du, S.; Huang, D.; Yao, X.Procedia CIRP
Schaible, P.; Büchner, D.; Schabel, S.; Fleischer, J.Journal of Intelligent Manufacturing
Jiang, P.; Jia, F.; Wang, Y.; Zheng, M.Mathematical Problems in Engineering
Jarosz, P.; Małecki, S.; Kusiak, J.; Sztangret, Ł.; Wilkus, M.; Oprocha, P.International Journal of Production Research
Mohammadi, M.; Siadat, A.; Dantan, J.-Y.; Tavakkoli-Moghaddam, R.IEEE/ASME Transactions on Mechatronics
Qianjun Liu; Vassilios S. Vassiliadis; Yudie Wu; Jiajun Zhang; Cheng Cheng; Ye YuanMeasurement Science and Technology
Qing'an Cui; Jiao Lu; Xianhui YinInternational Journal of Advanced Manufacturing Technology
Zhang, G.; Ran, Y.; Wang, Y.; Gao, T.Reliability Engineering and System Safety
Zhou C.,Fang X.Sensors
Moliner-Heredia R.,Bruscas-Bellido G.M.,Abellán-Nebot J.V.,Peñarrocha-Alós I.Petroleum Science
Wang J.L.,Zhang L.M.,Zhang K.,Wang J.,Zhou J.P.,Peng W.F.,Yin F.L.,Zhong C.,Yan X.,Liu P.Y.,Zhang H.Q.,Yang Y.F.,Sun H.Structural and Multidisciplinary Optimization
Oujebbour, F.-Z.; Habbal, A.; Ellaia, R.IIE Transactions (Institute of Industrial Engineers)
Han, M.; Yong Tan, M.H.IIE Transactions
Mei Han; Matthias H. Y. TanAdvances in Mechanical Engineering
Abdulrahman Al-Ahmari; Mustufa Haider Abidi; Jaber Abu Qudeiri; Usama Umer; Fayiz Abu KhadraApplied Sciences (Switzerland)
Nácher S.B.,Castellano P.R.,Subirón F.R.,Abellán-Nebot J.V.Research Journal of Applied Sciences, Engineering and Technology
Xie Xiaowen; Zheng Beirong; Xue WeiAdvances in Production Engineering And Management
Tian S.,Zhang Z.,Xie X.,Yu C.Journal of Manufacturing Processes
Xie Y.,Feng K.,Du M.,Wang Y.,Li L.전선 / 대학원
본 강의에서는 제조시스템의 동적 스케줄링을 자동화/최적화하기 위한 심층강화학습을 학습한다. 우선, 전통적인 강화학습 이론에 대한 이해를 위해 MDP(Markov Decision Process), Dynamic Programming, Temporal Difference Control을 학습하고, 복잡한 문제 해결을 위한 근사방법으로 Function Approximation 및 Policy Gradient 이론을 학습한다. 다음으로, 강화학습에 심층인공신경망을 접목한 심층강화학습을 위해 DQN(Deep Q-Network), AC(Actor Critic) 등의 심층강화학습 이론을 학습한다. 마지막으로, permutation flowshop scheduling, flexible jobshop 등 대표적인 제조유형의 스케줄링 문제에 심층강화학습을 적용하는 이론 및 실습을 진행한다. 이때 대표 제조유형에 대한 환경은 DES 시뮬레이션 방법을 적용하여 실제 제조시스템의 복잡한 제약조건들을 반영할 수 있도록 한다.전선 / 학사
기업의 성패를 궁극적으로 결정하는 요인인 고품질 제품의 개발과정에 대하여 폭넓은 이해를 도모하고, 성공적으로 제품개발을 수행하는 데 필요한 각종 기법 및 철학을 학습한다. 제품개발은 마케팅, 설계, 제조, 그리고 시스템공학 등 다양한 분야의 상호작용이므로, 본 강좌에서도 이들 각 분야들을 통합·조정하고 최적화할 수 있는 방법론을 다룬다. 특별히, 최근 시장에서 요구되는 품질의 확보를 위해서는 불량률의 감소뿐만 아니라 제품의 초기 설계단계부터의 체계적 계획·관리가 수반되어야 하는 바, 본 교과에서는 제품개발과 품질설계의 통합적 시각에서 제품 및 프로세스의 설계, 실험계획 및 타구치 방법론, 식스시그마(Six Sigma) 등을 학습한다.전선 / 학사
패션현상을 반영하는 의류 및 섬유 상품을 기획하는 과정에 대해 이해한다. 제품 개발, 소싱, 생산관리, 시장과 소비자 분석, 판매에 이르기까지 전 과정을 통제할 수 있는 머천다이저의 역량을 높이고자 한다. 또한 판매계획 수립, 실행, 조정, 평가를 통해 패션산업의 경쟁력을 제고할 수 있는 방안을 모색한다.전선 / 대학원
차세대 (환경친화적, 정보집약적, 대량맞춤형) 제품 및 서비스의 경쟁력 제고를 목표로, 제품개발 과정에서의 각종 의사결정을 합리화하고, 제품의 기능, 구조 및 원가 측면에서의 설계최적화를 꾀하며, 이들을 지원하기 위한 효과적 정보시스템을 구축하는 측면에서의 각종 연구논제를 다룬다.전선 / 대학원
이 과목은 대학원생들을 대상으로 한 과목으로, 산업시스템의 다양한 분야에서 발생하는 스케줄링문제를 해결하는 데 사용할 수 있는 이론과 기법을 다룬다. 스케줄링은 다양한 제약조건과 목적함수에 부합하도록 작업을 생산자원에 할당하고, 할당된 작업의 순서를 결정하는 의사결정과정이다. 주요 토픽으로는 단일기계, 병렬기계, 플로우샵, 잡샵, 프로젝트 스케줄링, 에이전트 스케줄링, 처리시간의 조정 가능성을 고려한 스케줄링 등을 포함한다. 다양한 스케줄링문제에 대하여 계산복잡도, 최적해법, 근사해법, 그리고 휴리스틱해법 등에 대하여 공부한다. 학생 각자는 선택한 문제에 여러 아이디어를 적용할 수 있는 능력을 배양한다.전선 / 대학원
인간과 같은 구조와 원리로 인간지능을 재현해 내는 인공지능 기술의 발달로 그간 자동화와 전산화의 영역의 밖이었던 제조 영역 곳곳에 혁신을 가져올 것으로 기대되고 있다. 본 과목은 제품의 제조에 있어 인공지능 기술을 어떻게 활용할 수 있는지 그 근본 원리와 가능성 그리고 한계에 대해 이해하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 제품 검사, 예측과 유지보수 뿐만이 아니라, 제품 설계, 재료 발견 및 설계, 지능기반 제조기계를 포함하는 제조 흐름마다의 현장 수요와 문제점, 그리고 그 문제를 해결할 수 있는 구체적 기술을 이론과 실제 제조 공정의 사례와 데이터로 익히게 된다.전선 / 학사
이 과목은 측도 이론과 확률의 기본 개념과 이론을 익히기 위한 과목으로, 다음과 같은 주제를 공부한다. 측도 공간, 측도 가능함수, 적분, 곱공간, Lp공간, 분포, 평균, 조건부 평균, 모멘트 발생 함수, 특성함수, 랜덤 변수 수열, 중심극한 정리, 브라운 운동, 확률과정, filtration, stopping times, 브라운 운동의 존재성, 기본성질, 연속성과 불정칙성, 변동성 및 마코프 성질과 반사 원칙을 다룬다.전선 / 대학원
기업의 의사결정 문제에서 가장 중요한 이슈 중의 하나는 속도보다 방향이 중요하다는 것이다. 본 교과목은 현재 및 미래의 스마트한 제조기업 운영을 위한 기초 과정에 해당되는 과목이다. 현재 가장 경쟁력 있는 제조 기업으로 알려진 토요타 자동차 사의‘TPS(Toyota Production System)'를 분석하고, 이를 뛰어넘을 방법을 공부한다. 이와 관련하여 스마트 공장의 수준을 다섯 단계로 구분하여 이를 역사적 관점에서 공부한다. 그리고 시스템 공학적 제품 설계, 생산 및 서비스 혁신 방법론, 데이터 기반 분석 및 예측, 그리고 시뮬레이션 등 스마트한 산업 시스템의 운영과 관련된 다양한 주제에 대해 공부한다. 본 과목의 수강생들은 향후 최고 경영자로 성장하였을 때 최고 수준의 기업을 운영할 소양을 갖출 수 있게 될 것이다.전선 / 대학원
반도체, MEMS와 같은 다양한 미세소자에서의 결정입 특성, 집합조직, 기계적 성질, 신뢰성 등의 문제에 대해 반도체회로(ULSI)에 사용되고 있는 알루미늄과 구리 배선을 중심으로 살펴본다.전선 / 대학원
본 코스에서는 선형, 비선형, 정수, 동적, 확률적인 최적화 기법에 대해 강의한다. 각 기법에서 어떻게 바람직한 측면을 최대화 하고 부적적인 측면을 최소화 할 수 있는가를 보여 줄 수 있는 예제들을 제시하게 될 것이다. 특히 산업 뿐 아니라 컴퓨터 프로그램에서 선형, 비선형 문제를 풀기위한 응용문제를 강조하게 될 것이다.전선 / 대학원
수치해석적 해석방법과 최적화 이론을 도입한 전기기기의 최적설계 과정을 다룬 과목이다. 최적화 기초 이론으로 여러 가지 결정론적 탐색법 및 절대최소점 탐색 알고리즘을 다룬다. 그리고 등가 자기 회로법을 이용한 설계 방법이 다루어지며, 설계 민감도 해석, 유한요소법 및 경계요소법을 이용한 알고리즘들을 응용하여 최적 설계하는 방법들이 다루어진다.전선 / 대학원
고급통계방법을 의류학연구에 활용할 수 있도록 방법론에 대한 이해와 의류학에의 적용방법을 학습한다. 다양한 연구설계에 대한 분산분석과 회귀분석, 난괴분석, 다항회귀 등을 학습하고, 그밖에 군집분석, 판별분석, 다차원분석, 컨조인트분석, 정중상관분석 등의 기법을 익힌다. 또한 각자 전공영역의 연구 유형을 비판적으로 평가하여 보고, 문제점을 해결할 수 있는 방법을 모색한다.전선 / 대학원
오늘날의 많은 경영의사결정은 해당 의사결정이 경영활동의 어떤 기능과 관계되는가와 상관없이 통계학과 경영과학에서 제시된 계량적 모형을 이용한 분석을 바탕으로 이루어지고 있다. 본 과목은 통계학과 경영과학의 최적화 과정에 대한 학생들의 기초적인 이해를 높이기 위해서 제시되었는데, 특히 가장 일반적으로 사용되는 MS/OR과 통계적 방법론에 대한 이해와 컴퓨터 프로그램을 이용해서 이러한 방법론들이 어떻게 실행되는가에 대해서 초점을 두고 있다. 본 과목을 통해서 학생들은 여러 가지 통계적 보고서를 평가하고, 이를 경영활동에 활용하는 능력을 가지게 될 것이며, 오늘날의 경영활동에서 기본적인 수단이 되는 통계적 방법론에 대한 기술을 배양하고, 경영환경에 대한 간단한 모형화를 통해 MS/OR과 통계적 방법론들이 얼마나 다양하게 활용되는가를 이해하게 될 것이다.전필 / 대학원
본 과목은 생산관리의 전략적, 전술적, 그리고 운영적 측면을 모두 다룬다. 구체적으로 본 과목에서는 원재료의 조달부터 제품의 생산 그리고 생산된 제품을 최종소비자에게 전달하기까지 공급사슬 전 과정에서 직면하게 되는 수요예측, 총괄계획, 구매조달, 네트워크 설계, 물류, 재고계획, 공급계획, 공급사슬 상의 조화 문제 등에 초점을 둔다. 본 과목의 목표는 학생들이 기본적인 생산관리활동들을 배우고, 이러한 활동들이 기업 내부에서 어떠한 역할을 하는가를 이해하는 데 있다. 이러한 생산관리에 대한 기본적인 이해를 통해서 학생들은 공급사슬관리 관점에서 생산관리와 관련된 개념들과 문제들에 대한 기본적인 이해력을 가지게 될 것이다.전선 / 대학원
본 강의는 농식품 공급망에서의 레질리언스 역량 강화에 대한 이론 및 모형을 다루고 농식품 공급망 레질리언스와 관련된 주요 이슈 및 연구 동향을 살펴보며 이를 통해 공급망 레질리언스 구축 방안에 대해 심층적으로 논의하는데 그 목표를 두고 있다. 구체적으로 농식품 공급망에서의 다양한 리스크 요인들을 살펴보고 이에 대해 공급망 입지 및 공급망 설계, 구매 및 공급자 관리, 생산 및 운영 등의 전략적 접근 방안을 다루게 된다.전선 / 대학원
공정설계, 운전, 스케줄링, 플래닝과 같은 화학 공정 및 플랜트 산업에서 의사결정문제는 동적최적화 문제로 표현된다. 이러한 문제들은 내재적인 불확실성과 계산의 복잡성으로 인해 모델을 이용한 방법으로는 접근하기가 어렵다. 이 수업에서는 이러한 문제를 해결하고 최적 운영해를 얻기 위한 통합된 방법론으로서 추계적 동적최적화를 핵심 주제로 다룬다. 최근에는 복잡한 동적최적화 문제를 해결하기 위해 인공지능과 기계학습 기법이 동적최적화 이론과 결합하고 있고 대표적인 예가 강화학습이다. 이 수업에서는 이러한 방법론을 다루기 위해 동적계획법을 배경 이론으로 설명하고 화학공정 최적화에 적용 가능한 강화학습 방법론을 언급한다. 또한, 회분식 공정에 적합한 학습기반 제어 기법인 반복학습제어도 다룬다.전필 / 대학원
거시경제학연구 1은 경제학 대학원 과정 1년 차 학생들을 대상으로 설계된 거시경제학 코어 시퀀스의 첫 번째 과목이다. 현대 거시경제학 연구를 위한 입문 과목으로서 기초 이론과 방법을 소개하고, 나아가 주요 거시경제 현상을 분석하기 위한 기본적인 모형에 대해 강의한다.전선 / 대학원
본 코스에서는 선형, 비선형, 정수, 동적, 확률적인 최적화 기법에 대해 강의한다. 각 기법에서 어떻게 바람직한 측면을 최대화 하고 부적적인 측면을 최소화 할 수 있는가를 보여 줄 수 있는 예제들을 제시하게 될 것이다. 특히 산업 뿐 아니라 컴퓨터 프로그램에서 선형, 비선형 문제를 풀기위한 응용문제를 강조하게 될 것이다.전선 / 대학원
본 과목에서는 농식품 산업에서의 공급망 및 운영전략과 관련하여 기후변화 및 지속가능성, 공급망 레질리언스 및 글로벌 공급망 운영전략 등의 관점에서 기본적인 이론과 모형을 습득하고 해당 분야의 최근 연구 동향을 살펴보는 것을 목표로 한다. 구체적으로 공급망 입지 및 네트워크, 구매 전략, 공급망 협력, 생산 및 운영전략, 공급망 혁신기술 등의 연구 분야에서 주요 연구 결과를 논의하고 새로운 연구 문제를 창출할 수 있도록 한다.전필 / 대학원
오늘날의 많은 경영의사결정은 해당 의사결정이 경영활동의 어떤 기능과 관계되는가와 상관없이 통계학과 경영과학에서 제시된 계량적 모형을 이용한 분석을 바탕으로 이루어지고 있다. 본 과목은 통계학과 경영과학의 최적화 과정에 대한 학생들의 기초적인 이해를 높이기 위해서 제시되었는데, 특히 가장 일반적으로 사용되는 MS/OR과 통계적 방법론에 대한 이해와 컴퓨터 프로그램을 이용해서 이러한 방법론들이 어떻게 실행되는가에 대해서 초점을 두고 있다. 본 과목을 통해서 학생들은 여러 가지 통계적 보고서를 평가하고, 이를 경영활동에 활용하는 능력을 가지게 될 것이며, 오늘날의 경영활동에서 기본적인 수단이 되는 통계적 방법론에 대한 기술을 배양하고, 경영환경에 대한 간단한 모형화를 통해 MS/OR과 통계적 방법론들이 얼마나 다양하게 활용되는가를 이해하게 될 것이다.