생산시스템공학특론-졸업고사-2012년09월

(15점) Function Architecture의 Scheduling Function과 관련해 다음 물음에 답하라.

(1) 다음 그림과 같은 상황에서 Part4의 작업이 m4에서 이제 막 끝났을 경우, Part4의 그 다음 이동지점은 어느 곳이 되는 것이 좋은지를 말하고 그 이유를 간단히 설명하시오

(2) 현재 시점 이후, 모든 Part에 대한 작업 시간이 충분히 길다고 가정할 경우, 모든 기계가 Busy 상태가 될 때까지 로봇은 어떤 작업을 수행해야 하는지를 설명하시오. 즉, 어떤 Part를 어디에서 어디로 옯겨야 하는지를 순서대로 밝히시오.

(3) 모든 기계가 Busy 상태가 되었을 경우 각 기계 m1, m2, m3, m4에서 처리되고 있는 Part가 각각 무엇인지를 밝히시오.

(1) Machine 3으로 가는 것이 좋다. 현재 Part 4는 m2와 m3의 작업이 필요한데 m2는 Part 3를 가공중에 있고 m3는 이제 막 Part 2의 가공이 끝난 상황이기 때문이다.

(2)

1. Part 2 : m3 → m1으로 이동
2. Part 3 : m4 → m3으로 이동
3. Part 1 : Loading Station → m4로 이동

(3)

1. m1 : Part 2
2. m2 : Part 3
3. m3 : Part 4
4. m4 : Part 1

(1) IDEF0의 ICOM에 대해 설명하시오.

(2) Modeling을 수행하는 동안 반드시 유지해야 할 세가지 항목이 무엇인지 말하고 각각의 의미를 간단히 설명하시오.

(3) ATM의 기능을 IDEF0를 활용하여 모델링 하시오. A-0 모델과 A0 모델을 각각 제시하되 부가적으로 가정할 사항이 있으면 제시하시오. [참고: A0 모델은 A-0 모델을 한 번 Decomposition한 모델임]

(1)

• I : Input: 기능(function)에 의해 변화되는 사물. Input이 없는 Activity 가 있을 수도 있다. Ex) 총알
• C : Control(required): Activity가 발생되도록 하는 기능을 제어하는 조건. 필수적으로 있어함. Component가 input 인지 control 인지 헷갈리면 control로 할 것 ex) 방아쇠 당기기
• O : Output(required): 기능에 의해 생산되는 사물 ex)발사된 빠른 총알
• M : Mechanisms: Activity 수행의 주체가 되는 사람, 기계, 시스템 ex) 총 또는 보편타당한 이론 ex) 만유인력의 법칙

(2)

• Purpose(objective): 모델이 구성되는 이유
• Viewpoint(Bias): 모델링이 의도하는 커뮤니케이션의 목적을 수립, 이 모델이 어떻게 사용될지를 명시
• Contact(subject): 모델의 수제를 수립, 주제의 범위

(3)

• 정답 아시는 분 moonrepeat@gmail.com으로 연락 바랍니다.

다음 구조를 갖는 신경망에서 j번째 층에서의 출력은(????) ????와 같이 계산될 경우 다음의 물음에 답하여라 (각 10점)

(1) 모든 유닛에서의 가중치 함수(또는 ????)는 $f(s)=2s$라 한다. 이 때 A로의 input ($\alpha_{A}$)이 1, B로의 input ($\alpha_{B}$)이 0일 경우 은닉 유닛에서의 ???? 값들???? Output인 $f$ 값을 구하여라 (즉, $f(A)$,$f(B)$,$f(C)$,$f(D)$,$f(E)$를 각각 구해야 하며, 최종 Output은 $f$)

(2) 모든 유닛에서의 가중치 함수가 (1)에서와 같을 경우 은닉유닛과 최종 유닛에서의 $\delta_{j}$를 계산하는 식을 구하여라.

(3) Input Vector (1,0)에 대한 실제 출력값이 2인 경우 유닛 C,D,E에서의 $\delta$ 값들을 구하여라. (즉, $\delta_{C}$,$\delta_{D}$,$\delta_{E}$를 각각 구해야 하며, 가중치를 업데이트 할 필요는 없음)

(1)

• $A = 1, B = 0$
• $C= (1*3)+(0*2) = 3, f(c) = 2*3 = 6$
• $D= (1*-1)+(0*-1) = -1, f(d) = 2*-1 = -2$
• $E = (6*-1)+(-2*1) = -8$
• $f(E) = -8*-2 = 16$
• 그러므로 최종 output : $f = 16$

(2)

• $\delta^{(2)} = (d-f)\frac{\partial f}{\partial s}$, $\frac{\partial f}{\partial s}=0.5$
• $\delta_{1}^{(1)} = f_{1}^{(1)} \cdot (1-f_{1}^{(1)}) \cdot \delta^{(2)} \cdot w^{2}_{11}$
• $\delta_{2}^{(1)} = f_{2}^{(1)} \cdot (1-f_{2}^{(1)}) \cdot \delta^{(2)} \cdot w^{2}_{21}$

(3)

• 실제 출력값이 2 이므로 $d=2, f=16, f(c)=f_{1}^{(1)}=6, f(d)=f_{2}^{(1)}=-2$

• $\delta^{(2)} = (d-f)\frac{\partial f}{\partial s}$, $\frac{\partial f}{\partial s}=0.5$
• $\delta_{1}^{(1)} = f_{1}^{(1)} \cdot (1-f_{1}^{(1)}) \cdot \delta^{(2)} \cdot w^{2}_{11}$
  • $\delta_{C} = (1.5 \times (1-1.5)) \times 1.5 \times -1 = 1.125$
• $\delta_{2}^{(1)} = f_{2}^{(1)} \cdot (1-f_{2}^{(1)}) \cdot \delta^{(2)} \cdot w^{2}_{21}$
  • $\delta_{D} = (-0.5 \times (1-(-0.5)) \times 1.5 \times 1 = -1.125$

(1) AND 함수에서 입력에 따른 결과를 아래 표에 밝히고, 이 함수를 확장벡터를 이용한 하나의 TLU로 구현하였을 경우 가중치 ($w_{1}$,$w_{2}$,$w_{3}$)를 구하되 그 과정을 보이시오.

(2) OR 함수에서 입력에 따른 결과를 아래 표에 밝히고, 이 함수를 확장벡터를 이용한 하나의 TLU로 구현하였을 경우 가중치 ($w_{1}$,$w_{2}$,$w_{3}$)를 구하되 그 과정을 보이시오.

(1)

(2)

다음 4개의 0세대 개체로 구성된 군을 대상으로 다음 각 물음에 답하여라. (단, 적합도 함수 $f$=(1 비트의 개수)/10 임)

(1) Roulette wheel 선택방법에 의해 새로운 1세대 개체군을 생성하여 다음 표를 완성하여라. (8점) (참고 : 0세대 개체에서 선택된 개체는 그대로 1세대 개체에 표현한다.)

(2) 0세대 개체군에서 2번 개체와 4번 개체가 4를 교차점으로 교차변이(??????)를 ????? 경우, 이로 인해 생성되는 두 개체의 적합도를 구하여라 (8점) (힌트 : 0세대 1번 개체의 2를 교차점으로 한 경우의 표시 10|1001)

(3) 0세대 1번 개체의 두 번째 유전자에서 돌연변이가 발생하였을 경우 생성되는 개체를 표시하고 돌연변이 전 후의 적합도 함수 값을 비교하여라 (4점)

(1)

• Roulette Wheel Selection
  • 각 염색체의 적합도에 비례하는 만큼 Roulette의 영역을 할당한 다음, Roulette을 돌려 화살표가 가리키는 영역의 염색체를 선택
  • 적합도가 높은 것은 선택될 확률이 그만큼 높고 적합도가 낮은 것은 선택될 확률이 상대적으로 낮음

(2)

(3)

• 유전자 돌연변이 발생 후 더 높은 적합도를 가짐

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