UID : 20200909

 

Name: Lee Jong Seong

 

I keep the promises between Prof.Lee and I .

 

 

Assignment 8 - MES programming

 

텍스트, 스크린샷, 번호, 폰트이(가) 표시된 사진

자동 생성된 설명

 

 

 

 

텍스트, 스크린샷, 소프트웨어이(가) 표시된 사진

자동 생성된 설명

 

텍스트, 스크린샷, 소프트웨어, 웹 페이지이(가) 표시된 사진

자동 생성된 설명

 

 

텍스트, 스크린샷이(가) 표시된 사진

자동 생성된 설명

 

 

 

텍스트, 스크린샷이(가) 표시된 사진

자동 생성된 설명

 

 

텍스트, 스크린샷이(가) 표시된 사진

자동 생성된 설명

 

텍스트, 스크린샷이(가) 표시된 사진

자동 생성된 설명

 

 

텍스트, 스크린샷, 디자인이(가) 표시된 사진

자동 생성된 설명

 

 

 

 

 

 

 

Assignment 7 Non Identical case with break down

도표, 라인, 스크린샷, 텍스트이(가) 표시된 사진

자동 생성된 설명

 

텍스트, 스크린샷, 폰트, 번호이(가) 표시된 사진

자동 생성된 설명

 

  

                ConWip = 4

 

 

텍스트, 스크린샷, 폰트, 타이포그래피이(가) 표시된 사진

자동 생성된 설명      텍스트, 영수증, 폰트, 스크린샷이(가) 표시된 사진

자동 생성된 설명

 

 

 

Assignment 6 - Safety stock-based upply chain planning

 

 

 

 

 

 

Assignment 5 - Supply chain planning for M-sub

텍스트, 스크린샷, 번호, 도표이(가) 표시된 사진

자동 생성된 설명

 

 

 

Assignment 4 Multi-items maximal flow network planning

 

 

원, 디자인이(가) 표시된 사진

자동 생성된 설명

 

텍스트, 스크린샷, 폰트이(가) 표시된 사진

자동 생성된 설명

 

텍스트, 스크린샷이(가) 표시된 사진

자동 생성된 설명

 

텍스트, 스크린샷, 폰트이(가) 표시된 사진

자동 생성된 설명

 

 

라인, 텍스트, 스크린샷이(가) 표시된 사진

자동 생성된 설명

 

 

 

 

 

 

Assignment 3 Shortest Path Problem

 

 

방학때 Washington 주에서 NewYork 주로 이동하는 미국 로드트립을 계획 하기위해 경로를 짜보았다. 출발점을 WA () 이라고 하고 최종 목적지는 NewYork 이라고 가정한다. 이때 WA에서 NY으로 가는 최단 경로를 구해보도록 한다.

 

텍스트, 도표, 폰트, 라인이(가) 표시된 사진

자동 생성된 설명

텍스트, 스크린샷, 폰트, 화이트이(가) 표시된 사진

자동 생성된 설명

 

 

 

각 도시를 node로 설정하고 node 에서 node 로 의 이동의 edge 를 표시하여 edge를 각 변수 x(i)  로 설정하였고

실제 주 끼리의 거리를 edge로 표시했다.

 

 

텍스트, 폰트, 대수학, 스크린샷이(가) 표시된 사진

자동 생성된 설명

 

텍스트, 스크린샷이(가) 표시된 사진

자동 생성된 설명

 

 

 

 

X1 -> x10 -> x23-> x24 ->x29->x30->x31

 

WA -> MT -> KS-> OK -> KY -> VA -> PA -> NY

 

순으로 여행을 해야 최단경로로 여행을 할수 있다.

 

 

Assignment 2 UML Diagram for robot vaccum

 

Assignment 1 – 로봇 청소기의 충전 스테이션 복귀법.

 

로봇청소기가 어느 방에 있더라도 충전스테이션으로 복귀하는 과정은 다음과 같다.

로봇청소기는 주어진 공간과 충전스테이션의 위치를 맵핑하여 저장한다. , 맵을 기반으로 위치를 파악하는 방법이다.

맵핑을 하는 방법은 내장된 센서를 통해 주변 환경을 스캔하고 이를 기반으로 위치추정을 하게되는데 센서는 LIDAR( light detection an ranging, 초음파 센서등이 있다.

위치추정과 동시에 환경을 맵핑하는데 이는 로봇이 지나다닐때의 장애물위치, 방의 구조를 포함한다. 센서 데이터를 활용하여 지도형태로 기록하게 된다.

이렇게 수집된 데이터를 지도에 통합하여 환경을 지속적으로 업데이트 한다. 이동하면서 추가적인 센서 데이터를 수집하고 기존의 맵데이터와 통합한다.

이때 통합시 생기는 오차 정보를 보정한다.

 

그다음 로봇청소기는 내장된 베터리 수준센서를 통해 현재 배터리 상태룰 파악하고 작업의 소요시간을 추적하여 충전이 필요한 때를 계산한다.

계산한 배터리 충전 상태를 스테이션에 알리기위해 적외선 센서 비전센서등을 통하여 신호를 보낸다. 이때, 로봇청소기가 충전하러 가는 과정은 스테이션이 로봇청소기에게 신호를 보내는 것이

아닌, 로봇청소기가 위에 설명한 맵핑등을 통해 스테이션의 위치를 스스로 인식하고 자동으로 이동하는것이다.