• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1992.10a
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• pp.4-4
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• 1992

본 프로젝트는 수주 오더에 대한 납기 예측과 가공사 Delivery 체계의 전반적 향상을 목적으로 하며, 이에 따른 목표로는 로트 편성의 자동화, 월간, 주간 및 일간 단위의 생산 스케쥴 자동 작성, 원자재 소요량과 재공 및 재고 예측, 설비 부하 분석, 생산 사이클 타임 분석 및 단축이다. 상기의 목표 달성을 위한 가공사 Delivery Scheduling 시스템은 계획용 로트 편성 모델, 실행용 로트 편성 모델, 그리고 가공사 생산 스케쥴 작성을 위한 Simulation 모델로 구성된다. 계획용 로트 편성 모델은 현행의 로트 편성 기준에 따라 미가공 생산의뢰서 전체 물량을 대상으로 로트를 편성하여 이 로트를 염색기에 할당하는 모델이며, 실행용 로트 편성 모델에서는 일일 원사재고, 염색기 고장 등과 같은 실제 조업여건을 고려하여, 작업지시서 발행이 가능한 생산의뢰서 물량에 대하여만 로트 편성을 행한다. 가공사 생산 스케쥴 작성을 위한 Simulation 모델은 계획용 혹은 실행용 로트 편성 모델로부터 얻어지는 로트 편성 결과 또는 로트 번호가 부여된 최종 로트 편성 결과 (재공 로트 포함)를 입력으로 하여 이들 로트가 가공사 생산공정에서 처리되는 상세한 조업을 모의 생산하는 모델이다. 본 시스템은 영업부 및 기획부와 가공부의 사용 목적에 따라 크게 두가지로 사용될 수 있다. 영업부 및 기획부에서는 계획용 로트 편성 모델과 Simulation 모델을 사용하여 수주 오더에 대한 납기 예측 및 원사 수급 계획의 작성에 의사결정 지원을 받을 수 있으며, 가공부에서는 실행용 로트 편성 모델 및 Simulation 모델을 사용하여 상세 가공사 생산 스케쥴의 작성 및 긴급 오더의 처리 등에 관한 의사결정 지원을 받을 수 있다. 본 프로젝트를 통한 효과로는 정확한 생산 스케쥴의 자동 작성 및 스케쥴 작성시간 단축, 납기 예측 및 납기 준수율 향상, 실적관리 향상, 그리고 설비 가동율 분석, 현장관리 등을 위한 기타 유용한 정보제공 등이다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2004.10a
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• pp.1456-1461
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• 2004

Companies of Build-to-Order(BTO) strive to achieve customer responsiveness and cost efficiency simultaneously. The success of BTO depends upon the high volume production based on product plat form and delayed differentiation principle on the one hand, and upon the rapid estimation of delivery and cost for the customer orders on the other hand. Expeditious processing of a specific order requires the rearrangement of production resources and the schedule, which results in increased cost. This paper describes a cost estimation method using activity-based costing depending on the schedule change caused by urgent customer orders.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2000.11a
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• pp.73-80
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• 2000

공급망상에서 ATP는 단순히 고객에게 납기를 확약해 주는 고객 서비스 기능이 아니다. 이것은 공급 망상에서 ATP Rule을 기반으로 하여 수요와 공급 일치에 도달하기 위한 핵심 기능이다 따라서 SCM Solution을 이용하여 공급 체인 전반에 걸쳐 제품 가용성에 대한 즉시 및 동시 엑세스를 관리하여 기업의 납기 일의 정확도에 대한 최고의 확신을 가져올 수 있으며, SCM Solution을 통해 주문이나 예측 수주로 인하여 새로운 수요가 제품 가용성에 미칠 영향을 결정할 수 있다. 본 논문에서는 공급체인 전체의 통합관리 솔루션을 통하여 SCM에 대한 필요성을 정리하고 ATP관련 데이터를 분석을 수행한다. 이 것을 바탕으로 고객관계 관리( Customer Relationship Management)와 연계하여 세부데이터의 흐름 및 고객 가치를 향상 할 수 있는 ATP Rule을 정의한 후, 본 논문에서는 공급망상에 ATP Rule을 적용하여 ATP관련 데이터를 유연성 있게 취합할 수 있는 방안과 분류체계를 제시한 다단계 ATP모형을 제시 한다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2007.11a
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• pp.611-616
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• 2007

반도체 패키징 공장에서 싸이클타임(Cycle-time)을 정확히 예측하는 것은 납기일 준수를 통해 고객만족도를 향상시킬 수 있고, 보다 효율적인 스케쥴링을 가능하게 하여 공장 가동률을 높일 수 있게 한다. 그러나 반도체 패키징은 제품 종류가 다양하고 제품마다 특화된 기술을 사용할 뿐만 아니라 공정 순서나, WIP에 따라 싸이클타임이 크게 영향을 받아 그 정확한 예측이 매우 어렵기 때문에 현장 전문가의 판단에 의존하는 경우가 많았다. Fab공정의 경우 전문가를 도와 좀 더 정확한 예측에 도움을 주기 위해 그 동안 전통적 통계 기법 및 시뮬레이션에 기반한 의사결정 모형이 많이 연구되었는데, 최근에는 기계학습 및 인공지능 기법을 사용한 연구가 눈에 띄고 있으며 기존의 방법보다 우수한 성능을 보여 주는 것으로 나타났다. 하지만 아직 기계학습 및 인공지능을 이용한 충분한 연구가 진행되지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 사례기반 추론을 사용하여 패키징 공정의 싸이클타임을 예측하고자 하였으며 그 성능을 인공신경망 모형, 의사결정나무 모형, 그리고 해당 분야 전문가의 예측치와 비교하였다. 실험결과에 따르면 사례기반추론 모형이 가장 뛰어난 성능을 보이는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.189-193
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• 2003

금형가공에 있어서 밀링머신의 가공에서는 절삭가공의 잔유물인 버(Burr)가 생성되고, 이러한 버는 가공의 정밀도를 감소시킬 뿐만 아니라 후처리과정(Deburring)을 야기시킴으로 인해서 작업효율의 감소 및 생산성의 비효율적 낭비를 가져오게 된다. 따라서, 정밀도와 작업효율을 극대화하긴 위해서는 버의 생성원리를 파악하고, Exit Burr의 생성부분을 미리 예측하여 버의 생성을 최소화 할 수 잇는 작업 가공계획을 설계하여야 한다. (1)기존의 Burr Exit System에서는 피삭재의 단면형상인 Line과 Are처럼 단순한 형상뿐만 아니라, Line과 Are가 연결되어있는 복잡란 형상에 대해서도 버를 판별한다. 그리고, 가공 후 버가 생성되는 부분을 예측하고, 이때의 Exit Angle을 계산하여 이에 해당하는 기 실험결과 DataBase와 연동하여 생설될 버의 형상과 크기 등의 결과를 제공하여 준다. 더불어, 피삭재의 단면형상이 여러 가지 복합적인 형상으로 이루어져 있는 경우와 다양한 공구 경로까지 고려하여 실제가공과 거의 유사란 상황을 적용할 수 잇는 알고리즘으로 개발하였다. 본 논문에서는 이제까지 개발된 다양한 형상에 대한 Exit Burr 판별 알고리즘을 이용하여 임의형상을 가진 피삭재의 다중가공경로 상에서 발생 가능한 버를 예측하고, 버의 길이나 가공시간 들을 정?화 하여 최적화하는데 필요란 요소를 추출해 보고자 한다. 또한, 이를 인용하여 Face Windows에서의 버의 발생을 최소화 할 수 있는 최적 절삭가공 공구경로를 제시하여, 작업 효율성을 극대화하는 알고리즘을 Windows 응용 프로그램으로 구현하고자 한다.생성하기보다는 기존에 발생된 구매 지시의 우선적 사용과 기존 구매 지시의 납기 일자를 고객 납기에 가장 잘 맞출 수 있도록 변경하는 방안을 제시한다. 이렇게 함으로써 최대한 고객 납기를 만족하도록 계획을 수립할 수 있게 된다. 본 논문에서 제시하는 계획 모델을 사용함으로써 고객 주문에 대한 대응력을 높일 수 있고, 계획의 투명성으로 인한 전체 공급망의Bullwhip effect를 감소시킬 수 있는 장점이 있다. 동시에 이것은 향후 e-Business 시스템 구축을 위한 기본 인프라 역할을 수행할 수 있게 된다. 많았고 년도에 따른 변화는 보이지 않았다. 스키손상의 발생빈도는 초기에 비하여 점차 감소하는 경향을 보였으며, 손상의 특성도 부위별, 연령별로 다양한 변화를 나타내었다.해가능성을 가진 균이 상당수 검출되므로 원료의 수송, 김치의 제조 및 유통과정에서 병원균에 대한 오염방지에 유의하여야 할 것이다. 확인할 수 있었다. 이상의 결과에 의하면 고농도의 유기물이 함유된 음식물쓰레기는 Hybrid Anaerobic Reactor (HAR)를 이용하여 HRT 30일 정도에서 충분히 직접 혐기성처리가 가능하며, 이때 발생된 $CH_{4}$를 회수하여 이용하면 대체에너지원으로 활용 가치가 높은 것으로 판단된다./207), $99.2\%$(238/240), $98.5\%$(133/135) 및 $100\%$ (313)였다. 각각 두 개의 요골동맥과 우내흉동맥에서 부분협착이나 경쟁혈류가 관찰되었다. 결론: 동맥 도관만을 이용한 Off pump CABG를 시행하여 감염의 위험성을

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.224-232
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• 2004

소매점에서 판매를 최대화하여 이익을 극대화하기 위해서는 투자비용을 최소화하고 재고를 최소로 유지하며, 결품을 최소화해서 매출을 보호해야 한다. 수요의 동향이 다양화 됨으로써 예측이 점점 어려워지고, 재고를 최소화하고, 빠른 납기를 충족시키고, 판매 기회의 손실을 최소화 하기란 점점 어려워지고 있다. 또한 매출의 보호와 재고의 축소는 서로 상반되는 내용을 담고 있다. 전통 Industrial Engineering(IE)에서 경제적 주문량(EOQ)을 결정하여 재고 회전율을 높이고 발주 비용과 재고 비용을 최소화하는 연구는 많이 다루어져 왔다. 본 논문에서는 TOC의 쓰루풋 증대의 관점에서 최적의 재고 보충 관리 방안을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.300-309
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• 2005

오늘날 B2B 전자상거래의 폭발적인 성장과 더불어 온라인 상에서 다수의 구매자와 공급자가 참여하여 다양한 형태의 거래를 수행하는 B2B e-Marketplace의 중요성이 부각되고 있다. 하지만 현재 B2B e-Marketplace 상황은 front-end 부분의 단순한 키워드 기반의 제품 카탈로그 검색만 제공할 뿐, 공급자의 재고상황, 생산 일정 그리고 제품의 배송 및 구매자에 따른 판매자의 정책 및 전략 등의 back-end 부분을 고려하지 않고 있다. 따라서 B2B e-Marketplace에서 주문처리와 배송 과정을 효율적으로 처리하기 위해서는, back-end 부분에서 구매자가 요구하는 제품들에 대하여 공급자의 생산계획과 수요예측, 재고처리, 수송 및 고객관리 등에 관한 정책을 실시간으로 정확하게 반영하고 처리할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 비즈니스 룰 시스템을 이용하여 공급자의 ATP와 CTP등의 생산계획과 비즈니스 정책을 실시간으로 반영하는 e-Marketplace 제품 추천 시스템을 제안하고 구현하였다. 본 논문은 공급자에게는 생산계획의 안정화, 납기 준수 율 제고의 효과를 제공하며, 구매자에게는 납기일의 불확실성을 제거함으로써 안정된 생산 및 판매계획 수립을 제공한다

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2002.06a
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• pp.165-172
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• 2002

전통적으로 소프트웨어 프로젝트는 납기지연, 예산초과, 높은 결함율 등으로 타 산업분야의 프로젝트에 비해 매우 높은 실패율을 기록하고 있는 것으로 알려져 있다. 이 같은 소프트웨어 프로젝트의 실패원인에 대한 많은 연구결과는 소프트웨어가 갖고 있는 범위와 요구사항 정의의 어려움, 비가시성으로 인한 초기견적의 부정확성, 역시 가시성의 부족으로 진행상황파악의 어려움에 따른 진척관리의 애로, 더욱 큰 문제는 변경의 용이성과 변경에 대한 추적의 어려움 등을 지적하고 있다. 실패한 프로젝트들의 내용을 보면 대부분 계획의 부정확성이나 위험에 대한 대처의 부족 또는 진행 중 발생하는 변경에 대한 통제의 실패에서 찾아 볼 수 있다. 정확한 예측과 위험 예방 그리고 효과적인 통제대책이 소프트웨어 프로젝트를 성공으로 이끄는 3두 마차라는 지적이다. 정확한 예측의 핵은 프로젝트 산출물인 제품에 대한 정확한 규모측정에 있고, 위험 예방은 복잡도가 높거나 불확실성이 높은 컴포넌트의 자원소요에 대한 예측과 이에 대한 준비의 소홀에서 찾을 수 있으며, 효과적인 통제대책은 프로젝트 관리 프레임워크가 튼튼하지 못하거나 이의 준수를 위한 노력의 결핍에서 찾을 수 있을 것이다. 본 논문에서는 이 3두 마차 중 가장 근간이 되고 시발점이 되는 제품의 규모에 대한 예측에 초점을 맞추어 규모측정에 가장 합리적이고 객관적이며 실용성이 높다고 현재 국제적으로 높은 평가를 받고 있는 기능점수를 프로젝트 관리에 어떻게 활용해야 프로젝트를 성공시킬 수 있을 지의 방법에 대한 검토 결과를 제시고자 한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.27 no.1
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• pp.177-190
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• 2021

Due to the development of the fourth industrial revolution technology, efforts are being made to improve areas that humans cannot handle by utilizing artificial intelligence techniques such as machine learning. Although on-demand production companies also want to reduce corporate risks such as delays in delivery by predicting total production time for orders, they are having difficulty predicting this because the total production time is all different for each order. The Theory of Constraints (TOC) theory was developed to find the least efficient areas to increase order throughput and reduce order total cost, but failed to provide a forecast of total production time. Order production varies from order to order due to various customer needs, so the total production time of individual orders can be measured postmortem, but it is difficult to predict in advance. The total measured production time of existing orders is also different, which has limitations that cannot be used as standard time. As a result, experienced managers rely on persimmons rather than on the use of the system, while inexperienced managers use simple management indicators (e.g., 60 days total production time for raw materials, 90 days total production time for steel plates, etc.). Too fast work instructions based on imperfections or indicators cause congestion, which leads to productivity degradation, and too late leads to increased production costs or failure to meet delivery dates due to emergency processing. Failure to meet the deadline will result in compensation for delayed compensation or adversely affect business and collection sectors. In this study, to address these problems, an entity that operates an order production system seeks to find a machine learning model that estimates the total production time of new orders. It uses orders, production, and process performance for materials used for machine learning. We compared and analyzed OLS, GLM Gamma, Extra Trees, and Random Forest algorithms as the best algorithms for estimating total production time and present the results.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2010.06a
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• pp.186.3-186.3
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• 2010

본 논문은 우리나라와 같이 평균풍속이 낮고 바람 방향이 수시로 변하는 지역에 적합한 풍력발전 시스템에 관하여 논한다. 특히, 풍향에 상관없이 효율을 보장하고, 아주 약한 풍속 조건에서도 기동(Cut-in)되며, 낮은 평균풍속 5~6m/s인 지역에서도 경제적으로 풍력발전 단지의 구축이 가능하며, 다양한 지역에 설치가 가능하고, 소음이 적고 친(親) 환경적이며, 양산이 가능해 납기를 예측할 수 있으며 그리고 모든 부품 및 시스템의 국산화가 가능해야 한다는 7가지 조건을 만족하는 풍력발전시스템으로 이를 실현시키기 위하여 현재 풍력발전시스템의 가장 앞선 요소기술(state-of-the-art technology)인 직접구동 방식, 적층식, STR 블레이드, AFPM동기발전기, 자기부상 및 전자브레이크 등 5가지 기술을 복합 융합하여 최고의 효율 및 성능을 보장해 주는 적층 연곡형 시스템이다.