철도에 있어서 궤도는 차량을 안전하고 승차감이 좋게 지지, 안내함과 동시에 역행, 제동시의 반력을 구조적으로 지지하는 구조물이다. 또한 일상적으로 반복하고 있는 보선 작업의 대부분은 현재의철도 선로를 형상적으로 있어야 할 모습으로 되돌리는 작업과 재료가 본래 갖고 있는 성질을 잃게 된 때에 교환하는 작업으로 성립되어 있다.(중략)
신종 직업병 중 누적외상성질환(Cumulative Trauma Disorders)은 고도로 분업화된 현대 산업환경에서 주로 수작업을 수행하는 종사자에게 발생된다. 본 연구는 단순반복근로자의 누적외상성질환에 노출되는 정도를 EMG시스템을 이용하여 분석한 결과는 다음과 같다. AEMG에서는 작업경과에 따라 근피로도는 증가하다가 작업 완료시에는 근피로도가 내화벽돌을 들기 전보다 감소하였다. MF와 MPF에에서는 천극근, 다열근의 근피로도가 많은 것으로 나타났다. ZCR에서는 모든 내화벽돌의 무게에서 작업전과 작업후의 근피로도가 가장 낮게 나타났다. 종합적으로 작업진행이 계속됨에 따라 근육피로도는 증가하고 있었고, 단순반복운반작업시에 천극근과 다열관에 대한 근피로도가 큰 것으로 나타났다.
고성능의 컴퓨터들이 많이 보급되었으며, 또한, 클러스터 시스템 기술의 발전으로 클러스터 시스템의 활용이 크게 늘고 있다. 이러한 고성능의 시스템을 사용하는 사용자들은 다수의 시스템에서 수행하는 작업들을 관리(실행, 모니터링, 삭제, 결과물 관리 등)할 때에 반복적인 작업들이 많이 존재한다. 그러므로, 이러한 반복적인 작업을 손쉽게 수행해 줄 수 있는 기능이 제공된다면 업무를 효율적으로 처리할 수 있을 것이다. 이 논문에서는 분산된 다수의 시스템에서 작업을 수행할 때 스케쥴러(예: PBS, NQS)와 작업을 수행하는 일을 대신해줄 수 있는 통합 작업 스케쥴러(CJS, Consolidation Job Scheduler)를 설계하고, 그 prototype을 구현해 보았다. 스케쥴러의 종류가 많기 때문에 여기서는 PBS와 NQS에 한정하여 구현하였다.
건설공사의 공정 계획에 많이 사용되는 네트워크 방식의 공정표는 CPM방식과 PERT 방식으로 분류할 수 있다. 네트워크 공정표에서는 주공정선의 산정은 전진 계산과 후진 계산을 통하여 가장 합계기간이 크게 산출되는 경로를 선택하는 방식에 의하는 것이 일반적이다. CPM 기법에서는 각 액티비티의 소요기간이 고정된 값으로 제시되므로 이를 기반으로 하여 주공정선의 산정이 용이하다. 그러나 PERT 네트워크에서는 소요기간이 확률적으로 주어지므로 단순히 특정 경로 상 액티비티 기간의 합계만으로 주공정은 정하는 것은 불합리하며, 확률에 기반하여 산정된 예상기간에 의해 최가능 주공정으로 제시되어야만 PERT의 목적에 부합할 것이다. 이는 목표 기간에 따라 주공정선이 변화할 수 있으며, 경우에 따라서는 예상 기간이 더 작은 경로가 최가능 주공정이 될 수 있음을 의미한다. 이러한 개념에 의거하여 본 연구에서는 PERT 네트워크 공정표에서 경로별로 예상기간의 비교를 통해 확률적 의미를 가진 최가능 주공정을 도출하는 기법을 제안하는 것을 목적으로 진행한다. 체계적인 대안 경로 도출을 위해 작업 구획과 작업 공정이 교차하여 반복적으로 진행하는 방식의 네트워크 반복 작업 공정표를 대상으로 하여 대안 경로 도출 방식을 제시하였으며, 도출된 경로를 대상으로 예상 기간과 표준 편차를 산출하여 예상기간이 목표 기간을 초과할 확률을 기반으로 하여 최가능 주공정을 산출하는 기법을 제안하였다. 사례 연구를 통해 최가능 주공정은 고정된 경로가 아니며 목표 기간과 표준편차에 따라 변화할 수 있음을 예시한다. 본 연구에서 제시된 기법은 건설 공사와 같이 목표 공사기간이 변화하는 상황에서 유용하게 활용될 수 있을 것이며 기간 예측의 리스크를 명확화하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
궤도의 역할은 열차 하중을 지지하고, 이것을 분산시켜 구조물에 전달함과 동시에 열차의 주행을 위한 원활한 (안전하고 승차감이 좋은) 안내로를 제공하는 것이다. 그러나, 궤도는 열차의 반복 주행에 의하여 구성 재료의 열화ㆍ손상이나 궤도 틀림의 진행이 부득이 하므로 일상적인 궤도정비 작업이나 재료교환 작업을 피할 수 없기 때문에 될 수 있는 한 적은 보수비로 열차 주행에 필요한 궤도 품질을 실현하는 기술의 확립이 궤도 기술에 관한 연구 개발의 최대 사명이다. 궤도 보수에 관계하는 비용은 크게 세 가지로, 즉 궤도 재료의 교환ㆍ보수 작업, 궤도 틀림의 정비 작업, 각종 검사나 유간 정정 등의 기타 작업으로 대별할 수 있다. (중략)
플랜트 설계는 매우 다양한 공학 분야가 참여하는 고도로 복잡한 시스템이다. 이 방대한 시스템에 관여된 각 서브시스템은 각기 다른 서브시스템과 수시로 정보를 주고 받으며 작업을 반복하게 되는 복잡한 관계를 형성한다. 이런 복잡한 프로세스에서 체계적인 설계관리는 성공적인 플랜트 설계를 위한 필수적인 요건이다. 이에 본 연구에서는 Design Structure Matrix를 이용하여 플랜트의 최적 설계 협업 체계를 도출하였다. 이를 위해 전문가 설문 및 워크샵을 수행하여 플랜트 설계의 주요 업무, 설계 서브시스템, 설계요소, 관련설계요소, 그리고 그들간의 관계를 파악하였다. 효율적인 분석을 위해 Visual Basic Application과 Matlab을 이용하여 자동화된 분석 프로그램을 개발하였다. 제안된 방법과 프로그램을 소각로 설계 시스템에 적용한 결과 유효한 주요 반복작업 그룹들을 도출할 수 있었다. 도출된 결과물은 설계 협업 전략 수립에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
클러스터링 데이터베이스는 높은 가용성과 확장성을 갖으며, 예상치 못한 클라이언트 질의의 증가나 질의 패턴의 변경에 따른 작업부하의 편중에 효율적으로 대처할 수 있는 구조이다. 특히 온라인 확장 기법은 트랜잭션 처리를 중지하지 않고 새로운 노드를 클러스터에 추가하여 데이터를 재구성함으로써 임의의 노드에 질의가 집중되는 문제를 해결할 수 있다. 정적으로 구성된 시스템만으로는 두 대 이상의 서버에 작업량이 집중될 경우 재배치 시 서버 간의 데이터 이동의 반복 현상이 발생되며. 이로 인해 네트웍의 부하와 함께 실시간 트랜적션의 처리에 있어서 응답 시간이 지연되는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 데이터 이동의 반복 현상을 해결하기 위해 클러스터링 데이터베이스에서 온라인 확장을 고려한 CSB+ 트리 색인의 온라인 재구성 기법을 제안한다. 제안된 기법은 온라인 확장을 통한 동구 노드의 확장으로 데이터 이동의 반복을 막고 새롭게 추가된 노드를 통해 빠르고 효율적인 데이터의 분산을 수행한다 또한 각 시스템의 내부를 CS$B^{+}$ 트리로 구성하여 데이터의 재주성시에도 실시간 트랜잭션에 대한 빠른 응답 시간을 보장한다.
현재 인공신경망은 단일 작업에 대해선 뛰어난 성능을 보이나, 다른 종류의 작업을 학습하면 이전 학습 내용을 잊어버리는 단점이 있다. 이를 catastrophic forgetting이라고 한다. 인공신경망의 활용도를 높이긴 위해선 이 현상을 극복해야 한다. catastrophic forgetting을 극복하기 위한 여러 노력이 있다. 하지만 많은 노력이 있었음에도 완벽하게 catastrophic forgetting을 극복하지는 못하였다. 본 논문에서는 여러 노력 중 elastic weight consolidation(EWC)에 사용되는 핵심 개념을 이용하여, 순차적 반복학습을 제시한다. 인공신경망 학습에 많이 쓰이는 MNIST를 확장한 EMNIST 데이터 셋을 이용하여 catastrophic forgetting 현상을 재현하고 이를 순차적 반복학습을 통해 극복하는 실험을 진행하였으며, 그 결과 모든 작업에 대해서 학습이 가능하였다.
오늘날 다양한 고객욕구를 충족시키기 위해 재공품재고 없이 단일조립라인에서 다양한 제품들을 생산하는 혼합모델조립(MMAL)방식이 많이 사용되고 있다. 일반적으로 MMAL은 모든 일감에 대해 동일한 작업장, 작업시간이 동일한 여러가지 사양중 하나를 선택할 수 있는 작업장, 그리고 작업시간이 상이한 작업들을 수행하는 작업장으로 구성되어 있다. 첫째 유형의 작업장에서의 작업순서결정은 전혀 문제가 되지 않는다. 그러나 두번째 유형의 작업장에서는 작업순서에 따라 작업준비비용이 달라지게 된다. 세번째 유형의 작업장에서는 필요로 하는 작업유형의 종류와 양에 따라 원활한 흐름에 변화를 가져온다. 조립라인의 일괄작업순서가 작업장의 처리능력보다 많은 부하를 초래하면 후속 작업장의 원활한 작업을 위하여, 해당 작업장의 작업자들을 지원하는 보완작업(utility work)을 행하여야 하나, 타 작업장에서 해당조립품의 작업시간에 따라 해당작업장의 부하는 평활화될 수 있으므로 보완작업량은 통제가능하다. 따라서 준비비용과 보완작업 비용의 합을 최소화하는 일정계획이 요구된다. 이에 관한 연구들이 행해져오고 있으나, 두가지 비용의 합을 최소화하는 연구는 아직 많이 진척되지 못하고 있는 실정이다. 선행연구들에서 이미 제시된 TSP개념을 이용한 비선형2진 혼합정수계획모델인 수리모델을 이용할 수 있다. 그러나 이 모델은 너무 복잡하여 현실문제를 적용할 경우 계산이 불가능하다. 따라서 단시간에 최적에 가까운 해를 구하기 위한 휴리스틱 기법의 개발이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 이를 위한 기초연구로서 우선 준비비용을 고려하지 않는 경우의 휴리스틱기법을 개발하는데 초점을 맞추었다. 특히 본 연구에서는 작업장에서 행해지는 작업유형은 기본작업과 여러가지 선택작업이 있을 수 있으므로 선행연구를 확장하여 기본작업과 두가지의 선택작업이 행해지는 경우에 촛점을 맞추었다. 그리하여 다작업장의 휴리스틱에 의거한 작업순서 결정을 위해 우선 BB의 상한을 구하는 연구를 행했다. 이를 위해 우선 단일작업장에서 야기될 수 있는 모든 상황을 고려한 최적 작업순서 결정규칙을 연구했으며, 이의 증명을 위해 이 규칙에 의거했을 때의 보완작업량이 최소가 된다는 것을 밝혔다. 보완작업 계산의 효율성을 제고하기 위해 과부하(violation)개념을 도입하였으며, 작업유형이 증가된 상황에서도 과부하 개념이 보완작업량을 충분히 반영할 수 있음을 밝혔다. 본 연구에서 제시한 최적 작업순서 규칙에 의거했을 때 야기될 수 있는 여러가지 경우의 과부하를 모두 계산했다. 앞에서 개발된 단일작업량의 최적 작업순서 결정규칙을 이용하여 다작업장의 문제를 실험했다. 이 문제는 규모가 매우 크므로 Branch & Bound를 이용하였으며, 각 가지에서 과부하량이 최적인 경우만을 고려하는 휴리스틱을 택하여 실험자료를 이용하여 여러 회 반복실험을 행했다. 그리고 본 연구의 성과를 측정하기 위해 휴리스틱 기법시 소요되는 평균 CPU time 범위에서, 랜덤 작업순서에 따른 작업할당을 반복실험하여 이중 가장 좋은 해와 비교했다. 그러나 앞으로 다작업장 문제를 다룰 때, 각 작업장 작업순서들의 상관관계를 고려하여 보다 개선된 해를 구하기 위한 연구가 요구된다. 또한, 준비작업비용을 발생시키는 작업장의 작업순서결정에 대해서도 연구를 행하여, 보완작업비용과 준비비용을 고려한 GMMAL 작업순서문제를 해결하기 위한 연구가 수행되어야 할 것이다.
건축공사의 고층화 추세에 따라 반복공정의 수가 증가하고, 마감공사에서의 관련 공종 수가 증가하여 작업 연속성에 대한 계획 및 공사관리가 중요하게 인식되고 있으며, 이러한 마감공사의 효율적 은용을 위해 각 작업을 일정한 리듬으로 반복되도록 함에 따라 공정의 개선을 이루고자 하는 기법이 택트공정관리이다. 그러나 택트공정관리는 세부공정 및 작업구역에 따른 상이한 시공속도와 이로 인한 선행공정의 작업지연 등 비효율적 요소 때문에 적용에 어려움이 있었다. 따라서 본 연구에서는 작업별 소요시간의 동기화(同期化)를 통한 개선효과를 파악하기 위해 기존의 공동주택 창호공사를 대상으로 작업방식의 세부작업단위 및 작업인원 수를 작업시간의 동기적(同期的)연결 및 최소 요구인원 수를 기준으로 조정한 후, 공기단축 효과를 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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