경제적 로트 일정계획 문제(Economic Lot Scheduling Problem : ELSP)는 지난 수십 여 년간 많은 연구가 이루어진 생산일정계획 문제 중의 한 분야이다. 이 문제는 NP-hard 문제이기 때문에 수많은 발견적 기법이 제안되고, 사용되어져 왔다. 그 중에서도 Dobson[1]의 발견적 기법이 그 수행도의 우수성으로 보아 최고의 기법으로 여겨지고 있는데, 본 연구에서는 Dobson[1]의 시변 로트 크기(time varying lot size) 접근방법에 유전자 알고리즘을 이용한 새로운 발견적 기법을 제안하고, 수치실험을 통해서 새로운 기법이 기존의 Dobson[1]의 기법보다 더 우수하다는 것을 보이고자 한다.
본 논문에서는 광양제철소의 연속소둔공정의 작업단위편성 문제를 소개하고, 그 해결방안을 제시한다. 다루고자 하는 문제는 편성할 스케줄 내에서 전후 대상재간의 다양한 형태의 편차를 최소화하며 sequence의 길이를 최대화하 는 목적함수를 가지며, 동시에 공정의 특성상 발생하는 전후 대상재간의 제 약조건들을 만족시키는 문제이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 부분 최적 해를 구해 주는 순차적인 두가지 발견적(heuristic)기법을 제시한다. 첫째, 일 정의 길이를 최대화하며 전후 대상재간의 제약조건을 만족시키기 위한 "backtracking with look ahead" 기법이다. 특히 이 "backtracking with look ahead" 기법은 이미 개발된 "constraint satisfaction problem"을 기반으로 한 일정계획언어와 이에 연동된 코드생성기를 사용하여 구현되었다. 둘째, sequence내 전후 대상재간의 다양한 형태의 편차를 최소화하며 앞에서 만족 시킨 제약조건들을 계속 유지시키기 위한 평활화(smoothing) 기법이다. 마지 막으로 두가지 발견적 기법을 사용하여 본 연속소둔공정의 작업단위편성 문 제를 해결하는 과정을 보여준다. 이와 같은 발견적 기법을 이용하여 기존의 기법들로는 해결하기 힘든 복잡한 형태의 일정 계획 문제를 해결할 수 있었 다. 복잡한 형태의 일정 계획 문제를 해결할 수 있었 다.
본 연구는 공통의 납기로부터 완성 시간의 편차의 평균제곱을 최소화하는 문제를 비제약적인 경우와 제약적인 경우에 다루고 있다. 모의 뜨임 기법을 이용하여 Eilon과 Chowdhury의 [4] 논문에 있는 예제를 테스트하였다. 제안된 자기 발견적 기법은 대부분의 경우에 좋은 해를 제공하였으며, 작업의 수가 200인 경우에도 해를 1초안에 찾았다. 비제약적인 경우와 제약적인 경우의 계산 결과가 제시되었으며, 다른 자기 발견적 기법에 의한 계산 결과와 비교하였다.
MANET(Mobile Ad-Hoc NETwork)에서 서비스 발견 기법은 서비스를 요구하는 노드가 서비스를 제공하는 노드를 발견하고 제공하는 서비스를 전달하기 위한 핵심응용기술이다. 그러나 MANET의 특징으로 기존의 서비스 발견 기법들 이용하여 빠르게 신뢰할 수 있는 서비스를 발견하고 안정적인 서비스 전달하고 네트워크의 확장성을 지원하는 문제 해결이 아직까지 어려운 실정이다. 본 논문에서는 MANET을 구성하는 이동 노드들 중 신뢰도가 높은 서비스 제공 노드들의 서비스를 빠르게 발견하고 안정적으로 서비스를 전달할 수 있도록 서비스 제공자의 신뢰도 평가를 통한 DHT(Distributed Hash Table)를 구성으로 안정적인 서비스를 제공하는 서비스 발견 기법을 제안한다. 제안된 서비스 발견 기법은 신뢰성 있는 서비스 발견뿐만 아니라 DHT의 특징을 응용하기 때문에 MANET의 낮은 서비스 발견 메시지의 오버 헤드를 유지시켜 네트워크의 확장성을 높일 수 있다. 이러한 제안 기법을 기존의 서비스 발견 기법들과 비교하는 시뮬레이션을 통해 더 나은 성능을 보임을 확인할 수 있다.
본 연구에서는 생산능력의 제한이 있는 다계층(multi-echelon) 공급사슬에서의 효과적인 분배계획수립을 목적으로 한다. 수요 정보는 계획 기간(planning horizon) 동안 확정적인 형태로 주어지고 이러한 상황 하에서 전체 공급사슬에서 발생하는 재고유지 비용(holding cost)과 재고이월 비용(backorder cost)의 합을 최소화하는 분배 문제의 해법을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 총비용을 최소화하는 각 노드별 분배량을 결정하기 위해서 look-ahead 기법을 사용한다. Look-ahead 기법을 통해 분배 계획 수립 시 해당 기간의 수요 정보뿐만 아니라 미래 수요를 함께 반영함으로써 생산능력 제한에 효과적으로 대처할 수 있도록 하였다. Look-ahead 기법을 적용하기 위해 본 문제를 단일 기계 일정계획(single machine scheduling) 문제로 전환하고 이에 대한 효율적인 발견적 기법을 제시한다. 또한 제안된 발견적 기법의 성능을 평가하기 위해 다양한 실험 조건하에서 제안된 알고리듬과 기존의 미래 수요를 고려하지 않는 계층 재고 정책(echelon stock policy)의 결과를 비교하여 본 연구의 우수성을 입증하였다.
BPMS, ERP, SCM 등 프로세스 인식 정보시스템들이 널리 쓰이게 되면서 프로세스 마이닝에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 프로세스 마이닝은 프로세스가 실행되는 동안 저장된 이벤트 로그로부터 정보를 추출하는 기법이다. 추출된 로그정보는 비즈니스 프로세스의 분석 및 재설계에 사용될 프로세스 모델을 생성하게 된다. 프로세스 마이닝 기법은 프로세스의 자동화 및 기업의 업무정보들을 관리하는 프로세스 기반 정보시스템의 정확성 및 효율성을 위한 중요한 부분을 차지하지만 현재까지의 연구는 생성된 이벤트 로그로부터 프로세스 모델을 재설계하는 프로세스 발견 기법 (Process Discovery Technique)을 적용한 부분에서만 활발히 진행되었다. 프로세스 마이닝은 프로세스 발견 기법 외에도 프로세스 적합성검사 기법 (Process Conformance Checking Technique) 및 프로세스 확장 기법 (Process Extension Technique)이 존재한다. 이들은 많은 프로세스 발견 기법에 대한 연구들이 진행되고 나서야 최근 프로세스 마이닝의 이슈로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 프로세스 적합성 검사를 위해 수집된 이벤트 로그와 기존에 나와 있는 여러 가지 프로세스 발견 알고리즘을 통해 생성된 프로세스를 수치적으로 비교할 수 있는 두 가지 애트리뷰트를 제시하였다.
최근 매쉬업에 대한 관심도가 매우 높아짐에 따라 수많은 Web API들이 생성되고 있다. 이런 Web API들을 매쉬업 속으로 결합할 때 여러 가지 이슈들이 존재한다. 특히, 수많은 API들이 매쉬업 개발자에 의해 수동으로 조합될 때 이는 더욱 심각해진다. 본 논문에서는 Web API 발견 및 조합을 위한 하나의 새로운 기법을 제안한다. 제안된 발견 기법은 질의를 만족시키지 못하는 API들을 재빨리 필터링 시키는 전략을 수립한다. API 조합 기법은 발견 기법을 확장/발전시켜 Web API 입출력 사이의 시맨틱 유사도를 기반으로 하고, 원하는 목표를 만족하는 출력을 산출할 수 있는 사이클 없는 방향성 그래프(DAG)를 생성한다. 또한, Web API 발견 및 조합을 효율적으로 생성하기 위해 본 논문에서는 Web API 발견 및 조합 시스템을 구현한다.
데이터베이스에서의 지식발견은 데이터베이스로부터 관심있는 지식을 발견하고 고수준의 언어로 지식을 표현하는 학습형태로서 여러 가지 기법들이 있으나, 단 하나의 기법의 적용으로는 각기 한계성 때문에 유용한 지식의 발견이 불충분하므로 이들의 특징을 잘 통합하고 발전시킨 새로운 기법이 필요하다. 본 논문에서는 데이터베이스의 일반화를 위한 개념계층의 상승방법과 불필요 속성의 감축 방법을 통합 적용함으로써 유용하고 간략한 최소 결정규칙을 자동적으로 생성하는 효율적 데이터 마이닝 방법을 제안한다.
본 연구는 컨테이너 터미널에서 선박의 선적작업을 위한 선석배정 및 크레인 할당문제를 동시에 결정하는 문제를 다루고 있다. 실제 컨테이너 터미널에서 고려하고 있는 다양한 형태의 제약을 고려하여 선석계획 및 크레인할당 문제에 대한 혼합정수모델을 제시하였다. 제안된 문제에 대해 좋은 해를 짧은 시간 안에 구하기 위하여 발견적 해법을 제시하였다. 또한 수치예제를 이용하여 제시된 발견적 기법의 수행도를 비교분석하였다. 분석결과 제시된 기법은 짧은 시간 안에 좋은 해를 제공하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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