RBAC은 기존의 DAC과 MAC보다 진보된 접근 통제 방법으로 받아들여진다. RBAC 모델의 권한-역할 부분은 사용자-역할 부분에 비해 상대적으로 연구가 부족하며 이를 극복하기 위한 대칭 RBAC 모델에 대한 연구도 시작 단계이다. 따라서 역할에 적합한 권한을 배정 하는데 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 기존 연구들에서 제시한 권한 배정 제약조건들을 보완한 대칭형 RBAC 모델을 제안한다. 제안한 대칭형 RBAC 모델은 임무분리와 역할의 계층구조를 고려한 권한 배정 제약조건을 제시함으로써 역할의 이해관계 충돌과 권한의 공유와 통합을 권한배정에 반영하고 있다. 또한, AND/OR 그래프를 통해 동적인 권한간의 선행관계를 규정하는 제약조건을 표현함으로써 권한들의 복잡한 선행관계를 효과적으로 제한할 수 있다. 제안한 대칭형 RBAC 모델의 권한 배정 제약조건들은 권한 배정시 지켜야하는 규칙들을 적절히 명세함으로써 권한 배정의 오류를 감소시킨다.
대중교통 통행배정과 관련하여 현재까지 제시된 연구들은 버스, 지하철 등 다양한 수단별 특성을 함께 고려하지 못한다는 한계가 있다. 또한, 통합거리비례요금제도의 요금에 대한 연구는 필요성에 비해 그 성과가 미미할 뿐만 아니라, 노선별 용량에 대한 고려도 미흡하다. 이외에 과거 대중교통 용량에 대한 연구가 존재하긴 하였으나 용량에 접근하면서 느끼는 혼잡도를 함께 고려하지 못했다는 한계가 있다. 이러한 문제들로 인해 현재의 대중교통 통행배정을 이용한 대중교통 정책 분석이나 노선평가는 한계를 지닌다. 본 연구는 대중교통 노선에 대한 선택 및 통행배정에 관한 기존 연구들의 한계를 극복하기 위해 앞서 언급한 여러 문제점을 고려하는 대중교통 통행배정 모형의 구축을 목적으로 한다. 이렇게 구축된 모형을 해석하기 위해 Column Generation을 기반으로 한 heuristic한 기법을 적용하였다. 그 결과 통행시간 뿐 아니라 요금, 용량 등을 반영할 수 있는 보다 개선된 대중교통 통행배정모형을 제시하였다.
지역간 철도는 일반적인 대중교통의 특징 이외에도 노선의 수가 매우 많다는 등의 차별화되는 특징이 있다. 본 연구는 경로구간에 노선선택확률의 개념을 도입하여, 지역간 철도의 특징을 잘 반영할 수 있는 확률적 대중교통 통행배정모형을 제시하였다. 확률적 통행배정모형은 결정적 통행배정모형의 특성을 포함한 보다 일반화된 모형이다. 본 모형은 다양한 지역간 철도의 특징을 반영할 수 있으며, 기존의 도로 통행배정모형에서 많이 활용되고 있는 탐색알고리즘을 직접 활용하기 위해 대중교통 통행배정모형에서 적용되는 네트워크 확장을 단순화시킬 수 있다. 모형의 검증을 위해서 기존에 대표적으로 이용되는 선형 및 격자형 네트워크에서의 적용성을 검증하기 위해서 본 연구에서 제안한 해법을 사용하여 기존 모형과 비교하였다. 또한, 지역간 철도의 현실을 반영한 소규모 네트워크에서 기존 모형과의 예측 능력을 비교하였으며, 그 결과 본 연구에서 제시한 모형의 예측 능력이 가장 우수한 것으로 분석되었다.
기 제안된 수리적 동적통행배정모형은 전체 시뮬레이션 기간동안 시간종속적 교통수요와 교통망의 교통상황이 이미 안정되어 있고 장래에도 예측가능 하다는 가정을 전제로 개발되었다. 이러한 가정은 실제 시시각각으로 변화하는 교통수요와 교통상황의 예측 불가능함 고려할 때 비현실적이라고 할 수 있다. 한편, Rolling Horizon Implementation(RHI)은 기종점간의 수요행렬(trip matrix)과 교통상황(traffic condition)이 단기간의 예측시간동안 현재의 예측정보를 기반으로 신뢰성 있게 모니터링 될 수 있고, 그 시점에서 보다 미래로 연장된 시간으로는 불확실성(uncertainty)의 증가를 고려한다는 가정을 전제로 제안되었다. 따라서, RHI개념과 부합되는 수리적 동적통행배정모형은 시뮬레이션 출발시점에 수요와 교통상황에 대한 확정적 정보가 이미 획득되어 있고, 그 기간이후의 정보에 대해서는 시간이 흐름에 따른 정보의 유용성을 근거로 각 운전자 그룹이 인지 (Perceived)하는 가로망의 통행비용(travel cost)을 최소화되도록 차량을 배정하는 것으로, 실시간적으로 인지된 교통수요와 교통망에 대한 정보를 통행배정초기에 입력변수로 사용하여 실시간 교통정보모형으로서 운영가능 하다는 장점을 제공한다. 본 연구는 수리적 동적통행배정모형이 RHI개념과 부합되어 교통상황과 수요변화를 실시간적으로 반영하여 운영되도록 모형의 기능을 확장하는 데 있다. 이를 위해, 다계층 이용자(multiple user classes) 동적통행배정모형을 변동등식(variational equality)이론에 근거한 모형식을 기반으로, 실시간 통행배정에서 발생하는 종점에 도착하지 못한 차량(unfinished trips)과 이들의 재배정(rerouting strategy) 문제를 인식하고, 이 차량들을 링크상의 교통량 전파조건(flow propagation constraint)을 토대로 다음 통행배정 시간대의 실시간 수요로서 반영할 수 있는 방안을 제시한다.
기존의 버그 담당자 자동 배정 연구들은 대부분 기계학습 알고리즘을 기반으로 예측 시스템을 구축하는 방식이었다. 따라서, 고성능의 기계학습 모델을 적용하는 것이 담당자 자동 배정 시스템 성능의 핵심이 된다고 할 수 있으며 관련 연구에서는 높은 성능을 보이는 SVM, Naive Bayes 등의 기계학습 모델들이 주로 사용되고 있다. 본 논문에서는 기계학습 분야에서 최근 좋은 성능을 보이고 있는 딥 러닝을 버그 담당자 자동 배정에 적용하고 그 성능을 평가한다. 실험 결과, 딥 러닝 기반 Bug Triage 시스템이 활성 개발자 대상 실험에서 48%의 정확도를 달성했으며 이는 기존의 기계학습 대비 최대 69%향상된 결과이다.
본 연구의 목적은 기존의 Cell Transmission(1994, Daganzo) 교통류 이론을 기반으로 동적통행배정 모형을 개발하는 것이다. 이 모형은 동적 O-D 발생모듈, HOV 차선모듈, 분류부 분할모델, 링크비용함수 모듈, 최단경로 탐색 모듈등으로 구성된다. 이 모델에서 적용하는 교통류 모델은 각 링크를 동일한 특성을 가지는 셀로 구분하여 셀내의 진입시간과 진출시간을 계산하여 링크비용을 계산하는데 이것은 비용의 과대·과소 추정을 피할 수 있으며 교통지체 현상을 현실적으로 표현해 줄 수 있는 장점이 있다. 또한 HOV 차선 모듈에 의해 수단별 교통류 진행 및 비용고려가 가능하며 HOV 차선의 평가 및 분석이 가능하다. 기존의 동적통행배정모형은 매 시간대별 출발지에서 균형상태를 추구하는 통행배정기법을 사용하고 있지만 이 모델은 분류되는 노드를 가상의 출발점이라고 가정하여 각 시간대별로 최단경로를 탐색하여 균형상태를 추구해나가는 기법을 적용하고 있다. 각 셀별 차량을 목적지별, 차종별, 대기시간별로 추적하여 진행시키며 분류부에서는 최단경로를 탐색하여 배분된다. 또한 진행하고자 하는 셀의 용량과 현재 셀의 밀도를 고려함으로서 용량제약 하에서의 동적통행배정모형을 적용하고 있다. 이 모형은 고속로의 합류부 및 분류부의 교통특성을 세밀히 분석할 수 있으며, TCS 및 램프미터링과 접목하여 고속도로 운영에 이용될 수 있으며, 고속도로 중·장기적인 계획에 이용될 수 있다.
본 논문에서는 코드 최적화를 위하여 계산적으로나 수명적으로 제한이 없는 배정문 모션 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 지나친 레지스터의 사용을 막기 위하여 불필요한 코드 모션을 억제한다. 본 논문은 최종 최적화단계가 추가된 배정문 모션 알고리즘을 제안한다. 또한 기존 알고리즘의 술어의 의미가 명확하지 않은 것을 개선하였고 노드 단위 분석과 명령어 단위 분석을 혼용했기 때문에 발생하는 모호함도 개선하였다. 따라서 제안한 알고리즘은 불필요하게 중복된 수식이나 배정문의 수행을 피하게 함으로써, 프로그램의 불필요한 재계산이나 재실행을 하지 않게 하여 프로그램의 능률 및 실행시간을 향상시킨다.
노선 계획이란 열차종별 수요를 만족하는 최적의 열차 운행 횟수를 결정하는 단계를 말한다. 이러한 노선계획의 주요 입력자료는 통행배정 모형으로부터 산출된 열차종별 구간 통행량이다. 그러나 대부분의 통행배정 모형 또한 노선계획을 통해 구한 열차 운행 횟수 혹은 시격을 입력요소로 요구하므로, 수요예측(통행배정)-노선계획의 단계적 접근은 두 계획간의 상호 모순을 초래하여 부정확한 열차종별 수요 및 노선계획을 도출할 수 있다. 본 연구는 이 두 가지 문제를 통합적으로 고려할 수 있는 최적화 모형과 이에 대한 선형 근사해법을 제시하고, 전체 한국 철도 네트워크에 적용한 실험결과를 제시한다.
최근 그래픽 프로세서, 멀티미디어 프로세서, 음성처리 프로세서 등에서 부동소수점이 주로 사용된다. 한편 C, Java 등 고급언어에서는 단정도실수와 배정도실수를 사용하고 있다. 본 논문에서는 32비트 곱셈기를 사용하여 배정도실수의 역수를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 배정도실수 가수를 상위 부분과 하위 부분으로 나누고, 상위 부분의 역수를 골드스미스 알고리즘으로 계산하고, 이를 초기값으로 하여 배정도실수의 역수를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 입력값에 따라서 곱셈 횟수가 다르므로, 평균 곱셈 횟수를 계산하는 방식을 유도하고, 여러 크기의 근사 역수 테이블에서 평균곱셈 횟수를 계산한다.
오늘날의 기업은 상품을 판매하는 것 뿐만 아니라 기업의 신용과 이미지를 위해 그 상품에 대한 사후처리(After Service) 업무에 많은 투자를 하고 있다. 이러한 양질의 사후서비스를 고객에게 공급하기 위해서는 많은 인력을 합리적으로 관리해야 하며 요청되는 고장수리 서비스 업무의 신속한 해결을 위해 업무를 인력에게 합리적으로 배정을 해야 한다. 그러므로, 회사의 비용을 최소화하면서 정해진 시간에 요청된 작업을 처리하기 위해서는 인력들에게 작업을 배정하고 스케줄링하는 문제가 발생된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 화학계기의 A/S작업을 인력에게 합리적으로 배정 하는 스케줄링 시스템에 관한 연구이다. 먼저 스케줄링 모델을 HP사의 화학분석 및 시스템을 판매, 유지보수 해주는 Y사의 작업 스케줄을 분석하여 필요한 도메인과 고객서비스전략과 인력관리전략에서 제약조건을 추출하였고 여기에 스케줄링 문제를 해결하기 위한 방법으로 제약만족문제(CSP) 해결기법인 도메인 여과기법을 적용하였다. 도메인 여과기법은 제약조건에 의해 변수가 갖는 도메인의 불필요한 부분을 여과하는 것으로 제약조건과 관련되어 있는 변수의 도매인 크기가 축소되는 것이다. 또한, 스케줄링을 하는데에 있어서 비용적인 측면에서의 스케줄링방법과 고객만족도에서의 스케줄링 방법을 비교하여 가장 이상적인 해를 찾는데 트래이드오프(Trade-off)를 이용하여 최적의 해를 구했으며 실험을 통해 인력에게 더욱 효율적으로 작업들을 배정 할 수 있었고 또한, 정해진 시간에 많은 작업을 처리 할 수 있었으며 작업을 처리하는데 있어 소요되는 비용을 감소하는 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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