• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2006.06b
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• pp.391-396
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• 2006

In container terminal ship load planning for efficient loading is made before the ships arrive, But sometimes real loading state of the ship is different from planned loading state. And the planning is not available. So ship load planning must be adjusted in realtime. In this study we organize the situations said before. And we present realtime ship load planning method The method is suitable for the situations, rational, and immediately able to use.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.220-223
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• 2004

지금까지 배송에 관한 연구는 주로 최적화된 차량의 배송 경로의 생성에 있어서 계획 생성까지의 시간의 단축이나 경로계획의 안정성의 확보에 초점을 두었다. 그러나 고객의 높은 서비스 수준을 만족시키기 위해서는 다양한 요구 사항을 충분히 반영한 동적인 운송계획의 수립과 함께 배송 단계에서 빈번히 발생하는 다양한 예외상황에 대한 적절한 대처가 필요하게 되었다. 본 연구에서는 최적화, GIS, GPS, ITS, Mobile등의 기술을 이용하여 동적으로 변화하는 실시간 환경에서 높은 서비스 수준을 제공할 수 있는 적응 운송 시스템의 모습을 제시하고자 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2002.11c
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• pp.1941-1944
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• 2002

현재 기업의 정보화 공간에서 기업들은 많은 정보의 공유와 업무의 효율의 극대화하기 위해 조직의 소수 정예 구성화와 구성원들의 업무 처리 능력의 향상을 위해 노력하고 있다. 본 논문은 EJB를 이용하여 구성원들의 업무 계획의 쉬운 작성과 실시간 적인 업무 완료 통보 및 업무연관을 처리하기 위해 업무자 관점에서 쉽고 실 시간적인 처리를 하는 업무 계획 시스템을 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.402-402
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• 2019

최근 기후변화에 따른 용수사용량의 계절별 변화가 나타나고 있다. 따라서, 효율적인 용수 관리에 대한 관심은 배수지 및 송수 시스템의 운영을 넘어 정수장의 운영에서도 그 변화가 나타나고 있다. 수질관리 측면에 다소 집중되었던 정수장 운영의 중요도는 수량을 함께 관리하는 방향으로 변화할 것으로 전망되며, 따라서 취수 단계에서부터 용수 공급의 전 과정을 고려하는 지능형 정수장 관리시스템이 주목받고 있다. 상수도 공급을 위한 정수장의 운영은 크게 원수의 취수 및 도수, 정수처리, 정수된 용수의 저장, 배수 및 급수의 과정으로 구분할 수 있다. 이때, 원수의 취수와 도수, 정수처리 과정에는 상대적으로 긴 시간이 소요되므로, 정수장의 운영 관리자는 이러한 지연시간을 감안해서 배수지의 상태를 예측하여 취수계획을 결정해야 한다. 한편, 정수장 시설을 운영하기 위해서는 전력이 소모되며, 산업전력 단가는 시간대별 변동폭이 큰 것으로 알려져 있다. 따라서, 정수장의 효율적인 운영을 위해서는 용수의 수요예측과 배수지 수위변동, 취수 및 정수설비의 규모 등을 고려하는 동시에, 전력 단가가 낮은 시간대에 설비를 집중적으로 운영할 수 있는 계획을 수립해야 한다. 본 연구에서는 선형계획법(Linear Programming, LP)을 이용하여, 수요예측을 바탕으로 장기취수계획을 수립하기 위한 방안을 세 가지로 구분하였으며, 각각의 장단점을 다음과 같이 예상하였다. 1) 24시간 간격으로 시간당 취수계획을 수립하는 최적화 방안, 2) 24시간의 시간당 취수계획을 1시간 간격으로 수립하는 실시간 최적화 방안, 3) 전체 모의기간 동안의 시간당 취수계획을 한번에 수립하는 최적화 방안. 24시간 간격 최적화는 수립 및 적용이 간단한 반면, 실시간 수요변화를 고려할 수 없어 단위시간(24시간) 후반부의 최적화 효율이 떨어지는 단점이 있다. 1시간 간격의 실시간 최적화는 수요변화를 가장 정확히 반영하는 반면, 최적화 수행 횟수가 증가하는 단점이 있다. 전체 모의기간 최적화는 장기 수요예측을 고려한 탄력적 취수계획을 수립하는 반면, 수요예측의 불확실성에 따른 오차 발생위험이 크다. 본 연구에서는 국내 H 정수장을 대상으로 각각의 최적 취수계획 수립 방안을 정수장 운영의 안정성, 탄력성, 경제성 등을 기준으로 비교, 분석하였다.

• Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.45 no.5
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• pp.547-553
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• 2008

Multi Progress Planning System problem in a multi-stage manufacturing system have a complexity and peculiarity different from other kinds of production system. World leading company has invested much cost and effort into a Real-Time Planning System and intelligent manufacturing field to obtain their own competitiveness. Especially Real-Time Planning System for ship production process as a part of intelligence for a shipyard. Real-Time Planning System, simulation based system, or virtual manufacturing system is an approach to achieve a such goal. It is expected that the Real-Time Planning System will contribute to the improvement of the productivity in working process at a shipyard. Also, This Real-Time Planning System will optimize the entire shipbuilding process in a multi progress planning environment for the delivery.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.11a
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• pp.263-266
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• 1997

로봇 축구 경기를 위해서는 경기장의 임의의 시작점에서 목표점으로 장애물을 피해 갈 수 있는 능력이 필요하다. 이러한 경로 계획을 학습하기 위해서 다양한 상황을 모두 고려할 경우 학습량이 급격히 증가한다. 그러나 많은 실제적인 학습 문제에 있어서는 가능한 모든 학습 데이터를 사용하지 않고도 원하는 학습 효과를 가져올 수 있음이 알려져 있으며, 이러한 경우 데이터를 스스로 선별하여 학습하는 능동적 학습 방법이 효과적이다. 본 논문에서는 진화 알고리즘을 사용하여 실시간에 경로 계획을 하기 위한 새로운 능동적 학습 방법을 제시한다. 제안되는 방법은 두 개의 진화 알고리즘으로 구성되는데 하나는 주어진 시작점-목표점간의 최적 경로를 찾는데 사용되고 또 다른 하나의 진화 알고리즘은 유용한 시작점-목표점들의 쌍을 탐색하는데 사용된다. 이 방법은 계산 시간의 여유가 있을 때 다양한 문제를 스스로 제시하고 해결하는 법을 학습해 놓고 후에 실제 문제가 주어질 때 기존의 문제와 가장 유사한 문제를 찾아 실시간에 해결함으로써 기존의 진화 알고리즘에 의한 경로 계획법들이 갖는 실시간성에서의 단점을 개선할 수 있다. 실험을 통하\ulcorner 제안된 두 가지 진화 알고리즘의 성능을 실험적으로 검토한다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1997.04a
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• pp.18-22
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• 1997

FMS를 포함한 다양한 형태의 생산 시스템에 있어서 일정계획문제는, 고가의 생산 설비를 효율적으로 운영한다는 의미에서 점점 더 중요해지고 있다. 일정 계획문제를 해결하 기 위하여 많은 방법들이 제시되었고 지금 현재도 다양한 방법들이 시도되고 있다. 이런 많 은 방법중에서 최적해를 구하는 수리계획법이 가장 우수한 대안을 제시하는 것으로 알려져 있지만, 최적해를 구하는 데 상당히 많은 시간이 필요한 것으로 알려져 있다. 다음으로 우 선 순위 규칙을 제공하는 방법은 짧은 시간을 이용하여 어느 정도 효율적인 일정계획을 제 시하지만, 생산 시스템의 구성과 상황에 따라서 가장 적합한 우선 순위 규칙이 변한다고 알 려져 있다. 이런 상황에 대응하여 시스템의 구성과 상황에 가장 적합한 규칙을 제안하는 전 문가시스템들이 연구되고 있다. 본 연구는 일정계획을 실시간에 수립하는 스케쥴러를 위한 지식을 획득하는 Intelligent Simulator 개발에 관한 연구이다. 일정계획을 위한 인공지능형 스케쥴러를 구축하는데 있어서 가장 큰 난관은 지식을 어떻게 획득할 것인가 하는 점이다. 이런 지식획득의 방법으로 주로 사용되는 벙법은 인간 전문가의 지식을 추출하는 방법이 있 다. 그러나 인간 전문가가 없거나 인간전문가의 지식으로는 부족한 경우에는 기계학습을 통 하여 지식을 추출한다. 기계학습을 위하여는 반드시 많은 case들을 통하여 지식을 획득하 게 되는 데 이런 case의 축적을 위하여는 실제의 시스템을 운영해본다는 것은 많은 비용을 필요로 한다. 이때 필요한 경험의 생성을 위하여 시뮬레이션은 그 중요한 효용성이 있어서 많은 연구자들이 사용하였다. 그러나 경험을 다 생성한 후 그 경험으로부터 지식을 획득하 다보니 서로 다른 방법의 사용에 의하여 동일한 경험으로부터 서로 다른 지식이 생성되는 가능성이 있다. 본 논문은 시뮬레이션이 계속 수행되는 상황하에서 일정계획에 관련된 지식 을 획득하여 축적할 수 있는 Intelligent Simulator의 개발에 관한 연구이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.493-497
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• 2007

한정된 수자원에 대한 수요가 급증하고 수질 및 환경문제가 대두되면서 수자원 계획 및 관리에 대한 관심이 많아지고 있는 실정이다. 이러한 수자원 계획 및 관리는 물리적으로 복잡해진 수자원 시스템 뿐만 아니라 사회적, 제도적 시스템을 반영할 필요성이 생겼으며 수자원 계획 및 관리자들의 의사결정에 도움을 주기 위하여 효율적인 여러 대안들의 평가나 수자원 관리(운영)가 필수적이다. 효율적인 수자원 계획 및 관리에 있어서 물배분은 매우 중요하며 이를 통해 급증하는 용수 수요에 효과적으로 대처하고 합리적인 수자원 관리(운영)을 실현할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 실시간 물관리 시스템을 핵심이라고 할 수 있는 물배분 방식에 대한 연구로서 최적 물 배분 연구를 수행하였으며 연구의 목적은 시간적, 공간적 물부족량을 파악할 수 있는 모형을 바탕으로 현존하는 물배분 방식 즉, 선점주의(Prior Appropriation), 연안주의(Riparian), 공공 물배분, 경제적 물배분 등을 물배분 방식을 검토하고 수자원 관리자가 현업에서 효율적인 의사결정을 지원할 수 있는 최적 물배분 방식을 제시하는 것이다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.27 no.2
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• pp.101-114
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• 2018

Several different approaches and mechanisms are introduced to solve the UAV path planning problem. In this paper, we designed and implemented an agent-based simulation software using the Repast platform and Java Genetic Algorithm Package to examine an evolutionary path planning method by implementing and testing within the Repast environment. The paper demonstrates the life-cycle of an agent-based simulation software engineering project while providing a documentation strategy that allows specifying autonomous, adaptive, and interactive software entities in a Multi-Agent System. The study demonstrates how evolutionary path planning can be introduced to improve cognitive agent capabilities within an agent-based simulation environment.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.15 no.4
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• pp.213-224
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• 2009

This paper describes a real-time scheduling system re-construction project for automated manufacturing at a 300mm wafer fab of Korean semiconductor manufacturing company. During executing this project, for each main operation such as clean, diffusion, deposition, photolithography, and metallization, each adopted scheduling algorithm was developed, and then those were implemented in a real-time scheduling system. In this paper, we focus on the scheduling algorithms and real-time scheduling system for clean and diffusion operations, that is, a serial-process block with the constraint of limited queue time and batch processors. After this project was completed, the automated manufacturing utilizations of clean and diffusion operations became around 91% and 83% respectively, which were about 50% and 10% at the beginning of this project. The automated manufacturing system reduces direct operating costs, increased throughput on the equipments, and suggests continuous and uninterrupted processings.