다중 프로세서 시스템이 개발됨에 따라, 새로운 일정계획문제, 하나의 작업이 하나이상의 기계에 의해 동시에 처리되어야 하는 문제가 대두되었다. 이 연구에서는 선행관계를 가진 이러한 다중 프로세서 일정계획문제에 대해 다루어 보았다. 이 연구의 목적은 makespan을 최소화하는 일정계획을 찾는 것이다. 일반적으로 Branch and Bound 기법을 이용하여 선행관계를 가진 다중 프로세서 일정계획문제의 최적해를 찾았는데, 해의 탐색시간이 너무 오래 걸린다는 단점이 있었다. 본 연구에서는 짧은 시간 내에 최적해와 가까운 근사해를 simulated annealing(SA)방법을 이용하여 구해보았다. SA의 성능을 측정하기 위하여, SA의 CPU 처리시간과 구한 근사해를 40개의 예제문제를 통하여 Kramer의 방법의 CPU 처리시간과 최적해와 비교해 보았다.
제철소에서의 원료 운송 작업은, 선박에 선적된 원료를 하역하여 야드에 적치한 후, 제반 원료 소요공장까지의 벨트 컨베이어를 통한 원료 수송 작업을 의미한다. 본 연구에서는 원료 운송과 관련한 선박 접안, 원료 하역 및 벨트 컨베이어 수송 일정 계획을 효과적으로 수립하기 위하여 이단계 계획적 구조를 이용한 일정계획 휴리스틱을 개발하고 이를 구현하기 위한 전문가 시스템을 개발하였다. 이단계 계층적 구조는 상위 단계의 Scheduler 와 하위 단계의 복수개의 Dispatcher 로 구성되어 있다. 하위 단계의 Dispatcher는 주어진 제약조건하에서 단위 문제를 해결하고 이를 상위 단계의 Scheduler에게 보고하게 된다. 상위 단계의 Scheduler 는 전체적인 문제 해결의 우선 순위 결정 및 Dispatcher 간의 상층을 해결하는 역할을 맡게 된다. 이러한 계층적 구조를 이용한 분산처리를 통해 문제의 복잡성을 줄이고, 시스템 설계의 모듈화 및 유연성있는 시스템 구축이 가능하게 되었다. 본 시스템은 실시간 전문가 시스템 도구인 G2를 이용하여 SUN Workstation에서 개발되었다.
다수의 수련병원이 단일 병원군을 형성하려 전공의를 공동으로 모집선발하고, 또한 공동 책임에 수련시키는 전공의 통합수련프로그램인 "병원군별 전공의 총정원제"에서 인턴 순환근무 수련일정 계획은 순환교육과 임상경험을 위란 인턴의 일년간 수련일정을 수립하는 의사결정문제이다. 전공의의 순환배치와 관련하여 병원간의 갈등 또는 인턴의 불만 등이 발생할 수 있기에 병원군별 전공의 총정원제는 질적으로 우수하면 객관적인 인턴수련일정을 필요로 한다. 본 논문은 인턴일정계획의 수리모형을 제시하고, 면실의 데이터를 사용해 산출된 순환일정을 다각도로 분석한 결과를 제시한다. 작성된 수련일정은 9개병원이 참여한 CMC병원군에서 2003년 현재 263명 인턴의 일년수련 순환배지에 사용되고 있다.
TSP(Team Software Process)의 계획 단계에서는 계획된 프로젝트 일정에 맞춘 업무를 팀 리더 또는 계획관리자(plan manager)가 각 팀원에 할당하고, 업무수행 시에는 각 팀원이 할당된 업무를 적시에 수행하는지를 추적하여 일정지연을 방지해야 한다. 하지만 업무 할당에 있어 팀원의 능력, 일정 및 업무의 논리적인 순서가 고려되어야 하고, 업무 수행 시에도 수시로 변화하는 업무 일정으로 인해 할당된 업무를 일정에 맞추지 못하는 상황이 발생하며 이는 결국 일정지연으로 이어진다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 TSP 가 지원하는 업무 균등 분배(workload balancing)를 적용하여 해결하고자 하였으며, 이 활동을 지원하는 도구에 대해 소개한다.
본 연구는 2개의 세부 과제로 나누어서 수행되었다. CSDP-초기공정 및 일정계\ulcorner 정보처리 시 스템 개발'17' 세부과제에서는 초기단계의 공정/일정계\ulcorner지원 시스템 개발을 위한 요구사항을 분석하고 개발 개념을 정립하였고, CSDP-탑재일정계\ulcorner지원시스템 개발'6' 세부 과제에서는 탑 재일정계\ulcorner 지원 시스템 개발을 위한 요구 사항을 분석하고 이를 토대로 탑재일정계\ulcorner 지원 시 험용 시스템을 개발하여 그 개념을 검증하였다.
컨테이너 터미널에서의 선석 및 크레인 일정계획은 일정 기간 동안 입항 예정인 선박들을 대상으로 선석을 배정하고 접안 시기와 기간을 결정하며, 또한 각 선박별로 컨테이너를 싣고 내릴 크레인을 배정하되 각 크레인의 서비스 시작과 완료시간까지 지정하는 전 과정을 포함한다. 이 문제는 본적으로 서로 시간적 공간적으로 복잡한 제약 관계에 있는 여러 선석들과 크레인들을 충돌 없이 각 선박에 할당하여야 하는 제약조건 만족 문제인 동시에, 각 선박의 희망 입출항 시간을 최대한 존중하면서 터미널의 운영비용을 최소화할 수 있는 계획안을 도출해야 하는 최적화 문제이기도 하 다. 본 논문에서는 이 문제의 해결을 위해 제약만족 탐색기법을 동원하여 먼저 제약조건을 만족하는 해를 찾은 뒤, 제약조건을 만족하는 범위 내에서 보다 최적의 해를 유도해 내기 위해 휴리스틱 교정 기법을 제약만족 탐색기법의 틀 내에서 반복적으로 적용하는 방안을 제시하고 있다. 실제 부산 신선대 컨테이너 터미널의 데이터를 이용한 실험 결과 현장 전문가가 만족할 만한 수준의 일정 계획을 신속하게 수립할 수 있음을 확인하였다.
탑재 공정 계획은 도크 공기를 만족토록 탑재 전략과 탑재 블록 순서를 결정하는 것이며, 탑재일정 계획은 결정된 탑재 순서에 따라 블록의 탑재일을 결정하는 것이다. 일정 계획에 따라 부하 분포가 다양한 양상을 보이며, 이는 생산 비용에 영향을 미친다. 제한된 가용 자원을 효율적으로 사용하면서 최단 공기에 탑재를 완료할 수 있는 최적의 공정 계획을 수립하기 위해서는 공정 계획과 일정 계획의 다양한 조합에 대해 시뮬레이션해 볼 수 있어야 한다. 최적 탑재 공정 계획 시스템 구축을 위해서는 탑재 순서를 자동으로 생성하는 시스템과 부하 평준화 시스템이 요구된다. 본 논문에서 탑재 순서 자동 생성 방안을 약술하였다. 부하 평준화는 같은 도크 기간에 건조하는 모든 선박에 대해 동시에 행하여야 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있다. 이럴 경우 탐색 범위가 매우 넓어짐으로 효율적인 최적화 기법이 필요하다. 본 연구에서는 유전 알고리즘을 이용한 부하 평준화 시스템을 구현하였다. 본 시스템 개발로 일정 계획이 고려된 다양한 공정 계획 시뮬레이션이 가능하다.
정수계획법에 기반 한 기법들은 다양한 승무일정계획 최적화 문제를 해결하는 데 매우 효과적인 것으로 알려져 있다. 그러나 정수계획법은 대상 문제의 제약조건 및 목적함수가 모두 선형적으로 표현되어야만 적용이 가능하다는 단점이 있으며 문제의 규모가 클 경우 과도한 수행 시간과 메모리 자원을 요구하게 된다. 반면 이웃해 탐색 기법과 같은 휴리스틱 탐색 기법은 대상 문제의 제약조건이나 목적함수의 형태에 관계없이 쉽게 적응이 가능하다. 그러나 이웃해 탐색 기법은 복잡한 탐색 공간을 탐색할 경우 국소 최적해에 도달한 후 국소 최적해로부터 쉽게 빠져나오지 못하는 경우가 많다. 본 논문에서는 이웃해 탐색 기법과 정수계획법의 장점을 효과적으로 결합하기 위한 방안을 제시하고 있으며 실제 운행중인 지하철 승무일정계획 문제에 적용해 봄으로써 대규모 승무일정계획 최적화 문제에 성공적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 작업 순서에 따라 달라지는 준비비용을 갖는 인쇄회로기판의 생산 일정계획 문제를 다룬다. 본 연구에서 다루는 문제는 생산할 인쇄회로기판의 유형들이 주어져있으며, 이는 한 대의 부품장착 설비를 통해 생산되는 환경에서, 작업 투입 순서에 따라 달라지는 준비 비용의 총합을 최소화는 작업 투입순서를 결정하는 것이다. 이 문제는 NP-hard로 알려져 있으며, 이에 해를 도출하기 위한 메타 휴리스틱 기법을 제시한다.
ISP(Information Strategy Planning 이하 ISP) 기반의 프로젝트는 실행예산과 일정계획을 구체적으로 산출된다. 그러나 EA(Enterprise Architecture 이하 EA) 에서는 아직까지 이 부문에 대해 명확한 요구와 산출물을 고객에게 제공하지 못하고 있다. 현재 EA 사업의 특성은 IT 와 경영전략이 연계된 모습이 아니라 예산과 객관적인 외부 컨설팅이라는 발주자(부서)의 예산사용 당위성 증명을 위한 측면의 EA접근이 많다. 그러나 EA는 IT와 관련된 길잡이(표준/가이드)의 역할을 주요 관점으로 한다. 발주자와의 요구와는 이견(gap)이 생기게 된다. EA 프로젝트에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 ISP 프로젝트의 절차를 EA 산출물과 결합해서 프로젝트를 수행한다. 본 논문은 실제 프로젝트를 통해 EA 바탕에서 ISP의 실행예산과 일정계획이 적용된 사례이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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