• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1998.10a
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• pp.73-77
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• 1998

고가의 생산장비를 효율적으로 운영하기 위한 방법을 제시하는 방법으로 일정계획은 중요한 역할을 담당한다. 일정계획을 수립하기 위한 방법으로 많은 방법이 적용되고 있지만 시뮬레이션은 일정계획의 수행도 분석에 중요한 기능을 담당한다. 그러나 일정계획의 분석에 있어서 적용되는 기존의 시뮬레이션 방법에는 대상 시스템을 모형화하기 위해 적지 않은 노력이 필요하고, 사용하는 시뮬레이션 프로그램의 사용 방법 및 모형 작성 방법에 대한 학습이 필요한 경우도 적지 않다. 본 논문은 일정계획을 시뮬레이션하기 위한 일정계획 시뮬레이터 개발에 대한 연구이다. 기존의 시뮬레이션 프로그램이 가지는 이벤트 개념 대신 상태 개념을 이용하여 시뮬레이터를 개발하는 방법을 제시하였다. 생산시스템에 대한 모형을 작성하고자 할 경우 특별한 프로그래밍 작업없이 대상시스템의 모형을 작성하도록 하여 보다 편리하게 모형을 작성하였다. 대상시스템에 대한 프로그램없이 대상시스템의 구성 정보와 주문 정보를 입력하여 우선 순위규칙에 의한 다양한 일정계획의 수행도를 분석하는 일정계획 시뮬레이터를 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.158-162
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• 2002

본 논문에서는 선박의 평블록을 조립하는 공장의 월/주간 일정계획을 수립하는 과정에서 계획의 정도를 향상시키기 위해 시뮬레이션을 적용하는 방안에 대해 다루고 있다. 조선 평블록 조립의 일정계획 수립은 표준 데이터를 근간으로 계획을 수립하므로 일정계획의 정도가 낮을 수 있다. 그리고 공장의 제반 여건 및 운영 방안을 일반적인 일정계획 기법에 반영하여 정도가 높은 일정계획을 수립하는 것은 매우 어려운 일이다. 하지만 시뮬레이션에서는 공장의 제반 여건을 상세하게 묘사 가능하고, 시뮬레이션 수행 후 해당 일정계획의 정도 및 여러 사항에 대해 많은 정보를 얻을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 수립된 일정계획에 대해 시뮬레이션을 통해 평가하고, 해당 일정계획의 문제점을 사전에 발견하여 조치함으로써 일정계획의 정도를 한층 높이고자 한다.

• 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.

• Journal of the Korean Society for Railway
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• v.12 no.1
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• pp.135-143
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• 2009

The majority of development projects fail to meet their target schedule and cost, with the overrun typically between 40 and 200 percent. These overruns happen because the planners underestimate the work or do not consider the need to rework at project planning. Representative schedule planning/management techniques such as Gantt Chart, PERT/CPM etc. that are used in domestic project planning are unable to reflect rework. This paper proposes a method to consider rework to provide more realistic estimates at schedule planning. Additionally, to prevent the underestimation of the work this paper proposes a simulation method that calculates a probabilistic estimated schedule and the associated variance based on the random variable modeling of individual task completion dates.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.103-108
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• 2002

본 연구는 주문형 반도체 생산공장이나 인쇄회로기판 제조공장과 같이 매우 다양한 제품들을 주문에 의해 생산하며 제조공정이 매우 길고 복잡한 생산 시스템에 대하여 다룬다. 이러한 생산 시스템은 그 특성상 APS (Advanced Planning and Scheduling)의 일정계획(scheduling) 모듈로서 시뮬레이션(simulation)이 유일한 대안이 되는 경우가 발생할 수 있다. 시뮬레이션 기법은 복잡한 상황도 대부분 묘사가 가능하기 때문에 사실적이고 실현 가능한 일정계획을 생성할 수 있다는 장점이 있는 반면 수행시간이 상당히 길다는 단점이 있다. 기업이 경쟁력을 가지기 위해서는 고객이 의뢰한 주문에 대하여 가능 납기(가능한 생산완료 시점)를 빠른 시간 내에 정확히 알려주어야만 한다. 따라서, APS 역시 "즉시 납기산정, 정시 납품:(commit now, deliver on time)을 캐치프레이즈(catch phrase)로 한다. 하지만 시뮬레이션은 :정시 납품:이 가능한 납기를 산정할 수 있을지는 모르지만 "즉시 납기산정"이 불가능하다. 따라서, 본 연구에서는 시뮬레이션에 근거한 일정계획 모듈을 가지고 있는 APS 시스템에서 납기산정을 빠르고 정확하게 할 수 있는 방법론을 제시한다. 이 방법론은 기존의 MRP Ⅱ 및 ERP 시스템에서 행하던 ATP (available to promise) 흑은 CTP (capable to promise) 기법과 차별화 되며, 의뢰한 주문의 생산착수 시점과 제조 리드타임을 합리적이고 신속하게 산출한다.

• Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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• 2007.11a
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• pp.327-330
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• 2007

This paper verifies that the normality assumption that the simulation output data, Project Completion Times (PCTs), follow normal distribution is not always acceptable and the existing belief may lead to misleading results. A risk quantification method, which measures the effect caused by the assumption, relative to the probability distribution of PCTs is implemented as an algorithm in MATLAB. To validate the reliability of the quantification, several series of simulation experiments have been carried out to analyze a set of simulation output data which are obtained from different type of Probability Distribution Function (PDF) assigned to activities'duration in a network. The method facilitates to find the effect of PDF type and its parameters. The procedure necessary for performing the risk quantification method is described in detail along with the findings. This paper contributes to improving the reliability of simulation based scheduling method, as well as increasing the accuracy of analysis results.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.16 no.2
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• pp.73-83
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• 2011

In the manufacturing system, production-planning is very important in effective management for expensive production facilities and machineries. To enhance efficiency of Manufacturing Execution System(MES), a manufacturing system that reduces the difference between planning and execution, certain production-planning needs a dispatching rule that is properly designed for characteristic of work information and there should be a appropriate selection for the rule as well. Therefore, in this paper dispatching rule will be selected by several simulations based on characteristics of work information derived from process planning data. By constructing information that are from simulation into ontology, one of the knowledge-based-reasoning, production planning platform based on the selection of dispatching rule will be demonstrated. The platform has strength in its wider usage that is not limited to where it is applied. To demonstrate the platform, RacerPro and Prot$\acute{e}$g$\acute{e}$ are used in parts of ontology reasoning, and JAVA and FlexChart were applied for production-planning simulation.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2516-2518
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• 2003

본 논문은 고차 뉴런의 문제점으로 지적되고 있는 뉴런이 방대하게 증가하는 문제를 해결하고자, 최적의 뉴런을 생성하고 생성되어진 고차 뉴런 중 일정 비율로 뉴런의 연결강도를 도태시켜 감에 따라 네트워크상에 나타나는 특성을 비교하였다. 본 논문은 고차 뉴런을 이용한 Kohonen의 자기 조직화 맵의 고차 뉴런부에 일정 비율로 연결강도를 도태한 후 인식률을 얻는 형태로 시뮬레이션을 하였다. 특히, 종래 형태의 고차 뉴런을 이용한 Kohonen 자기 조직화 맵의 알고리즘을 변형없이 사용하였으며 중복되는 뉴런을 최대한 억제하기 위해 2차 뉴런만을 생성한 네트워크 구조 위에 입력 데이터의 특징을 유지하고 고차 뉴런의 특징을 더욱 활성화하기 위해 일정한 양의 연결강도를 도태시킴으로써 출력면에서 국소집중 반응에 의한 정확한 인식률 향상 등을 조사하는 시뮬레이션을 하였다. 본 제안 모델의 특성을 살펴보기 위해 60개의 데이터로 이루어진 금속 소나 음데이터와 암석 소나 음 데이터를 이용하여 금속인지 암석인지를 판별하는 시뮬레이션을 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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• 2004.11a
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• pp.210-215
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• 2004

In can occur to many problems on progressing step without close scope definition, interrelation definition between activities, resource plan, and schedule plan on planning step. But it have not closely defined performance system on planning step because of many constraints of domestic construction industry. Therefore this paper intends to discuss a method of calculating optimal cost and duration using Linear Programming that solves maximing or minimizing problems among decision making methodology and Monte Carlo Simulation that decreases to probability errors. With outcoms applying Linear programming and Monte Carlo Simulation for calculating optimal cost and duration, follow as : With outcomes applying Monte Carlo Simulation, it could calculate reliable estimator about project duration through removing various constraints. With outcomes applying Linear programming, it could calculate optimal value about project cost through defining various variables and constraints on many activities.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2016.02a
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• pp.328.2-328.2
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• 2016

유기물을 사용한 차세대 전자 소자는 간단한 공정과 3차원의 고집적, 그리고 플렉서블한 특성을 가지고 있다. 이러한 유기물을 사용한 차세대 전자 소자를 설계하기 위해서는 유기물 내에서의 전하 전송을 이해하는 것이 중요한데, 특히 유기물의 전자이동도에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 시뮬레이션을 위하여 소자의 길이를 30-300 사이트로 설계하였고, 사이트간 거리를 $3{\AA}$으로 설정하였다. 유기물 내의 트랩을 가우시안 분포로 분포시켰고, 트랩이 퍼져있는 정도와 총량을 조절하였다. 그리고 몬테카를로 시뮬레이션 방법으로 계산하여 유기물 내에서 트랩이 전자이동도에 미치는 영향을 분석하였다. Miller and Abrahams 식을 이용하여 천이확률을 계산하였는데, 트랩분포가 일정할 경우 전계가 증가함에 따라 전자의 이동도가 증가하였다. 이때 전계의 증가에 따라 유기물 내 트랩 간 천이 확률이 증가하였는데, 이 때문에 전자의 이동도가 증가함을 알 수 있었다. 그러나 전계가 일정 값 이상으로 중가 할 때는 전자의 이동 속도 또한 거의 변하지 않아 전자의 이동도는 오히려 줄어들었다. 트랩의 분산도를 증가시켰을 경우 낮은 전계 영역에서는 전자 이동도가 작고, 트랩의 분산도가 30 mev로 작을 경우에는 일정온도이상에서는 전자 이동도가 일정하게 유지되었다. 그리고 분산도와 무관하게 전계가 증가하였을 때 전자 이동도의 변화는 거의 없었다. 이와 같은 시뮬레이션을 통하여 유기물 내에서 트랩과 온도가 전자 이동도에 미치는 영향을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 토대로 전하전송을 이해하면 유기물질을 이용한 소자 설계 시 소자 특성 향상에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.