• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.16-17
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• 2012

본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 N-스크린 서비스를 위한 동영상 콘텐츠의 분산 인코딩 기법을 제안한다. 이 기법은 Hadoop에 기반하여 인코딩 작업을 여러 가상머신에서 분산 실행하는데 각 가상머신의 작업량을 가상머신의 성능에 따라 다르게 할당한다. 성능에 따른 차등할당으로 가상머신의 유휴(idle)시간을 최소화하여 총인코딩시간을 단축시키고, 자원 활용도를 높일 수도 있다. 실험을 통하여 제안한 인코딩 기법이 균등분할 방식보다 짧은 시간에 인코딩을 완료함을 보인다. N-스크린 서비스는 같은 동영상을 다양한 디바이스 특성에 맞추어 여러 가지 해상도로 스트리밍 해야 하기 때문에 인코딩 소요시간을 단축함으로써 서비스의 성능 향상을 기대할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.1156-1163
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• 2006

본 논문은 Overhead Hoist Transport(OHT)를 운반 장비로 사용하는 반도체 생산 라인 자동물류시스템에서의 차량배차문제를 다룬다. 고려하는 반도체 라인은 18 개의 bay 와 6 개의 stoker 로 구성되며 160 대 이상의 OHT를 가진다. 자동물류시스템은 최소한의 OHT 대수로 하루 100,000 건의 웨이퍼를 이동시켜야 하며 반송시간과 편차를 최소화하여야 한다. 전통적인 차량배차규칙에서는 차량이 어떤 작업에 할당되면 그 관계가 변하지 않는 반면, 본 연구에서는 시스템 상황의 변화에 따라 차량을 작업에 재할당하는 방법을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안된 방법을 shortest travel distance first 규칙과 비교한 결과, 필요한 OHT 대수, 반송시간과 반송시간의 편차 측면에서 획기적인 효용성 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.123-125
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• 1998

지리 정보 시스템이서 다중 공간 조인과 같은 많은 기하 계산을 필요로 하는 질의를 처리하기 위해서는 질의에 대한 병렬화 작업을 통해 실행 시간을 최소화 하는 것이 필수적이다. 다중 공간 조인은 정제에서 많은 시간을 소비하므로 여과와 정제를 분리하여 각각을 수행하는 것이 정제 시간을 단축하게 되고 따라서 좋은 성능을 나타낼 수 있다. 그러므로 다중 공간 조인을 병렬화 하기 위해서는 다중 공간 여과와 정제 각각에 대해 병렬 실행 계획을 세우는 것이 중요하다. 이 논문에서는 우선적으로 병렬 공간 여과를 수행하기 위한 두가지 알고리즘, 즉 blush tree을 사용한 다중 공간 여과와 pipelining을 사용한 다중 공간 여과의 병렬화를 비교한다. 그리고, 다중 공간 여과의 결과로서 생성되는 중간 결과 테이블에서 데이터의 중복에 따라 정제 성능의 저하가 발생되는데, 이를 효율적으로 제거하기 위한 두가지 그래프 생성 알고리즘을 제안하고 이를 비교한다. 그리고, 생성된 그래프에서 병렬 정제를 수행하기 위한 여러 가지 분할 알고리즘을 제안하고 이를 비교 평가한다. 이런 일련의 작업을 통해 우수한 성능의 병렬 다중 공간 조인 방법을 제안하고 성능 평가를 통해 최적의 병렬 수행 방법을 도출한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.499-501
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• 2003

본 논문은 우선순위 스케줄링을 사용하는 주기적 실시간 시스템을 위해 제안된 확률적 분석 방법의 개선 방안을 제안한다. 기제안된 확률적 분석 방법은 (1) 시스템 적체 분석, (2) 작업별 적체 분석, (3) 작업별 간섭 분석을 거쳐서 각 태스크의 응답 시간 분포를 얻어냄으로써 태스크들의 종료시한 위반확률 (deadline miss probability)을 계산한다. 본 논문은 기제안된 확률적 분석 방법에 대해 주어진 태스크 집합의 하이퍼주기(hyperperiod)를 압축하여 시스템 적체 분석을 개선시킬 수 있음을 보인다. 하이퍼주기 압축 기법은 시스템 적체 분석에 요구되는 계산 시간을 단축시키고, 계산된 각 태스크의 종료시한 위반확률이 항상 원래 확률값의 상한(upper bound)이 된다는 장점이 있다. 실험 결과. 하이퍼주기 압축 기법이 정확도의 손실을 최소화하면서 상당한 계산 시간 단축을 가져올 수 있음을 확인하였다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.2 no.1
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• pp.59-73
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• 1996

전체적인 조선 생산일정계획을 수립하기 위해서 계층적 구조를 채택하였다. 이 구조에 의하면 도크의 상위 일정계획 생성기는 탑재 일정계획을 생성하고, 조립공정의 하위 일정계획 생성기는 상위 일정계획 생성기가 요구하는 범위 내에서 각각 세부적인 조립 일정계획을 세우게 된다. 그런데 하위 일정계획 생성기가 아무리 노력하여도 상위 일정계획 생성기로부터의 제약조건을 만족시킬 수 없는 상황이 발생하면, 일정계획 수정기에 통보하여 초기 탑재 일정계획을 수정해야 한다. 하위 일정계획 생성기로부터의 조정요청을 반영하기 위해서 부분 수정을 통해 충격을 최소화시키는 일련의 휴리스틱으로 구성된 알고리즘을 제시하였다. 각각의 휴리스틱은 여유시간 제거, 버퍼 제거, 작업시간 축소, 다단계 여유시간 제거, 과부하 자원 공유블럭 조정, 자원 제약조건 완화 등이고, 흡수되지 않은 일부의 충격은 주변으로 전파된다. 이와같은 방법론을 대우조선의 상황에 적용하여, 조선일정계획 수정 시스템인 DAS-REACT를 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Radioactive Waste Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.133-134
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• 2015

전처리 공정장치 구축에 앞서 정확한 설계와 검증이 선행되어야 한다. 우선 디지털 목업 기술을 통해 설계검증을 철저히 함으로써 공정의 품질을 높이고 공정하자를 최소화 할 수 있다. 전처리 공정 중 집합체해체 핵심장치의 유지보수를 쉽게 하고, 원격 제어 효율을 높이기 위한 모듈화와 그에 대한 사전 검증을 수행하였다. 이를 위해해 전처리 디지털 목업 시스템 검증 대상과 집합체 해체핵심장치 주요모듈을 선정하였으며, 주요 모듈의 모듈화 방안 과 모듈 탈착 시간 검증하였다. 그 결과, 집합체해체 핵심장치에서는 5개의 주요 모듈로 구성되었으며, 모듈 탈착 시간 검증에서 작업시간은 클램프모듈이 약 130초, 언볼팅, 드릴링 모듈이 140초 소요될 것으로 분석되었다. 향후 전처리장치별 모듈 분석과 LAYOUT 운영을 포함해서 MSM 시뮬레이터의 디바이스 및 시뮬레이터 시스템 구축을 수행할 것이다.

• Proceedings of the Korean Radioactive Waste Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.177-178
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• 2016

전처리 공정장치 구축에 앞서 정확한 설계와 검증이 선행되어야 한다. 우선 디지털 목업 기술을 통해 설계검증을 철저히 함으로써 공정의 품질을 높이고 공정하자를 최소화 할 수 있다. 전처리 공정 중 사용후핵연료봉 인출 핵심장치의 유지보수를 쉽게 하고, 원격제어 효율을 높이기 위한 모듈화와 그에 대한 모듈화 방안분석을 수행하였다. 이를 위해해 전처리 디지털 목업 시스템 검증 대상과 사용 후핵연료봉 인출 핵심장치 주요모듈을 선정하였으며, 주요 모듈의 모듈화 방안 과 모듈 탈착 시간 검증하였다. 그 결과, 사용후핵연료봉 인출 핵심장치에서는 5개의 주요 모듈로 구성하였으며, 모듈 탈착 시간 검증에서 작업시간은 클램프모듈이 약 190초, 언볼팅, 푸셔 모듈이 140초, 인출 모듈이 160초, 연료봉 밀집 모듈이 80초 소요될 것 분석되었다. 향후 전처리장치별 모듈 분석과 LAYOUT 운영을 포함해서 MSM 시뮬레이터의 디바이스 및 시뮬레이터 시스템 구축을 수행할 것이다.

• Journal of the Korean Society for Railway
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• v.13 no.5
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• pp.535-540
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• 2010

We present an optimization model for how to assign the freight trains to transshipment tracks and allocate the containers to the freight trains in a rail container terminal. We formulate this problem as a multi-criteria integer programming to minimize the makespan of job schedule and simultaneously to maximize the loading throughput, i.e. the number of containers to be disposed per day. We also apply our model to the instance obtained from the real-world data of the Uiwang Inner Container Depot. From the experiments, we can see an improvement of approximately 6% in makespan, which means that our model can contribute to the improvement of the disposal capacity of containers without additional expansion of facilities.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.9 no.12
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• pp.124-132
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• 2019

Scheduling problems can be classified into offline and online ones. This paper considers an online scheduling problem to minimize makespan on the identical parallel machines. For dynamically arrived jobs with their ready times, we show that the sequencing order according to the ERD (Earliest Ready Date) rule is optimal to minimize makespan. This paper suggests an algorithm by using the MIP(Mixed Integer Programming) formulation periodically to find a good periodic schedule and evaluates the required computational time and resulted makespan of the algorithm. The comparition with an offline scheduling shows our algorithm makes the schedule very fast and the makespan can be reduced as the period time reduction, so we can conclude that our algorithm is useful for scheduling the jobs under online environment even though the number of jobs and machines is large. We expect that the algorithm is invaluable one to find good schedules for the smart factory and online scheduler using the blockchain mechanism.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1316-1319
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• 2015

본 논문에서는 대규모 분산 병렬 컴퓨팅 환경인 하둡 클러스터 시스템을 이용하여, 공간 객체들 간의 위상 관계를 효율적으로 추론하는 대용량 정성 공간 추론기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 공간 추론기는 추론 작업의 순차성과 반복성을 고려하여, 작업들 간의 디스크 입출력을 최소화할 수 있는 인-메모리 기반의 아파치 스파크 프레임워크를 이용하여 개발하였다. 따라서 본 추론기에서는 추론의 대상이 되는 대용량 공간 지식들을 아파치 스파크의 분산 데이터 집합 형태인 PairRDD와 RDD로 변환하고, 이들에 대한 데이터 오퍼레이션들로 추론 작업들을 구현하였다. 또한, 본 추론기에서는 추론 시간의 많은 부분을 차지하는 이행 관계 추론에 필요한 조합표를 효과적으로 축소함으로써, 공간 추론 작업의 성능을 크게 향상시켰다. 대용량의 공간 지식 베이스를 이용한 성능 분석 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 정성 공간 추론기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.