• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.197-200
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• 2013

클라우드 컴퓨팅 환경에서는 가상화된 자원 인스턴스를 할당받아 응용을 처리할 때 적절한 서비스질을 만족하면서도 자원 운용 비용을 최소화하는 것이 중요한 이슈로 연구되고 있다. 그리드 환경과는 달리 클라우드 환경에서는 모든 가상 자원 인스턴스는 작업의 처리시간이 아닌 고정된 자원 할당 시간을 기준으로 가격이 책정되므로 기존의 그리드 환경을 고려한 자원 스케쥴링 기법은 클라우드 환경에서는 부적절한 자원 낭비를 발생시킬 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 클라우드 가격 정책을 고려한 휴리스틱 기반의 자원 스케쥴링 기법을 제안하고 이를 워크플로우 응용에 적용시키고자 한다. 제안된 기법의 성능 평가를 위하여 Montage 프로젝트를 워크플로우 응용으로 채택하였고 이를 Openstack 기반 클라우드 플랫폼을 기반으로 실험을 수행하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.180-182
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• 2010

데이터웨어하우스는 기업의 정책을 결정하는데 사용하고 있다. 그러나, 새로운 시스템이 추가되면 데이터 통합 측면에서 시스템간의 여러 가지 이질적인 특성으로 인해 많은 비용과 시간이 필요로 하게 된다. 따라서, 이러한 이질적인 특성을 해결하기 위해 데이터 구조의 이질성 및 데이터 표현의 이질성은 XMDR(eXtended Master Data Registry)를 이용하여 추상화된 쿼리를 생성하고, XMDR에 맞게 쿼리를 분리함으로써 이질성을 해결한다. 특히 본 논문에서는 XMDR을 이용하여 분산 시스템 통합시 로컬시스템의 영향을 최소화하고, 데이터웨어하우스의 정보를 실시간으로 생성하기 위해 분산된 환경에서 데이터 통합을 위한 표준화된 정보를 제공한다. 또한, 기존 시스템의 변경 없이 데이터를 통합하여 비용과 시간을 절감하고, 실시간 데이터 추출 및 정제 작업을 통해 일관성있는 실시간 정보를 생성하여 정보의 품질을 향상시킬수 있도록 한다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제25권2호
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• pp.1-8
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• 2023

This paper is proposing a novel machine scheduling model for the unrelated parallel machine scheduling problem without setup times to minimize the total completion time, also known as "makespan". This problem is a NP-complete problem, and to date, most approaches for real-life situations are based on the operator's experience or simple heuristics. The new model based on the Memetic Algorithm, which was proposed by P. Moscato in 1989, is a hybrid algorithm that includes genetic algorithm and local search optimization. The new model is tested on randomly generated datasets, and is compared to optimal solution, and four scheduling models; three rule-based heuristic algorithms, and a genetic algorithm based scheduling model from literature; the test results show that the new model performed better than scheduling models from literature.

• 융합보안논문지
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• 제10권1호
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• pp.55-61
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• 2010

소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 거친 후 사용자에게 인도하는 시기를 결정하는 일은 아주 실제적이고 흥미 있는 일이 된다. 이러한 문제를 소프트웨어 최적 방출시기라고 한다. 본 연구에서는 소프트웨어의 결함을 제거하거나 수정 작업 중에도 새로운 결함이 발생될 가능성이 있는 무한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초하고 고장간격 수명 시간의 형태에 따른 방출시간의 비교에 대하여 연구되었다. 소프트웨어 요구 신뢰도를 만족시키고 소프트웨어 개발및 유지 총비용을 최소화시키는 최적 소프트웨어 방출 정책이 된다. 본 논문의 수치적인 예에서는 모의실험 자료 즉, 강도함수가 일정한 경우, 증가하는 경우, 감소하는 경우를 적용하여 최적 방출시기를 추정하고 그 결과를 나열 하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제44권3호
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• pp.227-234
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• 2020

컨테이너 터미널에서 가장 중요한 운영 목표 중 하나는 각 선박에 대한 서비스 시간을 최소화함으로써 안벽의 생산성을 극대화하는 것이다. 선박에 대한 서비스 시간을 최소화하기 위해서는 선박에 컨테이너를 싣고 내리는 해측의 안벽 크레인(QC: Quay Crane) 작업이 지연 없이 계속되어 그 효율이 극대화되어야 한다. 본 논문은 장치장과 QC 간 컨테이너 운반을 담당하는 트럭인 YT(Yard Tractor)의 운영을 효율화함으로써 QC가 YT를 기다리게 되는 지체 상황을 최소화할 수 있도록 해 주는 전략 기반의 YT 배차 방안을 사용할 것을 제안한다. 특히 본 논문에서는 실제 컨테이너 터미널에의 적용을 위해 기존에 제안된 전략을 수정 보완하고, 실제 터미널 데이터를 이용한 시뮬레이션 실험을 통해 그 효과를 검증한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.19-27
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• 2009

본 논문은 군항에서의 선석할당문제(BAP)를 다루고 있다. 일반적으로 민간선박이 컨테이너 부두에서 컨테이너 적 하역 작업을 주로 하는 반면에 해군함정은 긴급수리, 무장적재, 유류수급 등 다양한 서비스를 필요로 한다. 또한 해군함정은 제한된 부두의 능력과 설비 때문에 민항에선 거의 일어나지 않는 잦은 선석이동을 해야 한다. 본 연구의 목적은 전시상황 하에서 여러 해군함정이 필요한 서비스를 받기 위해 부두에 입항 시 입항하는 모든 함정이 최단시간 내 요구 서비스를 모두 마치고 다시 전비태세를 유지토록 서비스 완료시간을 최소화하는 것이다. 즉, 부두에 계류중인 함정 수의 최소화를 통하여 해상에서 교전 가능한 함정의 수를 최대화하는 것이다. 제시된 문제를 해결하기 위해 혼합정수계획법(MIP)으로 수리모형을 작성하였고 ILOG CPLEX 11.0을 이용해서 최적해를 산출하였다. 연구결과는 수리모형에 의한 선석할당이 불필요한 선석이동을 최소화하고 전시 교전에 참가할 수 있는 함정 수를 더 증가시킬 수 있다는 결과를 나타낸다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제12권1호
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• pp.43-52
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• 2011

불필요한 자원 이동 및 운반은 건설 현장 작업 생산성에 부정적인 영향을 미치는 주요 원인 중 하나이다. 이에 따라 레이아웃 관련 연구들은 사이트 수준에서 이뤄지는 자원의 이동 및 운반을 최소화하기 위한 관리 기술과 기법들을 개발하기 위해서 노력하였다. 더불어 건축물이 대형화되고 평면이 복잡해지면서 작업층 내 레이아웃 연구의 필요성도 제기되었으나, 현재 건물 내부 자재 이동 및 운반에 대한 최적화 연구는 활발히 이루어지지 않고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 유전 알고리즘을 이용하여 작업층 내 마감 자재의 위치를 최적화할 수 있는 모델을 개발하였다. 구축된 모델은 복잡한 건축 평면 위에서 다양한 자재들의 배치를 계획할 수 있으며, 이때 모델로부터 도출된 최적화된 자재 배치 계획은 작업 당일 작업자에 의한 총 자재 운반 시간을 최소화할 수 있다. 또한 작업과 자재 간 운반거리를 현실적으로 산정하기 위해서 실제 운반 거리 개념을 적용하였다. 개발된 모델의 적용성을 확인하고 기존 방법론과의 비교/분석을 위해서 실제 고층 주상복합 아파트를 대상으로 모델을 적용하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 추계정기학술대회:지능형기술과 CRM
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• pp.247-256
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• 2000

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 하고 요청되는 고장수리 서비스 업무를 빠르게 해결하기 위해서는 업무를 인력들에게 합리적으로 배정을 하고 회사의 비용을 최소화하면서 정해진 시간에 요청된 작업을 처리하기 위해서는 인력들에게 작업을 배정하고 스케줄링하는 문제가 발생된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 화학계기의 A/S 작업을 인력에게 합리적으로 배정하는 스케줄링 시스템에 관한 연구이다. 먼저 스케줄링 모델을 HP 사의 화학분석 및 시스템을 판매, 유지보수 해 주는 "영진과학(주)"회사의 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 도메인이 축소되는 것이다. 또한, 스케줄링을 하는데에 있어서 비용적인 측면에서의 스케줄링방법과 고객 만족도에서의 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. 검증하였다.를, 지지도(support), 신뢰도(confidence), 리프트(lift), 컨빅션(conviction)등의 관계를 통해 다양한 방법으로 모색해본다. 이 연구에서 제안하는 이러한 개념계층상의 흥미로운 부분의 탐색은, 전자 상거래에서의 CRM(Customer Relationship Management)나 틈새시장(niche market) 마케팅 등에 적용가능하리라 여겨진다.선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity

• 인터넷정보학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.19-28
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• 2000

병렬처리 시스템에서의 스케줄링 문제는 응용 프로그램의 병렬 수행 시간을 최소화하는 스케줄을 찾아내는 문제로 지난 수 십년 간 중요한 연구 과제였으며, 복제 기반 스케줄링 알고리즘들은 이 문제를 해결하기 위해 제안된 비교적 새로운 접근 방법이다. 복제 기반 스케줄링 알고리즘들은 작업들을 복제함으로써, 작업들간의 통신비용을 줄이는 방법으로 대부분의 복제 기반 스케줄링 알고리즘들은 무한한 수의 처리장치의 존재를 가정한다. 이러한 가정은 현실적이지 못하므로, 본 논문은 사용 가능한 처리장치의 수에 따라 다른 스케줄을 생성하는 스케줄링 알고리즘을 제안하고 그 성능을 평가한다. 성능 평가 결과는. 작업의 수가 N일 경우에 처리장치의 수가 N개 이상이면 무한한 처리장치의 수를 가정하였을 경우와 같은 스케줄을 생성하고 사용 가능한 처리장치의 수가 N개 이하로 감소함에 따라 병렬 수행 시간이 서서히 증가함을 보인다.

• 대한토목학회논문집
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• 제39권5호
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• pp.631-636
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• 2019

최근 많은 연구자들이 대규모 현장에 투입된 건설자원의 유형과 위치를 자동 파악하는 영상분석기술을 활발히 개발하고 있다. 하지만 기존의 방법들은 인식하고자 하는 건설 물체(작업자, 중장비, 자재 등)를 학습용 이미지 데이터에 표시하는 Labeling 작업을 요구하고 이에 불필요한 시간과 노력이 낭비된다는 한계가 있다. 이러한 한계를 보완하기 위해서 본 연구는 액티브 러닝을 활용한 영상기반 건설현장 물체 자동 인식 프레임 워크를 제안함을 목표로 한다. 개발 프레임워크 검증을 목적으로 건설분야 Benchmark 데이터셋을 이용하여 실제 실험을 진행하였다. 그 결과, 액티브 러닝을 통해 학습한 모델은 다양한 특성을 지닌 건설물체를 성공적으로 인식할 수 있었고, 기존의 학습 DB 구축 방식과 비교할 때 더 적은 데이터 수와 반복학습 횟수로도 높은 성능을 가지는 영상분석모델을 개발할 수 있었다. 결과적으로 기존에 요구되던 학습 DB 구축을 위한 Labeling 작업을 줄일 뿐만 아니라 총 시간과 비용을 최소화할 수 있다.