• Title/Summary/Keyword: 작업효율

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데이터 입력방법과 소음수준이 컴퓨터 작업수행도에 미치는 영향

  • 박상준;박민용
    • Proceedings of the ESK Conference
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    • 1995.10a
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    • pp.75-83
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    • 1995
  • 본 연구는 12명의 컴퓨터 작업자를 대상으로 테이터 입력 방법과 소음 수준이 데이터 입력 작업 수행도에 미치는 영향을 분석하였다. 다른 형태의 Database Format 및 Interaction Technique을 갖는 3가지 데이터 입력 방법(Card Format/Keyvoard 입력, Card Format/Menu방식을 이용한 Mouse Click, Table Format/Keyboard 입력)과 소음의 2수준(60 .approx. 65dBA, 80 .approx. 85dBA)을 독립실험인자로 채택하였다. 에러 문제를 효율적으로 다루기 위해 에러 방지(error prevention)와 에러 관리(error management)의 두 가지 전략을 고려하여 두 가지 실험을 실시하였다. 실험 1에서는 에러를 효율적으로 예방할 수 있는 데이터 입력 방법 및 작업 환경을 알아보고자 데이터 입력작업 완료시간과 데이터 입력 시 발생하는 에러의 수를 종속변수로 측정하였으며, 실험 2에서는 에러의 효율적인 관리를 위한 데이터 입력 방법 및 작업 환경을 알아보고자 에러수정시간을 종속변수로하여 측정하였다. 통계분석결과, 높은 소음 수준하에서 에러수정시간이 많이 걸렸다. Form Fill-in 형식으로 입력하는 방법을 이용했을 경우 입력작업 완료시간이 적게 걸렸으며 Card format을 갖는 입력방식을 이용했을 때 적은 에러 수정시간을 나타내었다.

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Multiple Request per Single Virtual Machine Scheme based High Efficiency Cloud Resource Broker System (단일 가상 머신-다중 작업 할당 기법 기반 고효율 클라우드 자원 브로커 시스템)

  • Kim, Seong-Hwan;Ha, Yun-Gi;Youn, Chan-Hyun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2013.05a
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    • pp.123-124
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    • 2013
  • 비용대비 작업 처리의 효율을 위해서는 사용자들의 작업 요구사항에 적절한 자원을 선택하고 요구 작업을 적절한 할당된 자원에 스케쥴링하는 플랫폼이 필수적이다. 또한 이러한 플랫폼은 사용자의 SLA 에 따라 작업 처리 기한 안에 요구 비용 이내로 작업을 처리할 수 있도록 결정을 내릴 수 있어야 하고 요구 작업량의 변화에 따라 즉각 대응을 하기 위하여 실시간적인 결정을 내릴 수 있어야 한다. 이러한 복잡한 결정 사항들을 최적 판단으로 대신 처리해주는 미들웨어로 클라우드 자원 브로커 시스템을 사용할 수 있다. 클라우드 자원 브로커 시스템은 작업 스케쥴링과 자원 프로비저닝 등이 가격, 처리시간에 중요한 선택 및 수행을 한다. 기존의 많은 논문들에서의 작업 스케줄링은 다중 테넌트 정책의 클라우드가 제공하는 사용자들간의 가상 머신 독립에 초점을 두어 하나의 가상 머신이 하나의 작업에 한정되도록 처리하는 방식이었다. 이는 병렬화의 정도가 낮은 어플리케이션의 경우 시스템 활용률이 낮아 자원 활용율이 떨어진다. 이를 다수의 작업을 멀티 태스킹, 멀티 스레드의 방법으로 하나의 가상 머신에서 처리하도록 하여 스레드 레벨 병렬화의 이점을 이용해 자원 이용률을 높임으로 효율을 높이고자 한다.

Design of an Efficient PC Cluster using a Very Large Idle PCs on Internet (인터넷상의 대규모 유휴 PC들을 사용한 효율적인 PC Cluster의 설계)

  • 김영균;최종욱;김용호;오길호
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2002.10e
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    • pp.223-225
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    • 2002
  • 본 논문에서는 인터넷 상에서 대규모의 유휴 PC들을 연산에 활용하는 PC Cluster시스템에 대해 연구하였다. 인터넷상의 노드는 i)이질적이고, ii)각 노드의 신뢰성이 확보되지 않는 특징을 갖는다. 또한 각각의 노드는 iii)지역 작업을 가질 수 있다. 작업 할당시 연산에 참여하는 노드의 이력 정보와 유휴상태를 함께 고려하여 작업을 할당함으로서 i), ii)를 고려한 PC클러스터링 방법을 제안하였다. 작업 할당시 노드의 이전 작업들의 처리에 대한신뢰성과, 작업 반환 시간을 고려하여 작업을 노드에 할당함으로써 신뢰성이 떨어지는 노드와 평균 반환 시간이 상대적으로 다른 노드들에 비해 큰 노드에 대해서 작업 할당을 가능한 줄임으로써 전체 작업의 신뢰성을 높일 수 있고 평균 작업 반환 시간을 단축시킬 수 있다. 제안한 방법에서는 iii)의 지역 작업을 가질 수 있는 인터넷상의 서로 다른 성능의 이질적인PC로 Cluster를 구축할 경우 보다 적합한 Self-Scheduling을 사용함으로서 효율적으로 작업할당이 가능하도록 하였다. 제안한 방법은 지역 작업을 갖고 있는 인터넷상의 대규모 PC들로 구성된 신뢰성 있는 PC클러스터 구축을 가능하도록 한다.

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Safety of Industrial Workers through the Development of Artificial Intelligence and A Study on Efficiency Improvement (인공지능의 발전을 통한 산업현장 근로자의 안전과 효율성 제고에 관한 연구)

  • Park, Gunuk
    • Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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    • 2023.11a
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    • pp.123-124
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    • 2023
  • 현대 산업현장에서의 생산성과 경쟁력은 안전 및 작업 효율성과 직결되어 있다. 특히, 4차 산업혁명의 중심축인 인공지능(AI) 기술의 발전이 산업현장의 작업 환경과 절차를 혁신하는 데 중요한 역할을 하고 있음이 점차 명확해지고 있다. 이 연구는 인공지능의 기술적 발전과 산업현장의 작업 안전성 및 효율성 간의 관계에 초점을 맞추어, 어떻게 AI 기술의 도입과 활용이 산업현장의 미래를 형성하고 있는지를 탐구하였다.

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A Study of Attack Scenario using Android Vulnerabilities (안드로이드 취약점을 이용한 공격 시나리오 연구)

  • Park, Jae-kyung
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2015.01a
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    • pp.267-269
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    • 2015
  • 본 논문에서는 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상을 위한 효율적인 동적 작업부하 균등화 정책을 제안한다. 이 정책은 시스템 자원인 CPU와 메모리를 효율적으로 사용하여 고성능 컴퓨팅 시스템의 처리량을 최대화하고, 각 작업의 수행시간을 최소화한다. 또한 이 정책은 수행중인 작업의 메모리 요구량과 각 노드의 부하 상태를 파악하여 작업을 동적으로 할당한다. 이때 작업을 할당 받은 노드가 과부하 상태가 되면 다른 노드로 작업을 이주시켜 각 노드의 작업부하를 균등하게 유지함으로써 작업의 대기시간을 줄이고, 각 작업의 수행시간을 단축한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안하는 동적 작업부하 균등화 정책이 기존의 메모리 기반의 작업부하 균등화 정책에 비해 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상 면에서 우수함을 보인다.

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Research on Intelligent Mashup based on Semantic Sensor Web Utilizing Context Information (상황 정보를 활용한 시맨틱 센서 웹 기반 지능형 매쉬업 기술 연구)

  • Jung, Dong Young;Lee, Byung Jun;Youn, Hee Yong
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2015.01a
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    • pp.147-150
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    • 2015
  • 본 논문에서는 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상을 위한 효율적인 동적 작업부하 균등화 정책을 제안한다. 이 정책은 시스템 자원인 CPU와 메모리를 효율적으로 사용하여 고성능 컴퓨팅 시스템의 처리량을 최대화하고, 각 작업의 수행시간을 최소화한다. 또한 이 정책은 수행중인 작업의 메모리 요구량과 각 노드의 부하 상태를 파악하여 작업을 동적으로 할당한다. 이때 작업을 할당 받은 노드가 과부하 상태가 되면 다른 노드로 작업을 이주시켜 각 노드의 작업부하를 균등하게 유지함으로써 작업의 대기시간을 줄이고, 각 작업의 수행시간을 단축한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안하는 동적 작업부하 균등화 정책이 기존의 메모리 기반의 작업부하 균등화 정책에 비해 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상 면에서 우수함을 보인다.

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A Co-Allocation Algorithm for a Multi-Cluster System (다중 클러스터 시스템을 위한 Co-Allcation 알고리즘)

  • 권석면;김진석
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.04a
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    • pp.70-72
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    • 2004
  • 본 논문에서는 Grid 시스템에서 작업을 할당하기 위해서, 가능한 모든 작업 분할 방법을 찾는 기법에 대해 연구 하고자 한다. 즉 다수의 노드를 가진 여러 클러스터 사이에 많은 노드를 필요로 하는 작업을 할당하기 위해 변형된 깊이 우선 탐색 트리를 사용하여 작업 분할 리스트를 찾는 방법을 만들고, 그 알고리즘의 속도 및 효율을 평가하였다. 제안된 알고리즘은 전체 리스트를 검색하는 방법에 비해 속도 측면에서 빠른 효율을 보이는 것을 알 수 있다. 따라서 제안된 알고리즘은 동기화된 작업의 스케쥴링에 사용할 경우 유용할 것으로 생각된다.

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Burr formulation prediction program using geometric information (기하학적 정보를 이용한 Burr 형성 예측 프로그램의 개발)

  • 김영진;이제열;안용진
    • Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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    • 2000.04a
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    • pp.409-412
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    • 2000
  • 금형가공에 사용되는 밀링머신의 가공시 공구와 피삭재의 접합면에서 버가 생성되며, 이러한 버의 생성에 따라 작업효율 감소 및 생산비의 비효율적 낭비를 가져오게 된다. [l]밀링 작업시 버가 생성되는 메카니즘을 파악하여 임의의 형상을 가진 공작물을 밀링작업할 때의 버의 형태와 Exit 각 등을 제공하는 프로그램을 개발하려 한다. 여기에서 핵심적인 피삭재의 형상 데이터 인식, 절삭영역 인식, 공구와 피삭재의 접점 및 그 Exit 각을 결정하는 알고리즘을 소개한다. 이러한 과정을 통해 Exit 버 알고리즘에 대한 연구를 수행하고자 하며, concave를 포함한 여러가지 형상의 피삭재를 대상으로 Exit 버에 대한 접근을 시도하여 실제 작업에선 와 유사한 환경에 대해 고려함으로써 버의 감소 및 작업 효율성의 증가를 위한 기초 연구를 수행한다. 또 이를 이용하여 Windows 환경에서의 버 예측 프로그램을 개발한다.

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A Quay Crane Scheduling Method Considering Congestions in the Yard of Container Terminals (컨테이너 터미널에서 장치장 현황정보를 고려한 안벽크레인 일정계획 방법)

  • Jeong Da-Hun;Park Yeong-Man;Lee Byeong-Gwon;Ryu Gwang-Ryeol;Kim Gap-Hwan
    • Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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    • 2006.05a
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    • pp.1178-1185
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    • 2006
  • 컨테이너 터미널에서의 생산성은 본선작업의 효율성과 밀접한 관련이 있다. 효율적인 본선작업을 위한 첫 번째 단계는 선석에서 컨테이너를 취급하는 장비인 안벽크레인(Quay Crane : QC)에 대하여 효율적인 작업일정계획을 수립하는 것이다. 일반적으로 안벽크레인의 작업일정계획은 선박내의 장치계획에 관한 정보와 장치장의 장치현황정보등 많은 정보를 활용해야 하며, 선박의 안정성과 크레인의 작업용이성 등 다양한 제약사항을 고려하여야 한다. 따라서 본 연구에서는 인공지능기법 중 최적에 가까운 해를 찾아주는 탐색기법인 GRASP(Greedy Randomized Adaptive Search Procedure)를 적용하여 실제 현장에서 적용 가능한 안벽크레인 작업일정계획기법을 제안하였다. 또한, 컨테이너 터미널의 실제 자료를 수집하여 제안된 메타휴리스틱 알고리즘의 성능을 분석하였다.

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Model-Based Scheduling Optimization of Hot Press Forging Process for Energy Efficiency (열간 자유 단조 공정의 에너지 효율화를 위한 모형 기반 작업 계획 최적화)

  • Lee, Jeongmi;Kim, Seyoung;Ryu, Kwang Ryel
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2018.10a
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    • pp.641-644
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    • 2018
  • 열간 자유 단조는 고온으로 가열한 강피에 압력을 가하여 원하는 형상을 빚는 공정이다. 가열로에서 여러 개의 강피를 동시에 가열하며 목표 온도에 도달하면 꺼내어 다음 공정을 진행한다. 이때 가열로에 투입하는 소재의 조합과 후단 공정을 위해 소재를 꺼내는 순서가 가열로의 에너지 효율에 영향을 끼친다. 본 논문에서는 열간 자유 단조의 에너지 효율을 높이기 위한 비용 예측 모형 기반 작업 계획 최적화 방안을 제안한다. 유전 알고리즘을 이용하여 가열로 강피 조합을 최적화하며 각 설비별 작업 할당 규칙에 따라 전체 작업 계획을 수립한다. 시뮬레이션 기반으로 후보 작업 계획을 평가하여 계획을 최적화 하며 이를 위해 각 설비별 공정 소요 시간 및 에너지 사용량 예측 모형을 이용한다. 예측 모형은 공정 데이터를 기반으로 기계 학습 알고리즘을 적용하여 학습한다. 또한 주기적인 재계획을 통해 예측의 불확실성으로 인해 작업의 진행이 계획대로 이루어지지 않는 문제점을 해결하고자 한다.