에이전트에서 수행할 수 있는 작업들에 대한 처리시간이 실제 작업 전에는 퍼지값으로만 주어지고, 실제 작업이 수행될 때야 작업 시간이 결정되는 다중 에이전트 시스템에 대해서 작업을 조정하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 두 단계의 유전자 알고리즘으로 구성되는데, 상위 단계의 유전자 알고리즘에서는 작업들을 적합한 에이전트에 할당하는 역할을 하고, 하위 단계의 유전자 알고리즘은 첫 번째 유전자 알고리즘의 제시하는 작업 할당 방법에 가장 적합한 작업 스케줄을 탐색하는 역할을 한다. 이 논문에서는 제안한 유전자 알고리즘 기반 작업 조정 방법을 소개하고, 제안한 방법을 구현하여 실험한 결과를 보인다.
다중처리기 시스템을 위한 적응적 작업할당 방법에서는 작업의 대기시간을 줄이기 위하여 사용 가능한 서브큐브에 맞도록 작업의 크기를 반으로 줄인다. 이 방법에서는 작업을 수행하기에 적합한 서브큐브가 존재하지 않을 경우 작업크기를 축소하여 할당함으로써 대기시간을 줄일 수 있지만, 작업크기 축소로 인해 늘어나게 되는 작업수행시간 때문에 전체작업수행 비용이 오히려 증가될 수도 있다. 본 논문에서는 기존의 적응적 작업할당 방법을 개선한 Estimate-fold 작업할당 방법을 제안한다. 이 방법에서는 작업을 수행하기에 적합한 서브큐브가 존재하지 않으면 적합한 서브큐브가 형성될 때까지 대기하는 경우와 작업크기를 축소하여 할당하는 경우에 대한 작업수행비용을 예측하여 그 중에서 유리한 쪽을 선택한다. 시뮬레이션으로 Estimate-fold 작업할당 방법과 기존의 적응적 작업할당, 그리고 버디, 그레이코드 작업할당 방법들의 평균작업수행비용을 구하여 비교 평가함으로써 제안하는 Estimate-fold 작업할당 방법이 가장 효율적임을 보인다.
신경감각적 작업의 대표적인 작업중의 하나인 트랙킹작업을 대상으로 작업전후에 취 하는 휴식방법이 작업시간과 작업자의 각성 레벨에 미치는 영향을 명백히 하기 위하여 피실험자로서 8명의 남자대학생을 선발하여 휴식시간에 bio-feedback법을 5분간 이용, 10분간 이용, 이용하지 않았을 경우의 3종류의 휴식방법을 취하게 한후 작업자의 심신 반응과 작업수행도를 측정하였다. 결과로서 뇌파, 심박수 및 CFF값의 변동에서는 휴식 방법에 따라 작업수행시에 유의한 차를 나타내었고 작업수행도에서도 심신반응 패턴과 상관관계를 보여 주었다. 이러한 결과로부터 본 연구의 대상으로 선정한 Tracking작업 과 같은 신경감각적 작업을 수행할 때의 휴식을 취하는 방법 그중에서도 특히 Bio- feedback법을 이용한 심신의 리럭스제이션에 의한 효과가 작업수행시의 각성 레벨의 저하 방지에 유효하게 작용하며 작업후의 회복효과를 한 층 더 높이는 작용을 한다는 것을 확인할 수 있었다.
이번 호는 작업관리르 다룬다. 작업 관리는 작업 룰(규율) 관리, 준비 교체 작업 관리, 작업 개선관리의 세 시스템으로 대별할 수 있다. 이와 함께 소정의 표준작업조건 아래서 일정한 작업방법에 따라서 숙련된 작업자가 정상적인 속도로 작업을 수행하는 데 필요한 시간인 '표준 작업시간'을 이해하고, 표준 작업시간 측정방법 가운데 Stop Watch법을 자세히 알아보기로 하자.
본 연구의 목적은 작업생리학적 접근방법(physiological approach)을 이용하여 생리학적 작업 능력(PWC; physiological work capacity)을 추정할 경우 작업형태와 작업방법에 따른 차이점을 비교분석해 보고자 함이다. 작업유형으로는 자전거 에르고미터(cycle ergometer)와 트레드밀 (treadmill)을 사용하였고, 작업방법으로는 각각의 작업유형에 대하여 램프 테스트(ramp test 와 인크리멘탈 테스트(increemntal test)의 차이점을 비교하였다. 또한 외국인들의 생리학적 작업능력(PWC)과 한국인들의 생리학적 작업능력(PWC)을 비교,검토하여 NIOSH(National Institute of Safety and Healty)기준치를 사용하는데 문제점이 없는가를 검토해 보고자 하였다. 작업방법 에 따른 차이점은 자전거 에르고미터의 경우 램프 테스트(ramp test )253.63 ml/min로서 인크리 멘탈 테스트(increemental test) 2859.74ml/min 의 87.70 % 정도로 나타났으며, 트레드 밑의 경우 ramp test 2859.22ml/min로서 incremental test 289.46ml/min의 98.77%정도로 나타났다. 작업유형 에 따른 결과는 자전거 에르고미터의 ramp test 트레드밀의 ramp test 는 ramp test는 트레드밀의 ramp test의 88.72% 정도로 나타났으며, 자전거 에르고미터의 incremental tests는 트레이드밀 작 업의 98.% 정도로 나타났다.
배터리를 효율적으로 사용하기 위한 기존 연구에서 제한된 용량의 배터리를 최대한 연장하여 사용하는 방법들에 관하여 다루었다. 본 논문에서는 시스템을 사용하는 정해진 시간동안 배터리가 소진되지 않도록, 시스템에서 동작하는 작업량을 동적으로 조절하는 방법을 제시한다. 제시된 방법에서는 시스템에서 동작하는 작업들을 중요성에 따라 분류하고, 시스템을 연동시키는 배터리 잔량을 주기적으로 측정한다. 그리고 측정된 배터리 잔량이 충분하면 모든 작업들을 동작시키고 배터리 잔량이 부족하면 중요성이 떨어지는 작업들부터 동작을 정지시켜서 전체 작업량을 감소시키고, 이를 통하여 배터리 지속 시간을 점진적으로 연장시키는 방법이다
인터넷의 사용자가 급증하면서 고가용성(High Availability)과 확장성(Scalability)를 지닌 고성능 인터넷 서버들이 요구되고 있다. 클러스터 시스템은 이러한 요구사항을 만족시킬 수 있는 시스템으로 실제 작업을 처리하는 서버(Server)와 시스템 외부에서 유입되는 사용자 요구를 시스템에 속한 서버 노드에 분배하는 디렉터 (Director)로 이루어져 있다. 디렉터는 사용자가 요구한 작업을 서버노드에 분배하는 로드밸런서(Load-Balancer)의 역할을 하게 되는데, 작업을 분배하는 방법으로는 Round-Robin, Least-Connection 등의 방법이 주로 사용되고 있다. 본 논문에서는 각 작업분배 방법 중 효과적인 방법을 비교 선택하기 위해 대기이론을 적용하여 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
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.
신체 부위를 이용한 Manual Materials handling(MMH) 작업시 무리한 작업하중의 취급으로 인하 여 많은 사고 또는 요통이 발생하기 때문에 작업자의 능력에 맞는 적정 하중에 대한 연구가 필요 하다. MMH작업의 적정하중에관한 연구는 미국 등의 나라에서는 많이 이루어져 왔으나 우리나라에서 는 연구되어 있지 않다. 미국의 경우 NIOSH Guideline을 만들어 MMH시 작업지침으로 활용하고 있으 나 이 지침을 그대로 우리나라에 적용하기에는 신체조건이 달라 우리나라 고유의 연구가 필요하겠다. 적정하중의 연구에는 많은 시간과 경비가 필요하기 때문에 외국의 경우 심리 육체적방법(Psychophysical Method)을 사용하여 시간과 경비를 줄이고도 실제 8시간 작업시의 결과와 비슷한 결과를 얻었다. 본 연구에서는 MMH작업의 적정 하중결정에 있어서 심리육체적 방법을 사용하여 한국인 작업자에 대한 하중과 HIOSH Guideline의 RWL값과의 비교를 하였다. 학생군과 실제 작업자군의 피실험자에 대하여 심리육체적 방법을 적용하여 들기작업을 실험하였다. 6가지 들기 작업을 20분 동안 실시하여 피실험자들이 자신에게 적합하다고 생각하는 적정하중을 측정하였다. 그 결과, 학생군은 RWL값보다 평균 2.5배를, 작업자군은 3.4 배를 적정하중으로 정하였다. 따라서 HIOSH Guideline을 적용한 RWL값은 우리나라 작업자에게는 많은 여유가 있는 하중임을 보여 주었다.
지식을 관리하는 것에 주력했던 기존의 인공지능 연구 방향은 동적으로 움직이는 외부 환경에서 적응할 수 있는 시스템 구축으로 변화하고 있다. 이러한 시스템의 기본 능력을 이루는 많은 학습방법 중에서 비교적 최근에 제시된 강화학습은 일반적인 사례에 적용하기 쉽고 동적인 환경에서 뛰어난 적응 능력을 보여주었다. 이런 장점을 바탕으로 강화학습은 에이전트 연구에 많이 사용되고 있다. 하지만, 현재까지 연구결과는 강화학습으로 구축된 에이전트로 해결할 수 있는 작업의 난이도에 한계가 있음을 보이고 있다. 특히, 복수의 부분 작업으로 구성되어 있는 작업을 처리할 경우에 기본의 강화학습 방법은 문제 해결에 한계를 보여주고 있다. 본 논문에서는 복수의 부분 작업으로 구성된 작업이 왜 처리하기 힘든가를 분석하고, 이런 문제를 처리할 수 있는 방안을 제안한다. 본 논문에서 제안하고 있는 EQ-Learning의 강화학습 방법의 대표적인 Q-Learning을 확장시켜 문제를 해결한다. 이 방법은 각각의 부분 작업 해결 방안을 학습시키고 그 학습 결과들의 적절한 순서를 찾아내 전체 작업을 해결한다. EQ-Learning의 타당성을 검증하기 위해 격자 공간에서 복수의 부분작업으로 구성된 미로 문제를 통하여 실험하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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