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 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.
목적: 안경광학과 재학생과 안경사를 대상으로 안경사의 직무에 관한 작업수행의 중요도와 난이도, 교육의 필요도를 조사하여 교과과정 개선의 기초자료로 활용하고자 하였다. 방법: 안경광학과 재학생 292명과 산업체 안경사 123명을 대상으로 안경사 직무에 관한 작업수행의 중요도, 작업수행의 난이도, 교육의 필요도에 관한 설문조사를 실시하고 통계분석을 하였다. 결과: 작업수행의 중요도 평균은 안경사(3.61)가 재학생(3.51)보다 높았고 재학생과 안경사 모두 안경만들기의 중요도가 가장 높게 나타났다. 작업수행의 난이도 평균은 재학생(2.75)이 안경사(2.67)보다 높았으며 재학생은 시력측정을 위한 본 검사, 안경사는 처방의 난이도가 가장 높게 나타났다. 교육의 필요도 평균은 안경사(3.53)가 재학생(3.45)보다 높았고 재학생은 안경만들기, 안경사는 시력측정을 위한 본 검사의 필요도가 가장 높았다. 재학생은 일부 일에서 성별, 학년, 희망진로에 따른 차이가 나타났고 안경사는 성별, 연령, 재직기간, 근무처, 근무지역에 따른 유의한 차이가 나타났다(p<.05). 결론: 안경사 직무에 관한 작업수행의 중요도와 난이도, 교육의 필요도를 반영한 안경광학과 교과과정 개선과 표준교과과정의 개발이 필요하다.
서론: 감각통합은 작업치료의 치료적 중재 근거이론(frames of reference)들에서 가장 중요하고 널리 사용되는 것 중 하나이다. 이는 작업치료사인 Jean Ayres가 클라이언트의 적응행동을 향상하기 위한 목적을 두고 발전된 이론이며, 시작된 이래로 많은 작업치료사들이 같은 목표를 가지고 적용해 왔기 때문이다. 감각통합이론을 적용하는 작업치료사로써, 임상에서 감각통합과 그 목표가 되는 적응행동인 작업수행을 치료의 결과로써 증명해 내는 것은 작업치료의 목표가 작업수행의 향상을 전제로 하는 것이기에 매우 중요하며 도전이 되는 것이다. 본론: 본 연구는 작업치료중재과정모델인 OTIPM(Occupational Therapy Intervention Process Model)이라고 하는 하향식(Top-down) 접근의 중재모델을 감각통합의 기능장애를 가지면서 일상의 작업수행에 어려움을 보이는 16세의 청소년에게 적용하여, 감각통합이론의 적용이 작업수행향상에 어떠한 의미를 가지는지 살펴보고자 하였다. 결론: 본 연구에서 적용한 OTIPM의 적용 사례를 통해, 감각통합적인 접근은 클라이언트가 일상에서 수행하기 어려웠던 작업수행에 대한 원인을 추론하는 데 유용하였다. 본 연구의 사례에서 감각통합적인 관점과 접근은 작업수행(Top)에 영향을 주는 기본적인 요소적 문제(Bottom)를 연결하는 첫단계의 중재로써 큰 의미를 가졌고, OTIPM의 적용과정은 클라이언트에게 의미 있는 작업수행을 발견하고 이에 초점을 두어 가장 우선되는 중재를 단계적으로 전개하여, 감각통합치료 이후 실제 작업수행에 초점을 둔 접근을 전개하는 데 유용하였다.
본 논문에서는 이산 제어 시스템의 작업 수행 시, 특정작업에 있어서의 불규칙한 시간 지연 때문에 시스템이 불안정해지는 것을 막기 위해 시간 지연을 갖는 시스템의 안정도를 분석한다. Soft real time OS인 Windows NT 운영체제를 갖는 PC-based 이산 제어 시스템에서는 하드웨어적으로 인터럽트를 사용하여 시간 제한성이 있는 작업을 수행한다. 그러나 인터럽트와 함께 수반되는 DPC(Deferred Procedure Call)의 불규칙한 수행 시간 때문에 다른 작업이 수행되어야 할 표본시간이 길어지게 된다. 이러한 현상으로 다른 작업의 시간 지연이 발생하게 되며, 시간 지연은 시스템을 불안정하게 하는 요인이 된다. 안정성 분석 면에서 보면, 시간 지연을 고려하지 않은 시스템의 극점은 안정한 위치에 존재하게 되는데 반해, 시간 지연을 고려한 시스템의 극점은 불안정한 위치에 존재하게 된다. 따라서 본 논문에서는 시간 지연이 존재하는 제어 시스템의 안정성을 보장하기 위해서 시스템의 안정성을 분석한다.
무인화 로봇 연구는 정해진 환경에서 빠른 속도로 반복적인 작업을 수행하기 위한 산업용 로봇을 이용하는 무인화 공장 등으로 발전되었다. 최근에는 정해진 환경에서 작업을 수행하는 것이 아닌 사람이 생활하는 공간에서 사람 대신 작업을 수행하는 무인화 로봇 시스템 연구가 증가하고 있다. 청소 로봇은 이미 많은 가정에 보급되었으며, 홈 로봇이나 안내 로봇에 대한 연구도 진행되고 있다. 또한 전쟁 지역이나 심해, 방사는 누출 지역 등 재난 지역에 사람 대신 투입되어 인명 구조나 탐사, 시설 복구 등의 역할을 수행하기도 한다.
COVID-19로 인한 장기적인 사회적 거리두기와 격리가 성인의 작업수행영역에 미치는 영향을 확인하기 위해 2020년 11월부터 2020년 12월까지 2개월 동안 전국에 분포한 20대부터 60대의 성인을 대상으로 작업치료 실행체계를 기반으로한 설문지를 구성하여 조사하였다. 설문에 응답한 대상자는 총 270명이었고 조사방법은 온라인 설문조사로 하였다. 분석결과 작업수행영역의 9개영역 45가지 항목중 33가지(75%) 항목에서 COVID-19 전후로 작업수행도와 만족도 모두 유의한 차이가 있었다. 연령대별 수행도와 만족도는 건강관리, 사회참여, 여가, 일영역에서 모든 연령대가 유의한 변화가 있었다. 특히 20대는 사회참여영역의 수행도와 여가영역의 만족도에서 가장 큰 변화를 보였으며, 30대에서 60대에서는 여가영역의 수행도와 만족도에서 모두 가장 큰 변화를 보였다. 이러한 변화와 더불어 설문대상자들은 COVID-19 이전보다 낮아진 작업수행도와 만족도가 스스로 문제라고 인식했고 개선의지가 있는 것을 확인하였다. COVID-19는 아직 대유행하고 있으므로 장기적인 사회적 거리두기와 격리로 변화된 작업수행영역별, 연령별 차이를 개선하기 위한 각 영역별 전문가의 개입과 후속연구가 필요하다.
본 논문에서는 인공 면역 시스템과 분산 유전자 알고리즘에 기반하여 동작하는 자율분산로봇 시스템을 제안한다. 시스템에서 로봇들의 행동은 전역행동과 지역행동으로 분류된다. 전역행동은 환경에서 작업을 탐색하는데 이를 빠르게 수행하기 위하여 집합과 분산의 두 가지 행동으로 이루어져 있다. 이때 인공 면역 시스템은 로봇이 어떤 행동을 선택하여 행동할 것인가를 결정한다. 지역행동은 탐색된 작업을 수행하는 부분으로서 어떤 로봇들이 협조행동을 할지를 학습하고, 학습한 결과에 따라 작업을 수행하는 행동을 한다. 이를 위해 분산 유전자 알고리즘을 이용하여 각 로봇들은 주어진 작업에 대하여 학습을 한다. 제안된 시스템에서 학습 알고리즘은 주어지는 작업의 변화로봇들은 주어진 작업을 수행하기 위해 학습을 하고, 주어진 작업이 변할 경우 스스로 대처한다는 면에서 기존의 자율 분산 시스템보다 적응성에서 향상된 시스템이다.
본 논문에서는 인공 면역 시스템과 분류자 시스템에 기반하여 동작하는 자율분산로봇 시스템을 제안한다. 시스템에서 로봇들의 행동은 전역행동과 지역행동으로 분류된다. 전역행동은 환경에서 작업을 탐색하는데 이를 빠르게 수행하기 위하여 집합과 분산의 두 가지 행동으로 이루어져 있다 이때 인공 면역 시스템은 로봇이 어떤 행동을 선택하여 행동할 것인가를 결정한다. 지역행동은 탐색된 작업을 수행하는 부분으로서 어떤 로봇들이 협조행동을 할지를 학습하고, 학습한 결과에 따라 작업을 수행하는 행동을 한다. 이를 위해 분류자 시스템을 이용하여 각 로봇들은 주어진 작업에 대하여 학습을 한다. 제안된 시스템에서 학습 알고리즘은 주어지는 작업의 변화로봇들은 주어진 작업을 수행하기 위해 학습을 하고, 주어진 작업이 변할 경우 스스로 대처한다는 면에서 기존의 자율 분산 시스템보다 적응성에서 향상된 시스템이다.
ETL(Extraction, Transformation, Loading)작업은 데이터웨어하우스 시스템 구축 및 유지관리 뿐만 아니라 차세대 정보시스템 구축의 핵심 프로세스에 해당한다. 특히 차세대 정보시스템 구축에 있어서 ETL 작업의 성능은 시스템오픈의 성패를 좌우하는 중요한 요소이다. 일반적으로 차세대시스템 구축의 데이터 전환을 위해 수행되는 ETL작업은 대용량데이터에 대한 다양한 형태의 데이터변형 과정을 수반하며 반드시 정해진 시간안에 완료되어야 한다. 또한, 수 많은 원천 집합을 추출하여 타겟시스템의 형태에 맞게 변형 및 적재하는 작업은 한정된 컴퓨팅 자원내에서 수행되어야 한다. 따라서 자원성능을 고려한 ETL작업 스케줄 최적화는 데이터전환 작업에 있어 필수적인 고려사항이 된다. 이 연구에서는 가용한 물리자원을 최대한 활용하여 ETL 프로세스의 처리능(throughput)을 최대화 하는데 초점을 맞추어, ETL프로세스를 페트리넷을 이용해 모델링하는 기법을 제시한다. 이 모델에는 ETL 프로세스가 수행될 서버의 컴퓨팅자원이 토큰화(tokenize)되어 포함된다. 이 모델을 기반으로 가용자원을 최대한 활용하면서도 자원병목이 발생하지 않는 수준으로 ETL 작업이 수행될 수 있도록 프로세스를 제어할 수 있는 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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