• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.720-723
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• 2005

실시간 시스템의 기술 및 분석에 사용되는 정형적 방법 중에 시간 개념을 도입하고 시간 연산자를 추가한 프로세스 대수학들이 많이 발표되어지고 있다. 그 중에서도 ACSR은 동기적으로 발생하는 timed action과 비동기적으로 발생하는 event로 시스템을 기술하는 기법이다. timed action은 공유자원을 사용하면서 시간을 소모하는 과정을 나타내고, event는 프로세스 간의 동기화 과정을 기술한다. 실시간 시스템을 보다 효율적으로 표현하기 위하여 본 논문에서는 확률 개념이 추가된 PACSR을 정의한다. 또한 확장된 PACSR을 이용하여 자원할당시스템의 기술이 보다 효과적으로 이루어질 수 있음을 보이고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.927-930
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• 2005

ACSR은 실시간 시스템을 기술하고 분석하기 위한 시간 프로세스 대수학으로서, 동기적으로 발생 하는 timed action과 비동기적으로 발생하는 event의 기술을 지원한다. ACSR의 선택 연산에 확률개념을 도입하여 확장한 대수학이 PACSR이다. 이 논문은 PACSR을 이용하여 일반적인 자원할당시스템에서 시스템 오류의 발생 및 그 오류로부터의 복구 과정을 기술하고자 한다. 시스템 오류 발생과정이 오류 발생 확률과 복구 확률로부터 분석 가능함을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.648-654
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• 2010

자원할당 시스템에서는 자원에 대한 요구연산과 반환연산이 반복적으로 이루어진다. 자원을 요구한 프로세스는 우선순위에 따라 할당받은 뒤, 일정 기간 사용 후 다시 반납하게 된다. 이때 자원에 오류가 발생하면 그 오류로부터 회복될 때까지 할당이 지연되거나, 할당받은 프로세스를 중단하는 사태가 발생한다. 이 논문은 이와 같은 처리 과정을 효과적으로 분석하기 위해, 기존의 프로세스 대수학 ACSR에 확률적 선택연산 개념을 추가한 확률적 ACSR 을 설계하였다. 확률적 ACSR을 이용하여 요구연산과 반환연산이 발생하는 비율과, 오류가 발생하고 그 오류로부터 복구하는 비율을 확률적으로 표기하고 분석할 수 있음을 보였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제31권8호
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• pp.717-723
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• 2007

최근의 컨테이너 수송환경은 컨테이너 선사간 인수합병, 동맹화, 컨테이너선의 대형화와 하주의 요구에 대응하기 위한 복합수송체계 등 급속하게 변화하고 있다. 이에 컨테이너터미널에 요구되어지는 서비스로서 항만의 대수심화, 하역의 신속화, 이용료의 저가격화 등을 예로들 수 있고, 이러한 서비스가 제공되지 않을 경우 컨테이너 선사는 컨테이너터미널의 기항을 기피하게 된다. 따라서, 본 연구에서는 컨테이너터미널에 있어서 하역의 효율화와 기능성 평가를 위해 실제 컨테이너터미널의 하역 데이터 분석을 통하여 하역기기, 야드샤시 및 외부트럭의 관리에 대한 프로세스 정보를 추출하여 하역 효율화에 저해가 되는 하역기기 운전원의 스킬과 트러블 등의 요인을 분석하였다. 또한, 추출한 프로세스 정보를 활용하여 페트리 넷을 이용해 컨테이너 하역시뮬레이션 모델을 구축하고 하역기기의 컨테이너 하역작업을 시뮬레이션하여 그 유효성을 확인하였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제37권4호
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• pp.33-40
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• 2021

현재 해운·항만 산업은 급변하는 트랜드와 치열한 경쟁 속에서 살아남기 위해 항만물류자원의 확충 및 효율적인 운용을 통해 항만 처리능력을 향상시키기 위한 전략을 펼치고 있다. 항만의 처리능력 산정은 부두에 설치되는 하역장비에 의하여 결정되는 것으로 항만의 처리능력은 물류자원을 추가적으로 배치하거나 활용 중인 자원을 효율적으로 운용하는 등 다양한 방법을 통해 향상 시킬 수 있다. 하지만 물류자원의 추가 배치는 시간과 비용의 한계가 명확하기 때문에 단기간에 향상 효과를 기대하기 어렵다. 따라서 처리능력 향상을 위해서는 활용중인 자원에 대한 효율적인 운용 방법을 찾는 것이 실현성이 높다. 국내 항만들 역시 4차 산업혁명 기술의 발달에 따라 정보화, 디지털화를 적극적으로 추진하고 있다. 그러나 현재 하역 프로세스에서 Y/T 배정 대수 산정은 전문가의 경험에 따른 감각에 의존하고 있는 실정이며, 관련된 선행연구 또한 Y/T의 배차 또는 항만 전체의 필요 대수 산정에 초점을 두고 있다. 이에 본 연구는 입항 선박의 하역정보를 활용하여 Y/T 배정 대수에 영향을 미치는 요인을 분석하고 이를 바탕으로 군집분석, 회귀분석, DNN(Deep Neural Network : 심층신경망)모형을 활용하여 분석하였다.