이 논문은 Automated Guided Vehicle(AGV)를 이용하여 운영되는 통합물류시스템의 시뮬레이션 실험설계와 분석에 관한 방법을 제시한다. 물류창고의 AGVs(Automated Guided Vehicle system) 성능을 최대로 운영하기 위해선 많은 변수들이 고려되어져야 하는데 대표적 중요 요인에는 차량 대수, 속도, 운행규칙, 부품 타입, 스케줄링, 버퍼 사이즈 등이 있다. 우리는 이 논문에서 다양한 중요요인들 중 (1)처리량 최대화, (2)차량 이용률 최대화 (3)차량 혼잡 최소화, (4)Automated Storage and Retrieval System(ASRS) 이용률 최대화를 고려하기 위해 직교배열(Orthogonal Array)로 실험계획을 수립하였고 이를 이용한 시뮬레이션 기반 분석과 진화전략(Evolution Strategy : ES)를 이용한 최적화를 각각 수행했다. 그 결과 ES에 비해 직교배열이 실험 시간과 회수를 절약하였고 두 결과에 대한 유효성 검사 또한 큰 차이를 나타내지 않았다. 따라서 본 논문에서 제시한 방법을 이용한 분석 방법은 시간, 회수 그리고 실험의 정확성에 대한 분석의 효율성을 증대시킬 것으로 예상되며 통합 물류 시스템 이외의 시스템에도 적용이 가능 할 것으로 생각된다.
본 논문에서는 대규모의 작업을 고성능으로 처리하기 위한 Many-Task Computing(MTC) 기술을 기존의 빅데이터 처리 플랫폼인 Hadoop에 적용하기 위한 MOHA(Many-Task Computing on Hadoop) 프레임워크에 대해 기술한다. 세부적으로는 MOHA의 기본 개념과 개발 동기, 분산 작업 큐에 기반한 PoC(Proof-of-Concept) 수행 결과를 제시하고 향후 연구 방향에 대해서 논의하고자 한다. MTC 응용은 각각의 태스크들이 요구하는 I/O 처리량은 상대적으로 많지 않지만, 동시에 대량의 태스크들을 고성능으로 처리해야하고 이들이 파일을 통해서 통신한다는 특징을 가지고 있다. 따라서 기존의 상대적으로 큰 데이터 블록 사이즈에 기반한 Hadoop 응용과는 또 다른 패턴의 데이터 집약형 워크로드라고 할 수 있다. 이러한 MTC 기술과 빅데이터 기술의 융합을 통해 멀티 응용 플랫폼으로 진화하고 있는 Hadoop 생태계에 신규 프레임워크로서 대규모 계산과학 응용을 실행할 수 있는 MOHA를 추가하여 기여할 수 있을 것이다.
This paper suggests a decision tree based approach for flexible job shop scheduling with multiple process plans. The problem is to determine the operation/machine pairs and the sequence of the jobs assigned to each machine. Two decision tree based scheduling mechanisms are developed for static and dynamic flexible job shops. In the static case, all jobs are given in advance and the decision tree is used to select a priority dispatching rule to process all the jobs. Also, in the dynamic case, the jobs arrive over time and the decision tree, updated regularly, is used to select a priority rule in real-time according to a rescheduling strategy. The two decision tree based mechanisms were applied to a flexible job shop case with reconfigurable manufacturing cells and a conventional job shop, and the results are reported for various system performance measures.
Most of the past studies on FMS scheduling problems may be classified into two classes, namely off-line scheduling and on-line scheduling approach. The off-line scheduling methods are used mostly for FMS planning purposes and may not be useful real time control of FMSs, because it generates solutions only after a relatively long period of time. The on-line scheduling methods are used extensively for dynamic real-time control of FMSs although the performance of on-line scheduling algorithms tends vary dramatically depending on various configurations of FMS. Current study is about finding a better on-line scheduling rules for FMS operations. In this study, we propose a method to create priority functions that can be used in setting relative priorities among jobs or machines in on-line scheduling. The priority functions reflect the configuration of FMS and the user-defined objective functions. The priority functions are generated from diverse dispatching rules which may be considered a special priority functions by themselves, and used to determine the order of processing and transporting parts. Overall system of our work consists of two modules, the Priority Function Evolution Module (PFEM) and the FMS Simulation Module (FMSSM). The PFEM generates new priority functions using input variables from a terminal set and primitive functions from a function set by genetic programming. And the FMSSM evaluates each priority function by a simulation methodology. Based on these evaluated values, the PFEM creates new priority functions by using crossover, mutation operation and probabilistic selection. These processes are iteratively applied until the termination criteria are satisfied. We considered various configurations and objective functions of FMSs in our study, and we seek a workable solution rather than an optimum or near optimum solution in scheduling FMS operations in real time. To verify the viability of our approach, experimental results of our model on real FMS are included.
본 논문에서는 대규모의 계산 작업을 고성능으로 처리해야 하는 신약재창출 시뮬레이션 분야에 분산 슈퍼컴퓨팅 기술을 적용한 사례에 대해 논의하고자 한다. 신약재창출이란 기존에 알려진 약물의 새로운 적응증을 규명하는 것을 의미하며, 이러한 신약재창출은 비교적 짧은 수행시간을 갖는 대규모의 도킹(docking) 연산들을 고성능으로 처리해야한다는 점에서 Many-Task Computing (MTC) 성격을 지니고 있다. 이러한 MTC 응용들의 대표 사례로서 신약재창출 시뮬레이션을 분산 슈퍼컴퓨팅 환경 기반의 HTCaaS 시스템에 적용하였으며, 이를 통해 효율적인 작업 배포, 동적인 자원 할당 및 로드 밸런싱, 안정성 및 다양한 자원들의 효율적인 통합 등이 이러한 과학 응용들을 지원하는 데 있어 필수적인 기능임을 확인할 수 있었다.
The manufacturing companies under Make-To-Order (MTO) production environment face highly variable requirements of the customers. It makes them difficult to establish preemptive production strategy through inventory management and demand forecasting. Therefore, the ability to establish an optimal production schedule that incorporates the various requirements of the customers is emphasized as the key success factor. In this study, we suggest a process of designing the simulation model for establishing production schedule and apply this model to the case of a flat glass processing company. The flat glass manufacturing industry is under MTO production environment. Academic research of flat glass industry is focused on minimizing the waste in the cutting process. In addition, in the practical view, the flat glass manufacturing companies tend to establish the production schedule based on the intuition of production manager and it results in failure of meeting the due date. Based on these findings, the case study aims to present the process of drawing up a production schedule through simulation modeling. The actual data of Korean flat glass processing company were used to make a monthly production schedule. To do this, five scenarios based on dispatching rules are considered and each scenario is evaluated by three key performance indicators for delivery compliance. We used B2MML (Business To Manufacturing Markup Language) schema for integrating manufacturing systems and simulations are carried out by using SIMIO simulation software. The results provide the basis for determining a suitable production schedule from the production manager's perspective.
컨테이너 터미널의 자동화는 항만 경쟁력을 좌우하는 중요한 요소로 글로벌 선진항만은 컨테이너 터미널 자동화를 통해 경쟁력을 강화하는 추세이다. 자동화 터미널의 필수 이송 장비인 AGV의 운영 효율화는 자동화 터미널의 생산성을 제고할 수 있다. 자동화 컨테이너 터미널에서의 AGV 운영은 기존 컨테이너 터미널의 이송 장비 운영과는 다르게, 지정된 경로에 따라 주행하는 등 자동화 시스템을 기반으로 운영되어 작업부하 및 교착, 충돌 등과 같은 문제들을 고려하여야 한다. 이러한 요소들을 방지하고 AGV 운영 효율화를 지향하기 위해서는 보다 정교한 모델이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 터미널 내 AGV 주행경로 및 작업 배정 상황을 고려한 AGV 스케줄링 모형을 제안한다. 해당 모형은 교착 상황에 대한 문제를 예방하고 AGV 대수 및 작업 개수 변경으로 다양한 Case를 생성해 AGV 주행상황을 만들어 알고리즘과 최적해 분석을 통해 제안한 알고리즘을 평가한다.
2012년 Renewable Portfolio Standard(RPS) 제도가 시행된 이래, 태양광 및 풍력 등의 신재생 전원에 대한 대규모 투자가 이루어져 왔고, 최근에 정부는 배터리 에너지 저장시스템(Battery Energy Storage System, BESS)의 신재생설비 연계설치에 대한 정책을 도입하여 신재생설비가 전원으로서의 역할이 가능하게끔 유도하고 있다. 정책입안자 입장에서 변화하는 전력산업 환경을 수급관점에서 고려하기 위해서는 개별 정책효과 분석을 단순화하는 방법론을 필요로 한다. 이에 본 연구에서는 초기단계로 시작한 태양광발전 연계형 배터리시스템 정책 분석을 위해 국내 태양광 발전 실적을 바탕으로 태양광 발전량 분포를 일간이용률 지속곡선 형태로 제안하였고, 이를 바탕으로 최적 BESS 용량을 산출하는 방식을 통해 분석의 용이성을 향상시킬 수 있도록 하였다. 본 논문의 방식을 통해 System Marginal Price(SMP) 및 REC 변화에 따른 BESS의 적정용량 범위를 간단히 파악할 수 있으며, 신재생정책 입안자 입장에서 정책효과를 가늠할 수 있도록 하는 도구로 이용할 수 있다. 현행 연계형 BESS 지원정책은 투자유인 제공이 부분적으로 가능하나, 설치 시점의 SMP 및 REC 가격에 영향을 받게 된다는 한계가 있다. REC 가격 상승과 감소에 따라서 시기별 최적용량이 바뀌어 설치비율이 계속 달라질 수 있어 정책변화에 의해 기술의 적용이 달라지는 결과를 가져온다. 따라서, 향후 제도개선을 모색할 경우에는 연계형 BESS 가치평가시, 신재생전원과의 BESS의 발전량 분할로 인해 발생하는 정책지원에 대한 기술 의존성을 해결할 수 있는 방안을 고려하는 연구개발이 필요하다.
대중교통 운행계획 수립과정은 이론적인 연구의 특성에 따라 설계, 운영, 그리고 평가 단계로 구분할 수 있다. 운영단계와 평가단계에서 이루어지는 연구들에 대해서는 비교적 체계적으로 정리된 연구와 보고서들이 있으나 설계단계에 관한 연구들은 체계적으로 정리된 적이 없다. 본 연구에서는 대중교통 시스템설계에 관한 기존의 연구들을 검토하여 체계적으로 정리하였다. 또한 해당 연구들의 모형 구조를 자세히 분석하여 이의 풀이법을 정리하여 제시하였다. 설계단계에서 결정되는 결정변수로는 노선(망)의 구조, 노선간격 및 위치, 정류장 간격, 배차간격, 및 소요차량수 등이 있다. 노선설계에 관한 해석적 연구에서는 시스템의 총 비용이 목적함수로 많이 사용되고 이는 이용자의 접근비용, 대기비용, 그리고 통행비용으로 구성되는 이용자비용과 운영자의 운영비용으로 구성된다. 목적함수로 사용되는 대중교통 시스템의 총 비용은 노선간격, 배차간격 등의 결정변수들에 대해 미분가능하고 미분값을 0으로 만드는 값이 존재하며 2계 미분값이 양수이기 때문에 전역 최적해가 존재한다. 따라서 목적함수의 미분값을 0으로 만드는 결정변수가 목적함수를 최소로 만드는 최적치가 되며 이 최적치에서 각 부분 함수값들은 모두 동일해지게 된다. 본 연구는 대중교통 운행계획 중 설계단계의 해석적 연구에 대한 체계적인 이해를 도모할 것이며, 관련 연구를 활성화시키는데 큰 도움이 될 것으로 기대된다.
무선 센서네트워크는 유비쿼터스 컴퓨팅에서 생활환경과 컴퓨터 사이의 중계자 역할을 하는 매우 중요한 연구 분야이다. 매우 제약적인 자원 환경에서 동작하여야 하는 센서 노드의 특성 때문에 제한된 자원을 효율적으로 관리할 수 있는 센서네트워크 운영체제가 요구된다. 또한 센서네트워크는 외부 물리 환경의 변화에 반응하여 동작하는 시스템이기 때문에 여러 이벤트를 동시에 신속하게 처리 할 수 있어야 한다. 이러한 요구조건을 만족시킬 수 있도록 TinyOS나 MANTIS, NanoQplus 등 센서네트워크용 운영체제에서 다양한 기법들이 제시되고 있다. 하지만, 센서네트워크 응용 프로그램을 개발하는 프로그래머 입장에서는 제약이 심한 개발 환경과 개발을 용이하게 할 수 있도록 하는 프레임워크가 부족한 문제점도 매우 크다. 이를 위해 본 논문에서는 반응형 시스템에 적합한 상태머신 프레임워크를 멀티쓰레드 기반의 센서네트워크운영체제인 NanoQplus에 구현하였다. 또한 효과적인 이벤트 처리를 위한 이벤트 브로커 모듈 및 상태머신간 메시지 공유를 위한 메시지 자료구조와 메시지 및 메시지큐를 핸들링하고 상태머신의 전이를 수행하는 실행 모듈을 제안한다. 추가적으로 상태머신 프레임워크기반의 응용 프로그램을 좀 더 용이한 개발을 지원할 수 있는 CASE(Computer-aided software engineering)툴을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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