본 논문에서는 IIoT 환경에서 중요한 비정상적 데이터 수집을 위한 노드 우선순위 선정 모델을 제안하였다. 제안하는 모델은 비정상적 데이터 수집과 다른 노드로 부터의 정상 데이터의 수집 격차를 적절히 조절하기 위하여 Fair and Delay-aware Cross-layer(FDRX) 기법과 데이터 Classification 기법을 이용, 데이터의 긴급성과 네트워크 환경을 분석하여 노드를 평가한다. 이를 통하여 IIoT 환경에서의 데이터 분석에 중요한 비정상적 데이터를 원활하게 수집하면서도 다른 노드와의 전송 격차를 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 단일 공정의 생산시스템을 대상으로 n개 작업에 있어서의 시간/비용의 트레이드-오프에 있어서 작업순서의 평가기준과 자원할당 비용의 평가기준을 동시에 고려한 2목적 스케쥴링 문제들을 제안한다. 우선 가공작업의 총체류시간(total flow time)과 납기(due date)의 평가기준에 관한 2목적의 유효스케쥴을 구하는 해법을 제안한다. 그리고 이러한 평가기준과 이에 관련된 자원할당의 비용을 동시에 최소화하는 2목적의 해법을 제안한다.
This paper describes an approach for the incorporation of maintenance times into a hierarchical scheduling for a failure prone flexible manufacturing system. The maintenance should not be performed too often because of the resulting reduction of capacity. Most manufacturing systems are large and complex. It is natural to divide the control into a hierarchy consisting of a number of different levels. Each level is characterized by the length of the planning horizon and the kind of data required for the decision making process. The goal of the analysis reported here is to calculate the production requirements while the machines fail and are repaired at random times. The machine failure and preventive maintenance are considered simultaneously.
This thesis reports the development of a Computer-Aided Process Planning system for rotational parts. The developed system ultimately generates process plans for rotational parts through a knowledge-base. The knowledge-base and decision-making algorithms are represented by Pascal computer programming language. We have developed a process planning system which adjusts the sequence of processes by itself to ensure the quality of the parts. This system generates more detailed job sequence and descriptions than other well-known process planning systems. We present realistic and efficient process plans through the integration of process planning and scheduling. This system optimizes flow time of parts by decreasing the number of machine set-ups.
현대의 경쟁 산업 환경에서 고객 만족은 중요한 주제이다. 따라서 품질과 생산성 향상은 아주 중요한 요소이다. 본 논문에서는 다양한 타입의 제품을 병렬기계에 투입할 때 품질을 높이면서 동시에 평균 납기지연 시간을 최소화하는 효율적인 작업투입방법에 대하여 기술하였다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 방법의 효율성을 비교대안과 비교하였다. 본 연구에서 개발된 방법을 통해 기업은 고객 만족도를 향상시킬 수 있을 것이다.
클라우드 컴퓨팅 서비스 시장이 성장하면서, 서비스 제공자들은 전력 사용량 감소와 서비스 수준을 보장하는 등의 여러 가지 문제와 맞딱드리게 되었다. 이런 문제에 대한 원인 중 하나는 자원 효율성을 높이기 위해 도입한 가상머신 기반의 서버 통합 정책이다. 현재의 가상머신 기술들은 아직까지 완벽한 격리수준을 제공하지 못하기 때문에, 같은 노드에 배치된 가상머신들은 자원을 공유하면서 서로 간에 간섭을 일으키게 된다. 본 연구에서는 가상머신끼리 공유하는 자원 중 프로세서의 말단 캐시(Last-level Cache, LLC)에서의 간섭을 최대한 줄여서 성능을 극대화하기 위한 방법을 제안한다.
콜센터에서 인력 스케줄링은 매우 중요하다. 모든 콜센터에서 인건비는 고정비 성격이 강하여 차지하는 비중이 매우 높아 콜센터의 이익을 좌지우지한다. 그렇기 때문에 콜센터의 적정 인력의 고용과 배치는 인건비 뿐만 아니라 콜 성공률 또한 직결되어 있어 콜센터 운영에서 중요한 사안이라고 할 수 있다. 대부분의 콜센터가 현재까지도 관리자의 경험에 의해 인력배치를 수립하는데, 이러한 방법은 과학적이지 않으며 인원수에 영향을 미치는 모든 변수들을 고려할 수 없다. 과거 수학적 모델을 수립하는 것이었다면, 지금은 모델을 학습시키고, 학습된 모델을 기반으로 미래의 고객과 인원수를 예측해야 한다. 본 논문에서는 수리제약식을 통해 다양한 변수들을 고려하고 비선형 정수 계획법과 딥러닝 기반의 예측 값을 이용하여 비선형 정수계획법을 통해 최적의 인력배치 스케줄링을 수립하였다.
Scheduling the movements of trains in the modern railway system is becoming essential and important. Swiss Federal Railway Company (SBB) and machine learning researchers began collaborating to make a simulation environment and held a Flatland challenge. In this paper, the methodologies of the winners of this competition are analyzed to achieve insight and research trends. This problem is similar to the Multi-Agent Path Finding (MAPF) and Vehicle Rescheduling Problem (VRSP). The potential of the attempted methods from the Flatland challenge to be applied to various transportation systems as well as railways is discussed.
We have developed a scheduling system for heavy ion radiotherapy considering the condition of three treatment rooms and treatment planning for each patient. This system consists of a database (patient information, treatment method and machine schedule), a schedule for radiotherapy and WEB server. All operation of this system, such as data input, to change and to view the schedule, are performed by using a WEB browser. In order to protect personal information for the patients, access privilege to each information are limited by according to the occupational category. This system is connected with a hospital central information management system (AMIDAS) and an irradiation-managing computer for the heavy ion radiotherapy. A basic information for the patient is got from AMIDAS and the daily schedule sends to the treatment control computer at each treatment room through the irradiation-managing computer every morning. The daily, weekly, monthly schedules in the treatment room and the treatment condition of each patient are shared on the WEB browser with the all participants of the heavy ion therapy. This system could be useful to save a time to generate a treatment schedule and to inform us the most up-to-date treatment schedule and the related information at the same time.
In the real world situations that some jobs need be processed only on certain limited machines frequently occur due to the capacity restrictions of machines such as tools fixtures or material handling equipment. In this paper we consider n-job non-preemptive and m parallel machines scheduling problem having two machines group. The objective function is to minimize the sum of earliness and tardiness with different release times and due dates. The problem is formulated as a mixed integer programming problem. The problem is proved to be Np-complete. Thus a heuristic is developed to solve this problem. To illustrate its suitability and efficiency a proposed heuristic is compared with a genetic algorithm and tabu search for a large number of randomly generated test problems in ship engine assembly shop. Through the experimental results it is showed that the proposed algorithm yields good solutions efficiently.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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