International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권3호
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pp.176-184
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2023
Points of interest (POIs) are widely used in tourism recommendations and to provide information about areas of interest. Currently, situation judgement using POI and GPS data is mainly rule-based. However, this approach has the limitation that inferences can only be made using predefined POI information. In this study, we propose an algorithm that uses POI data, GPS data, and schedule information to calculate the current speed, location, schedule matching, movement trajectory, and POI coverage, and uses machine learning to determine whether to stay or go. Based on the input data, the clustered information is labelled by k-means algorithm as unsupervised learning. This result is trained as the input vector of the SVM model to calculate the probability of moving and staying. Therefore, in this study, we implemented an algorithm that can adjust the schedule using the travel schedule, POI data, and GPS information. The results show that the algorithm does not rely on predefined information, but can make judgements using GPS data and POI data in real time, which is more flexible and reliable than traditional rule-based approaches. Therefore, this study can optimize tourism scheduling. Therefore, the stay detection algorithm using GPS movement trajectories and POIs developed in this study provides important information for tourism schedule planning and is expected to provide much value for tourism services.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.686-693
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2022
Construction is a collaborative endeavor. The complexity in delivering construction projects successfully is impacted by the effective collaboration needs of a multitude of stakeholders throughout the project life-cycle. Technologies such as Building Information Modelling and relational project delivery approaches such as Alliancing and Integrated Project Delivery have developed to address this conundrum. However, with the onset of the pandemic, the digital economy has surged world-wide and advances in technology such as in the areas of machine learning (ML) and Artificial Intelligence (AI) have grown deep roots across specializations and domains to the point of matching its capabilities to the human mind. Several recent studies have both explored the role of AI in the construction process and highlighted its benefits. In contrast, literature in the organization studies field has highlighted the fear that tasks currently done by humans will be done by AI in future. Motivated by these insights and with the understanding that construction is a labour intensive sector where knowledge is both fragmented and predominantly tacit in nature, this paper explores the integration of AI in construction processes across project phases from planning, scheduling, execution and maintenance operations using literary evidence and experiential insights. The findings show that AI can complement human skills rather than provide a substitute for them. This preliminary study is expected to be a stepping stone for further research and implementation in practice.
4차 산업혁명의 도래와 함께 제조 환경의 다품종화가 더욱 급격히 진행되고 있다. 다품종화된 생산 환경은 전반적인 생산계획 및 관리를 더욱 어렵게 하고 있으며, 효과적인 작업순서 결정을 통한 생산 효율 제고의 필요성을 더욱 높이고 있다. 기본적으로 효과적인 작업순서는 설비의 셋업을 감소시키고 설비의 효율적 활용과 함께 셋업 시간 단축을 도모하여 궁극적으로는 생산성 향상에 기여할 수 있다. 본 연구는 단일 기계가 다중 작업을 수행하는 상황에서의 효율적인 작업순서 결정 문제를 다룬다. 이는 대부분의 기존 연구에서 다루고 있는 한 대의 기계에서 하나의 작업만을 수행하는 경우와 비교할 때 문제의 복잡성이 매우 높다. 본 연구에서는 특히 셋업 횟수를 최소화하기 위한 정수계획 모형을 제안한다. 이는 자동차 전장 구성품의 하나인 와이어링 하네스 제조 공정을 대상으로 주어진 생산주문을 처리하는 과정에 금형 교체횟수를 최소화하는 문제를 대상으로 한다. 또한 제안된 수리 모형의 유효성을 검증하기 위해 간단한 사례연구 결과를 함께 제시한다.
DBR(Drum-Buffer-Rope)은 하나의 병목공정이 존재하는 생산라인을 드럼, 버퍼 그리고 로프로 구성하여 제약설비인 병목공정을 중심으로 효과적인 스케줄링을 수립하는 데 좋은 전략으로 알려져 있다. 하지만 최근 제품의 다양성이 증가되면서 공정의 복잡성이 높아지고, 자재 및 중간재의 재투입을 요구하는 공정이 많아지고 있다. 재투입 공정은 원자재가 완제품으로 생산될 때까지 동일한 설비에서 반복적으로 작업처리가 되어야 하므로 복잡한 작업환경을 가지게 된다. 본 연구는 기존의 흐름공정에서 우수한 성능을 보인 DBR 기반의 스케줄링 방법이 재투입이 있는 공정에서도 효과적으로 적용 가능한지 여부와 이를 위해서 추가적으로 검토되어야 할 전략들을 다루었다. 본 연구의 핵심은 재투입 공정에 DBR 방법을 적용하기 위하여 재투입 공정을 여러 개로 쪼개어 하나의 병목공정을 갖는 임의의 흐름공정(루프)으로 재구성한다는 점이다. 이러한 구조를 기반으로 본 연구에서는 두 가지 의사결정에 초점을 맞추어 생산 스케줄링 전략을 구성하였다. 첫째, 흐름공정마다 적정 수준의 재고수준과 안정적 생산성을 유지하기 위해 자재 투입시점과 적절한 투입량을 결정한다. 둘째는 각 공정별 상이한 작업 우선순위를 결정하는 방법이다. 본 연구는 실험을 위해 HP사의 TRC(Technology Research Center) 공정에 대한 시뮬레이션 모델을 설계하였고, DBR 기반 루프 스케줄링을 적용한 결과, cycle time의 감소 및 재공품재고의 루프 간 균형을 유지하는 것을 확인하였다.
While demands for express service are rapidly increasing according to recent progress of electronic commerce, express service companies are struggling to take a larger delivery service market share through ongoing improvement in their service processes. Extension of cut-off time for express service centers can provide the express company with increase of total sales, but it may also cause to increase the possibility not to satisfy customer needs due to work delay in the consolidation terminal. Therefore, compromised decision for cut-off time of each service center should be made by taking operation characteristics of the consolidation terminal into account. This study suggests an approach for determining the cut-off time for express service centers according to operational characteristics of the consolidation terminal with the objective of maximizing expected incremental sales. The problem defined in this study can be represented as two successive models; one is an integer programing model in which the best cut-off time for each sales center are determined, and the other is a single machine scheduling model in which a working schedule in the consolidation terminal is obtained. A genetic algorithm is developed to solve the two models simultaneously. Finally, an example problem is carried out to verify applicability and performance of the algorithm with the data set collected from an express company.
급증하는 항공 여객의 성장세에 맞춰 여객 터미널의 규모가 대형화됨에 따라 출발, 도착, 환승 여객들이 소지한 수하물을 최단 시간 내에 신속, 정확하게 처리할 수 있는 다양한 데이터 기술들이 접목된 첨단 수하물 처리시스템(Baggage Handling System; 이하 BHS)이 필수 요소가 되었다. 따라서 본 연구에서는 공항 수하물 처리시스템 운영의 고도화를 위해, 프로세스 관점의 데이터 분석 방법론을 통한 국내 공항의 수하물 처리능력 분석 방법을 소개하고, 이벤트 로그 기반 주요 지점의 정확한 부하예측 방법을 제시하여, 자원의 선제적 배치 및 flight-carrocel 스케줄링 최적화 문제 등 향후 첨단화된 BHS 운영 전략으로 이어질 수 있도록 한다. 분석에 사용된 데이터는 공공데이터 포털에서 얻을 수 있는 '전국 공항 수송실적', '항공기 운항 정보' API를 활용하였다. 국내 공항 BHS 시뮬레이션 모델에 해당 방법을 적용한 결과, 높은 수준의 예측성능을 확인 할 수 있었다.
현재까지 피크완화 및 에너지 절감을 위해 한국전력공사 120여개 사옥에 K-BEMS (KEPCO Building Energy Management System)가 운영 중이다. 이 시스템은 PV, PCS, BESS, EMS 등으로 구성되어 있으며 건물에너지 수요예측을 기반으로 BESS, PV 등을 활용하여 에너지 관리를 도모하고 있다. 이 시스템은 단기 과거데이터에 신경망기법을 단순 적용하여 수요를 예측함에 따라 예측 정확도가 높지 않고 운영자 수작업을 통한 BESS 충방전으로 피크 저감이 곤란하며 운영 경제성 제고가 어려운 실정이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 전력연구원에서는 2016년부터 3년간 연구과제를 수행하였는데 이를 통해 에러를 최소화하며 높은 신뢰도를 가지는 실시간 수요예측기법과 이에 기반한 BESS충방전 최적화 자동화 기술 개발, 성능을 검증하였기에 이를 본 논문에서 소개하고자 한다.
This is the third part of the four-part paper describing the development of a packet-switched computer communication network named the KORNET. In this paper we describe the design and implementation of the X.25 protocol connecting packet mode data terminal equipments(PDTE's) with data circuit terminating equipments(DCE's). In the KORNET, the X.25 protocol has been implemented on the line processing module-A(LPMA) of the network node processor(NNP). In the implementation of X.25, we have divided the software module according to the service function, and have determined the the rules that interact between the modules. Each layer protocol has been developed using the technique of the finite state machine. Before the actual coding of softwares, we hafve used formal software development tools based on the specification and description language (SDL) and program design languate (PDL) recommended by the CCITT. In addition, for the efficient operation of the X.25 protocol system we have analyzed the system performance and the service scheduling method of each module. The results will also be given.
본 논문에서는 입출력 응용을 위해 collective I/O 기법을 기반으로 한 실행시간 시스템의 설계, 구현 그리고 그 성능평가를 기술한다. 여기서는 모든 프로세서가 동시에 I/O 요구에 따라 스케쥴링하며 I/O를 수행하는 collective I/O 방안과 프로세서들이 여러 그룹으로 묶이어, 다음 그룹이 데이터를 재배열하는 통신을 수행하는 동안 오직 한 그룹만이 동시에 I/O를 수행하는 pipelined collective I/O 등의 두 가지 설계방안을 살펴본다. Pipelined collective I/O의 전체 과정은 I/O 노드 충돌을 동적으로 줄이기 위해 파이프라인된다. 이상의 설계 부분에서는 동적으로 충돌 관리를 위한 지원을 제공한다. 본 논문에서는 다른 노드의 메모리 영역에 이미 존재하는 데이터를 재 사용하여 I/O 비용을 줄이기 위해 collective I/O 방안에서의 소프트웨어 캐슁 방안과 두 가지 모형에서의 chunking과 온라인 압축방안을 기술한다. 그리고 이상에서 기술한 방안들이 입출력을 위해 높은 성능을 보임을 기술하는데, 이 성능결과는 Intel Paragon과 ASCI/Red teraflops 기계 상에서 실험한 것이다. 그 결과 응용 레벨에서의 bandwidth는 peak point가 55%까지 측정되었다.Abstract In this paper we present the design, implementation and evaluation of a runtime system based on collective I/O techniques for irregular applications. We present two designs, namely, "Collective I/O" and "Pipelined Collective I/O". In the first scheme, all processors participate in the I/O simultaneously, making scheduling of I/O requests simpler but creating a possibility of contention at the I/O nodes. In the second approach, processors are grouped into several groups, so that only one group performs I/O simultaneously, while the next group performs communication to rearrange data, and this entire process is pipelined to reduce I/O node contention dynamically. In other words, the design provides support for dynamic contention management. Then we present a software caching method using collective I/O to reduce I/O cost by reusing data already present in the memory of other nodes. Finally, chunking and on-line compression mechanisms are included in both models. We demonstrate that we can obtain significantly high-performance for I/O above what has been possible so far. The performance results are presented on an Intel Paragon and on the ASCI/Red teraflops machine. Application level I/O bandwidth up to 55% of the peak is observed.he peak is observed.
과거 어플리케이션 다양성만 지향하던 사용자의 수요가 최근 스마트폰의 고도화된 센서와 기계학습이 결합된 지능형 어플리케이션으로의 선호로 전향되고 있다. 이러한 경향을 반영하여 본 논문에서는 스마트폰에 축적된 사용자의 라이프로깅 데이터에서 의미있는 정보를 추출하고, 추출한 정보를 통해 사용자의 인지적 행동을 대신 가능한 인지 에이전트(Cognitive Agent)개념의 스마트폰-사용자 상호작용 사용자 맞춤 위치-시간-행동 추론 기법을 제안한다. 제안 방법은 사용자의 라이프로깅데이터를 DPGMM (Dirichlet Process Gaussian Mixture Model) 클러스터링 기법으로 사용자 주요 관심지역 POI(Point of Interest)를 자동으로 추출하고, 평생학습이 가능한 강화학습의 한 종류인 POMDP(Partially Observable Markov Decision Process)를 사용하여 사용자의 위치-시간-행동을 추론 한다. 제안 방법으로 구현한 사용자 맞춤 일과 계획 시스템의 시간별 사용자 일과 추론 결과는 70%이상의 성능을 보였으며, 하루 일과 계획 지능형 서비스의 새로운 방향을 제시하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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