• 산업공학
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• 제20권2호
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• pp.186-194
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• 2007

Recent deregulation of Korean electricity industry has made each power generation company pay more attention to maximizing its own profit instead of minimizing the overall system operation cost while guaranteeing system security. Electricity power generation problem is typically defined as the problem of determining both the on and off status and the power generation level of each generator under the given fuel constraints, which has been known as Profit-Based Unit Commitment (PBUC) problem. To solve the PBUC problem, the previous research mostly focused on devising Lagrangian Relaxation (LR) based heuristic algorithms due to the complexity of the problem and the nonlinearity of constraints and objectives. However, these heuristic approaches have been reported as less practical in real world applications since the computational run time is usually quite high and it may take a while to implement the devised heuristic algorithms as software applications. Especially when considering long-term planning problem which spans at least one year, the complexity becomes higher. Therefore, this paper proposes an explicit column generation algorithm using power generation patterns and the proposed algorithm is successfully applied to a Korean power generation company. The proposed scheme has a robust structure so that it is expected to extend general PBUC problems.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제10권4호
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• pp.103-107
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• 2008

본 연구에서는 태풍, 호우 등의 자연재해에 따른 공공시설물의 피해를 조사하여 광역적 무선통신을 통해 웹GIS의 지도상에 실시간으로 표출함으로써 보다 신속하고 효율적인 피해정보의 제공방안을 연구하였다. 연구 대상지역은 여름철 대형 태풍과 집중호우로 인한 피해가 반복되는 부산시 강서구지역 약 $180km^2$를 선정하였으며, 관련 데이터베이스는 GIS 데이터베이스와 재해 데이터베이스로 나뉘어 구축하였다. GIS 데이터베이스는 1:5,000 및 1:1,000 수치지도를 기반으로 행정경계 등 7개의 주제도로 구축하였고, IKONOS위성의 1m급 고해상도 위성영상을 이용하여 실제 피해현장과 주변 환경에 관한 정보들을 제공할 수 있도록 하였다. 웹GIS 시스템은 피해현황을 GIS 데이터와 함께 실시간으로 제공함으로써 신속한 현장파악, 대응책 마련과 복구계획 수립 등을 위한 의사결정에 기여가 매우 높을 것으로 예상된다. 나아가 소방방재청에서 구축하고 있는 NDMS(National Disaster Management System, 국가재난관리시스템)와 연계를 통하여 여러 국가기관에서 얻어지는 다양한 피해정보의 제공 또한 가능할 것으로 사료된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.186-189
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• 2019

본 기법(CORD)은 2016년부터 착수한 한국형 e-Navigation사업 중 한화시스템의 대용량 데이터 처리 플랫폼(Data Service Platform, 이하 DSP)의 현장 운용성을 증대시키기 위해 실시간으로 DSP의 상태를 진단하는 알고리즘이다. 항해 중인 선박이 DSP에 요청하는 다양한 서비스에 즉시 응답하기 위해서는 DSP의 논리적, 물리적 오류 발생 가능한 상황을 인지하고 부하를 최소화하여 DSP가 항상 정상상태를 유지하도록 하는 것이 중요하며, 이는 현장 운용성을 극대화, 즉 끊김없는(Seamless) 서비스의 제공과 일맥상통한다. 따라서 DSP의 자원 및 동작 상태를 실시간으로 감시하고 다수의 선박요청을 최적으로 재구성하여 DSP의 정상상태를 유지시키는 기능을 구현함으로써, 선박 요청에 대한 DSP의 응답소요시간의 저감 및 선박 서비스의 제공 성공률을 비약적으로 향상시켜 DSP의 운용성 증가를 실현하게 하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제29권8호
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• pp.709-714
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• 2005

본 논문의 목적은 우리 항만이 동북아 거점항만으로 변신하는데 필요한 항만공급사슬전략을 도출하여 거점항만으로의 발전전략의 적합성을 분석하였다. 경쟁항만의 발전 잠재력을 충분히 고려하고 우리 항만의 시설${\cdot}$서비스수준의 미흡성을 하루속히 보완하는 유연한 항만 공급능력의 확보, 항만리드타임(접안시간, 양하역시간 등)의 최소화와 뭍류서비스를 극대화${\cdot}$다양화할 수 있는 모듈방식의 항만운영의 다양화가 필요함을 검증하였다. 특히, 거점항만 개발전략에서 다양한 부가서비스의 제공과 실질적인 부가가치를 창출할 수 있는 방향으로 항만배후부지 개발이 매우 중요한 것으로 나타나고 있다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.159-164
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• 2023

Solar energy harvesting IoT devices prioritize maximizing the utilization of collected energy due to the periodic recharging nature of solar energy, rather than minimizing energy consumption. Meanwhile, research on edge AI, which performs machine learning near the data source instead of the cloud, is actively conducted for reasons such as data confidentiality and privacy, response time, and cost. One such research area involves performing various audio AI applications using audio data collected from multiple IoT devices in an IoT edge computing environment. However, in most studies, IoT devices only perform sensing data transmission to the edge server, and all processes, including data preprocessing, are performed on the edge server. In this case, it not only leads to overload issues on the edge server but also causes network congestion by transmitting unnecessary data for learning. On the other way, if data preprocessing is delegated to each IoT device to address this issue, it leads to another problem of increased blackout time due to energy shortages in the devices. In this paper, we aim to alleviate the problem of increased blackout time in devices while mitigating issues in server-centric edge AI environments by determining where the data preprocessed based on the energy state of each IoT device. In the proposed method, IoT devices only perform the preprocessing process, which includes sound discrimination and noise removal, and transmit to the server if there is more energy available than the energy threshold required for the basic operation of the device.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.1032-1038
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• 2021

굴진율은 시추작업에서 효율성을 극대화하기 위한 중요한 변수 중 하나이다. 시추효율을 극대화하기 위해서는 시추속도를 향상시키는 것이 필요한데 시추 엔지니어에게 시추 중 문제를 확인할 수 있는 실시간 굴진율 예측이 중요하다. 굴진율은 시추스트링 회전속도, 비트하중, 시추이수 유량과 높은 상관성을 가지고 있다. 이 논문에서는 시추효율매개변수 자료를 통해 학습한 데이터기반 지도학습 모델을 이용하여 굴진율을 예측하였다. 회귀모델의 성능 평가 지표를 통해 비교한 결과 RF 모델의 RMSE가 4.20, MAPE는 9.08%로 예측성능이 가장 우수한 것으로 확인되었다. 제안한 방법은 실시간 시추운전가이드 시스템 구축 시 굴진율 예측 기반 모델로 활용될 수 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제31권6호
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• pp.779-793
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• 1998

본 연구에서는 용수공급을 위한 이수관점에서 수력발전의 경제적 운영과 더불어 용수수요에 효과적으로 대처할 수 있는 댐군의 경제적 연계운영 최적화 모형을 제안한다. 제안된 모형은 댐군의 연계운영을 통한 발전방류의 최대화, 용수 수요량에 대한 물부족량(shortfall)의 최소화, 불필요한 여수로 방류량의 최소화, 홍수기를 대비한 저수지의 여유공간 확보, 그리고 발전효율을 높일 수 있는 저수위의 확보 등을 고려하였다. 제안된 최적화 모형은 구조적으로는 최적화 모형이지만, 실질적으로는 댐군의 연계운영의 행태를 표현한 시뮬레이션 모형이라 할 수 있으며, 용수공급계획 수립시 최대 용수공급 가용량 산정에 활용하기 위해서 개발된 모형이다. 최적화모형은 약 3,920개의 혼합정수변수와 약 7만$\times$13만 Node-Arc Incidence Matrix로 표현되는 네트워크 모형을 포함하는 여러 기간에 걸친 혼합정수계획 문제 (multi-period mixed integer programming)로 설계되었으며, 대형문제로부터 야기되는 수많은 자료를 효과적으로 처리하기 위하여 DBMS를 활용하였다. 본 모형의 효과를 검토하기 위하여 한강수계에 위치한 댐들 중에서 2개의 다목적 댐과 3개의 발전용 댐들의 연계운영에 실험하여 보았다. 실험결과, 본 연구에서 수립된 모형의 현실적인 이용을 위한 수정 보완과, 효과적인 댐 유역별 중장기 유입량 예측시스템이 개발되어 실시간으로 운영될 수 있도록 수정, 보완된다면 현재의 운영방법보다 더 좋은 운영방안을 제시하므로써, 환경보존에 따른 이득은 물론 용수공급 능력을 증대시킬 수 있는 대안이 될 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.13-24
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• 2008

오늘날 멀티 로봇에 대한 연구는 단순한 싱글 로봇들의 효율적인 운영을 넘어 공간탐색의 효율성 극대화 및 넓은 공간에서 각 로봇간의 중복작업 및 충돌 회피를 위한 부분에 집중되어 있다. 이러한 멀티 로봇을 효율적으로 운영하기 위해서는 각 싱글 로봇을 제어하고 효율적으로 작업을 할당 할 수 있는 관리체계가 필요하다. 이에 본 논문에서는 RFID를 기반으로 각 싱글로봇의 탐색공간을 효율적으로 할당함으로서 싱글로봇간의 중복 탐색을 최소화 할 수 있는 멀티로봇관리시스템을 제안한다. 또한, 탐색 작업의 완료 보장과 탐색 성능의 향상을 위하여 장애가 발생한 싱글 로봇을 탐지하고 대체 할 수 있는 고장 허용 기법을 제안한다. 제안한 시스템에서는 정확한 위치 파악이 힘들었던 기존 중앙 서버의 단점을 RFID 시스템과 홈로봇을 활용하여 극복하였다. 지정된 홈로봇은 각각의 싱글 로봇을 효율적으로 관리하며, RFID 태그의 위치 정보를 활용하여 각 싱글로봇에게 최적의 탐색 공간을 할당 한다. 제안하는 멀티로봇 관리 시스템은 공간 할당, 위치 추정 기법, 맵 생성 기법(Localization및 Mapping)을 효율적으로 수행하기 위해 RFID를 기반으로 하며, 싱글 로봇 시스템과 비교하여 시스템 운영의 효율을 극대화할 수 있을 뿐만 아니라 각 싱글 로봇의 상태와 주변 상태를 고려한 고장 허용(fault tolerance)을 제공함으로써 로봇 운영의 신뢰성을 보장할 수 있다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통해 제안한 시스템을 적용한 멀티로봇 시스템과 기존의 멀티로봇 시스템의 탐색 소요시간 및 중복 탐색율을 비교하여 제안한 시스템의 효율성을 입증하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.891-899
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• 2024

4차산업혁명 시대는 맞춤형 수요처리 경제가 중심이며 시공을 초월하여 고객이 원하는 것을 실시간으로 제공할 수 있는 변혁과 유연성 처리가 핵심이다. 본 논문은 실시간 주문을 기반으로 필요한 포장용 제품을 즉시 조달할수 있는 패키징 플랫폼 구축과 운영을 구현하고 성과를 평가한다. 고객 만족의 구성 요소들은 상황에 따라 유연하게 조합되기 때문에 e-SCM 플랫폼에 기반하는 기업 운영 프로세스의 효율적 관리가 요구된다. 이러한 조건에 최적화된 OMS는 기업 운영의 효율성을 극대화, 차별화하여 비용 우위적인 경쟁력을 향상하는 데 중요한 역할을 담당한다. OMS는 효율적인 MOT(Moment of Truth) 적 물류 서비스를 제공하는 매스커스토마이제이션(Masscustomization)의 시스템으로 다수의 개별고객에게 친환경 이슈를 충족시키고 최적화된 물류 운영 목표를 달성하여 재구매 의도 및 지속 가능한 비즈니스를 고도화할 수 있다. OMS는 수집한 데이터를 분석하여 효율성, 생산성, 비용과 관련된 정보와 의사 결정을 지원하며 정밀한 보고서를 제공한다. 데이터 시각화 도구를 활용하여 자료를 시각적으로 표현하고, 통계와 예측 분석을 통해 운영 프로세스의 개선 방향을 제시한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권2호
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• pp.201-213
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• 2006

일정 기간 동안 객체의 변화한 값들을 기록한 것을 그 객체에 대한 시계열 데이타 시퀀스라고 부르며, 이들의 집합을 시계열 데이타베이스라고 한다. 서브시퀀스 매칭은 주어진 질의 시퀀스와 변화의 추세가 유사한 서브시퀀스들을 시계열 데이타베이스로부터 검색하는 연산이다. 본 논문에서는 서브시퀀스 매칭의 성능을 극대화하기 위한 방안을 제시한다. 먼저, 윈도우 크기 효과로 인한 서브시퀀스 매칭의 심각한 성능 저하 현상을 정량적으로 관찰하여, 하나의 윈도우 크기를 대상으로 만든 단 하나의 인덱스만을 이용하는 것은 실제 응용에서 만족할만한 성능을 제공할 수 없다는 것을 규명하였다 또한, 이러한 문제로 인해 다양한 윈도우 크기들을 기반으로 다수의 인덱스들을 구성하여 서브시퀀스 매칭을 수행하는 인덱스 보간법의 응용이 필요함을 보였다. 인덱스 보간법을 응용하여 서브시퀀스 매칭을 수행하기 위해서는 먼저 다수의 인덱스들을 위한 윈도우 크기들을 결정해야 한다. 본 연구에서는 물리적 데이타베이스 설계 방식을 이용하여 이러한 최적의 다수의 윈도우 크기들을 선정하는 문제를 해결하였다. 이를 위하여 시계열 데이터 베이스에서 수행될 예정인 질의 시퀀스들의 집합과 인덱스 구성의 기반이 되는 윈도우들의 크기의 집합이 주어질 때, 전체 서브시퀀스 매칭들을 수행하는 데에 소요되는 비용을 예측할 수 있는 공식을 산출하였다. 또한, 이 비용 공식을 이용하여 전체 서브시퀀스 매칭들의 성능을 극대화 할 수 있는 최적의 윈도우 크기들을 결정하는 알고리즘을 제안하였으며, 이 알고리즘의 최적성과 효율성을 이론적으로 규명하였다. 끝으로, 실제 주식 데이타와 대량의 합성 데이타를 이용한 실험 결과, 제안된 기법은 기존의 단순한 기법과 비교하여 1.5배에서 7.8배 성능이 향상됨을 보였다.