열차 정차시간 증가는 열차 서비스 빈도를 감소시켜 열차와 승강장의 혼잡이 발생하게 된다. 그러므로 열차 정차시간(Train dwell time)에 관한 연구는 열차 운행 계획수립 관점에서 매우 중요하게 다루어 왔다. 본 논문은 계획된 정차시간을 준수할 수 있도록 승객의 유입을 관리하여 승강장 혼잡을 줄일 수 있는 전략들에 활용할 수 있는 실시간 열차 정차시간 예측모형을 개발하였다. 모형의 특징은 실시간으로 수집 가능한 승차인원, 하차인원, 그리고 열차의 중량 등 3가지 독립변수를 적용하였고, 모형의 설명력(${\bar{R^2}}=0.809$)이 대체적으로 정확한 결과를 보여주었다. 실시간 정차시간 모형은 열차가 계획된 정차시간을 준수하도록 승차 승객 수를 조정하는 게이트 미터링 전략에 활용될 수 있다.
지역적 정합방법을 이용한 스테레오 시스템은 알고리즘의 특성상 하드웨어 설계가 용이하여 많이 사용되나 낮은 정합률로 인해 정확한 깊이 영상을 얻기 힘들기 때문에 많은 응용 분야에 사용하기에 제한이 있다. 본 논문에서 제안한 스테레오 시스템은 픽셀의 변화도(gradient)를 기반으로 한 적응적인 가중치 알고리즘을 이용하여 높은 정합 성능을 보이며 하드웨어로 설계하였을 때 실시간처리가 가능하다. 일반적으로 적응적인 가중치 윈도우를 적용할 경우 중간 결과를 재사용하기 불가능하지만 행, 열을 분리하여 처리함으로써 데이터를 재사용할 수 있고 따라서 처리성능이 개선되었다. 알고리즘에 필요한 지수 및 아크탄젠트 함수를 구현하기 위해 선형(PWL, piecewise linear) 및 계단(step) 함수 등으로 근사화한 뒤 에러를 분석하여 최선의 파라미터를 선택하였다. 제안한 구조는 실시간처리를 위하여 9개의 프로세서를 사용하여 병렬처리를 하였으며, 동부하이텍 0.18um 라이브러리로 합성하였을 경우 최대 동작주파수 350MHz(33 fps)와 424K 게이트의 하드웨어 복잡도를 나타내었다.
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.
경량 블록암호화 (LEA: Lightweight Encryption Algorithm)는 암호화 연산의 효율성과 높은 보안성으로 인해 국내에서 가장 활발히 사용되고 있는 블록암호화 알고리듬이다. 지금까지 많은 LEA 구현 연구가 진행 되었지만 다양한 플랫폼과의 보안 통신이 필요한 사물인터넷 환경에 활용 가능한 일체형 구현 기법은 제시되고 있지 않다. 본 논문에서는 다양한 플랫폼과 효율적으로 보안 통신이 가능하도록 하는 일체형 구현 기법을 이용하여 LEA를 ARM Cortex-M3 프로세서 상에서 구현한다. 이를 위해 키생성과 암호화 과정에 필요한 인자들을 가용 가능한 레지스터를 이용하여 저장하였으며 바렐쉬프터 (Barrel-shifter)를 활용하여 회전 연산을 최적화하였다. 해당 기법은 라운드키를 저장하지 않기 때문에 저사양 프로세서 상에서 RAM의 사용량을 최소화한다. 구현 결과물은 ARM Cortex-M3 프로세서 상에서 평가되었으며 34 cycles/byte 안에 수행가능함을 확인할 수 있었다.
지구 온난화에 대처하는 일환으로 신재생에너지 가운데 세계 각국은 해상풍력단지 개발에 투자를 집중하고 있다. 그러나 해상풍력단지 개발은 해상에서의 구조물 운송, 설치 등의 해상작업이 요구됨에 따라 투자비용이 육상풍력단지 보다 높은 단점이 있다. 특히 해상기상 여건으로 인한 설치기간 지연은 해상풍력단지 운영의 경제성에도 영향을 끼치는 요소이다. 따라서 본 연구에서는 국내 해상의 기상여건을 고려하여 해상풍력단지 조성의 최적 일정계획을 거시적 측면에서 분석하고자 하였다. 이를 위해 수리적 모델을 개발하였고, 이를 이용하여 국내 서남해안 2.5GW 해상풍력단지 조성사업에 적용하였다. 해상 기상여건은 기상청의 자료를 활용하였고, 모델에 사용된 입력 자료는 해외의 선행 사례를 바탕으로 현실성을 최대한 반영하고자 하였다. 그 결과 해상풍력터빈 35기를 설치하는데 6개월이 소요되는 것으로 분석되었다. 특히 겨울을 피하여 작업하는 것이 비용을 최소화할 수 있는 것으로 분석되었다.
항공사의 콜센터(Call Center)는 대표적인 수신전문 콜센터로 다른 어떤 요소보다 인적요소의 비중이 매우 큰 조직으로 최적화된 인력투입의 여부가 콜센터 운영의 성패를 가르는 가장 큰 변수라고 할 수 있다. 사례 항공사의 콜센터에서는 매시점별 투입인력의 양을 결정하고, 이를 충족시키기 위한 인력의 배치를 위해 여러 가지의 근무 형태(shift)를 설정하고 운영하고 있다. 그러나 이러한 일련의 과정이 업무 담당자의 경험을 바탕으로 하고 있어 최적의 인력투입 모델의 설계가 불가능하고 경우에 따라서는 비효율적인 인력투입의 사례가 발생될 가능성이 있다. 본 연구에서는 단위시간당 투입필요 인원수에 따라 근무조(shift)를 편성하기 위해 정수계획모델(integer programming model)을 설계하고 최적해를 구함으로써 효율적인 인력운영을 위한 과학적인 근무조(shift)편성 방법을 제시하였다.
본 연구에서는 반도체, 디스플레이 등과 같은 첨단 전자제품 제조 시스템에서의 공정별 기계 대수를 결정하는 용량계획 문제를 고려한다. 제조 시스템은 공정별로 동일한 병렬기계가 존재하는 혼합흐름공정의 형태를 갖고 있으며, 각 기계 마다 서로 다른 제품 종류를 연속적으로 가공할 때는 셋업 작업이 발생한다. 설비를 구매할 수 있는 예산에 제약이 있는 상황에서 제조시스템의 생산율을 최대화 할 수 있는 공정별 기계 대수 조합을 결정해 주고자 한다. 혼합흐름공정 형태의 복잡한 제조시스템을 대상으로 주문이 동적으로 도착하고 여러 가지 일정계획방법을 적용하는 것을 모델링 하기 위하여 시뮬레이션 모델을 개발하였다. 본 연구에서는 시뮬레이션 실행을 포함한 다양한 조합의 기계 대수 증감 휴리스틱 방법을 제안하여 해를 도출하였다. 제안된 방법들은 일련의 계산실험을 통하여 그 성능을 비교 평가하였다.
본 논문에서는 담금질 알고리즘을 이용하여 블록 내 재정돈 계획을 수립하는 방안을 제안한다. 블록 내 재정돈이란 컨테이너를 선박에 싣는 적하 작업을 효율적으로 수행하기 위하여 하나의 장치장 블록 여기저기에 흩어져 있는 대상 컨테이너들을 적하 순서에 맞춰 몇 개의 베이로 모으는 작업이다. 유효하면서 좋은 재정돈 계획을 수립하기 위해서는 적하 순서를 충분히 고려하는 동시에 재정돈에 소요되는 시간을 가능한 줄여야 한다. 본 제안 방안은 대상 컨테이너들의 목표 위치를 탐색할 대상으로 두어 해로 표현하고, 대상 컨테이너들의 초기 위치 , 목표 위치 및 적하 순서를 함께 고려하여 컨테이너 이동을 위한 부분 순서를 생성한다 생성한 부분 순서의 제약하에 트랜스퍼 크레인간의 간섭을 고려하여 구체적인 재정돈 계획을 수립하고 그 예상 작업 시간으로 해를 평가한다. 시뮬레이션 실험 결과 본 제안 방안이 다양한 환경에서 유효하면서 효율적인 재정돈 계획을 수립할 수 있음을 확인하였다.
최근 클라우드 환경에서는 고성능 연산이 가능한 GPU(Graphics Processing Unit) 장치를 가상머신에게 적용한 GPU 클라우드 컴퓨팅 기술이 많이 사용되고 있다. 클라우드 환경에서 가상머신에게 할당된 GPU 장치는 대규모 병렬 처리를 통해 CPU보다 더 빠르게 연산을 수행할 수 있으며, 이로 인해 다양한 분야의 고성능 컴퓨팅 서비스들을 클라우드 환경에서 운용할 때 많은 이점을 얻을 수 있다. 클라우드 환경에서 GPU 장치는 가상머신의 성능 향상에 많은 도움을 주지만 가상머신의 CPU 사용 시간을 기반으로 작동하는 가상머신 스케줄러에서는 GPU 장치의 사용 시간이 고려되지 않아 다른 가상머신들의 성능에 영향을 미친다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 가상머신에게 GPU를 할당할 때 많이 사용되는 직접 통로기반 GPU 가상화 환경에서 GPGPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units) 작업을 수행하는 가상머신으로 인한 다른 가상머신들의 성능 저하 현상을 검증하고 분석하며, 이를 해결하기 위한 가상머신의 GPGPU 작업 관리 기법을 제안한다.
멀티미디어 원격강의 컨텐츠를 학습자에게 전달하는 효율은 저작방식에 의해 달라질 수 있다. 영상녹화장치를 사용하여 동영상으로 녹화된 강의는 미디어 서버를 이용하여 스트리밍 방식으로 전송하며, 원격강의 저작도구를 사용하여 저작된 강의는 컨텐츠 파일을 학습자가 다운로드 하여 재생하게 된다 최근에는 플래시 등의 기술을 이용하여 수작업으로 저작한 컨텐츠의 서비스 방식도 늘어나고 있다. 본 논문에서는 미디어 동기화 기법으로 저작된 원격강의 컨텐츠를 재생 시간별고 블록화 하여 인터넷의 여러 서버에 분산배치하고, 이를 학습자 시스템에서 스트리밍 형태로 수집하고 재생하는 시스템을 제안하고 구현한다. 제안한 시스템은 다운로드를 기반으로 한 스트리밍 시스템으로, 일반적인 동영상 스트리밍 방식과는 달리 컨텐츠 자체의 QoS를 보장할 수 있으며, 컨텐츠의 자료를 최신의 것으로 보완하는데 필요한 노력을 줄일 수 있다. 또한, 라 컨텐츠 블록별로 별도로 저작과 관리가 이루어지는 특성으로 인하여 전자게시판과 같은 동적 웹페이지를 컨텐츠 내에 포함시키는 복합 컨텐츠를 쉽게 구성할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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