• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제10권1호
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• pp.54-64
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• 2011

The purpose of this study is to optimally allocate the human resources to tasks while minimizing the total daily human resource costs and smoothing the human resource usage. The human resource allocation problem (hRAP) under consideration contains two kinds of special constraints, i.e. operational precedence and skill constraints in addition to the ordinary constraints. To deal with the multiple objectives and the special constraints, first we designed this hRAP as a network problem and then proposed a Pareto multistage decisionbased genetic algorithm (P-mdGA). During the evolutionary process of P-mdGA, a Pareto evaluation procedure called generalized Pareto-based scale-independent fitness function approach is used to evaluate the solutions. Additionally, in order to improve the performance of P-mdGA, we use fuzzy logic controller for fine-tuning of genetic parameters. Finally, in order to demonstrate the applicability and to evaluate the performance of the proposed approach, P-mdGA is applied to solve a case study in a hotel, where the managers usually need helpful automatic support for effectively allocating hotel staff to hotel tasks.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2004년도 제5회 정기학술발표대회 논문집
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• pp.575-578
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• 2004

건설프로젝트는 일정한 기간 동안 주어진 목표를 수행하기 위한 작업들의 모임이라 정의할 수 있으며, 이를 위해서는 필요한 자원의 효율적 계획 및 관리가 필요하고, 이때 자원배당 및 자원평준화 기법이 활용된다. 하지만 자원제약이 있는 자원배당과 공기 제한이 있는 자원평준화 방법은 하나의 프로젝트에 개별적으로 적용되고 있어 전체 프로젝트의 공기와 효율적 자원이용 측면에서 적정화하기는 어렵다. 따라서 본 연구는 자원 평준화 방법의 Minimum Moment Algorithm 개념을 확대 $\cdot$ 적용하여 적정 자원이용 및 공사기간을 산출하고자 한다. 이때 자원 활용의 상태를 나타내는 5가지 지표들 사이의 중요도는 AHP기법을 통해 파악한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제5권5호
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• pp.126-134
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• 2004

건설프로젝트는 일정한 기간 동안 주어진 목표를 수행하기 위한 작업들의 모임이라 정의할 수 있으며, 이를 위해서는 필요한 자원의 효율적 계획 및 관리가 필요하고, 이때 자원배당 및 자원평준화 기법이 활용된다. 하지만 자원제약이 있는 자원배당과 공기 제한이 있는 자원평준화 방법은 하나의 프로젝트에 개별적으로 적용되고 있어 전체 프로젝트의 공기와 효율적 자원이용 측면에서 적정화하기는 어렵다. 따라서 본 연구는 자원 평준화 방법의 Minimum Moment Algorithm 개념을 확대$\cdot$적용하여 적정 자원이용 및 공사기간을 산출하고자 한다. 이때 자원 활용의 상태를 나타내는 5가지 지표가 사용되며, 이들간의 중요도를 파악하기 위해 공정전문가를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 마지막으로 가상 프로젝트의 적용을 통해 본 모형의 적용 가능성을 검증하고자 하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권4호
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• pp.71-81
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• 2010

그리드 시스템에서 리스트 스케줄링 기반의 알고리즘을 사용한 태스크 스케줄링은 프로세서의 완전 연결된 환경에서 낮은 시간 복잡도와 높은 효율성을 보여준다. 하지만 기존 알고리즘은 태스크 간의 통신비용 및 옵티컬 그리드 환경에서 통신이 이루어지는 경로인 lightpath의 구성 과정을 충분히 고려하지 않았다. 본 논문에서는 옵티컬 그리드 환경에 최적화 된 방향성 비순환 그래프(Directed Acyclic Graph, DAG)를 계층화하여 태스크의 할당 우선순위를 결정하는 계층화 선택 알고리즘인 LSOG(Leveling Selection in Optical Grid)을 제안한다. 이 알고리즘은 동일한 계층 내 태스크들의 할당 우선순위를 결정할 때 부모 태스크와 통신비용이 가장 큰 태스크를 먼저 수행한 뒤 각각의 네트워크에서 태스크 간의 통신이 이루어지는 가장 짧은 길이의 경로를 고려한다. 이 과정은 옵티컬 그리드 환경에서 링크 리소스 사용을 최적화하여 스케줄링 과정의 통신비용을 개선시킨다. 기존의 알고리즘 중 ELSA (Extended List Scheduling Algorithm)와 SCP (Scheduled Critical Path) 알고리즘을 LSOG 와 비교한 결과 CCR 값의 증가와 네트워크 환경이 원활함에 따라 전체 스케줄링 성능이 향상되는 것을 확인하였다.