This paper introduces a production scheduling system for the block assembly shop in a shipbuilding company. We are to make a schedule for the assembly shop and related subassembly production shop. The objectives of the scheduling system are balancing of the workload of the subassembly shops as well as the assembly shop. There are a number of technological and resource constraints including assembly space restriction which is most important and critical resource in the shop. It is very hard and time consuming to consider the two problems, the workload balancing and the spatial allocation problem, simultaneously, and hence, we analyze the two problems independently. The first problem has already been introduced(고시근, 1996), and the overall appearance of the system and the spatial allocation algorithm are presented in this paper.
This paper presents bounding space(BS) management for real-time visual simulation when using GK-DEVS models. Since GK-DEVS, extended from DEVS formalism, has information of 3D geometry and 3D hierarchical structure, we employs three types of bounding spaces: BS of its own shape, BS of its children GK-DEVS, and total BS. In addition to next-event scheduling functionality of previous GK-Simulator, its abstract simulation algorithms is extended to manage the three types of BSs so that BSs can be utilized in the rendering process of a renderer, so called GK-Renderer, We have implemented the method and evaluated it with an automated manufacturing system. In the case study, the proposed BSs management method showed about 2 times improvement in terms of rendering process speed.
This paper presents the flight software of KoDSat (KSLV-l Demonstration Satellite) which performs demonstrating the KSLV-l (Korea Space Launch Vehicle-l)'s satellite launch capability. The KoDSat Flight Software executes in a single-processor, multi-function flight computer on the spacecraft, the OBC (On Board Computer). The flight software running on the single processor is responsible for all real-time processing associated with: processor startup and hardware initialization, task scheduling, RS422 handling function, command and data handling including uplink command and down-link telemetry, attitude determination and control, battery state of charge monitoring and control, thermal control processing.
Job Shop Problem which consists of the m different machines and n jobs is a NP-hard problem of the combinatorial optimization. Each job consists of a chain of operations, each of which needs to be processed during an uninterrupted time period of a given length on a given machine. Each machine can process at most one operation at a time. The purpose of this paper is to develop the heuristic method to solve large scale scheduling problem using Constraint Satisfaction Problem method and Simulated Annealing. The proposed heuristic method consists of the search algorithm and optimization algorithm. The search algorithm is to find the solution in the solution space using CSP concept such as backtracking and domain reduction. The optimization algorithm is to search the optimal solution using SA. This method is applied to MT06, MT10 and MT20 Job Shop Problem, and compared with other heuristic method.
본 연구는 TPN (Time Petri Nets) unfolding을 이용하여 가공 machine과 세정 machine으로 구성된 FMC (Flexible Manufacturing Cell)의 WIP (Work In Process)를 분석하는 방법을 제시한다. 여기서, PN의 unfolding은 상태공간폭발이 발생하지 않는 concurrent system의 검증에 사용되는 순서기반 방법이다. 본 연구는 일반적으로 발생하는 순환상태 스케쥴 문제에서 가장 그 작업과정 시간을 최적화하기 위하여 원래의 net을 동일한 비순환 net으로 바꾸어 줄 수 있는 unfolding 개념을 기반으로 한 것이다.
DEEP-South Scheduling and Data reduction System (DS SDS) consists of two separate software subsystems: Headquarters (HQ) at Korea Astronomy and Space Science Institute (KASI), and SDS Data Reduction (DR) at Korea Institute of Science and Technology Information (KISTI). HQ runs the DS Scheduling System (DSS), DS database (DB), and Control and Monitoring (C&M) designed to monitor and manage overall SDS actions. DR hosts the Moving Object Detection Program (MODP), Asteroid Spin Analysis Package (ASAP) and Data Reduction Control & Monitor (DRCM). MODP and ASAP conduct data analysis while DRCM checks if they are working properly. The functions of SDS is three-fold: (1) DSS plans schedules for three KMTNet stations, (2) DR performs data analysis, and (3) C&M checks whether DSS and DR function properly. DSS prepares a list of targets, aids users in deciding observation priority, calculates exposure time, schedules nightly runs, and archives data using Database Management System (DBMS). MODP is designed to discover moving objects on CCD images, while ASAP performs photometry and reconstructs their lightcurves. Based on ASAP lightcurve analysis and/or MODP astrometry, DSS schedules follow-up runs to be conducted with a part of, or three KMTNet telescopes.
제약조건을 만족시키기 위한 문제에서 해를 얻는 일은 그 문제의 조건들을 만족시키기 위한 변수들의 값을 선정하는 것이다. 이것은 주어진 영역내의 다수의 불확정적인 변수들의 논리적 관계를 탐색하여 조건을 만족하는 최적의 해를 얻는 것이다. 그러나, 이러한 문제들의 해를 구하는 과정에는 두 가지 큰 문제를 내포한다. 즉, 다양한 형태와 다수의 속성을 지닌 제약 조건들을 시스템내부에 효율적으로 표현하는 방법이 어렵고, 탐색과정에서 기하급수적으로 발생하는 공간문제와 처리시간을 최소화 하기가 힘들다. 그 이유는, 적절한 제약 조건의 표현방법과 효율적인 알고리즘에 의해 스케줄링을 한다 해도 모든 조건들을 항상 다 만족시킬 수는 없기 때문이다. 즉, 제약 조건 내에 충돌의 요소가 있을 수도 있기 때문이다. 따라서 이 논문에서는, 스케줄링을 진행하는 과정에서 이러한 제약 조건위반(충돌)에 대한 정보 및 차선의 조건을 사용자에게 제시하여 사용자로 하여금 조건의 재조정이 가능하도록 하는 대화형 스케줄링시스템의 모델을 제시한다.
NOW(Network of Workstations)는 병렬 프로그램들을 수행하기 위한 플랫폼으로 많이 고려되어지고 있다. NOW에서 병렬 프로그램이 좋은 성능으로 실행되기 위해 해결되어야할 기본적인 문제들 중 하나가 작업의 스케쥴링 문제를 효율적으로 결정하는 것이다. 현재 NOW에 관한 대부분의 연구는 NOW를 구성하는 모든 워크스테이션이 같은 처리 능력을 가지고 있다고 가정하고 있다. 본 논문에서는 NOW를 구성하는 워크스테이션들이 다른 계산 능력을 가지고 있는 것을 고려한다. 이질적인 계산 능력을 가지고 있는 워크스테이션들로 구성된 NOW에 적용할 수 있는 10가지 공간 분할 스케쥴링 방법을 제시하 고, 시뮬레이터를 통하여 이 스케쥴링 정책들을 비교한다. 시뮬레이터는 합성된 순차/병렬 부하를 입력으로 받아 병렬 작업의 응답 사간과 기다림 시간을 성능 지표로 발생시킨다. 실험 결과 워크스테이션의 계산 능력에 비례하여 병렬 프로그램을 이질적으로 분할하는 경우가 균등 분할하는 경우보다 성능이 우수함을 알 수 있었다. 병렬 프로세스를 수행하는 워크스테이션에 소유자가 돌아온 경우 병렬 프로세스를 새 유휴 워크스테이션에 이주하는 것보다는 단지 우선 순위를 낮추는 것이 높은 성능을 보여 주었다. 우선 순위 낮춤을 사용하는 이질적 분할의 경우 적응 할당 정책이 넓은 범위의 병렬 프로그램 도착시간에서 좋은 성능을 보이나 부하 불균형이 높아지는 경우 수정된 적응 할당 정책이 높은 성능을 보여준다 .
In this research, schedule optimization is defined as balancing the number of workers while keeping the demand and needs of the project resources, creating the perfect schedule for each activity. Therefore, when one optimizes a schedule, multiple potentials of schedule changes are assessed to get an instant view of changes that avoid any over and under staffing while maximizing productivity levels for the available labor cost. Optimizing the number of workers in the scheduling process is not a simple task since it usually involves many different factors to be considered such as the development of quantity take-offs, cost estimating, scheduling, direct/indirect costs, and borrowing costs in cash flow while each factor affecting the others simultaneously. That is why the optimization process usually requires complex computational simulations/modeling. This research attempts to find an optimal selection of daily maximum workers in a project while considering the impacts of other factors at the same time through OPEN BIM based multiple computer simulations in resource leveling. This paper integrates several different processes such as quantity take-offs, cost estimating, and scheduling processes through computer aided simulations and prediction in generating/comparing different outcomes of each process. To achieve interoperability among different simulation processes, this research utilized data exchanges supported by building SMART-IFC effort in automating the data extraction and retrieval. Numerous computer simulations were run, which included necessary aspects of construction scheduling, to produce sufficient alternatives for a given project.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권10호
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pp.4823-4843
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2017
In this paper, an improved utility-based cross-layer dynamic subcarrier allocation (DSA) algorithm is proposed for single carrier frequency division multiple access (SC-FDMA) system, which adopts adaptive service rate control (ASRC) to eliminate the service rate waste and improve the spectral efficiency in heterogeneous network including non-real-time traffic and real-time traffic. In this algorithm, furthermore, a first in first out (FIFO) queuing model with finite space is established on the cross-layer scheduling framework. Simulation results indicate that by taking the service rate constraint as the necessary condition for optimality, the ASRC algorithm can effectively eliminate the service rate waste without compromising the scheduling performance. Moreover, the ASRC algorithm is able to further improve the quality of service (QoS) performance and transmission throughput by contributing an attractive performance trade-off between real-time and non-real-time applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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