• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.11 no.3
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• pp.1095-1100
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• 2010

Customer satisfaction is a main issue in the modern competitive industrial environment. So quality and productivity are the most important requisites. This paper presents a method for effective real time dispatching for parallel machines with multi product that minimizes mean tardiness and maximizes the quality of the product. In this paper, the effectiveness of the method has been examined in the simulation and compared with other dispatching methods. Using this method presented in this paper, companies can improve customer satisfaction.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.538-540
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• 2001

최근 전세계적으로 치열한 시장 경쟁이 벌어지고 있는 세계화 시대에서 특히, 제조 업종에 종사하는 업체들이 살아남기 위해서는 새로운 제품들을 최적시에 시장에 출하하는 것이 최대 관건으로 등장하고 있다. 이를 극복하기 위해서는 생산성 향상에 의한 납기 단축 도모는 물론, 제품 설계에 소요되는 시간과 설계의 시행착오에 의한 납기 지연을 줄이는 것이 필수적인 과제이다. 이러한 배경으로 설계에 있어 컴퓨터를 이용하여 합리적인 설계를 이루고자 노력이 이루어지고 있다. 보통 설계하기 위해서 AutoCAD를 이용하고 있으나, 실제로 AutoCAD 환경에서 심도 있는 설계를 위해서는 개별적인 제품 하나 하나에 대한 설계를 해야한다는 제약과, 통계적인 수치값을 얻지 못한다는 한계점을 갖고 있다. 본 논문에서는 AutoCAD에서의 설계 제약을 극복하기 위해, 한 제조 회사의 설계 자동화 시스템(GDS: Gloating automatic drawing system)에서 도면에 대한 정보를 자동 생성하기 위한 응용 시스템 설계 및 구현한 사례를 보이고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1385-1388
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• 2011

국내 의료정보시스템 구축 시 구축 범위의 확대와 단 납기 추세가 심화되어 감에 따라 많은 의료정보시스템 개발기관들은 방법론의 적용에 있어서 개발기관 위주의 무분별한 테일러링을 채택하고 있으며, 이로 인하여 만성적인 납기의 지연과 소프트웨어 품질의 저하라는 심각한 부작용을 나타내고 있다. 이에 본 연구에서는 소프트웨어 품질과 생산성 향상에 기여할 수 있도록 의료정보시스템 구축 환경에 따른 테일러링 규칙을 제시함으로써 실무적인 가이드라인을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.624-627
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• 2004

본 연구는 동일한 병렬기계에서의 총 납기지연의 합을 최소화하는 일정계획 문제에 대해 다룬다. 이 문제는 Lenstra et al. (1977)에 의해 NP-hard로 알려져 있으며, 작업의 수와 기계의 수가 큰 현실적 문제에 대해 적절한 시간 내에 최적해를 찾는다는 것은 사실상 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위하여 혼합형 유전 알고리즘(hybrid genetic algorithm)을 제안한다. 혼합형 유전 알고리즘에서는 임의로 발생시킨 모집단에 대해 먼저 유전 알고리즘(genetic algorithm)이 세대를 진행하며 해를 개선한다. 유전 알고리즘이 일정기간동안 더 이상 해를 개선하지 못하면, 부분탐색 알고리즘(local-search algorithm))이 유전 알고리즘의 모집단의 개체들에 대해 해의 개선을 시도한다. 즉, 부분 탐색 알고리즘은 모집단 속의 각각의 개체를 초기해로 하여 모집단 내의 개체 수만큼의 부분 최적해(local optimum)들을 구한다. 이렇게 구한 부분 최적해들로 새로운 모집단을 구성하면 다시 유전 알고리즘이 진행된다. 이 과정을 종료조건에 이를 때까지 번갈아가며 반복 수행한다. 본 연구에서 제안한 유전 알고리즘에서는 Bean(1994)이 제안한 Random key 방법으로 개체를 표현하였으며 Park(2000)이 제안한 3가지 교차 연산자들을 채용하였다. 부분탐색 알고리즘을 위해서는 쌍대교환(pair-wise interchange) 방법을 통해 이웃해를 생성하였다. 선행실험을 통하여 제안한 혼합형 유전알고리즘에서 사용하는 다양한 모수(parameter)값들을 최적화하였으며 알고리즘의 성능을 비교하기 위하여 기존의 알고리즘과도 비교실험을 수행하였다.복적인 지표가 채택되는 경우를 포함하고 있다. 셋째는 추상적이며 측정이 어려운 지표를 채택하고 있는 경우이다. 여기에는 지표에 대한 정확한 정의가 이루어져 있지 않아 피 평가자가 불필요하거나 과다한 평가 자료를 준비해야 하거나 평가자로 하여금 평가 시 혼돈을 유발할 가능성이 있거나, 또는 상위개념의 평가항목과 하위개념의 평가항목이 혼재되어 구분이 모호한 경우를 포함하고 있다. 바탕으로 '생태적 합리성'이라는 체계적인 지식교육을 거쳐서, '환경정의' 의식의 제고로 이어가고, 굵직한 '환경갈등'의 상황에서 뚜렷한 정치적 태도와 실천을 할 수 있는 '생태적 인간상'의 육성으로 나아갈 수 있어야 한다는 것이 필자의 생각이다. 이를 위해서는 어찌되었건 체험학습 영역에서는 환경현안에 대한 사회적 실천을 '교육 소재'로 삼을 수 있어야 하며, 교과학습 영역에서는 한국사회의 환경현안에 대한 정치경제적 접근을 외면하지 말고 교과서 저작의 소재로 삼을 수 있어야 하며, 이는 '환경관리주의'와 '녹색소비'에 머물러 있는 '환경 지식교육'과 실천을 한단계 진전시키는 작업으로 이어질 것이다. 이후 10년의 환경교육은 바로 '생태적 합리성'과 '환경정의'라는 두 '화두'에 터하여 세워져야 한다.배액에서 약해를 보였으나, 25% 야자지방산의 경우 50 ${\sim}$ 100배액 어디에서도 액해를 보이지 않았다. 별도로 적용한 시험에서, 토마토의 경우에도 25% 야자지방산 비누 50 ${\sim}$ 100배액 모두 약해를 발생하지 않았으나, 오이에서는 25% 야자지방산 비누 100배액에도 약해를 나타내었다. 12. 이상의 결과, 천연지방산을 이용하여 유기농업에 허용되는 각종의 살충비누를 제조할 수 있었으

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2005.05a
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• pp.499-502
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• 2005

기업의 이익을 최대화하기 위해서는 고객의 만족이 최대화 되어져야 한다. 고객의 만족도를 알 수 있는 부분은 크게 고객의 비용(가격), 고객의 시간(납기), 고객의 요구사항(품질)으로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 그 중 시간에 초점을 맞추어 비용으로 환산하여 기업의 입장에서 최소의 비용을 만족하는 최적의 발주량을 산출하여 보고자 한다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2009.04a
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• pp.72-75
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• 2009

본 논문에서는 현재 국내에서 구축되어 있지 않은 3차원 BIM 기반 설계 및 시공 환경으로의 패러다임 전환에 대비하여 3차원 BIM 지향적 구조설계 프로그램인 SDP 제품군을 사용하여 BIM 프로그램들을 연동한 3차원 BIM 철근배근 자동생성 시스템을 개발하고자 한다. 현재 국내 건설업계의 치열한 수주경쟁으로 수익률저하/철근 등 자제가 폭등/인건비 상승/배근시공도 작성 인력 부족 및 신뢰성 저하 및 납기 지연 등의 기존 현황의 문제점 등을 SDP 제품군을 이용하여 구조설계/배근시공도 작성/정밀 골조물량 산출을 통합 지원하는 엔지니어링 컨설팅 환경을 구축하여 구조설계 시 V/E 동시 수행, 골조공사비 10% 절감, 배근시공도 및 물량산출 납기 최소로 단축, 배근시공도 정확성 향상/설계 및 시공 변경에 신속 대응, 공정 대비 발주 물량 관리 기능을 제공함으로써 고수익, 고효율, 고품질 의 엔지니어링 컨설팅 수행이 가능하다. 3차원 BIM 을 기반으로 철근현장가공에서 공장가공 전환 가속화로 국가적 물량 절감을 기대할 수 있고, 3차원 BIM 구조설계 및 골조공사 환경 구축 및 기술 자립을 통해 건설시공 분야의 기술력 향상을 기대할 수 있다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2002.06a
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• pp.165-172
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• 2002

전통적으로 소프트웨어 프로젝트는 납기지연, 예산초과, 높은 결함율 등으로 타 산업분야의 프로젝트에 비해 매우 높은 실패율을 기록하고 있는 것으로 알려져 있다. 이 같은 소프트웨어 프로젝트의 실패원인에 대한 많은 연구결과는 소프트웨어가 갖고 있는 범위와 요구사항 정의의 어려움, 비가시성으로 인한 초기견적의 부정확성, 역시 가시성의 부족으로 진행상황파악의 어려움에 따른 진척관리의 애로, 더욱 큰 문제는 변경의 용이성과 변경에 대한 추적의 어려움 등을 지적하고 있다. 실패한 프로젝트들의 내용을 보면 대부분 계획의 부정확성이나 위험에 대한 대처의 부족 또는 진행 중 발생하는 변경에 대한 통제의 실패에서 찾아 볼 수 있다. 정확한 예측과 위험 예방 그리고 효과적인 통제대책이 소프트웨어 프로젝트를 성공으로 이끄는 3두 마차라는 지적이다. 정확한 예측의 핵은 프로젝트 산출물인 제품에 대한 정확한 규모측정에 있고, 위험 예방은 복잡도가 높거나 불확실성이 높은 컴포넌트의 자원소요에 대한 예측과 이에 대한 준비의 소홀에서 찾을 수 있으며, 효과적인 통제대책은 프로젝트 관리 프레임워크가 튼튼하지 못하거나 이의 준수를 위한 노력의 결핍에서 찾을 수 있을 것이다. 본 논문에서는 이 3두 마차 중 가장 근간이 되고 시발점이 되는 제품의 규모에 대한 예측에 초점을 맞추어 규모측정에 가장 합리적이고 객관적이며 실용성이 높다고 현재 국제적으로 높은 평가를 받고 있는 기능점수를 프로젝트 관리에 어떻게 활용해야 프로젝트를 성공시킬 수 있을 지의 방법에 대한 검토 결과를 제시고자 한다.

• Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.46 no.3
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• pp.325-334
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• 2009

Generally, functional design of FPSO has been done by the engineering firm designated by ship owner. Main equipment such as topside facility is imported from abroad. But sometimes, OFE (Owner Furnished Equipment) does not satisfy the PND (Product Need Date) of each production stage because the delivery date of OFE is not scheduled to satisfy the PND. And sometimes many loose items and equipment are complex from engineering which does not consider pre-outfitting. Main objective of this study is process improvements by maximizing pre-outfitting rate in the stage of equipping STP (Submerged Turret Production), one of main equipment on FPSO. In this study, we analyzed the factors which obstructed pre-equipping STP using the past records of FPSO projects.

• Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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• v.35 no.4
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• pp.257-265
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• 2009

This paper considers the hybrid flow shop scheduling problem for the objective of minimizing the number of tardy jobs. In hybrid flow shops, each job is processed through multiple production stages in series, each of which has multiple identical parallel machines. The problem is to determine the allocation of jobs to the parallel machines at each stage as well as the sequence of the jobs assigned to each machine. Due to the complexity of the problem, we suggest search heuristics, tabu search and simulated annealing algorithms with a new method to generate neighborhood solutions. In particular, to evaluate and select neighborhood solutions, three surrogate objectives are additionally suggested because not much difference in the number of tardy jobs can be found among the neighborhoods. To test the performances of the surrogate objective based search heuristics, computational experiments were performed on a number of test instances and the results show that the surrogate objective based search heuristics were better than the original ones. Also, they gave the optimal solutions for most small-size test instances.

• Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.60 no.3
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• pp.202-211
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• 2023

The profile shops in shipyards produce section steels required for block production of ships. Due to the limitations of shipyard's production capacity, a considerable amount of work is already outsourced. In addition, the need to improve the productivity of the profile shops is growing because the production volume is expected to increase due to the recent boom in the shipbuilding industry. In this study, a scheduling optimization was conducted for a parallel welding line of the profile process, with the aim of minimizing tardiness and the number of set-up changes as objective functions to achieve productivity improvements. In particular, this study applied a dynamic scheduling method to determine the job sequence considering variability of processing time. A Markov decision process model was proposed for the job sequence problem, considering the trade-off relationship between two objective functions. Deep reinforcement learning was also used to learn the optimal scheduling policy. The developed algorithm was evaluated by comparing its performance with priority rules (SSPT, ATCS, MDD, COVERT rule) in test scenarios constructed by the sampling data. As a result, the proposed scheduling algorithms outperformed than the priority rules in terms of set-up ratio, tardiness, and makespan.