• The Journal of Bigdata
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• v.5 no.1
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• pp.189-195
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• 2020

We consider the stale problem which makes the training speed slow in the field of deep learning. The problem can be formulated as a single-machine scheduling problem with generalized due dates in which the objective is to minimize the total earliness and tardiness. We show that the problem can be solved in polynomial time if the orders of the small and the large jobs in an optimal schedule are known in advance.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2005.11a
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• pp.441-447
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• 2005

국내 가전업체 경쟁 심화에 따라 물류 품질 등 비가격 경쟁력이 점차 중요해지고 있다. 특히 고객의 수/배송 및 배달설치 만족도 관련 요구 증가와 물류 운임 상승 등은 고도화된 물류 대응 역량을 기업에게 요구하고 있다. 따라서 기업들도 기본적인 업무처리 중심의 물류 운영에서 기능이 고도화된 물류 체계 및 시스템의 도입을 위한 혁신을 진행하고 있다. 본 논문에서는 이러한 물류업무 혁신의 일환으로 진행된 물류 거점 간 최적운송 체계 도입과 고객을 대상으로 제품 구매 시점에 배달/설치 가능한 정확한 납기약속을 제시할 수 있는 납기약속 체계를 도입한 사례를 소개하고자 한다. 특히 물류 현장에 새로운 개념을 도입/적용하는 과정에서 발생할 수 있는 이슈에 중점을 두어 살펴 봄으로써 유사한 프로세스 흑은 시스템을 도입할 때 시행착오를 최소화하여 조기 안정화에 도움을 주고자 한다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 1997.03a
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• pp.209-222
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• 1997

생산시스템에 있어서 스케쥴링 문제에 관한 이론적 연구는 종래부터 많이 연구되어 왔지만, 그 대부분은 작업의 가공시간이 확정적(deterministic)인 경우의 평가척도(criterion)를 고려한 것이었다. 그러나 실제 노동집약형 산업이라든가 고장율이 높은 자동화 공장등에 있어서는 가공시간 또는 제조 리드타임이 확률적인 변동을 갖는 경우가 많다. 이러한 가공시간의 변동은 각 작업의 가공완료시각의 변동으로 되어 후공정의 작업계획에 중대한 영향을 미치게 된다. 따라서 가공시간이 확률적(probabilistic)인 경우의 생산 시스템을 대상으로 한 스케쥴링 문제에 관한 연구는 최근에 와서 연구되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 종래의 단일 공정의 생산 시스템을 대상으로 n개의 작업이 확정적인 가공시간을 갖는 경우의 총체류시간(total flow time)과 납기(due date)의 평가척도에 관한 스케쥴링 문제를 가공시간이 확률적인 분포를 갖는 경우로 확장시킨 스케쥴링 문제를 제안한다. 그리고 납기에 있어서 평균 납기지연확률(mean probability of tardiness)을 최소화하는 스케쥴링 문제의 휴리스틱 해법을 제안하여 그 실용성을 검토하였다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.2 no.1
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• pp.19-34
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• 1997

샌산시스템에 있어서 스케쥴링 문제에 관한 이론적 연구는 종래부터 많이 연구되어 왔지만, 그 대부분은 작업의 가공시간의 확정적인 경우의 평가척도를 고려한 것이었다. 그러나 실제 노동집약형 산업이라든가 고장율이 높은 자동화 공장 등에 있어서는 가공시간 또는 제조 리드타임이 확류적인 변동을 갖는 경우가 많다. 이러한 가공시간의 변동은 각 작업의 가공완료시각의 변동으로 되어 후공정의 작업계획에 중대한 영향을 미치게 된다. 따라서 가공시간이 확률적인 경우의 생산시스템을 대상으로 한 스케쥴링 문제에 관한연구는 최근에 와서 연구되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 종래의 단일 공정의 생산시스템을 대상으로 n 개의 작업이 확정적인 가공시간을 갖는 경우의 총체류시간과 납기의 평가척도에 관한 스케쥴링 문제를 가공시간이 확률적인 분포를 갖는 경우로 확장시킨 스케쥴링 문제를 제안한다. 그리고 납기에 있어서 평균 납기지연 확률을 최소화하는 스케쥴링 문제의 휴리스틱 해법을 제안하여 그 실용성을 검토하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.253-256
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• 2008

아직도 많은 프로젝트에서 지속적으로 변화하는 요구사항과 불가능한 납기일정 그리고 품질을 무조건 만족해야 하는 상황에 많은 개발자들이 괴로워하고 있다. 또한 최근 들어 프로젝트들이 그 개발의 방법으로 컴포넌트 기반 개발(CBD)를 많이 사용하고 있다. 이러한 상황에서 재사용성을 강조하는 품질 좋은 컴포넌트를 식별하고, 개발하기란 매우 어렵다. 또한 기존의 CBD 개발 방법의 프로세스가 요구사항을 초기에 고정하고, 그 기반 위에 여러 단계를 거치기 때문에, 납기기간이 짧거나, 요구사항이 고정되지 않았을 경우 많은 어려움에 직면하고 있다. 본 논문에서는 요구사항이 불명확하고, 납기일정이 짧은 프로젝트에서 유용하도록, 작은 단위의 반복과 그 피드백을 통해, 고객의 요구사항 변경에 빠르게 반응할 수 있고, 기존의 컴포넌트 개발 방법을 단순화한 기민한 컴포넌트 개발 프로세스를 제시한다. 이러한 제안된 기법의 실용성을 검증하기 위해 기존 식별 방법과의 비교, 평가를 제시한다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.24 no.3
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• pp.19-33
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• 2019

Recently, manufacturers have been struggling to efficiently use production equipment as their production methods become more sophisticated and complex. Typical factors hindering the efficiency of the manufacturing process include setup cost due to job change. Especially, in the process of using expensive production equipment such as semiconductor / LCD process, efficient use of equipment is very important. Balancing the tradeoff between meeting the deadline and minimizing setup cost incurred by changes of work type is crucial planning task. In this study, we developed a scheduling model to achieve the goal of minimizing the duedate and setup costs by using reinforcement learning in parallel machines with duedate and work preparation costs. The proposed model is a Deep Q-Network (DQN) scheduling model and is a reinforcement learning-based model. To validate the effectiveness of our proposed model, we compared it against the heuristic model and DNN(deep neural network) based model. It was confirmed that our proposed DQN method causes less due date violation and setup costs than the benchmark methods.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 1999.12a
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• pp.485-491
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• 1999

총납기지연 최소화 문제에서 많은 할당규칙들이 개발되어져 왔는데, 대부분의 개발 배경이 모든 Job이 동일한 시작시간을 갖는 Single Machine을 대상으로 하였기 때문에 이 할당규칙들을 Job의 시작시간이 다르게 주어지는 문제에 그대로 적용했을 때는 만족할만한 결과를 얻기가 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 다른 시작시간을 갖는 Single Machine문제에서 총납기지연을 최소화하기 위하여 먼저, 새로운 작업쌍 순서(Job Pair Sequencing) 할당규칙을 제시한다. 제시되는 할당규칙은 Job들간의 Sequence를 쌍으로 비교하여 총납기지연 측면에서 선행이 바람직한 Job을 선택한다. 그리고 제시된 할당규칙에 대하여 다수개의 Job에 적용 시 선택된 Job들간에 Transitivity 가 성립됨을 증명함으로서 총납기지연을 최소화 시린 수 잇.음을 증명하였다.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.22 no.52
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• pp.87-96
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• 1999

본 연구는 공통의 납기로부터 완성 시간의 편차의 평균제곱을 최소화하는 문제를 비제약적인 경우와 제약적인 경우에 다루고 있다. 모의 뜨임 기법을 이용하여 Eilon과 Chowdhury의 [4] 논문에 있는 예제를 테스트하였다. 제안된 자기 발견적 기법은 대부분의 경우에 좋은 해를 제공하였으며, 작업의 수가 200인 경우에도 해를 1초안에 찾았다. 비제약적인 경우와 제약적인 경우의 계산 결과가 제시되었으며, 다른 자기 발견적 기법에 의한 계산 결과와 비교하였다.

• Korea Logistics Conference
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• v.11 no.3
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• pp.369-382
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• 2003

• The monthly packaging world
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• s.152
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• pp.96-99
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• 2005