• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.1074-1077
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• 2010

최근 인터넷을 이용한 대부분의 예약 시스템들은 예약 기능만을 중요시하고 있어서 한정된 예약자원을 효율적으로 관리하기에 많은 어려움이 있다. 또한, 한정된 예약 자원의 배정 및 관리방식이 중앙 집중식 관리로 처리되고 있기 때문에 고객들의 선호도를 고려하지 않고 예약이 이루어지고 있다. 예약 시스템의 효율적인 관리와 현대 서비스 산업에서 중요한 고객들의 예약 만족도를 향상시키는 것은 예약 시스템에서 가장 중요한 부분이다. 본 논문에서는 이러한 예약 시스템에서 일어날 수 있는 문제를 복합 스케줄링 기법에 적용하여 예약 시스템들의 문제점을 해결하고자 하였다. 고객중심의 도서관 좌석배정 예약시스템은 객체지향개념을 기반으로 고객들의 선호도를 고려하여 고객들이 가지고 있는 사건들을 주어진 제약들에 만족하도록 목표인 도서관 좌석배치도에 배정한다. 또한 고객들의 도서관 이용 정보를 통하여 더욱더 편리한 서비스를 제공하고자 한다. 고객들은 자신의 우선순위에 따라서 자원을 배정하고, 좌석 자원에 대한 고객의 선호도 차이를 가질 수 있게 하였다. 고객 클래스와 도서관 이용정보를 고려하여 우선순위를 가진 고객들은 제약을 만족하면서 최선의 좌석 슬롯을 선택하여 사건을 배정한다. 또한, 고객중심의 도서관 좌석배정 예약시스템을 모의 실험하여 고객들의 만족도를 살펴보았다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.348-351
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• 2016

대학에서는 매학기 개설된 수업에 대해 강의실 배정작업을 진행하고 있으며 대부분의 대학에서는 년4회(1 2학기, 여름, 겨울 계절학기) 수작업으로 반복적인 강의실 배정 작업을 수행하고 있다. 강의실 배정작업은 교수가 선호하는 강의실 또는 교과목특성(실험과목 및 대형 강의)이 반영된 강의실 등 다양한 조건에 의해 강의실을 배정하고 있으며 수작업으로 일일이 강의실을 배정 하는 데에는 상당한 시간이 소요되고 있다. 몇몇 대학에서는 강의실 배정작업을 개선하기 위해 교수 및 강의실의 특성을 고려한 강의실 자동 배정 시스템을 구축을 시도 하였으나, 많은 변수로 인해 여전히 수작업으로 강의실을 배정하고 있다. 이에 본 연구에서는 강의실 자동 배정 시스템을 구축하기 위한 방법으로 최근 3년간 기 배정된 강의실 빅 데이터 자료를 기반으로 작성된 강의실 자동 배정 알고리즘을 제시하고 실적용한 고려대학교 시스템 구축 사례를 살펴보고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.49-51
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• 2001

현재까지의 고교배정은 지망배정과 무작위배정 방식을 이용한 배정방식으로 원거리 통학자가 다수 발생하는 등의 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 GIS의 네트워크 분석기능에 의해 계산된 학교와 학생간의 도로중심의 거리를 이용하여 원거리억제지향의 배정방식을 도입하였다. 본 논문에서 구현한 시스템을 울산지역에 적용한 결과, 근거리 배정 방식에 의해 배정된 학생(5318명)중 82.39%(4799)가 6Km미만의 근거리, 17.36%(1011명)가 6Km~18Km의 중거리, 0.25%(15명)가 18Km이상의 원거리로 배정되었다. 상기의 시스템은 학생 및 학교의 주소에 대한 자동주소맵핑기능, 학생과 각 학교에 대한 최단 거리의 자동생성, 학교의 정원초과에 의해 불가피하게 발생하는 원거리 학생을 최대한 억제하기 위한 방법 등을 고려하여 설계되었다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2006년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.148-152
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• 2006

제품(또는 서비스)을 생산하기 위하여 여러 순차적인 작업이 수행되어야 하는 환경에서 생산자원(기계 또는 작업자)에게 얼마만큼의 요소작업을 배정하는가를 결정하는 작업배정(Work Assignment) 문제는 중요한 의사결정 문제이다. 일반적으로 이용하는 작업배정 방식은 각 생산자원에게 가급적 균등한 작업량을 배정하는 라인밸런싱(LB: Line Balancing) 전략이다. 그러나 LB 방식은 작업자의 작업속도 차이나 시스템의 여러 가지 변동 상황(기계고장, 품질문제 등)의 고려 없이 작업을 배정하기 때문에 실제로는 계획된 밸런싱효율을 달성하기 어렵다. Bucket Brigade (BB)는 이러한 문제에 대응하기 위한 새로운 작업배정 방법으로 제시되고 있다. BB는 개미의 협력작업 개념을 바탕으로 하는 분산 자율적인 작업배정 방법이다. 본 발표에서는 생산 및 물류시스템에서 BB의 적용 가능성과 문제점을 논의하고, 시뮬레이션을 통하여 여러 작업 환경에서 BB의 수행도를 분석한다.

• 응용통계연구
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• 제29권4호
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• pp.679-688
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• 2016

이 논문에서는 서로 다른 서버배정방식을 가지는 멀티클래스 손실시스템을 연구한다. 마코프 성질을 유지하도록 상태를 정의하고 상태를 효율적으로 표현하는 방법을 살펴본다. 시스템 성능척도를 산출하기 위하여 마코프 성질에 기초한 극한확률 유도를 연구한다. 해석해 혹은 수치해를 구하여 배정방식이 시스템 성능에 미치는 영향을 비교한다.

• 지능정보연구
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• 제6권2호
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• pp.99-110
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• 2000

오늘날의 기업은 상품을 판매하는 것 뿐만 아니라 기업의 신용과 이미지를 위해 그 상품에 대한 사후처리(After Service) 업무에 많은 투자를 하고 있다. 이러한 양질의 사후서비스를 고객에게 공급하기 위해서는 많은 인력을 합리적으로 관리해야 하며 요청되는 고장수리 서비스 업무의 신속한 해결을 위해 업무를 인력에게 합리적으로 배정을 해야 한다. 그러므로, 회사의 비용을 최소화하면서 정해진 시간에 요청된 작업을 처리하기 위해서는 인력들에게 작업을 배정하고 스케줄링하는 문제가 발생된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 화학계기의 A/S작업을 인력에게 합리적으로 배정 하는 스케줄링 시스템에 관한 연구이다. 먼저 스케줄링 모델을 HP사의 화학분석 및 시스템을 판매, 유지보수 해주는 Y사의 작업 스케줄을 분석하여 필요한 도메인과 고객서비스전략과 인력관리전략에서 제약조건을 추출하였고 여기에 스케줄링 문제를 해결하기 위한 방법으로 제약만족문제(CSP) 해결기법인 도메인 여과기법을 적용하였다. 도메인 여과기법은 제약조건에 의해 변수가 갖는 도메인의 불필요한 부분을 여과하는 것으로 제약조건과 관련되어 있는 변수의 도매인 크기가 축소되는 것이다. 또한, 스케줄링을 하는데에 있어서 비용적인 측면에서의 스케줄링방법과 고객만족도에서의 스케줄링 방법을 비교하여 가장 이상적인 해를 찾는데 트래이드오프(Trade-off)를 이용하여 최적의 해를 구했으며 실험을 통해 인력에게 더욱 효율적으로 작업들을 배정 할 수 있었고 또한, 정해진 시간에 많은 작업을 처리 할 수 있었으며 작업을 처리하는데 있어 소요되는 비용을 감소하는 결과를 얻을 수 있었다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1998년도 제34회 추계 학술발표회
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• pp.466-466
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• 1998

도로 교통의 혼잡이 나날이 증가되고 있는 현실 상황에서 이를 해결하기 위한 새로운 도로의 무제한적 건설은 정보의 예산절약, 필요한 도로용지 확보의 어려움, 환경오염 문제 등으로 인해 현실적인 한계에 이르렀다. 따라서, 이러한 도로의 혼잡상황에 효과적으로 대처하기 위해서는 승용차를 이용하고자 하는 수요를 대량수송이 가능한 대중교통 이용수요로 전환시켜야 하며, 이를 위해서는 대중교통의 서비스수준 제고 및 운영 관리 체계 등의 개선이 필요하다. 이를 위한 전략적 및 운영적 측면에서의 대중교통계획은 미래 대중교통수요의 정확한 예측을 전제로 하여 수립되며, 이러한 수요의 예측은 필수적으로 현실을 보다 더 정확하게 묘사해 줄 수 있는 통행배정모형을 필요로 한다. 대중교통 통행배정은 규칙적인 배차시간과 정해진 노선을 운행하는 고정서비스 시스템으로 구성되어 있어서 한 링크 상에서도 여러 개의 운행노선을 고려해야 하기 때문에 승용차 통행배정과는 독립적으로 취급되어 왔으며, 이로 인해 그 동안 많은 연구가 선행되어 있지 않은 실정이다. 본 연구는 교통예측 프로그램 중의 하나인 EMME/2에서 사용하고 있는 대중교통수요 통행배정 모형인 최적전략모형(Optimal Strategy Model)의 단점을 보완하기 위한 것이다. 최적전략모형은 수요 배정시, 최적전략에 속하는 경로들에 대해 단순히 운행횟수에 비례하여 수요를 배정함으로 인해서, 예를 들면 운행횟수는 많지만 환승이 많은 경로에 수요를 많이 배정하는 것과 같은 비현실적인 결과가 발생하기도 한다. 본 연구는 이를 개선하기 위해서, 두 가지 대안을 제시했다. 먼저, 노선배정에 우선되는 최적경로 탐색시 환승노드에서의 환승에 대한 벌점을 그 노선의 운행회수에 줌으로써 환승이 많은 경로에 수요의 배정이 적게 되도록 하는 방법과 두 번째로 수요의 배정시 운행횟수가 아닌 목적지까지의 통행시간과 대시시간에 따른 확률적 배분을 통해 기존 모형의 단점을 보완하고자 했다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.580-582
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• 2000

본 논문에서는 현 교육의 문제점을 해결하고 학생들 개개인의 특기.적성을 살릴 수 있는 클럽활동 프로그램에 있어 기존의 방식인 손으로 직접 작업을 하던 클럽활동 부서 배정 방식을 향후 교육환경의 변화 추세에 맞추어 학교 안에서 이루어지는 교육활동을, 시간적.공간적 제약을 벗어나 자유로운 공간에서 학생 임의로 클럽활동 부서를 신청, 자동 배정할 수 있도록 PHP와 MySQL을 이용하여 시스템을 구축함으로써, 학생들에게는 정보화 교육의 극대화를 꾀하였고, 교사에게는 조직.편성.운영의 시간과 경비를 줄임으로써 교수-학습의 질을 향상시킬 수 있는 방향을 제시한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권11호
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• pp.1156-1164
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• 2017

기존의 버그 담당자 자동 배정 연구들은 대부분 기계학습 알고리즘을 기반으로 예측 시스템을 구축하는 방식이었다. 따라서, 고성능의 기계학습 모델을 적용하는 것이 담당자 자동 배정 시스템 성능의 핵심이 된다고 할 수 있으며 관련 연구에서는 높은 성능을 보이는 SVM, Naive Bayes 등의 기계학습 모델들이 주로 사용되고 있다. 본 논문에서는 기계학습 분야에서 최근 좋은 성능을 보이고 있는 딥 러닝을 버그 담당자 자동 배정에 적용하고 그 성능을 평가한다. 실험 결과, 딥 러닝 기반 Bug Triage 시스템이 활성 개발자 대상 실험에서 48%의 정확도를 달성했으며 이는 기존의 기계학습 대비 최대 69%향상된 결과이다.

• 대한교통학회지
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• 제20권5호
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• pp.153-161
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• 2002

다사용자계층 통행배정(Multiple User Class Assignment) 문제란 교통망을 이용하는 통행자들이 이질적인 통행계층으로 구성된 경우, 이들 각 계층의 통행수요를 교통망에 배정하는 문제를 의미한다. 이는 기존 통행 배정모형들이 모든 통행자의 통행특성이 동질적이라고 가정함으로서 발생하는 불합리한 통행배정 결과를 완화시키기 위한 방법이다. 또한, 최근 지능형교통체계(Intelligent Transportation Systems, ITS)사업에서 교통정보제공시스템이 구현될 예정임에 따라, 교통정보를 제공받는 계층과 그렇지 못한 계층간의 영향을 분석하거나 혼잡통행료부과 등과 같은 교통관리전략을 정확히 평가하기 위해서 다사용자계층 통행배정모형에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나, 다사용자계층 통행배정모형의 경우, 사용자간의 상호영향으로 통행비용함수의 1차 편미분행렬(Jacobian matrix)이 비대칭(Asymmetric)이 되어 동등 수리최소화문제(Equivalency mathematical Minimization program)로 구성할 수 없고 또한 수치적으로 풀기가 어렵다는 문제가 있다. 본 연구는 이런 문제점을 극복할 수 있는 모형식과 알고리듬을 제시코자 한다. 본 연구에서 제시된 모형은 2가지 특징이 있다. 먼저, 각 사용자 계층간의 상호영향을 모형내에 반영하며, 기종점쌍간의 통행시간변화에 따른 수요변화를 고려한다는 점이다. 이를 위하여 변동부등모형(Variational Inequality Model. VI)으로 문제를 구성하며, 이에 대한 해석 알고리듬도 제시한다. 또한, 변동부등모형으로 구축된 다사용자계층 모형이 다사용자계층 균형조건과 동일함을 보여주는 동등성조건(Equivalency condition)도 제시한다.