본 연구는 한국과 일본의 뮤지엄을 대상으로 관람객의 피로도를 감안한 뮤지엄 공간이 구성되었는지를 분석하고 이를 토대로 피로도 저감 방안을 제안하기 위한 것이다. 연구 대상으로는 국가를 대표하는 국공립 기관으로 한국의 국립현대미술관의 서울관, 국립중앙박물관과 한국과 지리적으로 인접하고 문화적 유사성이 높은 일본의 국립신미술관, 도쿄국립박물관을 선정했다. 연구방법은 1차 조사로 뮤지엄 평면도 분석과 2차 조사로 관람객 동선 추적 조사를 실시했다. 분석결과 관람동선 내 휴식공간이 있고, 휴식공간의 배치와 조망권이 좋은 곳은 도쿄국립박물관과 국립신미술관이며, 관람동선 내 휴식공간이 배치되어 있지만 동선상의 휴식공간의 배치와 조망권이 좋지 않은 곳으로는 국립중앙박물관이다. 마지막으로 국립현대미술관 서울관은 관람동선 외 휴식공간이 배치되어 있지 않으며, 휴식공간의 조망권도 좋지 않은 곳으로 분류되었다. 본 연구는 각 뮤지엄에서 조사된 결과를 바탕으로 뮤지엄 피로도를 완화해줄 수 있는 관람동선을 고려한 뮤지엄 공간계획과, 휴식공간의 공간요소에 적합한 공간배치와 시설계획을 하는데 도움을 줄 것으로 기대한다.
본 논문에서는 인터넷에서의 트래픽 엔지니어링 체제를 구축하기 위하여 트래픽 엔지니어링을 수행하기 위한 기능 모델을 제시하였다. 제시한 기능 모델은 트래픽 관리, 용량 관리, 그리고 네트워크 계획으로 구성된다. 트래픽 관리는 다양한 조건하에서 네트워크 성능을 최대화하는 것을 목적으로 하며, 용량 관리는 최소의 비용으로 네트워크 요구에 대한 성능 목표치를 만족시키기 위하여 네트워크가 설계되고 제공됨을 목적으로 한다. 또한 네트워크 계획은 예측된 트래픽 증가에 앞서 노드와 전송 용량이 계획되고 배치됨을 보장한다.
이번 호는 제조에서 가장 중요한 부분인 공정관리를 다룬다. 공정관리는 품질, 원가, 수량을 잘 조절해 납기 내에 생산하기 위해 사람, 기계, 재료를 가장 경제적으로 운용하는 것을 말한다. 공정관리가 제대로 되지 않으면 생산가동률이 저하되는 동시에 원가는 올라가고 납기일은 지연돼 막대한 손실을 발생시킨다는 것은 현장 근무자들이 심각하게 느끼고 있을 것이다. 제대로 공정 관리가 되기 위해서는 기계배치, 운반계획, 일정계획, 인원계획 등의 기초자료로 사용되는
항로표지 시뮬레이터는 항로표지 설계, 최적 배치계획 수립을 지원하는 시스템이다. 이 시스템에서 가시화는 사용자가 항로표지의 인지, 배치 결과 예측 및 평가를 하는데 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 항로표지 시뮬레이터 가시화의 핵심 요소 및 개발 방안 도출에 초점을 두고 연구를 수행하였다. 항로표지 시뮬레이터 개발을 위한 테스트베드로 사용 중인 선박운항 시뮬레이터를 활용하여 항만, 선박, 부표 등을 배치하고 시각(Time of day), 기상상태 등을 모사하여 해상 환경을 재현 하였다. 이를 통해 항로 표지의 운동 재현, 배후광을 고려한 야간 상황 가시화, 항로표지 및 등화의 종류에 따른 가시화 등의 항로표지 시뮬레이터 기능들에 대한 개발 방안을 수립하고 계획에 반영하였다.
우리나라 항만 입출항 통항 선박의 대형화, 고속화에 따른 해양안전사고가 증가하고 있어 항만 연안 해역에서의 해상교통 안전 확보가 절실히 요구되고 있는 실정으로, 최근 국제항로표지협회(IALA)에서 항로표지 설계와 배치계획에 대한 의사결정을 지원할 수 있는 항로표지 전문 기능 시뮬레이터의 개발과 주요 항로의 항로표지 설계 및 계획 등을 검증할 수 있는 시스템 필요성을 제기하였다. 우리나라 주요 항로의 항로표지 설계와 적정 배치 여부 등을 검증하고 보완할 수 있는 시뮬레이션 시스템이 필요하며 3차원 가상현실 기법을 이용하여 항로표지의 신설 및 이설에 따른 여러 가지 효과를 직관적으로 파악하고 대상 해역의 특성이 고려된 다양한 해상교통환경 변화에 따른 항로표지의 신설 및 이설 효과를 선박 운항자 관점에서 검증하거나, 새로운 항만 항로 건설시 최적 항로표지 배치에 대한 의사결정을 지원하기 위한 항로표지용 시뮬레이터 시스템 개발이 진행되고 있다. 이러한 항로표지 시뮬레이터 개발에 필요한 항로표지 관련 속성에 대하여 기술하였다.
콜센터에서 인력 스케줄링은 매우 중요하다. 모든 콜센터에서 인건비는 고정비 성격이 강하여 차지하는 비중이 매우 높아 콜센터의 이익을 좌지우지한다. 그렇기 때문에 콜센터의 적정 인력의 고용과 배치는 인건비 뿐만 아니라 콜 성공률 또한 직결되어 있어 콜센터 운영에서 중요한 사안이라고 할 수 있다. 대부분의 콜센터가 현재까지도 관리자의 경험에 의해 인력배치를 수립하는데, 이러한 방법은 과학적이지 않으며 인원수에 영향을 미치는 모든 변수들을 고려할 수 없다. 과거 수학적 모델을 수립하는 것이었다면, 지금은 모델을 학습시키고, 학습된 모델을 기반으로 미래의 고객과 인원수를 예측해야 한다. 본 논문에서는 수리제약식을 통해 다양한 변수들을 고려하고 비선형 정수 계획법과 딥러닝 기반의 예측 값을 이용하여 비선형 정수계획법을 통해 최적의 인력배치 스케줄링을 수립하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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