착유효과는 시간 당 소에 대한 일정한 일을 주로 측정하는 것이다. 그러나 시간 당 착유우유 kg에서 일정한 일의 양 또는 시간 당 더 좋은 우유 kg까지가 바라는 것이다. 소/시간에 대한 초점은 착유 전 유두준비에 소비시간을 감소 시키는 것이다. 그리고 이 검토는 우유생산, 안정된 우유흐름에 대한 시간, 유질과 유방건강에 중점을 둔 것이다. 우유의 질이나 유방염에 대하여 착유준비는 대단히 중요하다. 우리는 권장된 기준에 맞추어 착유준비를 하고 있는가? 스스로 검토하여 보아야 한다. 또한 그 기준에 정확히 따라서 함은 물론이고, 필요한 기구와 약제의 사용에도 하자가 없는지 재 확인하여 보아야 한다 그렇지 안으면 자기의 책임을 다른 곳에 돌리고 실제작업의 교정에는 실패를 하는 경우가 될 것이다.
반도체 공정 기술의 발전으로 하나의 칩에 많은 코어가 포함되고 있으며, 전력이나 클럭 스큐 문제들을 해결하기 위한 방안으로 다른 주파수나 위상차를 가지고 있는 여러 개의 클럭을 사용하는 GALS 기법이 사용되고 있다. GALS에서는 송수신부 사이에서 동기화 문제를 해결하기 위하여 동기회로가 사용된다. 본 논문에서는 180nm CMOS 공정 파라미터를 사용하여 온도, 전원전압, 트랜지스터의 크기에 따라 동기회로 설계에 필요한 DFF의 준비시간(setup time)과 유지시간(hold time)를 측정하였다. HSPICE의 이분법을 이용한 모의실험 결과에서 준비시간과 유지시간의 크기는 전원 전압의 크기에 반비례하고, 온도에 비례하였다. 그리고 유지시간은 음의 값으로 측정되었다.
순서 의존적 준비시간을 갖는 단일기계 생산라인에서 주어진 작업들을 효율적으로 수행하기 위해서는 최대한 동일하거나 유사한 유형의 작업물들을 연속적으로 처리하여 다음 번 작업물의 처리를 시작하기 전에 발생하는 준비시간을 최소화하여야 한다. 따라서, 대기 중인 것들 중 기계에 투입할 작업물을 적절히 선택하는 것이 중요하며, 이를 위해 작업 배정 규칙과 같은 휴리스틱을 사용할 수도 있지만, 이러한 해법들은 일반적으로 다양한 상황을 동적으로 고려하지 못하는 한계점을 갖는다. 따라서, 본 논문에서는 상용 3D 시뮬레이션 소프트웨어인 FlexSim을 사용하여 모형을 구성한 다음, 강화학습을 적용하여 대기 중인 작업물 중 최적의 후보를 선택하기 위한 작업 배정 모형을 개발하고자 한다. 세부적으로는 강화학습의 상태 및 보상을 달리 설정하면서 학습된 모형의 성능을 비교하고자 한다. 실험 결과를 통해 적절한 시뮬레이션 모형 구성과 강화학습의 파라미터 변수들을 적절히 조합하여 적절한 작업 배정 모형의 개발이 가능하다는 점을 알 수 있었다.
최근 휴대전화의 보급률이 증가하고, 많은 기능이 집약되면서 휴대전화 인터페이스는 HCI 분야에서 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 사용자 행위 모델링 기법인 GOMS를 사용하여 휴대전화의 계층 메뉴 구조를 분석하고 사용 시간을 예측하는 개선된 모델을 제시한다. 기존 연구에서는 계층메뉴 구조 내의 모든 작업을 숙련된 작업으로 가정하여 사용 시간 예측모델을 구성하였다. 하지만 실제로 휴대전화의 계층 메뉴 구조 내에는 사용자에게 숙련이 되는 작업과 숙련되지 않는 작업이 섞여 있기 때문에 모든 작업을 숙련된 작업으로 가정할 경우 정확한 사용 시간의 예측을 기대하기 힘들다. 본 논문에서는 계측 메뉴 구조의 정확한 사용시간 예측을 위해, 계층메뉴 상의 작업을 숙련된 작업과 숙련되지 않은 작업으로 분리하여 별도로 사용시간을 예측할 수 있는 방법을 제시한다. 이를 위하여 사용시간 예측모델에 필요한 정신적 준비시간(Mental Operator)의 종류를 제시하였으며 실험을 통해 이를 검증하였다.
이 연구는 공설소화전에 대한 지상식 및 지하식 소화전의 소방용수 사용 준비시간을 분석하였다. 1단계인 장비 준비시간은 지상식은 20.50초, 지하식은 24.67로 나타났다. 이와 같이 준비시간이 다소 차이가 난 것은 지하식 소화전은 맨홀 뚜껑을 개방하는 빠루와 지하식 소화전 본체 관구에 연결하기 위하여 스탠드 파이프가 추가로 필요했기 때문이다. 2단계인 물탱크차의 보수구에 숫커플링의 수관결합은 지상식은 48.50초, 지하식은 49.00초로 비슷하게 나타났다. 이것은 물탱크차 보수구에 소방호스를 연결하는 동작이 같기 때문이다. 3단계인 본체 관구에 수관 결합은 지상식은 43초, 지하식은 174.33초로 나타났는데 이와 같이 수관을 소화전 관구에 연결하는 시간이 큰 차이가 난 것은 지하식 소화전은 맨홀 뚜껑을 개방한 후 소화전 본체 관구에 스텐드 파이프를 연결한 후에, 스텐드 파이프 관구에 수관을 결합하는 추가 과정이 필요하여 소요시간을 크게 올린 것으로 판단된다. 4단계인 제수 밸브와 스핀들 개방은 지상식은 66.50초, 지하식은 78.83초 소요되었다. 이 같은 차이가 난 것은 지상식 소화전의 스핀들은 본체 관구위에 위치하여 쉽게 개방이 가능하지만, 지하식은 맨홀 아래 관구 옆에 위치하여 개방 장비인 복스퍼너를 연결하는 추가시간이 필요하여 나타난 결과로 판단된다.
병렬 머신 스케줄링은 주어진 작업들의 총 완료 시간이 최소가 되도록 작업들을 병렬 머신들에 할당하는 문제로 강철 산업, 반도체 제조, 플라스틱 산업 등 다양한 제조 시스템 분야에서 활용되고 있다. 각 작업들은 준비 과정과 처리 과정을 거치게 되는데, 응용 분야에 따라 제거 과정이 필요한 경우도 있다. 이 중 처리 과정은 병렬 머신만 사용되는데 비해, 준비 과정이나 제거 과정은 서버와 병렬 머신이 동시에 사용된다. 기존의 연구들은 단일 서버를 사용하거나 준비 과정과 처리 과정만을 고려하는 연구가 대부분인데, 단일 서버를 사용하는 경우에는 서버에 병목 현상이 발생하게 되어 총 완료 시간이 늦어지게 되고, 병렬 머신의 수를 증가시키더라도 총 완료 시간은 별로 향상되지 않는 단점을 가지게 된다. 본 연구에서는 다중 서버를 사용하고 준비 과정, 처리 과정, 제거 과정을 모두 고려하는 병렬 머신 스케줄링 알고리즘을 제안하고, 서버의 수와 병렬 머신의 수가 총 완료 시간에 어떤 영향을 미치는지 실험을 통해 분석하였다.
본 연구는 간호학과 신입생을 대상으로 전공 만족도, 시간 관리 행동, 자기효능감이 진로 준비 행동에 미치는 영향을 파악함으로써 간호학과 신입생의 진로 준비 행동 수준을 높이기 위한 교육 방법과 프로그램 개발의 기초자료를 제공하고자 한다. 자료수집은 2021년 10월 18일부터 10월 31일까지 J 도와 G 광역시에 소재한 대학교에서 간호학과 신입생 255명을 대상으로 편의표집 하였다. 수집된 자료는 SPSS 20.0 프로그램을 사용하여 기술통계, Pearson 상관계수, 다중회귀분석으로 분석하였다. 진로 준비 행동은 전공 만족도, 시간 관리 행동, 자기효능감과 양의 상관관계를 보였으며, 진로 준비 행동에 시간 관리 행동이 가장 큰 영향을 미치는 요인으로 총설명력은 18.8%로 나타났다. 본 연구 결과 간호대학생을 위한 시간 관리 프로그램을 개발 및 제공하여 신입생부터 시간 관리 능력을 키워나가야겠다.
생산계획이 수립되어 있는 상태에서 각 공정에 대한 구체적인 일정계획을 수립하였다. Group Technology를 이용하여 부품그룹을 형성하고, 흐름 생산형태의 GT라인으로 가공공정을 배치한 상태에서, Group Scheduling 기법을 활용하였다. 가공순서 결정 규칙으로 Petrov의 방법을 이용하였으며, 부품의 생산량을 고려하여 그룹간 가공순서와 그룹내 각 부품의 가공순서를 결정하였다. 이 과정을 전산화하여 실제로 이용할 수 있도록 하였다. 또한, Gantt Chart를 작성하여 각 공정의 부품별 가공 시작시간과 가공 완료시간을 계산하여, 작업지시는 물론 공정관리에 효과적으로 활용할 수 있도록 하였다. 컴퓨터 프로그램은 쉽게 실용적으로 활용할 수 있도록 하는데 중점을 두었다. 준비시간 및 가공시간에 대한 데이타는 업체에서 이미 사용하고 있는 생산정보 파일을 그대로 이용하거나, 그렇지 않는 경우 여러 용도에 맞도록 이 데이타를 파일로 작성하면 프로그램을 더욱 효율적으로 사용할 수 있으리라 기대된다.
정적 분석을 사용하여 프로그램의 입력에 의존하는 성질을 예측하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력에 무관한 성질을 예측하도록 설계된 정적 분석을 입력에 의존하는 성질을 예측하는 분석으로 변환한다. 이 방법은 실행 중에 프로그램의 성질을 알아내기 위해서 실행중인 프로그램을 관찰하는 코드가 필요 없고 계측된 자료를 모으는 과정도 필요 없다. 정적 분석의 가장 마지막 부분을 프로그램의 실행 시간으로 미루는 것이 이 논문의 핵심 아이디어다. 먼저 정적 분석을 분석하여, 프로그램의 입력에 민감하여 프로그램의 실행시간으로 연기되어야 하는 부분을 찾아낸다. 그 후, 값을 자른 분석을 사용하여 이 부분을 재구성하여 프로그램의 입력에 대한 간단한 멤버쉽 테스트에 의해 분석이 풀어질 수 있도록 한다. 이런 재구성 과정을 통해 준비된 분석들은 프로그램의 입력이 나타나기만 하면 순간적으로, 동시에 풀려질 수 있다. 모든 과정은 엄밀하게 정의되고 증명되었다.
선행스케줄링(pre-scheduling)은 정적인 작업(periodic job)과 동적인 작업(sporadic job)을 유연하게 처리하기 위해 제안된 스케줄링 방식이다. 이 방식은 오프라인 컴포넌트와 온라인 컴포넌트로 구성되며 오프라인 컴포넌트에서는 비주기적으로 도착하는 동적인 작업들을 고려하여 정적인 작업들을 여러 부분작업으로 분할하고, 그리고 각 부분작업들의 실행시간, 준비시간, 마감시간을 부여하고 실행순서를 결정한다. 온라인 컴포넌트에서는 이 정보들을 이용하여 정적인 작업들을 정해진 실행순서에 따라 스케줄하고, 동적인 작업이 도착하면 EDF(Earliest Deadline First) 스케줄링 방식으로 처리한다. 그러나 선행스케줄링에서는 자원공유문제를 고려하지 않고 실행시간을 부여하였으므로 여러 정적인 작업들이 하나의 자원을 공유할 경우에 배타적인 자원접근을 보장하지 못한다. 본 논문에서는 단일처리기 환경에서 여러 정적인 작업들의 자원공유를 고려하여 자원의 배타적 사용을 보장하는 선행스케줄 생성기법을 제시한다. 이 기법은 각 작업의 자원 방출시간을 예측하고 예측시간에 근거하여 각 작업의 자원사용구간이 중복되지 않도록 실행시간을 결정한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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