• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.6 no.5
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• pp.813-820
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• 2005

To develop a genetic algorithm about job shop scheduling with alternative routing, we are performed that genetic algorithm efficiency analysis of job shop scheduling with alternative routing, First, we proposed genetic algorithm for job shop scheduling with alternative routing. Second, we applied genetic algorithm to traditional benchmak problem appraise a compatibility of genetic algorithm. Third, we compared with dispatching rule and genetic algorithm result for problem Park[3].

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2015.07a
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• pp.169-170
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• 2015

최근 컨테이너 터미널에서는 환적화물의 증가로 터미널내의 이적작업이 증가함에 따라 효율적인 이적작업 계획을 수립하고자 노력하고 있다. 본 연구는 블록내에서 다수의 야드 크레인이 운영되고 있는 경우에 주어진 시간내에 각 크레인 별 최적 이적작업 계획을 수립하는 문제에 대한 혼합정수법을 이용한 최적 수리모형을 제시하였다. 또한 실제 터미널에서 빠른 시간 안에 이적작업계획을 수립할 수 있는 발견적 기법을 제시하고 다양한 수치예제 실험을 통하여 유용성을 검증하였다.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.4 no.1 s.13
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• pp.106-113
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• 2003

In this study, The matrix method was used with common category concept according to the construction project control system. For the purpose of systematic resource management planning, it should be established on accomplished EVM data for clearing the ordering point according to the attribute procurement analysis. Resource management was presented by connecting the material requirement calculation method and the attribute of procurement method based on the EVM, suggested through analyzing process-data modeling using integrated schedule, cost and material.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.7 no.1
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• pp.81-95
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• 2001

Plant construction projects usually take much higher uncertainty and risks than the projects from other domains. This implies the importance of plant construction project management should be more emphasized than the other domain. Especially, the overall successes of the projects often depend on the performance of process planning and scheduling performed at the initial stage of the project. However, most plant construction projects suffer great difficulties in establishing proper process planning and scheduling timely because of unstructureness and dynamicity of environment of the project itself In this paper, we propose a knowledge-based process planning and scheduling approach in a plant construction domain to cope this problem. First, we modulize process planning knowledge and present the knowledge representation scheme. Second, we propose an inferencing mechanism to build a process planning for plant construction based on the represented process planning knowledge. Since our approach automate the initial process planning, which was usually done by manual way, it can improve the correctness and also completeness of the process plan and schedule by reducing the time to plan and allowing simulations on the various situation. We also design and implement this our approach as a real working system, and it is successfully applied to real plant construction cases from a leading construction company in Korea. Based on this success, we expect our approach can be easily applied to the projects of other areas, while contributing to enhancement in productivity and quality of project management.

• Proceedings of the CALSEC Conference
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• 2001.02a
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• pp.247-256
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• 2001

● 다중 플랜트로 구성된 공급사슬에서 각 부품의 공정순서 결정 ● 공정별 장비선정 ● 납기 지연시간 최소화를 위한 일정계획을 수립(중략)

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1998.10a
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• pp.73-77
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• 1998

고가의 생산장비를 효율적으로 운영하기 위한 방법을 제시하는 방법으로 일정계획은 중요한 역할을 담당한다. 일정계획을 수립하기 위한 방법으로 많은 방법이 적용되고 있지만 시뮬레이션은 일정계획의 수행도 분석에 중요한 기능을 담당한다. 그러나 일정계획의 분석에 있어서 적용되는 기존의 시뮬레이션 방법에는 대상 시스템을 모형화하기 위해 적지 않은 노력이 필요하고, 사용하는 시뮬레이션 프로그램의 사용 방법 및 모형 작성 방법에 대한 학습이 필요한 경우도 적지 않다. 본 논문은 일정계획을 시뮬레이션하기 위한 일정계획 시뮬레이터 개발에 대한 연구이다. 기존의 시뮬레이션 프로그램이 가지는 이벤트 개념 대신 상태 개념을 이용하여 시뮬레이터를 개발하는 방법을 제시하였다. 생산시스템에 대한 모형을 작성하고자 할 경우 특별한 프로그래밍 작업없이 대상시스템의 모형을 작성하도록 하여 보다 편리하게 모형을 작성하였다. 대상시스템에 대한 프로그램없이 대상시스템의 구성 정보와 주문 정보를 입력하여 우선 순위규칙에 의한 다양한 일정계획의 수행도를 분석하는 일정계획 시뮬레이터를 개발하였다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.06a
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• pp.469-475
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• 1999

고객의 주문에 따라 제품을 설계하고 생산하는 수주생산업체의 생산일정계획을 수립하는 데는 널리 알려진 자재소요량 기법이 적합하지 않다. BOP는 이러한 수주생산업종의 생산일정계획에 효과적으로 사용될 수 있는 기본 자료이며, 본 논문에서는 이것을 이용한 효과적인 유한능력 생산일정계획절차를 제시한다. 아울러 이를 기반으로 앞으로 계속되어야 할 연구 주제 및 현재 일정계획절차의 개선방향에 대하여 설명한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.03a
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• pp.469-475
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• 1999

고객의 주문에 따라 제품을 설계하고 생산하는 수주생산업체의 생산일정계획을 수립하는 데는 널리 알려진 자재소요량 기법이 적합하지 않다. BOP는 이러한 수주생산업종의 생산일정계획에 효과적으로 사용될 수 있는 기본 자료이며, 본 논문에서는 이것을 이용한 효과적인 유한능력 생산일정계획 절차를 제시한다. 아울러 이를 기반으로 앞으로 계속되어야 할 연구 주제 및 현재 일정계획절차의 개선방향에 대하여 설명한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2014.06a
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• pp.229-231
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• 2014

조선 프로젝트는 일반적으로 많은 블록 공정들을 거쳐 완성된다. 하나하나의 블록들이 일정에 따라 완성되면 다음 단계의 공정을 위한 플랜트로 이동하게 되는데 이러한 공정에 따른 블록 수송을 원활하게하기 위해 블록 수송계획을 세운다. 블록 트랜스포터는 블록 수송을 위한 주요 장비인데 트랜스포터의 일정 계획은 계획된 조선 프로젝트 완성을 위한 전체적인 일정 관리에 매우 중요한 문제이다. 본 연구에서는 트랜스포터의 일정계획 문제를 0-1 정수계획 모형으로 정식화하여 최적일정계획을 수립하는 방법을 제안하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.6
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• pp.712-717
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• 2011

Recently, diverse schedule management agents are being researched for the efficient schedule management of smart devices users, but they remain at a confirmatory level. In order to efficiently manage user's schedules, execution of planned schedules should be monitored to help users properly execute their schedules, or feedback must be given so that when setting up new schedules, users can plan their schedule according to their schedule establishment patterns. This research proposes a schedule management agent that infers the user's behaviors by using acquired user context, and provides schedule related feedback depending on the user's behavior patterns, when users are executing their schedules or planning new schedules. For this, collected user context information is preprocessed and user's behavior is inferred by Bayesian network. Also, in order to provide feedbacks necessary for confirming the user's schedule execution and new schedule establishment, a context tree pattern matching method for the user's schedule, location and time contexts was applied, then verified with 6 weeks of user simulation in a mobile environment.