서버 기반 컴퓨팅(Server Based Computing)은 데이터와 작업 처리가 서버에서 이루어지기 때문에 데이터를 효과적으로 통합하고 관리를 할 수 있다. 본 논문에서는 서버 기반 컴퓨팅을 이용하여 사용자에게 본인만의 데스크톱 환경을 제공하고, 언제 어디서나 필요한 정보와 애플리케이션을 실행할 수 있는 방법을 제안한다. 이러한 환경 하에서 최대한 서버의 활용률을 높이고 낭비하는 자원을 줄이기 위해 서버 가상화 기법(Server Virtualization)과 가상 OS 메모리 할당 알고리즘을 도입하였다. 서버와 사용자의 수에 따른 메모리 할당 방식을 hard handoff 라고 명하고, 사용자에게 메모리를 적절히 할당할 수 있도록 하였다. 또한 기존 사용자에 대한 메모리 재할당의 경우, Immutable OS와 별도의 사용자 데이터 공간으로 나누어 관리하여 가상 OS의 재접속 시간을 단축시킬 수 있었다.
고객 서비스를 향상시키는데 있어서 컨테이너 터미널의 운영 효율성은 중요하다. 그러므로 하역 속도를 높이고 정박시간을 줄이기 위해 사전에 효율적인 선적 계획을 세우고 실행한다. 그러나 항만 환경은 바뀔 수 있고 사전 계획만으로는 항만을 운영하는 것에는 한계점이 있으므로 실시간 계획이 필요하다. 본 연구에서는 돌발 상황에서 총 작업 시간을 최소화하기 위해 크레인의 작업을 재할당하는 문제를 정의하고 해결책을 제시한다.
최근 과학 기술이 발전함에 따라 복잡한 문제를 해결하기 위하여 고성능의 계산 자원이 필요하게 되었다. 이러한 요구를 충족시키기 위하여 지역적으로 분산되어 있는 이질적인 고성능 컴퓨팅 자원을 하나로 묶어 거대한 시스템을 구성하는 그리드 컴퓨팅에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 제한된 자원 안에서 최대한의 결과를 얻어내기 위한 프로세스, 실시간 작업의 총 실행시간을 정확하게 예측할 수 있는 스케줄링 정책이 미흡한 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 시스템 효율성 증대를 위한 시스템 구조, 프로세스를 도출하고, 그리드 컴퓨팅 기반의 작업 방법론 도출, 자원(Agent)의 작업에 대한 문제점을 효율적으로 관리할 수 있는 위험 정책 모듈, 자원 할당 및 문제되는 자원들을 재할당 할 수 있는 스케줄링 기법 및 할당 기법, 자원(Agent) 모니터링을 효율적으로 관리할 수 있도록 그리드 컴퓨팅 기반의 위험 관리 시스템을 제안하였다.
그리드 자원관리 시스템은 사용자로 하여금 지역적으로 분산된 고성능의 자원들을 사용하여 단일자원으로서는 계산할 수 없는 커다란 계산을 가능하게 하는 컷을 목표로 한다. 이를 위해서 사용자에 대한 인증. 사용자 프로그램 분배 및 실행, 작업 모니터링 등 자원을 할당하기 위한 기능들을 제공해야 한다. 특히 자원의 사용에 있어서 자율적이고 안전한 방법으로 접근할 수 있도록 하는 것이 필요하다. 이러한 요구를 고려하여 본 논문에서는 기존의 자원 할당 시스템보다 사용자에게 편리하고 효율적인 그리드 자원관리 시스템을 제안한다. 고안된 시스템은 원격의 계산 자원에서 실행되는 큐에 대안 사본을 클라이언트에 관리함으로써 작업의 관리 및 재실행에 있어서 효율을 높일 수 있게 하였고, 사용된 큐를 캐싱함으로써 자원할당 과정에서 탐색과정을 줄일 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 유한용량 재진입 생산라인에서의 스케줄링 문제에 대한 유전자적 접근 방법을 제안하였다. 알고리즘에서 사용되는 염색체의 구조는 워크스테이션의 버퍼레벨에 대한 모든 가능한 경우를 고려하여 정의되었으며, 염색체의 각 유전자에는 그에 대응되는 시스템 상태에서 우선 순위를 갖는 작업 단계의 값이 할당되도록 하였다. 또한, 제안된 알고리즘의 구현 방법으로서 워크스테이션의 버퍼와 프로세싱 자원을 할당할 때 작업 간 우선 순위를 고려하는 동시에 각 워크스테이션의 로컬 유휴 상태를 지양하는 우선순위 기반 랜덤화 정책 알고리즘을 제안하였다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘의 성능을 평가하였으며, 기존에 무한용량 재진입 생산라인 스케줄링 문제에 많이 이용되었던 휴리스틱과 비교하여 보다 효율적임을 보였다.
다품종 소량 생산을 따르는 중소기업들은 범용 장비와 이에 부착된 보조 장비를 활용하여 제품을 생산하고 있다. 이전에 많은 연구들은 이러한 중소기업의 환경에서 생산성 향상 관점의 설비 할당 연구를 진행해 왔다. 그러나 중소기업들은 제한된 예산 하에서 수요를 충족시켜야 하기 때문에 경제적 관점으로 설비와 작업을 할당하는 것이 매우 중요하다. 본 연구는 소모성 보조 장비의 잔존가치 개념을 이용하여 설비 할당 문제를 다루고자 한다. 소모성 보조 장비는 주 장비에 부착된 부품으로써 작업을 위해 꼭 필요한 부품이다. 그렇기 때문에 주 설비의 일정 작업시간 후에는 보조 장비의 구매가 이루어져야 한다. 본 연구에서는 PCB를 제조하는 S기업을 대상으로 잔존가치를 고려한 설비할당 방법과 S기업의 현행 설비할당 방법 (Cycle)이 장 단기 관점에서 보조 장비의 구매량과 구매비용에 어떤 영향을 미치는지 알아보기 위해 두 전략을 비교 실험하였다. 그 결과, 장 단기적 관점에서 모두 본 연구에서 제안하는 설비할당 방법이 현행방법보다 보조 장비의 구매수량 및 구매비용에 대해서 더 효율적인 결과를 보였다. 그러나 장기적으로 갈수록 현행방법과의 차이가 미미해짐을 알 수 있었다. 한편 유휴설비에 대한 대여 전략을 고려할 경우, 기업은 추가적인 이익 효과를 기대할 수 있음을 보였다.
가상화 환경은 한 대의 서버에 여러 개의 가상 머신을 생성하여 독립적인 운영체제를 실행시킨다. 이러한 서버는 가상 머신에 서버의 자원을 할당하여 작업을 처리하고, 작업의 증가로 인해 가상 머신의 자원이 부족하게 되면 서버의 자원을 재할당 한다. 그러나 서버 자원의 확장이 어려운 경우 과부하 상태가 되어 가상 머신의 자원 부족을 해결할 수 없다. 또한 가상 머신을 다른 서버에 재배치 시킴으로써 서버의 과부하 문제를 해결하고자 하였으나, 서버 선정 과정이 단순하여 유휴자원을 확보하기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 가상 머신을 재배치시키는 기법을 제안한다. 또한 기존 재배치 알고리즘과 제안한 알고리즘에 대한 성능평가를 한다.
전술 네트워크 환경에서 임무 수행을 위해 조합된 서비스를 수행하기 위해서는 실제로 서비스를 제공하는 자원과 추상 서비스를 바인딩 하는 작업이 필요하다. 그러나 군이 운용하는 전술 네트워크는 대역폭이 낮고 패킷 손실률이 높아 서비스를 안정적으로 수행하기 위해서는 통신량을 최소화 해야 한다. 또한 전장 환경은 그 특성상 동적으로 변화한다. 이를 위해 본 논문에서는 분산 서비스 코디네이션 과정에 생기는 서비스 게이트웨이간 통신량을 최소화 하고 전장 환경의 변화 중 일부 게이트웨이의 무력화 상황을 고려하는 두 개의 자원 재할당 기법을 제안하고 게이트웨이간 총 통신 오버헤드와 할당 유사도를 기준으로 평가하였다.
본 논문은 비안정적인 재작업 발생확률이 존재하는 제조공정을 위한 적응형 스케줄링 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 하이브리드 Q-학습 알고리즘은 강화학습 기반의 Q-학습과 인공신경망을 결합한 알고리즘으로써 재작업확률이 불안정한 상황의 제조공정에 대해 학습을 통해 적응력을 가질 수 있도록 고안되었다. 제안 알고리즘은 평균지연시간을 척도로 그 성능을 평가하였고, 기존의 작업할당 알고리즘들과 다양한 실험 시나리오를 기반으로 비교함으로써 그 우수성을 보이도록 한다.
국내 반도체 산업은 불과 20년도 안 되는 짧은 기간동안에 괄목할만한 성장을 하여 전세계 반도체 생산 규모 면에서 3위 국가로 부상하였으며, 기술 경쟁력 면에서도 한국인의 자존심을 그나마 지켜왔다. 하지만, 반도체 제조는 가장 복잡한 제조공정의 하나로 분류되며, 이러한 복잡한 시스템을 통제하기 위해서는, 다양한 시스템 조건 하에서 적절한 생산전략을 마련하는 것이 필요하다. 그러나, 반도체 제조 시스템에 대한 다양한 상황과 관련한 연구는 많지 않다. 반도체 제조공정 시스템에 대한 스케줄은 생산공정의 재진입, 공정의 높은 불확실성, 급속하게 변하는 제품과 기술과 같은 특성 때문에 반도체 제조공정 시스템에 대한 스케줄은 복잡하고 어려운 작업이며, 사이클타임의 절감 및 단위시간당 생산량의 증대와 같은 시스템 목적을 달성하기 위하여, 반도체 제조 시스템에 대한 좋은 방법을 발견하기 위한 많은 연구가 있었다. 반도체 산업의 생산 흐름은 가장 독특한 특징을 가지고 있으며 생산계획과 반도체 제조의 스케줄링과 계획을 어렵게 하고 있다. 현재 반도체 조립공정에서 수행되고 있는 일정계획은 단순 FCFS (First Come First Serve)에 의한 할당규칙에 따른다. 또한 Backlog(예비재고)를 1일 생산량을 기준으로 Buffer로 운영하고 있다. 따라서 본 연구에서는 효율적인 재고관리와 정확한 스케줄링이 생산의 경쟁력 확보 우위임을 가정하여 다양한 할당규칙(dispatching rule)을 실시간 적용하여 정확한 일정계획 수립의 효과와 결과를 시뮬레이션을 통해 검증하고자 한다. 제시된 방법론을 위하여 시뮬레이션 접근방법이 사용되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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