이적작업은 적하작업과 반출작업을 신속하게 처리하기 위해 자동화 컨테이너 터미널에서 중요하게 고려하는 운영 전략들 중의 하나이다. 이는 ATC(Automated Transfer Crane)의 운반시간과 재취급 작업시간을 줄이기 위해 장치장 블록에 산적되어 있는 컨테이너들을 재배치하는 작업이다. 본 논문은 가능한 컨테이너 이동을 최소화하면서 한 수직형 블록 내에 장치된 컨테이너들의 배치 형태를 바람직한 배치 형태로 전환시키기 위한 이적계획 문제를 다룬다. 이 문제는 선후관계를 가지는 2개의 하위 문제 즉, 장치위치 할당문제와 장비 작업순서 문제로 분할된다. 장치위치 할당문제는 운반시간의 관점에서 현재 장치되어 있는 컨테이너들 중에서 어떤 컨테이너를 어느 베이에 옮길 것인가를 결정한다. 이의 결과를 가지고 장비 작업순서 문제는 장치 공간의 제약을 고려하여 ATC의 이동시간을 최소화하는 작업순서를 정한다. 본 연구에서는 정수계획법과 동적계획법을 이용하여 각 하위문제를 모형화 하였다. 제안된 모형을 이용하여 이적계획 과정을 설명하기 위한 예제를 제시하였다.
모바일 컴퓨팅의 급속한 발전과 무선 통신의 유용성은 모바일 사용자들에게 사용자나 데이터의 위치에 상관없이 데이터 접근을 용이하게 제공해 주고있다. 기존 기법인 정적중복배치(SRA)는 서버상에서 중복 데이터 사용을 위해 현재 사용되고 있으며 이동 호스트가 셀에 이동하고 나서 복제서버에 데이터를 복제하는 방법이다. 이 기법은 복제 작업이 간단하고 쉽게 재배치 할 수 있다. 그러나 이동한 셀에 이동사용자가 존재하지 않을 경우에는 데이터 일관성 문제로 인하여 데이터가 삭제된다. 그리고 이동호스트가 복제된 셀로부터 이동하게 되면 경로를 통한 데이터의 접근도 어렵게 된다. 따라서 이 논문에서는 데이터 공유와 효율적 중복데이터 관리를 위해 데이터 일관성 유지 메커니즘을 기반으로 한 새로운 재배치 전략인 일관성 기반 사용자 선택 중복배치(USRAC)를 제안하며 이동사용자의 이동율, 이동 호스트의 접근율 그리고 이동사용자와 이동 호스트의 셀 수에 따른 접근 비용에 대해 기존방법과 비교 분석한다.
공장 내 생산설비 배치나 건물 내 인테리어 디자인에서, 생산성 및 전체 디자인을 손상하지 않고 장비들을 신규 도입 혹은 재배치하는 것은 고비용의 작업이다. 이러한 실제 물체들을 가상공간에서 배치 시뮬레이션 하기 위한 방법으로 본 논문에서는 혼합현실 기반의 인터페이스를 제안한다. 제안된 인터페이스는 공장 내 생산설비 배치를 위한 시뮬레이션 알고리즘이 적용되었다. 제안된 인터페이스의 하드웨어는 이동식의 PC 플랫폼위에 사용자 입력을 위한 터치스크린과 비디오카메라가 장착되어 영상을 실시간적으로 보여주는 디스플레이(video see-through display) 를 사용한다. 가상물체와 실제물체가 정교히 합성된 혼합 현실 영상에서 터치 입력을 통해 가상 물체들을 회전 및 이동을 통해 재배치한다. 구현된 인터페이스를 통해, 우리는 제안된 인터페이스가 공간 배치 응용 분야에서 유용성이 있음을 확인하였다.
재고의 배치 위치는 오더 피킹 시 효율성을 결정하는 가장 중요한 요소라고 할 수 있다. 적재위치에 따라 오더 피킹 장비의 동선을 최소화할 수 있고, 그에 따라 비용 절감 및 작업 효율성 향상의 효과를 기대할 수 있기 때문이다. 그러나 일부 물류센터 혹은 야적장에서는 제품의 적재 위치를 결정하는 데 있어 체계적이고 분석적 기법 보다는 작업자의 직관과 경험에 의존하고 있는 것이 현실이다. 본 연구에서는 실제 건자재제조업체의 실제 야적장의 구조와 실제 연간 주문 내역을 바탕으로 제품 사이의 연관성을 파악하고, 그 결과를 기준으로 제품의 적재 위치를 결정하는 새로운 기준을 제시한다. 이를 통해 집하를 위한 동선을 최소화하고, 상차 지연에 따른 납기 지연의 문제를 해결할 수 있음을 실제 주문 데이터를 통해 증명한다.
최신의 컴파일러는 실행 속도를 높이기 위해서 최적화 작업을 수행한다. 그러나 최적화 작업 중에 프로그램 구문의 실행 순서가 바뀔 수 있다. 단일 스레드 소프트웨어 에서는 최적화가 실행 결과에 영향을 주지 않지만 멀티 스레드 소프트웨어에서는 최적화로 인해서 기존의 실행 과정을 계산하는 방법으로는 설명할 수 없는 실행 결과가 발생할 수 있다. 이 문제점을 해결하기 위해서 자바 메모리 모델이 제안되었다. 자바 메모리 모델은 구문의 재배치를 고려하여 멀티 스레드 소프트웨어의 가능한 실행 과정을 명세하고 있다. 현재 자바 메모리 모델은 자바의 표준 메모리 모델로 정의되어 있다. 하지만 대부분의 멀티스레드 소프트웨어 검증 도구는 자바 표준 메모리 모델인 자바 메모리 모델 대신에 순차 일관성메모리 모델만을 고려하고 있다. 순차 일관성 메모리모델에서는 구문의 재배치를 고려하지 않는다. 본 논문에서는 자바 메모리 모델을 이용한 소프트웨어 모델 체킹 기법을 설명한다. 이를 이용하여 기존 소프트웨어 검증 도구인 JavaPathFinder 에서 오류가 없다고 한 소프트웨어의 오류를 찾아내었다.
클러스터링 데이터베이스는 높은 가용성과 확장성을 갖으며, 예상치 못한 클라이언트 질의의 증가나 질의 패턴의 변경에 따른 작업부하의 편중에 효율적으로 대처할 수 있는 구조이다. 특히 온라인 확장 기법은 트랜잭션 처리를 중지하지 않고 새로운 노드를 클러스터에 추가하여 데이터를 재구성함으로써 임의의 노드에 질의가 집중되는 문제를 해결할 수 있다. 정적으로 구성된 시스템만으로는 두 대 이상의 서버에 작업량이 집중될 경우 재배치 시 서버 간의 데이터 이동의 반복 현상이 발생되며. 이로 인해 네트웍의 부하와 함께 실시간 트랜적션의 처리에 있어서 응답 시간이 지연되는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 데이터 이동의 반복 현상을 해결하기 위해 클러스터링 데이터베이스에서 온라인 확장을 고려한 CSB+ 트리 색인의 온라인 재구성 기법을 제안한다. 제안된 기법은 온라인 확장을 통한 동구 노드의 확장으로 데이터 이동의 반복을 막고 새롭게 추가된 노드를 통해 빠르고 효율적인 데이터의 분산을 수행한다 또한 각 시스템의 내부를 CS$B^{+}$ 트리로 구성하여 데이터의 재주성시에도 실시간 트랜잭션에 대한 빠른 응답 시간을 보장한다.
실제 생산공장에서 행해지는 작업 방법이나, 제조 과정을 사전에 보여질 수 있다면 작업 환경에서 일어나는 문제점 등을 미리 예측 할 수도 있고, 공간활용 및 효율적인 운영이 가능할 것이다. 본 연구는 주어진 공장 내에서 최적 배치를 위한 물류의 이동 및 적재 시스템 구축을 위한 단계로써 기존의 P업체를 대상으로 가상 공장 Simulation 시스템을 구축하였다. 가상 공장 시스템은 VR(Virtual Reality)기법을 적용하여 생산 과정 모습을 재현하도록 구현하였다. 가상 공장을 구축하여 기존 공장의 문제점을 지적하고 효율적인 운영을 위한 방안을 제안하였으며 각 부서별 재배치도 제안하였다. 구현된 가상공장은 트윈기, 인플레이션기, 인쇄기 등으로 구성되며, 생산 공정의 가상 시뮬레이션을 통하여 실제 생산라인 및 장비의 효율성을 평가하였고 생산 과정을 수행하여 신 방비의 사용 여부를 분석할 수 있었다.
각종 환경 규제에 대한 대응이 세계 IT 시장에서 큰 이수로 부각되면서 데이터 센터 유지를 위해 소모되는 막대한 양의 에너지와 저장 장치를 효율적으로 관리하기 위한 통합(Consolidation), 가상화(Virtualization), 최적화(Optimization), 관리 (Leverage) 등의 다양한 시도가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 이러한 노력의 일환으로 다수의 저장 장치를 계층화하여 전력 소비량 및 데이터 이중화 작업의 강도를 달리하는 새로운 개념의 RAID 기법을 제안한다. G-RAID는 저장 장치의 전력 소비량을 계층화하고 데이터 접근 빈도수에 따라 저장 장치를 선택함으로써 데이터 I/O 성능 저하의 발생을 최소화하면서 전력 소비를 최소화 했다. 또한 파일 시스템과 G-RAID의 블록 맵 정보는 효율적인 작업을 위해 연속적으로 위치한 블록들의 그룹을 기본 단위로 처리되며 그룹 별 접근 빈도수를 고려하여 블록 연결 작업으로 인한 성능 감소를 최소화하고자 했다. 실험 결과, 블록 재배치 작업으로 인한 응답 시간의 향상이 나타났지만 전력 소비 율은 최대 38% 감소하는 것으로 나타났다.
컨테이너 터미널의 장치장은 외부로부터 반입되거나 수입된 컨테이너가 수출을 위해 선박에 실리거나 외부로 반출 되기 전까지 임시로 머무는 공간이다. 선박에 컨테이너를 싣는 적하작업의 경우 싣는 순서가 사전에 결정되어 있기 때문에 장치장에 컨테이너가 잘못 쌓여있을 경우 다수의 재취급 작업이 발생하는 등 작업 효율에 좋지 못한 영향을 끼칠 수 있다. 장치장 재정돈이란 장치장 크레인의 유휴 시간을 활용하여 최대의 효율로 적하 작업을 할 수 있도록 장치장의 컨테이너들을 미리 재배치하는 작업을 말한다. 본 논문에서는 수직 배치 자동화 컨테이너 터미널 장치장을 대상으로 장치장 블록 내 재정돈 작업 계획을 수립하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 장치장 재정돈 작업계획을 목표 장치형태 결정 및 크레인 작업 계획의 2단계로 나누어 수립한다. 목표 장치형태 결정 단계에서는 적하시 작업 처리량이 최대가 될 수 있도록 탐색을 이용하여 재정돈 되어야 할 바람직한 장치형태를 결정하며, 크레인 작업 계획 단계에서는 원래의 장치형태에서 시작하여 목표 장치형태로 가능한 빠른 시간 내에 재정돈 작업을 수행할 수 있도록 크레인의 작업 스케쥴을 탐색을 이용하여 결정한다. 시뮬레이션 시스템을 이용하여 재정돈을 수행하기 전과후의 장치장에 대해 적하 작업 효율을 비교한 결과 재정돈 후 안벽 크레인의 대기 시간이 감소하고, 장치장의 재취급작업 수가 줄어드는 등 적하 작업 효율이 향상되는 것을 확인하였다.
장치장 재정돈은 선적작업의 효율을 향상시키기 위해 사전에 컨테이너들을 재배치해 두는 작업을 일컫는다. 일반적으로 재정돈 작업에는 상당한 시간이 소요되지만 선적작업 시작 이전에 이를 위한 충분한 유휴 시간이 확보되기 어렵기 때문에 선택적인 재정돈이 필요하게 된다. 본 연구에서는 재정돈 대상 컨테이너의 선택 방안으로 제안된 바 있는 휴리스틱 방안과 유전알고리즘 기반의 방안에 대해 객관적인 비교 실험을 수행하고 각각의 성능 특징을 분석한다. 특히 작업현장의 불확실성 때문에 발생하는 계획과 실행 간의 괴리를 극복하기 위해 제안된 주기적 재선택 방안에 대해서도 면밀한 실험을 통한 검증을 시도한다. 현실성있는 불확실성 모델을 도입한 시뮬레이션 실험 결과, 휴리스틱 방안의 경우에는 계산 부담이 거의 없기 때문에 재선택 주기가 짧을수록 불확실성에 대한 대처가 빨라서 성능이 좋은 반면, 유전알고리즘 기반의 방안은 탐색에 소요되는 시간 부담 때문에 적절한 세대 변천 수가 보장되는 정도의 주기로 재선택을 하는 것이 유리한 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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