생산 시스템에 있어서 일정계획은 많은 비용이 투자된 생산설비 및 기계를 효율적으로 운영한다는 의미에서 매우 중요하다. 계획과 실행에서 오는 차이를 줄이기 위한 생산 시스템인 제조실행 시스템(Manufacturing Execution System : MES)의 효율성을 높이기 위해서 일정계획은 대상이 되는 작업의 특성에 적합한 일정계획 할당규칙 (Dispatching rule)에 대한 선정방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 공정계획의 데이터에서 얻어지는 작업특정을 기반으로 시뮬레이션 (Simulation)을 진행하여 일정계획 할당규칙을 선정한다. 시뮬레이션을 통해 얻어진 정보를 지식기반 사례추론 방법론의 하나인 온톨로지(Ontology)로 구성함으로써 작업할당규칙 선정에 의한 적응형 일정계획 플랫폼을 개발한다. 구현하는 플랫폼은 특정 작업장에만 국한되지 않고 다양한 작업장에 적용시킬 수 있는 일정계획 시스템이라는 장점이 있다. 본 시스템 개발을 위해 온톨로지 추론 부분은 RacerPro와 Prot$\acute{e}$g$\acute{e}$를 이용하였으며, 일정계획 시뮬레이션은 JAVA와 FlexChart를 사용하였다.
플랜트 건설 프로젝트는 다른 분야의 프로젝트에 비하여 상대적으로 높은 불확실성과 위험을 수반하게 되며, 이는 정확한 플랜트 건설 프로젝트의 관리가 프로젝트의 성공에 있어 매우 중요해진다는 것을 의미한다. 특히 프로젝트 관련 초기 단계에서 이루어지는 공정 계획과 일정 계획 작업의 성패가 곧 전체 플랜트 건설 프로젝트 수행의 성패를 결정하는 주요한 요인으로 인식되고 있다. 그럼에도 불구하고 대부분의 플랜트 건설 사업은 그 특유의 비구조성과 환경의 역동성으로 인해 적시에 정확하고 체계적인 공정 및 일정 계획 수립을 수행하고 있지 못한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 첫째, 플랜트 건설에 필요한 공정 지식을 모듈화하고, 둘째, 플랜트 건설 문제의 체계적 표현 방법을 마련하였으며, 셋째, 문제에 따라 필요한 공정들을 구성하고 계획을 수립하는 전문가의 지식에 대한 표현 기법과 이의 추론 방법론을 개발하였다. 또한 이렇게 수립된 공정 계획을 바탕으로 프로젝트 초기 단계에서의 일정 계획을 수립하는 휴리스틱 기반 일정 계획 방법론을 제안함으로써 보다 빠르게 공정 계획의 수행 가능성과 경제성을 여러 가지 측면에서 고려해 볼 수 있게 된다. 이와 같은 자동화된 프로젝트 초기 단계의 공정 계획 수립은 계획 수립 소요를 극적으로 단축시키며 따라서 불확실한 상황이나 여건에 대한 고려를 체계적으로 그리고 충분히 수행할 수 있게 함으로써 보다 수립된 공정 계획의 완전성과 정확성을 높이게 될 수 있다. 본 연구에서는 또한 이상의 접근 방법을 시스템으로 구현하였으며, 구현된 플랜트 건설 공정 계획과 일정 계획 수립 시스템은 국내 최대 건설회사의 열병합 발전소와 하수처리장 건설을 위한 실제 프로젝트 관리 업무에 적용하여 그 성과를 경험적으로 중명하였다. 특히 이와 같은 실제 적용 사례는 본 방법론이 다른 플랜트 건설 분야에서도 쉽게 적용되어 프로젝트 관리 업무의 질적 향상과 생산성의 제고에 기여할 수 있음을 시사하고 있다.
Scheduling jobs effectively under consideration of actual loads on machines is one of the most complicated tasks in production control. The complexity of the finite capacity scheduling often makes the conventional methods of industrial engineering fail. As an alternative, Knowledge-based approaches to job-shop scheduling have been evolved recently. This paper presents a blackboard- based scheduling expert system which combines knowledge-based scheduling with interactive scheduling. It is shown to be possible to generate the feasible schedule within a reasonable time. Flexible reaction management is also possible while keeping the changes in the generated schedule to the minimal and adjusting the schedule to tardy operations or working environmental changes. The system is equipped with a rule base with heuristics for handling conflicted event. A case study applying the implemented system is described.
In this paper, research and applications of a knowledge-base system in scheduling are review. The method is based on the problem-solving techniques developed in artificial intelligent. The object of this paper is to enable the re-time rescheduling under dynamic environments. Developed to KBS(Knowledge-Based Scheduling) system in this paper, will based on expert system, and applicate to requirement of users effectively.
에이전트는 자율성, 사회성, 반응성, 지속성을 갖는 독립된 프로그램으로 지식과 추론 능력을 바탕으로 사용자의 작업을 대신해 준다. 여러 영역들을 포함하는 복잡한 문제를 효과적으로 해결하기 위해서 멀티에이전트 기반구조에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 그러나 이런 기반구조에서도 사용자의 질의는 상당히 애매하고 그에 대한 문제 해결에 대한 절차가 바로 생성되지 못하는 문제점이 있다. 이를 위해 멀티에이전트 기반구조에 계획 생성모듈을 추가시켜 좀더 지능을 갖춘 멀티에이전트의 개발이 요구된다. 본 논문에서는 OAA (Open Agent Architecture)를 이용한 에이전트 시스템이 사용자의 의도 파악과 작업수행을 위한 절차를 생성하고, 분산되어 독립적으로 흩어져 사용되고 있는 지식처리 시스템을 통합하여 상호의 지식을 공유하면서 서로 협동 가능하도록 OAA를 이용한 에이전트 시스템에 계획생성 모듈 추가방법을 제안한다. 또한 이방법의 유용성을 검증하기 위해 여행일정 에이전트 시스템에 적용하였다. 이러한 결과로 OAA를 이용한 에이전트 시스템을 사용하는 사용자는 컴퓨터 네트워크 상에서 제공되는 서비스의 제공과 사용에 있어서 좀더 편리한 인터페이스 환경을 제공 받을 수 있게 되었다. 또한 현재 독립적으로 흩어져 사용되고 있는 지식처리 시스템인 전문가 시스템이나 계획기를 통합하여 상호의 지식을 공유하면서 서로 협동으로 일을 처리할 수 있는 환경을 제공한다.
건설 프로젝트의 단위작업을 기반으로 발생되는 노무자의 작업시간은 진행된 실적물량 정보와 연계되어 생산성 정보로 가공되고 이는 다시 해당 단위작업의 공정관리와 연계됨으로써 프로젝트의 계획 대비 실적을 비교 및 분석할 수 있는 근거자료로 활용 될 수 있다. 또한 이러한 작업정보(노무자의 작업시간 및 실적물량 정보)는 잔여 작업 일정에 대한 예측 및 작업조 운영계획 조정 등 공정관리와 관련된 다양한 원천데이터로 제공될 수 있으며, 실적자료로 축적되어 향후 유사 프로젝트의 공사계획 수립에 유용하게 재활용될 수 있다. 본 연구의 목적은 PDA, 바코드, 웹 기술 등을 활용하여 단위작업을 기반으로 발생되는 작업정보를 효과적으로 수집하고 이를 생산성 정보로 가공하여 공정 및 공사관리 업무를 지원하는 전산화 시스템을 개발하는 것이다. 개발 시스템을 통해 분석 및 축적된 생산성 정보는 단위작업의 공정과 연계되어 잔여작업 일정 예측 및 작업조 조정 등 다양한 공정 지원데이터를 제공할 수 있으며 지식관리 차원에서 향후 유사 프로젝트의 공정계획 수립시 매우 유용한 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 인간-컴퓨터 상호작용 분야에 있어서 사용자와의 원활한 협력을 위해 각종 센서 정보로부터 사용자 의도를 인식하고 행동을 예측하여 대응하는 의도대응 인터페이스에 대한 연구가 주목 받고 있다. 이는 사람들 사이에서는 자연스러운 일이며, 인간의 의도대응 과정을 모방하여 공학적으로 구현하는 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 보다 효과적으로 사용자의 의도에 대응하기 위해서 거울 뉴런과 마음의 이론을 기반으로 하는 사람의 의도대응 과정을 분석하고 이를 바탕으로 인터페이스에 적용 가능한 의도대응 방법을 제안한다. 본 논문에서는 센서로부터 즉각적으로 인식하여 대응 가능한 기본의도와 추가적인 지식을 통해 추론 가능하며 기본의도의 조합으로 이루어진 복합의도에 대해 계층적으로 대응하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 행동네트워크를 이용하여 기본의도에 대해 즉각적으로 대응을 생성하며, 복합의도에 대하여 계획 기반 방법을 통해 대응 시퀀스를 생성하고 대응을 수행한다. 제안하는 방법은 일정 관리와 집안 관리 서비스를 제공하는 인공비서 시스템에 적용되었으며, 다양한 의도와 상황에 대한 생성 대응을 분석함으로써 사용자의 의도와 관측된 행동을 반영하여 적합한 대응을 생성함을 확인하였다.
지식기반형 첨단기술의 특성을 갖고 있는 광학산업은 신기술 경쟁이 치열하고 라이프 사이클도 짧아 끊임없는 기술창출이 이뤄져야 한다. 더욱이 중소기업 위주의 국내 광학산업의 수준은 선진국에 비해 낮은데다 선진국으로부터의 첨단기술 이전은 거의 불가능하다. 이러한 국내 여건 속에 핵심기반기술인 정밀광학렌즈 및 광학박막기술의 확보를 위해서 5년간 인력양성교육을 실시한 인하대학교 광기술교육센터가 총 3372여명의 교육생을 배출한데 이어, 올해부터 다시 5년간의 일정으로 정밀광학기술 전문인력양성교육에 들어갔다. 광학기술 인력 확보가 결국 우리 산업경쟁력의 척도라는 대전제 하에 국내 광학기술 보급 및 전문인력 양성의 메카로 성장한 인하대학교 광기술교육센터를 찾아, 황보창권 센터장으로부터 운영현황 및 계획에 대해 들어보았다.
소프트웨어 프로젝트 계획 생성 과정은 (1)프로젝트를 수행하기 위한 작업 구조(WBS)를 작성하고, (2)각 작업에 필요한 공수를 예측한 뒤, (3)작업에 인력을 할당하여, (4)전체 일정을 예측하는 과정으로 이루어진다. 프로젝트의 규모가 커질수록 가능한 작업 구조, 공수, 인력 할당의 조합의 수가 급격히 많아지며 이에 따라 프로젝트 계획 생성 과정의 복잡도가 매우 높아지게 된다. 따라서 이를 지원하기 위한 프로젝트 계획 생성 지원 기법이 필요하다. 본 연구에서는 실무 전문가 그룹과의 논의를 통해 소프트웨어 프로젝트 계획 생성 지원 기법에서 고려해야 할 여러 실무 요구사항들을 도출했다. 도출된 실무 요구사항을 고려하여 개발된 프로젝트 계획 생성 지원 도구 APP(Automatic Project Planner)는 개발 조직의 과거 지식 데이터를 활용한 공수 예측을 지원하며, 실무 이슈가 고려된 자동 인력 할당을 제공한다. 본 도구를 통해 합리적이고 현실적인 프로젝트 계획의 기반을 마련할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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