초고층 건축공사에서 리프트카를 이용한 자재 양중 관리는 핵심적인 관리분야 중 하나이다. 기존 연구들은 양중계획의 기본 단위인 양중 사이클타임이나 리프트카의 운행효율은 기존 사례를 참고하여 적용하거나 관리목표로 설정하고 개략적으로 산정하는 한계가 있었다. 따라서 본 연구에서는 양중 사이클타임을 단축하고 가동율을 향상시키기 위하여 자재 양중작업 프로세스를 최적화하는 방법론 제안을 목표로 하였다. CYCLONE 모델을 변형하여 작업시간과 작업위치를 반영할 수 있도록 개선하고, 세부 작업을 조정하여 프로세스를 최적화 하는 방법론을 제안하였다. 이 방법론에 따라 양중작업 프로세스를 개선하고 민감도 분석과 현장 적용성 평가를 실시하였으며 초고층 현장에 적용하였다. 기존 작업 프로세스와 개선된 작업 프로세스를 양중 높이별로 시뮬레이션하고 이를 현장 적용 결과 데이터와 비교하여 양중작업 시간 단축과 가동율 향상 정도를 비교 분석하여 최적화 방법론의 효용성을 검증하였다.
조직내의 자동화된 업무 프로세스 진행과 문서 교환의 목적으로 출발한 워크플로우 기술은 비즈니스 프로세스를 전사적으로 관리하여 조직 내부에서 외부로 이어지는 다수 조직의 비즈니스 프로세스 전체가 하나의 프로세스로 관리, 통제, 감시, 최적화 될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 워크플로우 시스템을 사용하는 기업이나, 병원, 공공기관들이 각각의 워크플로우 프로세스론 웹상에서 공유하여 서로 다른 시스템을 운영하는 기업에서도 자신이 필요로 하는 프로세스를 검색하여 사용하고 필요에 따라서는 수정작업을 걸쳐 사용할 수 있도록 하여 시스템간의 상호운용성 등을 높일 수 있는 시스템을 설계하였다.
최근 S/W관련 산업계에서는 조직의 프로세스 개선 요구가 증대되고 있다. 이는 수준 높은 소프트웨어의 품질과 개발, 유지 보수 비용의 최소화, 제품 출하시간의 단축을 위하여 소프트웨어 프로세스에 대한 예측, 통재 가능성을 증가시키기 위함이다. 따라서 SPICE / CMM와 같은 표준을 사용하여 조직의 프로세스 능력 수준을 평가하고 수준향상을 꾀하고, 기업이 최고도의 높은수준에 도달하기 위해서는 조직의 비젼에 대응한 정량적인 모델에 의한 프로젝트 관리가 필요하다. 본 논문에서는 목표기반 (GQM) 방법을 도입하여 소프트 웨어 프로세스 개선 (SPI)을 추진하고, 경험공장(EF)를 구축하는 기반이 되는 프로젝트 정보 구축 모델을 설계하고 이 과정의 방법론과 모델을 UML로 표현하여 검증하고, 사례연구를 통한 모델의 신뢰성을 확인하고자 한다. 목표기반 방법을 사용하여 조직의 목표를 도출해 내고, 구축된 조직의 목표를 SPA에서 나온 개선사항에 프로젝트의 목표로 투영하여 조직전체의 프로세스가 조직의 목표에 맞추어 나아감으로서, 조직의 프로세스 개선과 최적화를 성취할 수 있게 한다.
본 연구는 수작업으로 이루어진 제조현장에서 제조 프로세스를 최적화할 수 있도록 시뮬레이션을 통한 디지털 트윈 구현 방안을 제안하고자 한다. 수작업 모션을 센서로 수집하고 동작 인식에 대하여 반복적인 실험데이터로 제조 프로세스를 최적화하는 지식관리메커니즘을 제안 범위로 한다. 연구목적 달성을 위하여 물류현장 모의실험을 실시하였는데, 작업자의 경험으로 나타난 기초적 지식에 작업시뮬레이션을 반복 경험하게 함으로써 최적화된 디지털 트윈을 생성할 수 있는 방안을 마련하였다. 실험결과, 디지털 트윈을 생성하는 시뮬레이션으로 보다 빠른 시간내에 작업공간 구성과 작업 특성을 생성하여 최적화된 자원을 구성한 결과를 물리시스템으로 전송함으로써 제조 프로세스의 지속적 개선이 가능한 것으로 파악되었다.
본 논문에서는 범프 및 브레이크 하중조건 하에서 자동차 넉클의 강도설계에 관한 다양한 회귀모델 기반 근사최적화 기법 및 그 성능을 비교하고자 한다. 최적설계문제는 응력, 변형 및 진동주파수의 제한조건 하에서 중량을 최소화하여 설계변수인 단면치수가 결정되도록 정식화 된다. 비교 연구를 위해 사용된 근사화 기법은 순차적 근사최적화(SAO), 순차적 이점대각이차 근사최적화(STDQAO), 그리고 개선된 이동최소 자승법(MLSM) 기반 근사최적화 기법인 CF-MLSM 와 Post-MLSM 이다. SAO 와 STDQAO 적용을 위하여 상용 프로세스통합 설계최적화(PIDO) 코드를 사용하였다. 본 연구에 적용한 MLSM 기반 근사최적화 기법들은 제한조건의 가용성을 보장할 수 있도록 새롭게 개발되었다. 다양한 근사최적화 기법에 의한 설계결과는 설계 해의 개선 및 수렴속도 등 수치적 성능을 기준으로 실제 비근사최적화 결과와 비교검토 되었다.
이 총설에서는 반응표면분석법을 이용하여 식품제조프로세스를 최적화하는 방법에 대하여 검토하였다. 반응표면분석을 수행하기 위한 절차와 반응표면분석의 필수적인 기본이론을 설명하였고, 반응표면분석법 중에서도 대부분 사용되는 2차 실험계획법(3인자 완전요인, 중심합성, Box-Behnken, 및 Doehlert 계획법)들에 대한 장단점 및 효율성을 비교하였다. 식품제조프로세스를 최적화하는데 반응표면분석법을 적용하기 위해서는 우선 실험계획을 선택하고, 적절한 모델함수를 적합화한 다음, 적합화된 모델의 질 및 실험데이터와의 예측의 정확성을 평가할 필요가 있다. 식품제조프로세스를 최적화할 때 일부요인계획, 완전요인계획 및 Plackett-Burman 계획 등과 같은 실험계획법을 사용하여 중요한 실험인자를 일차적으로 스크린한 다음, 2차 실험계획법을 선택하는 것이 바람직하다. 실제적으로 최적실험조건을 찾기 위해서는 F-test, 수정 $R^2$ 등과 같은 분산분석을 사용하여 모델을 적합화하는 것이 바람직하다. Doehlert 계획과 Box-Behnken 계획은 중심합성계획법보다 좀 더 효율적이며, 최근에는 이 계획들을 적용한 문헌의 수가 증가하고 있는 추세이다. 더욱이 이 계획들은 3수준 완전요인계획법보다는 비교할 필요도 없이 훨씬 더 효율적이다. Box-Behnken설계는 식품분야에서와 같이 극한조건(즉, 인자들이 동시에 가장 높거나 혹은 가장 낮은 수준의 실험 조건)하에서 실험을 하는 것을 피하고자 할 때 유용하다. Doehlert 계획에서는 각 인자들의 수준(level)이 다르기 때문에, 몇몇 인자들이 가격적인 면에서 그리고(혹은) 장비사용에 제약을 받는 제한이 있다든지 혹은 인자의 중요도에 따라 수준의 수를 조절해야 할 필요가 있을 때에는 Doehlert 계획이 아주 유용하다. 종래에는 반응표면분석법의 2차 회귀모델 실험계획법 중에서 다른 계획법(Box-Behnken 계획 및 Doehlert 계획)에 비해 중심합성계획법을 압도적으로 많이 적용해 왔다. 그러나 Box-Behnken 계획 및 Doehlert 계획은 중심합성계획법보다 장점이 많기 때문에, 향후에는 Doehlert 계획과 Box-Behnken 계획을 사용하여 식품제조프로세스를 최적화하는 쪽으로 초점이 맞추어 지리라고 전망한다.
최근 멀티미디어 데이터 서버로 리눅스 시스템을 쓰는 경우가 많아 졌다. 이 경우, 멀티미디어 데이터에 관한 서비스를 효율적으로 제공할 수 있어야 한다. 이를 위하여, 본 논문에서는 기존의 리눅스 scheduling 방식이 갖는 단일레벨 run-queue 구조를 변형한 다중레벨 run-queue를 제안하였다. 기존의 단일레벨 run-queue에서는 queue 내에 프로세스의 수가 많아질수록 검색시간이 길어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 run-queue를 여러 단계로 나누고, scheduling 과정에서 상위 queue부터 프로세스가 존재하는지를 조사하도록 스케줄러를 변형하였다. 따라서, 상위 queue에 프로세스가 있는 경우에는 하위의 queue는 더 이상 조사한 필요가 없게 되므로. 결과적으로 검색시간을 줄일 수 있게 된다. 한편, 다중 레벨의 run-queue를 사용할 경우, 이를 관리하기 위한 오버헤드가 별도로 발생한다. 본 논문에서는, 제안한 다중레벨의 run-queue 시스템의 성능을 최적화하기 위하여, queue의 적절한 개수 선정 및 각 프로세스를 어떤 queue에 넣을 것인지를 결정하는 것이 성능에 미치는 영향에 대하여 실험적으로 연구하여 새로운 스케줄러의 성능을 기존 스케줄러와 비로 분석하였다. 본 논문에서 제안한 멀티레벨 run-queue를 사용함으로써, 각 queue의 스케줄링 정책(policy)과 관련 파라메터 간을 독자적으로 변화시킬 수 있다. 따라서, 여러 가지 상황에 적합한 스케줄링을 각각의 경우에 맞게 최적화하는 것이 손쉬워 지므로 여러 분야에서 매우 유용하게 쓰일 것이다.
신 차종의 개발 시, 기존 차량 모델을 사용하여 재 설계하는 방식에 의해 전례 없이 빠르게 차량 개발을 수행하고 있다. 또한 대부분의 이들 후속 차량은 공통 플렛폼 상에 설계되고 있으며, 일반적으로 충격, 구조 건전성, 생산 타당성 검토 등의 컴퓨터 시뮬레이션은 개발 프로세서 초기 단계에서 행하여 지고 있으나. NVH 엔지니어링은 차량 개발 프로세스의 매우 중요한 과정으로 되어 있음에도 불구하고, 실내 소음, 진동 승차감, 피로 수명 예측 등은 사용되는 해석 모델의 크기 및 복잡성으로 인하여 이들 성능 특성 평가 및 최적화는 아직 도전 과제이며, 본 논문에서는 몇몇 선진 OEM에서 수행되고 있는 NVH 개발 프로세스와 이를 가능케 하는 기법을 소개한다.
본 연구는 한반도 연안 해역에서 발생할 수 있는 다양한 작전유형을 바탕으로 소형 고속 함정의 적정 소요를 산출하기 위한 방법론적 접근이다. 이 연구방법은 운용 해역을 단위 경비구역으로 구분하고 구역할당 모형과 군집화 모형 등을 활용하였다. 이는 지금까지 작전 운용 장비의 적정 소요 산정시 선형기법등을 여러 가지 다양한 방법을 통해 검증해온 방법과는 달리, 최적화 기법을 활용한 작전 함정의 소요를 모델링하는 방법을 채택하였다. 이러한 경비구역에서 임무수행이 가능한 소형 고속 함정의 적정 소요는 "소요 최적화 프로세스"를 거쳐 소위 "하이브리드 적정 소요 모형"에 의하여 적정성을 산출, 검증하는 모델링 방법으로 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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