• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2006년도 추계학술대회
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• pp.127-133
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• 2006

Minimizing the total number of setup changes of a machine increases the throughput and improves the stability of a production process, and as a result enhances the product quality. In this context, we consider a new product-mix problem that minimizes the total number of setup changes while producing the required quantities of a product over a given planning horizon. For this problem, we develop a mixed integer programming model. Also, we develop an efficient heuristic algorithm to find a feasible solution of good quality within reasonable time bounds. Computational results show that the developed heuristic algorithm finds a feasible solution as good as the optimal solution in most test problems. Also, we developed a web based scheduling and monitoring system for a zinc alloy production process using the developed heuristic algorithm. By using this system, we could find a monthly zinc alloy production schedule that significantly reduces the total number of setup changes.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1991년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 전북대학교, 전주; 26-27 Apr. 1991
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• pp.67-76
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• 1991

For several years, graduate students and faculty of the Engineering Systems Research Center at U.C., Berkeley have been studying new methods of planning and scheduling in a computer integrated manufacturing environment, with particular emphasis on large scale integrated circuit fabrication. One part of this work, focusing on short interval scheduling, uses simulation models as a primary research tool. We have built two versions of the same basic model (programmed in C) to study two different problems (one deals with machine down time and the other with setup times). These have proven to be efficient for studying particular problems, but are difficult and time consuming to modify. We are convinced that our research will be more effective: (1) if it were easier to build special purpose models tailored to the research question at hand; and (2) if we had better interfaces to graphics output. Commercially available factory simulators are inadequate for this research for a variety of reasons. Existing packages such as SIMKIT, SLAM, SIMAN and EXCELL have their own weaknesses. Typically, they are hard to develop and to modify. They do not allow for adding new dispatching decisions or release decision. Also, it is hard to add more machines to existing environment or change the route the product flows. For these various reasons, we had developed a new simulation package having flexibility and modularity. In this paper, based on experiences gained in the application of object oriented programming, we discuss unique features of the simulator developed in OOPS and ways to take advantage of features in developing and using manufacturing simulation software written in the OOPS

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.392-392
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• 2000

This study performs optimization of paper mill scheduling using MINLP(Mixed-Integer Non-Linear Programming) method and 2-step decomposing strategy. Paper mill process is normally composed of five units: paper machine, coater, rewinder, sheet cutter and roll wrapper/ream wrapper. Various kinds of papers are produced through these units. The bottleneck of this process is how to cut product papers efficiently from raw paper reel and this is called trim loss problem or cutting stock problem. As the trim must be burned or recycled through energy consumption, minimizing quantity of the trim is important. To minimize it, the trim loss problem is mathematically formulated in MINLP form of minimizing cutting patterns and trim as well as satisfying customer's elder. The MINLP form of the problem includes bilinearity causing non-linearity and non-convexity. Bilinearity is eliminated by parameterization of one variable and the MINLP form is decomposed to MILP(Mixed-Integer Linear programming) form. And the MILP problem is optimized by means of the optimization package. Thus trim loss problem is efficiently minimized by this 2-step optimization method.

• 융합정보논문지
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• 제11권8호
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• pp.207-211
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• 2021

이 논문은 단계 1에 기계 한 대, 단계 2에 2대의 병렬 기계가 있는 유연 흐름 생산 스케줄링 문제를 다룬다. 목적 함수는 평균 완료 시간을 최소화하는 것이다. 이 문제를 혼합 정수 2차 문제로 정식화하여 혼합 시뮬레이티드 어닐링을 이용하여 풀었다. 혼합 시뮬레이티드 어닐링은 유전자 알고리즘의 탐색 능력을 이용하고 시뮬레이티드 어닐링을 적용하여 너무 이른 수렴 현상을 줄이는 방법이다. 실험을 통하여 혼합 시뮬레이티드 어닐링의 성능을 평가하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.487-499
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• 2022

딥러닝과 같은 기계학습 기술은 최근에 광범위하게 활용되고 있다. 이러한 딥러닝은 최근 낮은 컴퓨팅 성능을 가지는 임베디드 기기 및 엣지 디바이스에서 보안성 향상을 위해 ARM TrustZone과 같은 신뢰 수행 환경에서 수행되는데, 이와 같은 실행 환경에서는 제한된 컴퓨팅 자원으로 인해 정상적인 수행에 방해를 받는다. 이를 극복하기 위해 DNN 모델 partitioning을 통해 TEE의 제한된 memory를 효율적으로 사용하며 DNN 모델을 보호하는 TPMP를 제안한다. TPMP는 최적화된 memory 스케줄링을 통해 기존의 memory 스케줄링 방법으로 수행할 수 없었던 모델들을 TEE 내에서 수행하여 시스템 자원 소모를 거의 증가시키지 않으면서 DNN의 높은 기밀성을 달성한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.891-894
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• 2024

The quest for reliability in Artificial Intelligence (AI) is progressively urgent, especially in the field of next generation wireless networks. Future Beyond 5G (B5G)/6G networks will connect a huge number of devices and will offer innovative services invested with AI and Machine Learning tools. Wireless communications, in general, and medium access control (MAC) techniques were among the fields that were heavily affected by this improvement. This study presents the applications and services of future communication networks. This study details the Medium Access Control (MAC) scheduler of Beyond-5G/6G from 3^rd Generation Partnership (3GPP) and highlights the current open research issues which are yet to be optimized. This study provides an overview of how AI plays an important role in improving next generation communication by solving MAC-layer issues such as resource scheduling and queueing. We will select C-V2X as our use case to implement our proposed MAC scheduling model.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권9호
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• pp.189-196
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• 2020

최근 클라우드 환경에서는 고성능 연산이 가능한 GPU(Graphics Processing Unit) 장치를 가상머신에게 적용한 GPU 클라우드 컴퓨팅 기술이 많이 사용되고 있다. 클라우드 환경에서 가상머신에게 할당된 GPU 장치는 대규모 병렬 처리를 통해 CPU보다 더 빠르게 연산을 수행할 수 있으며, 이로 인해 다양한 분야의 고성능 컴퓨팅 서비스들을 클라우드 환경에서 운용할 때 많은 이점을 얻을 수 있다. 클라우드 환경에서 GPU 장치는 가상머신의 성능 향상에 많은 도움을 주지만 가상머신의 CPU 사용 시간을 기반으로 작동하는 가상머신 스케줄러에서는 GPU 장치의 사용 시간이 고려되지 않아 다른 가상머신들의 성능에 영향을 미친다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 가상머신에게 GPU를 할당할 때 많이 사용되는 직접 통로기반 GPU 가상화 환경에서 GPGPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units) 작업을 수행하는 가상머신으로 인한 다른 가상머신들의 성능 저하 현상을 검증하고 분석하며, 이를 해결하기 위한 가상머신의 GPGPU 작업 관리 기법을 제안한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제35권3호
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• pp.77-86
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• 2012

We consider the capacitated lot-sizing and scheduling problem for a paper remanufacturing system that produces several types of corrugated cardboards. The problem is to determine the lot sizes as well as the sequence of lots for the objective of minimizing the sum of setup and inventory holding costs while satisfying the demand and the machine capacity over a given planning horizon. In particular, the paper remanufacturing system has sequence-dependent setup costs that depend on the type of product just completed and on the product to be processed. Also, the setup state at one period can be carried over to the next period. An integer programming model is presented to describe the problem. Due to the complexity of the problem, we modify the existing two-stage heuristics in which an initial solution is obtained and then it is improved using a multi-pass interchange method. To show the performances of the heuristics, computational experiments were done using the real data, and a significant amount of improvement is reported.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.77-88
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• 2015

본 논문은 작업별 위치기반 지수학습 효과를 갖는 2-에이전트 단일기계 스케줄링 문제를 고려한다. 에이전트 A는 가중 완료 시간의 합을 최소화하며, 에이전트 B는 총소요시간에 대한 상한 값을 만족하는 조건을 갖는다. 본 연구에서는 먼저 우수해/가능해에 대한 특성을 개발하고, 이를 이용하여 최적 해를 찾기 위한 분지한계 알고리즘을 설계한다. 또한 근사 최적 해를 구하기 위해 6가지 다른 초기해 생성 방법을 이용한 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 제안한다. 수치 실험을 통해 제안된 알고리즘의 우수한 성능을 검증한다. 실험 결과, 다른 초기해 생성 방법들 간에는 %errors 차이가 유의하게 발생하지 않았으며, 에이전트 A의 작업 순서를 무작위로 생성할 때 성능이 좋아짐을 발견하였다. 반면에, 에이전트 B의 초기해 생성 방법은 성능에 영향을 미치지 않았다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제9권1호
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• pp.141-152
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• 2024

바이오의약품 위탁생산 사업(CMO)에서 다양한 고객의 주문에 대해 납기를 만족시키는 생산 일정계획을 수립하는 것은 사업이 경쟁력 측면에서 매우 중요하다. CMO 공정에서 각 주문은 다수의 배치로 구성되어 있으며 복수 개의 생산라인에 소량의 배치 단위로 할당되어 병렬 생산할 수 있다. 본 연구는 동종 병렬설비를 보유하고 있는 CMO 공정에서 주문의 총 납기 지연을 최소화하는 일정계획을 수립하기 위한 메타휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 생물학적 진화에서 영감을 받아 염색체와 같은 데이터 구조를 무작위로 생성하여 특정 문제를 해결하며, 교차 및 돌연변이와 같은 작업을 사용하여 다양한 솔루션을 효과적으로 탐색한다. 국내 CMO 기업체에서 제공한 현업 데이터를 기반으로 컴퓨터 실험을 진행하여 제안한 알고리즘이 기업체에서 사용하고 있는 전문가 알고리즘과 상용 최적화 패키지보다 우수한 일정계획을 적절한 계산시간 내에 도출하는 것을 확인하였다.