국내 일부 건설사는 초고층 건축공사와 같이 반복 공종이 많은 건축물에 일종의 선형 공정계획인 택트 공정계획을 수립하고 수행하고 있다. 선형 공정계획 모델(Linear Scheduling Model: LSM)은 작업 공간과 시간의 정보를 제공하는 시각적 도구로써 연구가 되어왔다. CPM 네트워크 공정표의 구속조건(종료 후 종료, 시작 후 종료, 종료 후 시작, 시작 후 시작)과 마찬가지로 선형계획모델 또한 작업간의 관계간의 구속조건이 발생한다. 특히, 네트워크 공정표를 호환하기 위하여 작업간의 중요 속성간의 관계성의 경계 조건을 정의하는 것이 필요하다. 따라서 본 연구는 선형 공정계획을 수립 시 발생하는 액티비티간의 공간상의 경계조건을 분석한다. 또한 선형 공정계획의 액티비티 간의 관계성을 고려하여 현재 일부 건설회사를 중심으로 사용하고 있는 택트 공정계획에 제안한 경계조건을 반영하여 택트 공정계획 수립과 관리를 위해 고려해야 하는 주요 사항을 제시하는 것이 본 연구의 목적이다.
대형 건설프로젝트의 효율적인 운용을 위해서는 프로젝트 각 분야간의 유기적인 관리체계가 필수적이라 할 수 있다. 대형 건설프로젝트의 관리업무 중 일정, 비용, 자재, 노무관리업무는 상호 유기적 종합관리를 가능하게 하는 업무들이며 이들을 종합적으로 $분석\cdot평가$할 수 있는 데이터 중심의 정보교환체계가 필수적이라 할 수 있다. 건설프로젝트관리의 $비용\cdot일정관리$업무에서 발생하는 자료의 중요성 및 활용빈도는 타 관리보다 높으며 건설공사의 효과적인 수행에 미치는 영향이 크다. $비용\cdot일정$ 통합데이터 통합관리를 통한 건설프로젝트관리체계를 수립하는 것은 생산성 측면과 자료 활용도 측면에서 더욱 효과적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 $비용\cdot일정$ 통합 데이터베이스를 기반으로 하고 비용, 일정, 자재, 노무관리에 관련된 현장업무 분석을 통하여 대형건설공사의 프로세스 및 데이터 모델링을 통한 제반 필요정보의 분석 및 구조화를 제시하고자 한다.
3자 물류 업계는 주로 화주를 대신하여 화물을 출발지에서 도착지까지 전달해주는 업무를 담당하고 있으며, 이를 위해서는 출발지와 도착지간의 운송 수단, 출발/도착 스케줄, 그리고 운임 등에 대한 정보를 필요로 한다. 또한 복합운송은 다양한 수송수단을 서로 조화롭게 통제하여 마치 하나의 수송수단을 이용하는 것처럼 자연스럽게 운영되어야 하는데, 이를 위해서는 스케줄 정보 수집과 이를 통해 가능한 수송경로를 생성할 수 있는 시스템을 구축할 필요가 있다. 하지만 현재 물류업체에서는 체계적인 시스템의 부재로 인해 충분하고 객관적인 정보를 바탕으로 서비스를 제공하지 못하고 있다. 대부분 담당자의 경험을 통하여 수작업으로 수송경로를 계획하고 있어, 거래량 및 물량이 늘어날수록 수작업에 의한 작업은 한계를 보이고 있다. 복합운송에서 최적 수송경로 생성과 선정을 어렵게 하는 이유는 크게 두 가지로 볼 수 있다. 첫째는 수송경로를 선정하기 위한 운송수단 별 스케줄 데이터 확보의 어려움이다. 두 번째는 수많은 스케줄 자료를 바탕으로 가능한 수송경로를 생성하고, 이들 중 고객의 요구에 가장 적합한 경로를 찾아내는 방법 개발에 대한 어려움이다. 이에 본 연구에서는 웹을 통해 제공되고 있는 스케줄 정보를 능동적으로 탐색 및 식별하여 실시간으로 수집할 수 있는 방법과 복합수송 서비스를 제공하는 물류업체의 핵심적인 업무인 수송경로 생성과 선정을 지원하는 지능형 복합운송 경로 계획시스템을 개발하고자 한다.
최근 정보기술의 발달로 인해 여행의 유형은 여행사를 통한 패키지여행에서 개별 여행으로 트렌드가 변화하고 있다. 개별 여행은 항공권, 관광지, 관광지 체류시간, 교통편, 숙소 등 여행자 스스로 정보를 수집하고 일정을 계획하는 여행이다. 하지만 관광지의 교통편, 지리정보 등 관광지의 정보가 부족하여 여행 일정을 예측하는데 많은 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 TSP 알고리즘을 이용하여 관광지 간 이동시간, 관광지 체류시간, 일 관광시간을 고려하고, 불필요한 교통수단의 이용으로 인해 발생되는 여행자의 피로누적을 최소화 할 수 있는 관광 순회 일정 안내 방법을 제안한다.
유저의 일상 스케쥴을 제안하고 예측하는 서비스는 스마트 비서의 흥미로운 응용이다. 전통적인 방법에서는 유저의 행동을 예측하기 위하여, 유저가 직접 자신의 행동을 기록하거나, e-mail 혹은 SNS 등에서 명시적인 일정 정보를 추출하여 사용해왔다. 하지만, 유저가 모든 정보를 기록할 수 없기에, 스마트 비서가 얻을 수 있는 정보는 제한적이며, 유저는 유저의 일상의 routine한 정보를 기록하지 않는 경향이 있다. 본 논문에서는 스케줄러에 적히는 정형화된 일정인 스케줄과 비정형화된 일정을 만드는 일상 행동 패턴들을 동시에 고려하는 접근 방법을 제안한다. 이를 위하여 마코프 의사 결정 프로세스 (MDP)를 기반으로 하는 추론 방법과 역강화 학습 (IRL)을 통한 보상 함수 학습 방법을 제안한다. 실험 결과는 우리가 6주간 모은 실제 생활을 기록한 데이터 셋에서 우리의 방법이 기존 방법들보다 우수한 성능을 보임을 논증한다.
We propose two new algorithms for parallelism-independent scheduling. The machine code generated from the compiler using these algorithms in its scheduling phase is parallelism-independent code, executable in minimum time regardless of the number of the processors in the parallel computer. Our new algorithms have the following phases: finding the minimum number of processors on which the program can be executed in minimal time, scheduling by an heuristic algorithm for this predefined number of processors, and serialization of the parallel schedule according to the earliest start time of the tasks. At run time tasks are taken from the serialized schedule and assigned to the processor which allows the earliest start time of the task. The order of the tasks decided at compile time is not changed at run time regardless of the number of the available processors which means there is no out-of-order issue and execution. The scheduling is done predominantly at compile time and dynamic scheduling is minimized and diminished to allocation of the tasks to the processors. We evaluate the proposed algorithms by comparing them in terms of schedule length to the CP/MISF algorithm. For performance evaluation we use both randomly generated DAGs (directed acyclic graphs) and DACs representing real applications. From practical point of view, the algorithms we propose can be successfully used for scheduling programs for in-order superscalar processors and shared memory multiprocessor systems. Superscalar processors with any number of functional units can execute the parallelism-independent code in minimum time without necessity for dynamic scheduling and out-of-order issue hardware. This means that the use of our algorithms will lead to reducing the complexity of the hardware of the processors and the run-time overhead related to the dynamic scheduling.
건설현장에서 정확한 진도를 관리하기 위해서는 비용정보와 일정정보를 결합한 통합정보가 요구되며 프로젝트의 성과측정을 위한 기초자료가 된다. 그러나 국내 건설공사는 비용과 일정정보를 각각 관리함으로써 객관적인 성과측정이 어려우며 내역서상의 물량을 액티비티에 분개하는 작업을 통해 생산성을 감소시킨다. 한편, BIM을 활용한 연구가 진행되면서 BIM을 통해 보다 효율적으로 진도관리하는 연구가 필요한 실정이며 현장에서는 일일 작업관리에 대한 필요성이 요구되고 있다. 이러한 건설 산업의 흐름에 따라 본 논문에서는 BIM 모델의 위치정보와 BIM기반의 견적데이터를 활용하여 3가지 타입의 진도관리단위를 생성하고 이를 통해 일일 진도율 및 일일 기성액을 파악하는 정보모텔을 제시하고자 한다.
건설생산성의 혁신적 향상을 지향하는 린건설(Lean Construction) 구현을 위해 가장 시급히 개선되어야 할 사항은 건설생산 프로세스의 개선과 건설정보의 신뢰성 향상으로 정의될 수 있다. 본 연구에서는 건설생산 프로세스 중 설계/시공단계에서의 개선사항을 설계관리, 자재조달관리, 공정관리 측면에서 도출하고, 각 단계에서 도출된 개선사항을 웹기반 정보시스템으로 실현하여 건설산업 종사자들에게 필요한 정보와 지식을 제공하고자 웹 기반 분산형 건설정보 시스템을 개발하고자 한다. 이를 위해 건설생산 프로세스 각 단계에서의 주요 문제점을 파악하여 개선모델 및 요소기술을 제시하고, 모델의 구현을 위한 시스템 프로토타입을 개발하였다. 설계/자재조달/공정 관리지원 시스템은 웹 기반의 지식관리 시스템을 중심으로의 통합을 추진할 예정이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권3호
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pp.1238-1259
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2019
Saving energy is a big challenge for Wireless Sensor Networks (WSNs), which becomes even more critical in large-scale WSNs. Most energy waste is communication related, such as collision, overhearing and idle listening, so the schedule-based access which can avoid these wastes is preferred for WSNs. On the other hand, clustering technique is considered as the most promising solution for topology management in WSNs. Hence, providing interference-free clustering is vital for WSNs, especially for large-scale WSNs. However, schedule management in cluster-based networks is never a trivial work, since it requires inter-cluster cooperation. In this paper, we propose a clustering method, called Interference-Free Clustering Protocol (IFCP), to partition a WSN into interference-free clusters, making timeslot management much easier to achieve. Moreover, we model the clustering problem as a multi-objective optimization issue and use non-dominated sorting genetic algorithm II to solve it. Our proposal is finally compared with two adaptive clustering methods, HEED-CSMA and HEED-BMA, demonstrating that it achieves the good performance in terms of delay, packet delivery ratio, and energy consumption.
In competitive electricity markets, the System Operator (SO) coordinates the overall maintenance schedules when the collective maintenance schedule reported to 50 by Gencos not satisfy the specified operating criteria, such as system reliability or supply adequacy. This paper presented a method that divides generator maintenance scheduling of the 50 into a master-problem and a sub-problem. Master-problem is schedule coordination and sub-problem is DC-optimal power flow. If sub-problem is infeasible, we use the algorithm of modifying operating criteria of master-problem. And, the 50 should use the open information only, because the information such as cost function of a generator and bidding Price is highly crucial for the strategies of profit maximization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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