• 대한토목학회논문집
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• 제28권5D호
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• pp.587-595
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• 2008

1960년대부터 최근까지 버스 이용자들의 편의를 증진시키며 버스운영 측면에서 불필요한 운행을 최소화하기 위한 버스운행계획 최적화에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 2000년 이후 ITS의 일환으로 버스 운행계획 최적화를 통한 운행관리와 정보제공 측면에서 그 중요성이 대두됨에 따라 과학적인 기반 하에 합리적인 버스운행계획 수립을 위한 연구가 더욱 활발히 진행되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 버스운행계획 수립을 위해 구간 및 정류소 단위의 운행이력, 버스이용수요 등 세부자료를 활용하여 DTR 및 DTRC 모형에 따라 버스운행계획을 수립하였고 기점 및 정류소 단위의 timetable을 작성하였다. 모형 검증을 위해 서울시 472번 간선노선을 대상으로 BMS, 교통카드 등의 수집 자료를 활용하여 운행계획을 수립하고, 모형에 사용된 파라미터와 가정들에 대한 신뢰성 확보를 위하여 민감도 분석을 수행하였다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제13권4호
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• pp.125-137
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• 2011

Customers are generally requiring a variety of products, earlier due date, and lower price. A manufacturing process needs the efficient scheduling to meet those customer's requirements. This study proposes the novel algorithm named MJA(Minimum Job completion time and AGV time) that increases the performance of machines and AGV(Automated Guided Vehicles) in many kinds of job types. MJA optimizes the bottleneck of machines and efficiency of AGV with considering two types of dispatching at the same time. Suggested algorithm was compared with existing heuristic methods by several simulations, it performed better for reducing the time of tardiness.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권1호
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• pp.1-17
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• 2016

The separated management and operation of commercial IP/optical multilayer networks makes network operators look for a unified control plane (UCP) to reduce their capital and operational expenditure. Software-defined networking (SDN) provides a central control plane with a programmable mechanism, regarded as a promising UCP for future optical networks. The general control and scheduling mechanism in SDN-based optical burst switching (OBS) networks is insufficient so the controller has to process a large number of messages per second, resulting in low network resource utilization. In view of this, this paper presents the burst-flow scheduling mechanism (BFSM) with a proposed scheduling algorithm considering channel usage. The simulation results show that, compared with the general control and scheduling mechanism, BFSM provides higher resource utilization and controller performance for the SDN-based OBS network in terms of burst loss rate, the number of messages to which the controller responds, and the average latency of the controller to process a message.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.49-56
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• 2007

그리드는 과학이나 공학 분야에서 대규모 연산을 효율적으로 수행하기 위한 플랫폼으로 제공된다. 이러한 환경에서 자원관리나 태스크 스케줄링은 다루기가 매우 복잡하다. 본 논문에서는 웹 기반의 그리드 컴퓨팅 환경에서 시스템을 모델링하고 스케줄링 기법을 시뮬레이션 할 수 있는 스케줄링 툴킷(GridTool)을 설계하고 구현하였다. 구현한 웹 기반 그리드 스케줄링 툴킷은 자바 환경의 툴킷인 GridSim을 시뮬레이션 도구로 활용하였으며, 자원 모델링, 작업 모델링, 알고리즘 컴파일, 시뮬레이션, 성능분석을 웹 환경에서 효율적으로 수행할 수 있다. 본 논문에서 구현한 스케줄링 툴킷은 향후 그리드 연구에 기반구조로 활용될 수 있으며, 스케줄링 알고리즘의 성능 분석을 위한 도구로 사용될 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권6호
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• pp.2824-2837
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• 2019

Container technologies are widely used in infrastructures to deploy and manage applications in cloud computing environment. As containers are light-weight software, the cluster of cloud applications can easily scale up or down to provide Internet-based services. Container-based applications can well deal with fluctuate workloads by dynamically adjusting physical resources. Current works of scheduling applications often construct applications' performance models with collected historical training data, but these works with static models cannot self-adjust physical resources to meet the dynamic requirements of cloud computing. Thus, we propose a self-adaptive automatic container scheduling framework AutoScale for cloud applications, which uses a feedback-based approach to adjust physical resources by extending, contracting and migrating containers. First, a queue-based performance model for cloud applications is proposed to correlate performance and workloads. Second, a fuzzy Kalman filter is used to adjust the performance model's parameters to accurately predict applications' response time. Third, extension, contraction and migration strategies based on predicted response time are designed to schedule containers at runtime. Furthermore, we have implemented a framework AutoScale with container scheduling strategies. By comparing with current approaches in an experiment environment deployed with typical applications, we observe that AutoScale has advantages in predicting response time, and scheduling containers to guarantee that response time keeps stable in fluctuant workloads.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.213-226
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• 2011

글로벌 공급사슬 환경에서 글로벌하게 분산 조달, 생산, 유통하게 됨에 따라 전체 공급사슬의 스케줄을 최적화하기 위해서 공급사슬상의 개별 기업 혹은 공장의 스케줄링 최적화뿐만 아니라 각 개별 기업 혹은 공장의 스케줄을 긴밀하게 연계하는 것이 필요하게 되었다. 이는 경쟁과 협력을 동시에 하는 개별 기업 혹은 공장을 개별 에이전트로 보고 각 에이전트간 커뮤니케이션을 통해 개별 에이전트가 관할하는 스케줄러의 스케줄을 조정함으로써 가능해진다. 하지만 전통적인 스케줄링 연구는 개별 스케줄러의 최적화에 집중되어 있고, 에이전트 연구는 스케줄링 도메인에 적용한 예가 제한적이며 이 예도 개별 스케줄러 내의 최적화에 적용하거나 실제 현장 문제가 아닌 실험실 문제 수준에 그치고 있다. 따라서 본 연구에서는 전체 글로벌 공급사슬 스케줄의 최적화를 위해 개별 기업 혹은 공장 스케줄러의 스케줄링을 연계하는 경쟁협력 스케줄링을 위한 에이전트 기반 플랫폼을 구축하였다. 글로벌 공급사슬에서 경쟁협력 스케줄링을 위한 에이전트 기반 플랫폼을 구축하기 위해 첫째, 경쟁협력 스케줄링 분류 체계를 확립하고, 둘째, 경쟁협력 스케줄링을 위한 에이전트를 설계하고, 셋째, 경쟁협력 스케줄링을 위한 지식기반 의사결정 모델을 개발한 후, 넷째 조선산업에 적용 가능한 프로토타입 시스템을 개발했다. 이를 통해 글로벌 공급사슬상의 전체 스케줄의 품질과 에이전트간 커뮤니케이션의 노력에 대한 균형점을 찾을 수 있다. 이를 통해 공급사슬내 개별 기업 혹은 공장의 부분 최적화를 극복할 수 있는 대안을 제시할 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권9호
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• pp.399-406
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• 2023

클라우드 컴퓨팅은 에지 서버가 동작하는 포그(fog) 레이어가 결합된 에지(edge) 컴퓨팅 아키텍처로 진화하고 있다. 에지 컴퓨팅 아키텍처가 관심을 받는 이유는 짧은 통신 지연으로 실시간 IoT 응용을 지원할 수 있기 때문이다. 이와 동시에 인공지능 기술을 도입한 많은 클라우드 작업 스케줄링 기법들이 제안되었다. 인공지능 기반의 클라우드 작업 스케줄링 기법은 기존 기법보다 더 좋은 성능을 보이지만 스케줄링 시간이 다소 소요된다는 단점이 있다. 이 논문에서는 에지 컴퓨팅 환경에서 분산 딥러닝 학습 기반의 동적 스케줄링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존 기법보다 스케줄링 시간이 짧은 장점이 있다. 또한 멀티 에이전트를 통한 분산 딥러닝 학습의 효과성을 보이기 위해 확장적인 실험 환경에서 제안 기법과 기존 인공지능 기법의 성능일 비교 평가하였다. 성능 실험 결과 기존 인공지능 기반 클라우드 작업 스케줄링 기법보다 짧은 스케줄링 시간을 보여 IoT 실시간 응용에 적합함을 보였으며, 확장적인 실험에서도 제안 기법이 완료된 작업의 수에 대하여 우수한 성능을 보임을 증명하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제20권1호
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• pp.96-104
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• 2019

최근 대도시 주변 중심으로 새로운 택지지구를 개발하거나, 오래전에 개발된 주거지를 새로운 택지로 재개발하는 사업들이 활발하게 진행되고 있다. 이러한 택지지구의 대지에는 건축주가 직접 건물을 지을 수 있는데, 건축주가 직접 집을 짓는 방식을 건축주 직영공사라고 한다. 건축주 직영공사에서 건축주가 건설사업관리(Construction Management, CM) 능력을 보유하고 있다면, 직영공사를 CM방식으로 수행할 수 있는데, 이러한 공사수행방식을 건축주(Owner)-CM방식이라 한다. 그러나 국내에서 소규모 건축공사의 수행방식이 건축주-CM방식인 경우는 매우 드물다. 이는 건축주가 CM에 대한 지식과 경험이 부족하기 때문일 것이다. 본 연구에서는 수도권 인근에 개발된 단독주택단지내에 거의 동일한 시기에 직영공사로 지어진 유사한 규모의 상가주택들을 대상으로 공정관리 실제 사례를 조사하였다. 그리고 본 연구는 건축주-CM방식으로 수행된 소규모 건축공사의 공정관리 사례로부터 소규모 건축공사에서의 공정관리 성공요인들을 도출하는 것을 목적으로 하고 있다. 이러한 공정관리 성공요인들은 향후 자신의 집을 직접 짓고자 하는 건축주들에게 의미 있는 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2006년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.1170-1177
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• 2006

We apply VRP(Vehicle Routing Problem) to sludge collection system in this study. Sewage stores of villages are located in each village around a multipurpose dam. Sludge which is produced in sewage store of village is transported from the sewage store of village to the sewage treatment plants by the special purpose vehicle such as the tank lorry. In this paper, we propose sludge collection strategies which allocate each sewage store of village to sewage treatment plants and decide the schedule of sludge collection in order to collect sludge efficiently. The strategies aim to decrease transportation cost with deciding proposed vehicle routing and scheduling the sludge collection. When we decide route of vehicles, we consider the collection time in sewage store of village, distance between sewage store of villages and vehicle information as average velocity of vehicle, operation time of vehicle driver. We also develop the SCMS(Sludge Collection Management System) based on windows system with real data which is used in certain circumstance. And we experiment to figure out vehicle route and transportation cost throughout changing input data.

• 대한산업공학회지
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• 제34권4호
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• pp.481-488
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• 2008

This paper deals with a scheduling problem for two-machine flow shop, in which the preceding machine is a batch processing machine that can process a number of jobs simultaneously. To minimize makespan of the system, we present a mixed integer linear programming formulation for the problem, and using this formulation, it is shown that an optimal solution for small problem can be obtained by a commercial optimization software. However, since the problem is NP-hard and the size of a real problem is very large, we propose a number of heuristic algorithms including genetic algorithm to solve practical big-sized problems in a reasonable computational time. To verify performances of the algorithms, we compare them with lower bound for the problem. From the results of these computational experiments, some of the heuristic algorithms show very good performances for the problem.