PBS 구축 및 일정최적화를 위한 DSM 방법론의 개선
Improvements of the DSM method for PBS construction and schedule optimization
- 주제(키워드) DSM , clustering , partitioning
- 발행기관 아주대학교
- 지도교수 박영원
- 발행년도 2009
- 학위수여년월 2009. 2
- 학위명 박사
- 학과 및 전공 일반대학원 시스템공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000009510
- 본문언어 한국어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록/요약
설계 구조 매트릭스(Design Structure Matrix)는 요소들 간의 상호 의존성 및 정보 흐름에 집중함으로써 복잡성을 관리하는 방법론이다. 또한 설계 구조 매트릭스는 시스템 분석 도구이자 프로젝트 관리 도구이다. 시스템 분석 도구로써 설계 구조 매트릭스는 복잡한 시스템을 명확하고 간결하게 표현하며, 또한 시스템 요소 간의 상호작용 또는 상호의존성과 인터페이스를 식별하는 방법을 제공한다. 프로젝트 관리 도구로써 설계 구조 매트릭스는 대부분의 프로젝트 관리 기법에서 표현이 불가능한 피드백으로 인한 반복적인 업무 관계를 표현한다. 이러한 설계 구조 매트릭스의 표현법은 복잡한 설계 활동을 보다 현실적이고 수행 가능한 일정을 계획하는데 커다란 도움을 준다. 그러나 설계 구조 매트릭스가 뛰어난 방법론이지만 몇몇 부분에서 개선이 필요하다. 기존의 DSM Clustering 분석을 이용하여 PBS를 구축한 결과는 시스템 엔지니어링에서 일반적으로 사용하는 시나리오 기반 시스템 아키텍팅 결과와 다른 결과를 보인다. 또한 기존의 DSM Partitioning 분석을 이용하여 업무 프로세스를 최적화할 경우에도 루프를 형성하는 업무들만을 찾아낼 뿐 최적의 업무 프로세스를 찾아내지 못한다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서, 기존의 DSM Clustering 분석 방법에 새로운 표현 방법을 추가하였으며, Clustering 알고리즘을 개선하였다. DSM Partitioning 분석의 경우에도 기존의 평가 척도를 개선하고, 유전자 알고리즘을 이용하여 최적의 업무 프로세스를 찾아낼 수 있도록 Partitioning 알고리즘을 개선하였다. 이러한 이유로 본 연구에서는 PBS 구축을 위한 DSM Clustering과 일정 계획을 위한 DSM Partitioning에 대해 기존의 문제점을 분석하고 이를 개선한 방법론과 소프트웨어 도구를 제시하였다. 또한 몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 일정 시뮬레이션 프로그램을 개발하여 기존의 DSM 방법론과 개선된 방법론의 성능을 비교/검증하였다. 또한 개선된 방법론의 효과성을 시험/검증하기 위해서 현재 진행 중인 "가지부상열차 시스템 개발" 과제에 적용한다. 이러한 결과들은 제안된 방법론의 효과성을 확인시켜 준다.
more목차
제 1장 서론
제 1절 연구 배경 및 목표
제 2절 연구 범위 및 방법
제 3절 논문 구성
제 2장 기존 DSM 연구 및 응용
제 1절 DSM 방법론의 개요
제 2절 DSM 방법론에 관한 선행 연구 조사
제 3절 논의 사항
제 3장 PBS 구축을 위한 Clustering 방법론의 개선
제 1절 Clustering 방법론의 문제점 및 개선
제 2절 Clustering 알고리즘의 문제점 및 개선
제 3절 개선된 DSM Clustering 프로그램 개발 및 성능 평가
제 4장 일정 최적화를 위한 Partitioning 방법론의 개선
제 1절 Partitioning 방법론의 문제점 및 개선
제 2절 Partitioning 알고리즘의 문제점 및 개선
제 3절 개선된 DSM Partitioning 프로그램 개발 및 성능 평가
제 5장 개선된 DSM 방법론의 적용 사례
제 1절 Clustering 프로그램을 이용한 PBS 구축 사례
제 2절 Partitioning 프로그램을 이용한 일정 최적화 사례
제 3절 몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 일정 계획 사례
제 6장 결론
