신호연동화모형에서 통과폭모형은 지체를 최소화하지 못하고 지체도모형은 좌회전현시순서를 최적화하지 못한다. 이러한 모형의 단점을 극복하고자 개발된 KS_SIGNAL은 지체를 최소화하는 신호연동화모형이지만 지체를 산정하는데 있어 많은 한계를 갖고 있다. 본 연구에서는 기존에 개발된 KS_SIGNAL의 지체모형을 개선하여 보다 우수한 연동신호시간과 현시순서를 산정해주는 신호최적화모형(KS_SIGNAL II)을 개발하여 FORTRAN 언어로 전산화하였다. 개발된 모형은 다양한 평가를 통하여 기존 모형들보다 전반적으로 우수한 것으로 입증되었다. 본 모형을 통하여 차량 출발 및 도착형태에 따른 대기차량 소거시간을 고려하는 옵셋 산정이 가능해져 지체를 최소화하는 간선도로의 신호최적화모형으로 활용될 경우 도로기능제고 및 지체도 감소에 의한 편익을 얻을 수 있다.
운송 서비스산업에 대한 지속적인 규제완화는 운송 기업의 진입 및 퇴출을 자유롭게 하였고, 외국 기업의 국내에서의 영업 활동이 가능하게 했을 뿐 아니라, 업종간 분류를 무의미하게 하여 운송기업은 전방위 경쟁을 피할 수 없게 되었다. 이러한 경쟁 환경하에서 운송 기업의 효율적인 운영은 국가 물류비 절감 측면에서, 그리고 해당 기업의 사활 측면에서 매우 중요한 의미를 갖는다. 소화물 일관 수송은 택배 또는 특송이라 불리우는 운송 서비스업의 일종으로, 화주 한명의 화물량이 차량 한 대 분량에 못 미치고, 고객이 원하는 출발지에서 목적지까지 운반해주는 특성을 가지고 있다. 소화물 일괄 수송은 지역을 순화하면서 화물을 접수하여 인근 터미널까지 운반하는 수집과정, 터미널과 터미널을 연결하는간선수송 과정, 터미널에서 최종 목적지까지 운반하는 배달과정을 거쳐 이루어진다. 본 연구를 통하여 터미널과 터미널을 연결하는 간선 수송과정에서 발생하는 비용을 줄이는 화물운송경로를 찾아주는 네트웍 최적화 모형이 개발되었으며, 이를 실제 업무에 적용하여 화물운송 경로를 조정함으로써 적재율 20%이상 개선, 운송비용 10%이상 절감이 가능함을 확인하였다.
본 논문은 기개발된 간선도로 연동하 신호최적화 모형인 KS-SIGNAL의 최적화 수행속도를 향상하기 위한 새로운 모형식 및 방법론을 제시하고 평가하였다. 본 논문에서는 탑재, 좌회전 현시순서에 관한 제약식 추가 등의 3단계 작업을 실시하였다. 첫 번째 단계인 모형식의 수정에 있어서는 기존의 모형식에서 변수로 사용하던 대가차량 소거시간을 상수로 산정함으로써 일부 제약식 및 변수를 소거시킬 수 있었으며, 두 번째 단계에서는 선형계획식의 해를 구하기 위한 툴로 사용되는 Wondow용 Lindo library를 탑재, 새로이 변형된 형식의 모형식을 제안한다. 마지막으로 세 번째 단계에서는 좌회전 현시 순서에 관한 제약식을 추가함으로써 최적화 작업에 대한 경우의 수를 줄임으로써 수행속도를 향상시키는 방법론에 대해 제시한다. 결론적으로 기존의 KS-SIGNAL과 비교해 최적화 수행속도는 99%이상 향상되었으며, 도출된 해 또한 타 모형식과 비교해 우수한 결과를 나타냈다.
태양의 활동영역에서 관측할 수 있는 흑점은 주로 흑점군으로 관측되며, 태양폭발현상의 발생을 예보하기 위한 중요한 관측 대상 중 하나이다. 현재 태양 폭발을 예보하는 모델들은 McIntosh 흑점군 분류법을 사용하며 통계적 모델과 기계학습 모델로 나누어진다. 컴퓨터는 흑점군의 형태학적 특성을 연속적인 값으로 계산하지만 흑점군의 형태적 다양성으로 인해 McIntosh 분류를 잘못 분류할 수도 있다. 이러한 이유로 컴퓨터가 계산한 흑점군의 형태학적인 특성을 예보에 직접 적용하는 것이 필요하다. 우리는 흑점군의 형태학적인 특성(개수, 면적, 면적비 등)과 함께 모든 흑점을 정점(Vertex)으로 하고 그 사이를 연결하는 간선(Edge)으로 하는 간선의 거리 합이 최소인 최소신장트리(Minimum spanning tree : MST)를 작성하였다. 이 최소신장트리를 사용하여 흑점군을 검출하고 가장 면적이 큰 정점을 중심으로 트리의 깊이(Depth)와 차수(Degree)를 계산하였다. 이 방법을 2003년 SOHO/MDI의 태양 가시광 영상에 적용하여 구한 흑점군의 내부 흑점수와 면적은 NOAA에서 산출한 값들과 90%, 99%의 좋은 상관관계를 가졌다. 우리는 이 연구를 통해 흑점군의 형태학적인 특성과 더불어 예보에 직접적으로 활용할 수 있는 방법을 논의하고자 한다.
도시간선도로의 신호시간요소를 계획하는 방법은 크게 3가지로 나뉜다. 이들은 통 과폭 최대화모형, 지체도 최소화 모형 그리고 이들 두 가지 모형의 통합모형으로 구분된다. 기존의 통합모형은 지체를 줄이기 위하여 최대 통과폭 모형인 PASSER-II로 최적화된 좌회 전현시순서를 TRANSYT-7F에 사용하는 방법이다. 그러나 통과폭 최대모형과 기존의 통합 모형은 지체를 최소화해주지 못하고, 반면에 지체도 최소화모형인 TRANSYT-7F는 좌회전 현시순서를 최적화 시켜주지 못하는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 기존 모 형들의 갖고 있는 단점을 극복하기 위하여 좌회전현시를 최적화하면서 지체를 최소화해줄 수 있는 새로운 모형(KS_SIGNAL)을 개발하는데 있다. 개발된 모형은 MAXBAND 등과 같은 최대통과폭모형을 발전시킨 혼합정수계획법 형태를 갖는다. 평가결과에 의하면 개발된 모형 으로 최적화된 좌회전현시순서를 TRANSYT-7F에 사용할 경우 TRANSYT-7F나 PASSER-II 와 TRANSYT-7F를 통합한 기존 모형들보다 지체를 줄일 수 있는 것으로 나타났다.
그래프 분할 기법은 분산 환경에서 그래프 질의 수행에 있어 통신 비용을 줄이고 부하 균형을 맞추고자 그래프의 정점과 간선들을 여러 머신들에 나누어 저장하는 방법이다. 본 논문에서는 그래프 질의 수행에 관한 지식을 정리하고, 간선 절단 기법(edge-cut), 정점 절단 기법(vertex-cut), 하이브리드 절단 기법(hybrid-cut)으로 알려진 대표적인 그래프 분할 기법과 최신 그래프 시스템들의 그래프 분할 기법을 소개하고 비교한다.
인간의 유전자의 돌연변이 서열인 SNP를 통하여 하플로타입을 추정하는 연구는 생명공학분야에서 중요한 연구분야이다. 일반적인 방법으로 하플로타입을 추정하는 것은 상당한 시간과 비용이 요구된다. SNP를 통한 하플로타입 추론에 대한 방법은 지금까지 여러 방법이 제시되었다. 본 논문에서는 해당 문제를 해결하기 위한 도구로 베이지안 네트워크를 제시하고, 이를 사용한 유전알고리즘인 BOA를 이용하여 해결하는 방법을 제시한다. 이후 BOA 소프트웨어를 이용하여 우선적으로 해집단크기 및 비율에 대한 정확도를 분석 후 적합도함수의 quality정보의 개입유무에 따른 정확도를 실험한다. 마지막으로 네트워크의 간선존재 여부에 따른 정확도를 실험하는 것으로 실험을 마친다. 실험결과 해집단크기와 비율에 따라 정확도가 상이한 결과를 얻었으며, quality정보의 개입이 없는 경우와 네트워크의 간선을 적용한 경우 모두 기존에 비해 저조한 정확도를 보였다.
본 논문에서는 공동주택 환경에서 정보통신 설비의 고도화를 위하여 사업자설비와 이용자설비가 최초 접속되는 케이블 분기점의 집중구내통신실과 구내 간선 및 건물간선이 접속되는 동장비실을 비롯 구내통신설비의 전반적인 환경에 대한 현장조사를 통하여 운영실태를 조사하였고 기술기준과 초고속 정보통신 건물인증기준을 비교하여 새로이 개선안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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