우리나라에 생육하는 국화과 식물들의 화기구조와 화분매개충의 상호관련성을 밝히고자, 2010년 4월부터 2011년 10월까지 꽃을 찾는 곤충들을 조사였으며 꽃들의 화기구조를 관찰하였다. 나비목 곤충이 38, 꽃등에과를 비롯한 파리목 곤충의 방화빈도 등급의 합이 38, 벌목 곤충들이 36의 높은 방화빈도를 보였다. 꽃무지과를 비롯한 딱정벌레목의 방화빈도 등급의 합이 6으로 가장 낮았다. 주요 화분매개충은 벌목 13종(꿀벌과 11종, 개미과 2종), 나비목 29종(배추흰나비과 5종, 네발나비과 12종, 뱀눈나비과 3종, 팔랑나비과 3종, 부전나비과 2종, 왕나비과 1종 및 나방류 2종), 파리목 16종(기생파리과 1종, 꽃등에과 12종 및 집파리과 1종), 딱정벌레목 6종(꽃무지과 2종, 하늘소과 2종, 잎벌레과 1종 및 꽃벼룩과 1종) 등 65종으로 나타났다 개망초는 방화곤충이 31종으로 가장 많았고, 다음으로 등골나물이 15종, 까실쑥부쟁이가 13종 순으로 낮아졌다. 솜방망이, 씀바귀, 금불초, 지느러미엉겅퀴, 곰취, 단풍취, 수리취, 고려엉겅퀴, 이고들빼기 및 산국은 모두 방화곤충이 2종으로 매우 적었다. 나비목 곤충들은 황색이나 자주색에 비하여 백색의 꽃에 상대적으로 높은 방화빈도를 보였다. 이 연구로 국화과 식물의 화기구조와 화분 매개 곤충 간의 상리공생적 상호관계를 어느 정도 파악하였다.
물류/택배업계의 공급사슬관리에서 차량에 의한 고객의 요구 서비스 시간대 만족은 고객의 재고수준을 낮추고 또한 서비스 수준의 향상에 매우 중요한 제약조건이다. 최근에 소개된 메타휴리스틱인 개미해법(Ant Colony Optimization: ACO)은 NP-hard 문제의 해공간 탐색에 있어서 상당한 장점을 가지고 있으나, 시간대 제약이 있는 차량경로문제(Vehicle Routing Problems with Time Windows: VRPTW)에 대한 적용은 아주 미비한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 ACO 를 VRPTW에 적용하여 최선의 차량경로 해를 구하기 위한 여러 변형을 제시하고, 이들의 영향을 다양한 실험문제를 이용하여 분석하고자 한다. 계산실험 결과, 기본 ACO 에 여러 설계 요소들을 추가함에 따라 계산시간이 다소 증가하지만 보다 우수한 차량경로 해를 구할 수 있었다.
일정한 시간이 지나면 제품으로서의 가치가 사라지게 되는 단일기간 재고품목들은 생산된 직후 전량 각 고객들에게 주어진 납기에 맞추어 효율적인 분배가 요구된다. 본 연구에서는 고객들은 다수 종류의 제품을 주문할 수 있으며 제품종류별 분리배송을 허용하는 상황에서 생산비, 수송비, 납기위반비, 차량고정비를 최소화하기 위한 생산순서 및 차량경로를 수립함을 목적으로 한다. 이에 대한 해법으로써 진화개미해법을 개발하였다. 개발된 해법의 성능평가를 위해 각 고객의 위치, 주문 제품 종류, 주문량들을 다르게 하여 구축한 실험문제에 대하여 유전알고리듬해법과 비교실험을 수행하였다.
그래프 착색 문제(Graph Coloring Problem)는 인접한 노드 (V$_{i}$, V$_{j}$ )가 같은 색을 갖지 않도록 그래프 G의 노드 V에 색을 배정하는 문제로, NP-hard 문제로 잘 알려져 있다. 또한 최근까지 그래프 착색 문제의 최적 해를 구하기 위하여 다양한 접근방식들과 해법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 기존의 그래프 착색 문제의 해법으로 잘 알려진 Greedy algorithms, Simulated Annealing. Tabu search 등이 아닌 실세계에서 개미들이 자신의 분비물을 이용하여 경로를 찾는 Ant System을 개선하여 새롭게 제안한 Ant Colony System(ACS) 알고리즘으로 해를 구하는 ANTCOL을 소개하고, ANTCOL에서 DSATUR, Recursive Largest First(RLF) 등의 방식을 사용한 기존 생성 함수들과 RLF를 개선하여 제안한 eXtend RLF방식을 사용한 생성 함수를 비교, 평가하고자 한다.
Facility Layout Planning is concerned with how to arrange facilities necessary for production in a given space. Its objective is often to minimize the total sum of all material flows multiplied by the distance among facilities. FLP belongs to NP complete problem; i.e., the number of possible layout solutions increases with the increase of the number of facilities. Thus, meta heuristics such as Genetic Algorithm (GA) and Simulated Annealing have been investigated to solve the FLP problems. However, one of the biggest problems which lie in the existing meta heuristics including GA is hard to find an appropriate combinations of parameters which result in optimal solutions for the specific problem. The Ant System algorithm with elitist and ranking strategies is used to solve the FLP problem as an another good alternative. Experimental results show that the AS algorithm is able to produce the same level of solution quality with less sensitive parameters selection comparing to the ones obtained by applying other existing meta heuristic algorithms.
제품(또는 서비스)을 생산하기 위하여 여러 순차적인 작업이 수행되어야 하는 환경에서 생산자원(기계 또는 작업자)에게 얼마만큼의 요소작업을 배정하는가를 결정하는 작업배정(Work Assignment) 문제는 중요한 의사결정 문제이다. 일반적으로 이용하는 작업배정 방식은 각 생산자원에게 가급적 균등한 작업량을 배정하는 라인밸런싱(LB: Line Balancing) 전략이다. 그러나 LB 방식은 작업자의 작업속도 차이나 시스템의 여러 가지 변동 상황(기계고장, 품질문제 등)의 고려 없이 작업을 배정하기 때문에 실제로는 계획된 밸런싱효율을 달성하기 어렵다. Bucket Brigade (BB)는 이러한 문제에 대응하기 위한 새로운 작업배정 방법으로 제시되고 있다. BB는 개미의 협력작업 개념을 바탕으로 하는 분산 자율적인 작업배정 방법이다. 본 발표에서는 생산 및 물류시스템에서 BB의 적용 가능성과 문제점을 논의하고, 시뮬레이션을 통하여 여러 작업 환경에서 BB의 수행도를 분석한다.
컨테이너 터미널에서 효율적인 적하작업 계획을 자동으로 생성하는 알고리즘을 연구하였다. 실제 터미널에서 계획자들이 적하작업 계획시에 고려하는 제약소건 및 효율적인 계획을 위한 고려사항을 조사하였다. 이를 바탕으로 1단계에서는 개미시스템(ant system)이라는 인공지능기법을 적용하여 제약조건을 만족시키면서 원활한 적하작업이 진행될 수 있도록 컨테이너 크레인과 트랜스퍼 크레인의 이동순서와 위치를 결정하고, 2단계에서는 1단계에서의 결과를 바탕으로 빔탐색법(beam search)을 사용하여 컨테이너 개개의 작업순서를 결정하는 알고리즘을 개발하였다. 또한 개발된 시스템의 성능을 검증하기 위하여 최근의 대형선반에 대한 실제 현장자료를 바탕으로 실험을 수행하였다.
여주 신륵사는 남한강과 인접하여 습도가 높고 안개일수가 많으며 산림과 인접하여 생물피해가 우려되는 곳이다. 이에 문화재 보존관리 계획 수립에 필요한 기초자료 확보를 위해 신륵사 목조건축물의 생물분포와 주변 산림의 흰개미 분포를 3년 동안 모니터링 하였다. 그 결과 문화재 가해곤충인 구멍벌이 지속적으로 확인되었으며, 계절과 연차별 곤충분포가 다양하게 나타났다. 이는 대상지의 입지특성과 당해 연도의 기후 변화가 함께 반영되었기 때문으로 추정된다. 배후 산림에서는 전체적으로 흰개미 군체가 확인되었고, 분포 양상은 매년 다르게 나타났다. 미생물 조사 결과 건물의 출입 여부에 따라 종별 분포와 오염도가 다르게 나타났으며, 목재부후균도 분리 동정되었다. 따라서 보존환경과 생물분포에 대한 지속적인 모니터링과 함께 목재가해생물종의 추가적인 유입을 막기 위한 조치가 필요하다.
계룡산 지역에서 발생하는 허리노린재상과의 군집분석을 위한 조사를 1989년 8월부터 1990년 8월에 걸쳐 수행하였던 바 다음과 같은 결과를 얻었다. 채집조사된 허리노린재상과는 2과 13속 17종 이었다. 지점에 따른 개체수의 현존량은 논뚝에서 47.4%(13종), 초지에서 37.4%(13종), 관목지에서 15.2%(11종)이었다. 지대별 우점종은 논뚝에서 톱다리개미허리 노린재와 흑다리잡초노린재로써 우점도 지수는 $\lambda$=0.128, 초지에서는 우리가시허리노린재와 넓적배허리노린재로써 $\lambda$=0.141, 관목지에서는 톱다리개미허리노린재와 넓적배허리노린재로써 $\lambda$=0.199였다. 계절별 우점종은 봄에는 벼가시허리노린재와 붉은잡초노린재로써 $\lambda$=0.149, 여름에는 우리가시노린재와 넓적배허리노린재로써 $\lambda$=0.132, 가을에는 톱다리개미허리노린재와 우리가시허리노린재로써 $\lambda$=0.386이었다. 다양도(H')는 논뚝에서 0.931이고, 초지에서 0.916이며, 관목지에서는 0.810으로 나타났다. 균등도(J')는 논뚝에서 0.836이고, 초지에서 0.800이며, 관목지에서는 0.778으로 나타났다. 군집유사성은 논뚝과 초지간에 비교적 비슷했다.
콩 종실비대성기에서 톱다리개미허리노린재(노린재목: 호리허리노린재과)에 의한 콩 피해 정도를 파악하고자 망사로 씌운 콩 포트에 실험곤충을 접종하여 수확기에 피해를 조사하였다. 콩 종실비대성기에 실험곤충 2령부터 성충까지 접종하였을 때, 수확된 종자 수와 기형종자(C형)의 비율은 대조구이에 비해 차이가 없었으나, 2령을 제외한 다른 모든 발육태들은 흡즙 흔적이 있는 종자(B형)를 많이 생성하였다. B형 종자 생성 수는 2령과 5령 약층에서 적었으나, B형종자의 무게감소율은 5령 약층에 의한 피해에서 가장 컸다. 성충 수를 증가시켜 접종하였을 때, 수확된 종자수는 대조구에 비해 차이가 없었으나, B형 종자의 생성비는 4, 8, 16마리 접종구에서 유의하게 컸으며, C형종자 비율은 16마리 접종구에서만 대조구에 비해 컸다. 곤충 접종기간을 달리하였을 때는 전체 꼬투리 수는 대조구와 차이가 없었으나 수확된 종자 수는 실험곤충을 수확기까지 방치한(48일) 처리구에서 현저하게 적었다. 이중 B형종자 비율은 8일과 16일간 접종된 것들이 대조구에 비해 유의하게 높았고, C형종자 비율은 수확기까지는 장기간 실험곤충을 방치한 처리에서 그 값이 대조구에 비해 높았다. 결과적으로 종실비대성기의 피해는 흡즙흔이 있는 종자들 주로 생성하면서, 곤충 밀도와 가해 기간이 어느 한계 이상으로 증가할 때 기형종자가 생성되고 때로는 종자들이 탈락하는 것으로 추정되었다. 피해입률은 곤충 수와 접종기간 각각에 대해 정의 상관관계로 증가하는 것을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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