본 논문은 레이더와 같은 지상의 다수위협이 존재하는 상황에서 무인항공기의 비행경로 최적화에 관한 것이다. 레이더에 의한 피탐성, 즉 비행체에 의해 반사되는 레이더 신호강도를 최소화하면서 목적지까지의 비행시간을 최소화하는 관점에서 성능지수를 제안하였다. 1차의 시간지연 시스템으로 가정된 비행체의 경사각을 제어입력으로 고려하였으며, Sequential Quadratic Programming기법에 기반한 입력 파라미터 최적화 기법을 사용하여 궤적최적화를 수행하였다. 제안된 무인 항공기 경로계획 기법은 Voronoi 선도기법과 비교하였을 때, 생존성을 증대시키면서도 항공기의 역학적 특성을 고려한 비행경로를 제공한다.
하천정비나 유역종합 치수계획 등 수자원계획을 수립하는 과정에 있어 하천의 설계홍수량 추정은 필수적이며, 하천의 수공구조물의 안전성과 수문학적 위험도를 산정하는데도 활용되고 있다. 그러나 매년 관측되는 강우량 자료에 비해 유출량 자료의 길이가 비교적 짧아 신뢰성 있는 홍수량자료의 구축이 어려운 실정이며, 미계측 유역에 위치한 중소규모 하천의 설계홍수량과 같은 수문학적 자료는 매우 제한적이다. 이러한 이유로 본 연구에서는 기 수립된 하천정비기본계획의 자료들을 활용하여 유역의 특성(면적, 경사, 고도)이 고려되는 새로운 홍수량 산정식을 개발하였으며, Bayesian GLM(generalized linear method) 기법을 활용하여 미계측 유역의 지역화를 통한 홍수량의 추정이 가능하도록 하였다. 또한 Hierarchical Bayesian 기법을 활용하여 개발된 공식에 활용되는 매개변수의 불확실성을 구간을 산정하였다. Bayesian 기법의 도입으로 산정되는 홍수량의 불확실성 구간을 정량적으로 제시할 수 있었으며, 제안된 연구 결과는 미계측 유역의 홍수량을 추정하는 도구로서 활용성이 높을 것으로 기대된다.
신용평점을 위한 부도예측의 분류 문제를 다루는데 있어서 통계적 판별분석 및 인공신경망 및 유전자알고리즘 등을 이용한 데이터 마이닝의 방법들이 일반적으로 고려되어왔다. 이 연구에서는 수리계획법을 응용하여 classification gap을 고려한 이단계 수리계획 접근방법을 신용평가에 적용하는 방법론을 제안하여 수리계획법을 통한 신용평가모형 구축의 가능성을 제시한다. 1단계에서는 선형계획법을 이용해서 대출 신청자에게 대출을 허가할 것 인지의 여부를 결정하게 되는 대출 심사 filtering으로의 적용단계이고, 2단계에서는 정수계획법을 이용하여 오분류 비용이 최소가 되도록 하는 판별점수를 찾는 과정으로 모형을 구성한다. 개인 대출 신청자의 데이터(German Credit Data)에 대하여 피셔의 선형 판별함수, 로지스틱 회귀모형 및 기존의 수리계획 기법들과의 비교를 통해서 제안된 모델의 성능을 평가한다. 이단계 수리계획 접근법의 평가 결과를 통하여 신용평가모형에의 적용가능성을 기존 통계적인 접근방법 및 수리계획 접근법과 비교하여 제시하고 있다.
대한산업공학회/한국경영과학회 1993년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 계명대학교, 대구; 30 Apr.-1 May 1993
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pp.83-92
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1993
의사결정지원시스템의 성패여부는 사용자가 사용하기에 편리하고 효과적인 모형으로 구축되었는가에 달려있다. 아무리 훌륭한 시스템 분석기법을 활용하였다 하더라도 사용자가 불편하여 사용하지 않으면 그 의사결정 지원 시스템은 사장되고 말 것이며 많은 시간과 정성을 들여 개발한 연구결과가 빛을 보지 못할 것이다. 본 연구에서는 일반적인 중소기업의 제조업 환경에서 생산 일정 계획 수립을 위한 의사결정 지원 시스템의 구축을 중심으로, 사용자 편의를 고려한 시스템이 갖추어야할 사양 및 이에 대한 설계, 객체지향 프로그래밍 기법의 활용, 시스템 구현상의 문제점 등에 대하여 구체적으로 설명하고 해결방안에 대하여 고찰한다.
혼동 행렬 (confusion matrix)은 자극 또는 인식대상(데이터)에 대한 반응을 데이터화함으로써 인식대상(데이터)의 특성분석을 통하여 복잡한 시스템을 효율적으로 통제, 관리하기 위한 분석기법에 사용된다. 클러스터링은 인식 시스템을 위한 기법으로서 다양한 분야에서 널리 활용되고 있다. 본 연구에서는 혼동 행렬을 이용한 최적화 모델을 통하여 클러스터링(Clustering) 문제의 새로운 접근법을 제시한다. 최근 수리 계획 분야에서 클러스터링 분야에 대한 연구가 계속되고 있는데 그러한 수리 모델과 혼동 행렬을 접목하여 새로운 모델을 제시한다.
본 논문에서는 시뮬레이션 기반 최적화에서 유전자 알고리즘을 이용하여 후보 모델을 자동으로 생성하는 기법을 제안하였다. 이 방법론은 잘 알려진 계획-생성-평가의 틀을 기반으로 구축되었다. 계획은 확장된 AND-OR 트리(AND, OR, Multiple AND 노드를 갖는 트리)를 이용하여 가능한 모든 후보 모델을 표현하였고, 이러한 트리 상에서 후보 모델을 자동생성하기 위하여 유전자 알고리즘을 사용하였다. 마지막으로 생성된 후보 모델을 평가하기 위하여, 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션을 이용한 평가를 통하여 목적에 맞는 후보 모델을 찾을 수 있게 된다. 본 논문에서 제시한 방법론의 효율성은 DSP 프로세서 설계 예제를 통하여 보여주었다.
경영 분류 문제에 대한 많은 연구들은 여러가지 기법들간의 성과 비교에 대한 것이었지만, 각각의 연구들마다 가장 좋은 기법이 어떤 것인가에 대해서는 상이한 결론을 내고 있다. 다수의 분류 기법 중에서 가장 좋은 것을 사용하는 방법에 대한 대안으로,분류 기법을 통합하여 성과를 향상시키는 방법이 있다. 본 연구에서는 개별 분류 기법의 결과를 선형 결합하여 예측력을 높이는 방법을 제시하였다. 최 적 선형 결합 가중치를 계산하기 위해 혼합 정수 계 획 법을 사용하였다. 목적 함수로 사용한 오분류 비용의 최소화에서 오분류 비용은 부도 기업을 모형에서 정상으로 예측한 오류와 정상기업을 모형에서 부도 기업으로 예측한 오류의 합으로 정의하였다. 문제 풀이 과정을 단순화하기 위하여 본 논문에서는 절사점 (cutoff value)을 고정하였고, 경계 함수 (threshold function)를 배제하였다. 정수계획법의 계산을 위해 branch 8, bound 방법을 사용하였다. 선형 결합에 의한 모형의 예측력이 개별 기법에 의해 구축된 모형의 예측력을 상회하였고, 그 차이가 통계적으로도 유의하였다.
객체지향 개발이 보편화되었지만 객체지향 프로젝트를 지원하는 소프트웨어 관리 기법에 대한 연구가 미흡하다. 또한, 기존의 소프트웨어 관리 기법을 객체지향 프로젝트에 적용하는 것 역시 어려움이 있다. 특히, 늘어가는 객체지향 기반의 대형 프로젝트에 적합한 프로젝트 계획 기법에 대한 연구가 미흡하다. 본 논문에서는 객체지향 프로젝트를 위한 관리 요소 중 스케줄링에 대한 체계화된 기법을 제안한다. 시스템의 기능적인 요구사항이 기술된 Use Case 다이어그램을 이용하여 객체지향 프로젝트 스케줄을 도출해 가는 과정을 Use Case 식별, 상호의존성 분석을 통한 초기 PERT 차트 작성, 각 Use Case의 특성 규명, Iteration 개수 결정, Iteration에 Use Case 할당, 유용한 자원과 제약 사항 고려, Revised PERT 차트 작성의 7 단계로 나누어 제안한다. 각 단계에 내한 입력 물과 중간 산출물, 그리고 수행 지침을 제시한다. 본 논문의 프로젝트 스케줄링 기법은 짧은 개발 기간 동안 고품질의 소프트웨어 생산에 목적을 둔 프로젝트 계획 단계에서 효율적인 기법으로 사용된다.
다수 무인기 체계에서 임무할당은 임무 수행 능력을 결정하는 중요한 요인이다. 본 논문은 유전 알고리즘에 기반한 임무계획기법을 제안한다. 본 기법을 통해 제한 조건을 만족하면서, 임무 완료 시간을 최소화하는 해를 구할 수 있다. 임무 할당 문제의 최적해를 구하기 위해서는 계산량이 많이 필요하므로 본 기법이 해를 구하는 대안이 될 수 있다. 본 기법은 현실 세계의 다양한 종류의 무인기, 임무, 제한 조건을 고려하였다. 제안된 기법은 각 무인기의 임무 시퀀스와 제한 조건 만족을 위한 임무 별 대기 시간을 도출한다. 다양한 수치적 시뮬레이션 결과를 통해 임무 종료 시간을 최소화하는 임무계획 기법의 성능을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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