최근 들어 데이터가 연속적으로 생성되므로 인해 디스크에 저장된 형태로 모델링되기 어려운 특성을 갖는 데이터 응용환경에 대한 관심이 증대하고 있다. 스트림 데이터를 대상으로 이루어지는 스트림 질의는 저장된 릴레이션 내의 데이터를 대상으로 한번 적용되고 마는 기존의 데이터 응용에서와는 달리, 한번 등록이 되면 계속적으로 입력 데이터 스트림을 감시하다가 질의를 만족시키는 투플이 발생될 때마다 결과를 출력하는 연속성을 갖는다. 이러한 데이터 스트림 처리 시스템에서 성능 향상을 위한 질의 계획 최적화에 대한 연구가 이루어지고 있으며, 이를 위한 하나의 방법으로 현재 사용중인 질의 계획에서 질의 계획의 일부를 재구성하기 위해서 최적화 대상 질의 계획으로의 입력을 중단하고 최적화된 새로운 질의 계획으로 바꾸어 임시 저장된 데이터를 새로운 질의 계획에 입력하는 방법이 이용되고 있다. 그러나 이 방법을 사용하는 경우 입력 데이터 버퍼링을 위한 저장공간에 대한 비용이 증가하고. 부정확한 갑을 산출을 유발할 수 있는 등 몇 가지 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 최적화 대상이 되는 질의 계획을 일시적으로 중복시켜 최적화가 진행되고 있는 과정 중에도 기존의 질의 계획이 입력 스트림을 계속 처리하고, 최적화된 새로운 질의 계획으로 입력 스트림을 처리하도록 하는 일시 중복을 이용한 동적 질의 계획 재구성 기법을 제시하였다.
최근 기후변화에 따른 용수사용량의 계절별 변화가 나타나고 있다. 따라서, 효율적인 용수 관리에 대한 관심은 배수지 및 송수 시스템의 운영을 넘어 정수장의 운영에서도 그 변화가 나타나고 있다. 수질관리 측면에 다소 집중되었던 정수장 운영의 중요도는 수량을 함께 관리하는 방향으로 변화할 것으로 전망되며, 따라서 취수 단계에서부터 용수 공급의 전 과정을 고려하는 지능형 정수장 관리시스템이 주목받고 있다. 상수도 공급을 위한 정수장의 운영은 크게 원수의 취수 및 도수, 정수처리, 정수된 용수의 저장, 배수 및 급수의 과정으로 구분할 수 있다. 이때, 원수의 취수와 도수, 정수처리 과정에는 상대적으로 긴 시간이 소요되므로, 정수장의 운영 관리자는 이러한 지연시간을 감안해서 배수지의 상태를 예측하여 취수계획을 결정해야 한다. 한편, 정수장 시설을 운영하기 위해서는 전력이 소모되며, 산업전력 단가는 시간대별 변동폭이 큰 것으로 알려져 있다. 따라서, 정수장의 효율적인 운영을 위해서는 용수의 수요예측과 배수지 수위변동, 취수 및 정수설비의 규모 등을 고려하는 동시에, 전력 단가가 낮은 시간대에 설비를 집중적으로 운영할 수 있는 계획을 수립해야 한다. 본 연구에서는 선형계획법(Linear Programming, LP)을 이용하여, 수요예측을 바탕으로 장기취수계획을 수립하기 위한 방안을 세 가지로 구분하였으며, 각각의 장단점을 다음과 같이 예상하였다. 1) 24시간 간격으로 시간당 취수계획을 수립하는 최적화 방안, 2) 24시간의 시간당 취수계획을 1시간 간격으로 수립하는 실시간 최적화 방안, 3) 전체 모의기간 동안의 시간당 취수계획을 한번에 수립하는 최적화 방안. 24시간 간격 최적화는 수립 및 적용이 간단한 반면, 실시간 수요변화를 고려할 수 없어 단위시간(24시간) 후반부의 최적화 효율이 떨어지는 단점이 있다. 1시간 간격의 실시간 최적화는 수요변화를 가장 정확히 반영하는 반면, 최적화 수행 횟수가 증가하는 단점이 있다. 전체 모의기간 최적화는 장기 수요예측을 고려한 탄력적 취수계획을 수립하는 반면, 수요예측의 불확실성에 따른 오차 발생위험이 크다. 본 연구에서는 국내 H 정수장을 대상으로 각각의 최적 취수계획 수립 방안을 정수장 운영의 안정성, 탄력성, 경제성 등을 기준으로 비교, 분석하였다.
항만 운영은 크게 게이트부문, 야드 부문, 선석 부문으로 구분되며, 이들 부문에 대한 운영전략과 효율적인 자원할당이 항만의 생산성향상에 중요한 역할을 한다. 특히, 선석 부문에서의 자원할당 계획은 선석 계획으로서 선박의 작업시간과 직결되기 때문에 최적화를 필요로 한다. 선석 계획은 독립적인 자원할당이 아니라 야드 부문의 장치 공간 할당과 상호 관련성을 가지고 있다. 따라서 기존 연구들이 선석 계획에 대해 독립적인 자원할당을 연구한 것과 달리 야드의 장치 공간 할당과 상호 관련성에 중점을 두고 선석 계획의 최적화 모듈을 설계하였다. 선석 계획 최적화 모듈의 설계는 수리적 기법으로 표현된 기존의 제약조건에 야드의 장치공간 할당과 관련된 제약조건을 제안하여, 해를 탐색하고, 찾은 해를 최적화하는데, 타부탐색을 사용하여 선석 계획 최적화 모듈을 설계하였다. 그리고 선석 계획 최적화 모듈의 성능 실험에서는 야드의 장치공간 할당계획을 적용한 선석 계획이 그렇지 않은 경우에 비해 작업시간이 단축됨을 알 수 있었다.
목 적 : 모나코 치료계획 시스템은 몬테카를로 알고리즘을 기반으로 선량을 구현하는 대표적인 시스템이다. 모나코 치료계획 시스템에서 치료계획 완성 후, 같은 조건으로 최적화를 재 실시하여 처음과는 다른 치료계획이 만들어질 때 본 연구는 이러한 차이를 줄이는 방법을 제시하고자 한다. 대상 및 방법 : 모나코 치료계획 시스템은 세기변조방사선치료나 용적변조방사선치료를 위한 역 선량계산을 실시할 때, 두 단계를 거쳐 최적화를 실시한다. 본 연구는 우선 최적화 두 단계를 모두 실시하여 선량으로 완성된 치료계획을, 최적화 조건을 바꾸지 않고 일반적인 1단계부터 2단계까지 순차적 최적화를 실시하였다. 이때 2단계에선 펜슬 빔과 몬테카를로 알고리즘을 각각 적용하여 실험을 실시하였다. 두 가지 알고리즘의 치료계획 모두 처음 완성된 치료계획과 최적화를 재 실시한 치료계획을 비교하고 선량 측정기를 이용하여 치료선량을 평가하였다. 두 번째는 초기 완성된 치료계획에 대하여 최적화를 재 실시할 때 단계적으로 실시하여 치료계획을 완성하고 선량을 측정하였다. 결 과 : 초기 완성된 치료계획에서 동일한 조건으로 일반적인 최적화를 다시 실시한 결과는 동일하지 않았다. 치료계획시스템의 비교에서 보면 유사한 선량-용적 히스토그람은 유사한 경향을 나타내지만 최고선량, 선량 균질도 및 제한 선량 등은 최적화 조건을 만족 시키지 못하는 다른 값을 보였다. 또한 선량측정비교에서도 20%이상 다르게 나타냈다. 또한 선량 알고리즘이 달라져도 다른 측정 값이 나왔다. 반면, 단계적 최적화를 실시 할 경우에는, 초기 치료계획과 비교하였을 때 종양 및 정상 장기의 선량 분포가 5% 이하의 차이를 보였다. 결 론 : 치료계획의 최적화 과정은 수 많은 시행 착오를 수행하며 궁극적인 해를 찾아가는 과정이다. 이때 초기 치료계획의 완성만을 신뢰하며 최적화를 실시하면 또 다른 치료계획이 만들어 질 수 있다. 유사한 경향을 보이긴 하지만, 반드시 최적화 조건을 만족한다고 볼 수 없기 때문에, 최적화 과정을 재 실시할 경우에는 반드시 단계적인 최적화 과정을 통하여 선량분포를 확인하면서 순차적으로 최적화 조건을 적용해야 할 것이다.
열간 자유 단조는 고온으로 가열한 강피에 압력을 가하여 원하는 형상을 빚는 공정이다. 가열로에서 여러 개의 강피를 동시에 가열하며 목표 온도에 도달하면 꺼내어 다음 공정을 진행한다. 이때 가열로에 투입하는 소재의 조합과 후단 공정을 위해 소재를 꺼내는 순서가 가열로의 에너지 효율에 영향을 끼친다. 본 논문에서는 열간 자유 단조의 에너지 효율을 높이기 위한 비용 예측 모형 기반 작업 계획 최적화 방안을 제안한다. 유전 알고리즘을 이용하여 가열로 강피 조합을 최적화하며 각 설비별 작업 할당 규칙에 따라 전체 작업 계획을 수립한다. 시뮬레이션 기반으로 후보 작업 계획을 평가하여 계획을 최적화 하며 이를 위해 각 설비별 공정 소요 시간 및 에너지 사용량 예측 모형을 이용한다. 예측 모형은 공정 데이터를 기반으로 기계 학습 알고리즘을 적용하여 학습한다. 또한 주기적인 재계획을 통해 예측의 불확실성으로 인해 작업의 진행이 계획대로 이루어지지 않는 문제점을 해결하고자 한다.
반응표면실험계획들을 평가하기 위한 방법으로서 전형적인 방법이 알파벳최적화이다. 그러나 이러한 알파벳최적화(D-, A-, G-, V-최적화 등)는 하나의 수치이므로 그 유용성에도 불구하고 반응표면실험계획들이 갖는 추정반응값 분산의 분포에 대한 정보에 한계를 갖는다. 이를 극복하고자 하는 대안으로서 그래픽 방법들이 있는데 우리는 그 중에 분위수그림을 애니메이션화한 동적분위수그림을 제안할 수 있고 이 동적분위수그림을 이용하여 반응표면실험계획들이 갖는 추정반응값분산의 분포를 서로 비교, 평가할 수 있다.
목 적: 알고리즘에 따른 치료계획의 영향을 분석하고 실제 치료계획을 수립할 때 고려사항을 적용하고, 나아가 최선의 치료계획을 수립하는 프로토콜을 제시하고자 한다. 대상 및 방법: 치료계획 시스템은 이클립스 10.0 (Eclipse 10.0, Varian, USA)이다. 선량계산의 알고리즘은 PBC (Pencil Beam Convolution)와 AAA (Anisotropic Analytical Algorithm)을 각각 적용하였고, 세기 조절 방사선 치료(IMRT)를 위한 최적화(Optimization) 알고리즘은 DVO (Dose Volume Optimizer 10.0.28), VMAT을 위한 최적화 알고리즘은 PRO II (Progressive Resolution Optimizer V 8.9.17)와 PRO III (Progressive Resolution Optimizer V 10.0.28)을 사용하였다. 실험을 위한 팬텀은 치료계획시스템에서 가상으로 만들었으며, $30{\times}30{\times}30$ cm의 규격에 밀도가 균일한 것(HU: 0)과 중간에 공기(HU: -1,000)로 가정되는 물질이 삽입한 된 비균질 팬텀으로 설정하였다. 실험은 먼저 팬텀(Phantom) 계획을 실시하여 일반적인 치료계획의 특징을 분석하고 그 내용을 토대로 실제 임상적용 할 치료계획을 수립하였다. 결 과: 균일한 밀도 팬텀에서 6 MV, 10 cm PDD (Percentage Depth Dose)는 PBC와 AAA는 모두 65.2%로 유사한 값을 나타냈지만, 비균질 팬텀에서 PDD는 저밀도 물질을 만나기 전까진 유사한 PDD 값을 보이다가 공기 영역에서 다른 선량곡선을 보여주고, 투과한 후에는 PDD 10 cm은 각각 75%, 73%이었다. 동일한 MU의 3차원 치료계획에서 보면, AAA 치료계획이 폐가 포함된 영역에서 저 선량으로 나타났다. 기관지와 폐의 영역이 포함된 경추 치료 환자의 2차원 대향 2문조사 치료계획을 15 MV을 이용하여 설계하였을 때, Conformity Index (ICRU 62)는 PBC 계산에서 0.95, AAA에서 0.93이었다. IMRT 치료계획은 DVO에서 보여지는 DVH가 선량계산 DVH와 동일하게 나타났다. 하지만 AAA으로 선량계산을 하였을 때는 DVO에서 조건을 만족하는 결과가 선량계산에서는 선량부족으로 나타났다. PRO II을 이용한 VMAT 치료계획은 최적화 할 때는 만족스런 결과를 얻었지만, 선량계산을 실시하였을 때는 저밀도 영역이 선량 부족으로 나타났다. 하지만 PRO III에서 같은 조건을 1회 더 최적화함으로써 최적화 결과와 선량계산 결과가 유사하였다. 결 론: 본 연구에서는 선량계산 알고리즘의 옳고 그름을 판단하지 않는다. 알고리즘이 나타내는 선량 분포의 특성을 분석하고, 특히 최적화가 필요한 IMRT나 VMAT 치료계획에서 최적화 알고리즘의 요인도 치료계획을 수립할 때 고려함으로써 최적의 치료계획을 위한 방법을 제시하고자 한다.
이 총설에서는 반응표면분석법을 이용하여 식품제조프로세스를 최적화하는 방법에 대하여 검토하였다. 반응표면분석을 수행하기 위한 절차와 반응표면분석의 필수적인 기본이론을 설명하였고, 반응표면분석법 중에서도 대부분 사용되는 2차 실험계획법(3인자 완전요인, 중심합성, Box-Behnken, 및 Doehlert 계획법)들에 대한 장단점 및 효율성을 비교하였다. 식품제조프로세스를 최적화하는데 반응표면분석법을 적용하기 위해서는 우선 실험계획을 선택하고, 적절한 모델함수를 적합화한 다음, 적합화된 모델의 질 및 실험데이터와의 예측의 정확성을 평가할 필요가 있다. 식품제조프로세스를 최적화할 때 일부요인계획, 완전요인계획 및 Plackett-Burman 계획 등과 같은 실험계획법을 사용하여 중요한 실험인자를 일차적으로 스크린한 다음, 2차 실험계획법을 선택하는 것이 바람직하다. 실제적으로 최적실험조건을 찾기 위해서는 F-test, 수정 $R^2$ 등과 같은 분산분석을 사용하여 모델을 적합화하는 것이 바람직하다. Doehlert 계획과 Box-Behnken 계획은 중심합성계획법보다 좀 더 효율적이며, 최근에는 이 계획들을 적용한 문헌의 수가 증가하고 있는 추세이다. 더욱이 이 계획들은 3수준 완전요인계획법보다는 비교할 필요도 없이 훨씬 더 효율적이다. Box-Behnken설계는 식품분야에서와 같이 극한조건(즉, 인자들이 동시에 가장 높거나 혹은 가장 낮은 수준의 실험 조건)하에서 실험을 하는 것을 피하고자 할 때 유용하다. Doehlert 계획에서는 각 인자들의 수준(level)이 다르기 때문에, 몇몇 인자들이 가격적인 면에서 그리고(혹은) 장비사용에 제약을 받는 제한이 있다든지 혹은 인자의 중요도에 따라 수준의 수를 조절해야 할 필요가 있을 때에는 Doehlert 계획이 아주 유용하다. 종래에는 반응표면분석법의 2차 회귀모델 실험계획법 중에서 다른 계획법(Box-Behnken 계획 및 Doehlert 계획)에 비해 중심합성계획법을 압도적으로 많이 적용해 왔다. 그러나 Box-Behnken 계획 및 Doehlert 계획은 중심합성계획법보다 장점이 많기 때문에, 향후에는 Doehlert 계획과 Box-Behnken 계획을 사용하여 식품제조프로세스를 최적화하는 쪽으로 초점이 맞추어 지리라고 전망한다.
최근에 활발히 진행된 ITS사업과 신호개선사업으로 인해 신호제어 시스템의 온라인화와 실시간 신호제어시스템이 도입되어 교통신호제어기의 첨단화가 진행되었다. 하지만 실시간 신호제어 운영변수 산정의 기초가 되고, 현재 가장 일반적으로 이용되는 신호교차로의 제어방법으로 사용되는 TOD제어의 운영을 위한 효과적인 신호시간계획을 위한 방법론이 부재되어 왔다. TOD 시간계획의 최적화를 수행하는 과정은 신호교차로의 효율성 제고를 위해 매우 중요한 작업이며, 최적화 수행과정의 정립이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 TOD 시간계획 작성 시 가장 선행되어야 할 Sub Area 결정 방법과 첨두시와 비첨두시의 시간 경계를 결정하는 방법론에 대해서 정의하고, 각 방법론에 의해 결정된 시간경계 구간의 신호제어 변수를 신호최적화 모형을 통해 산출하였다. 최적화된 신호제어 변수의 효과를 분석하기 위해 서울시의 동2로 간선도로 구간에 새로운 TOD 시간계획을 적용하고 필드테스트를 수행하였으며, 이러한 TOD 시간계획의 적용 효과를 사전/사후 분석을 통해 검증하였다.
공급사슬관리(Supply Chain Management)는 기업의 규모가 커지고 관리하는 제품의 수가 다양해지면서 그 중요성이 증대되고 있는 실정이다. 제조 기업의 공급사슬관리 최적화를 위해서는 다양한 변수를 고려하여 생산계획과 분배계획을 효율적으로 수립하여야 하며 각 개별의 단계를 통합적 관접에서 고려하여야 한다. 본 논문은 첫째, 고객의 수요가 다기간이며 확정된 수요정보가 생산자 단계의 생산능력 범위 내에서 변동함에 있어서 공급사슬관리의 최적화된 운영방안에 대해서 제시하였다. 둘째, 공급사슬관리에 있어서 생산계획과 분배계획 수립에 있어 재고비용과 수요불충분비용을 고려하여 최적화된 수요대응방안을 도출하도록 하였다. 본 논문은 기존의 그 유용성이 입증된 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 응용 적용하였으며 확정된 수요정보의 기간 및 변동성에 대응하기 위해 두 가지 방안으로 나누어 공급사슬관리의 최적화된 운영방안에 대해 제시하는데 그 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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