전력시스템 등, 산업 전반의 많은 분야에 최적화 문제가 산재해 있다. 또한 이러한 최적화 문제를 해결하기 위한 많은 연구가 있었다. 특정 응용에 국한되지 않고 모든 응용에 적용 가능한 메타휴리스틱 알고리즘은 그 중 많은 비중을 차지하고 있으며, 가장 대표적인 방법은 유전알고리즘과 타부 탐색이다. 그러나 최적화 문제에 속하는 많은 문제들이 탐색공간이 방대하고 많은 제약이 존재하는 대규모 최적화 문제로서 기존의 메타휴리스틱 기법들을 그대로 이용해서는 빠른 시간 내에 최적의 해를 찾아내기 힘들다 본 논문에서는 대규모 최적화 문제의 하나인 발전기 기동정지 계획 문제를 해결하기 위하여 유전알고리즘과 타부탐색을 적용하고 그 성능을 분석한다. 그리고 각 방법을 병렬화하여 수행함으로써 병렬화를 통하여 시간상의 이득과 함께 부가 효과로서 집중화와 다각화의 효과를 얻을 수 있음을 보여준다.
고속도로 터널 공사비의 가장 큰 비중을 차지하는 터널 단면 설계시, 주요 표준단면 결정요소의 일률적인 적용 및 기존 단면을 답습함에 따라 터널 천단부 등에 과대한 사공간이 발생하고 있으며, 기계환기 터널의 경우 제트팬 설치가 가능하도록 계획된 단면을 터널 전연장에 적용하고 있으나, 대부분의 구간은 제트팬 설치가 불필요한 구간이므로 이를 감안한 경제적인 단면 계획이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 터널 내공단면 결정요소에 대한 개선 사항 및 기계환기 터널 적용시 단면 이원화를 통한 고속도로 터널 단면 최적화 방안을 도출하였다. 결과적으로 굴착 단면 최적화에 따른 경제성 확보 및 $CO_2$ 절감 효과를 기대할 수 있으며, 설계시 이를 바탕으로, 터널의 환기, 방재조건 및 토공량 등 노선 특성을 고려한 최적의 단면 계획이 필요하다.
본 연구는 도시 우수관망 설계 시 주어진 설계유량을 효율적이고 경제적인 단면 구성과 관망에 따른 우수배제 능력을 극대화시키기 위해 최적화 기법인 동적계획법(Dynamic Programming : DP)의 특수한 방법인 이산미분형 동적계획법(Discrete Differential Dynamic programming DDDP)를 이용해 최적화된 설계조건을 구할 수 있도록 하였다. 이산미분형 동적계획법의 기법은 설계유량과 맨홀의 위치가 결정되면 그에 따른 최적 우수시스템이 될 수 있는 관의 용량, 경사, 수위, 수심, 위험도, 회수비용 등을 결정할 수 있는 방법으로 이는 공사비용에 따를 최소비용을 목적함수로 위험도 분석을 통하여 최적화된 조건을 찾는 방법으로 모형개발을 하였다. 개발된 모형을 실제 단지계획의 합리식으로 설계된 우수관망 계획과 비교 검증하여 보다 경제적이고 효율적인 우수관망 시스템을 구축하는 모형을 제시하였다.
최근 빠른 시간에 행동을 표현할 수 있는 장점을 가진 반응형 시스템과 최적화된 시퀀스를 생성할 수 있는 계획에 기반만 시스템을 통합하기 위한 하이브리드 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. 행동 네트워크 구조는 센서와 목적에 대한 외부연결과 행동들 사이의 내부연결을 통해 수동적으로 설계되지만. 자동적으로 행동을 생성할 수 있고 복잡한 문제에 적용할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 이동 에이전트의 행동을 생성하기 위한 최적화된 방법을 찾는 문제에 대해 이 행동 네트워크에 계획 기능을 부가함으로 행동 시퀀스를 최적화하는 방법을 제안한다. 행동 네트워크는 입력된 정보와 목적 정보를 가지고 다음에 수행할 행동을 선택하여 각 상황에 가장 높은 우선순위를 가지는 행동만을 선택한다. 이 행동 네트워크에서 선택된 모든 행동들을 몇 단계 앞서 수행시켜 가장 좋은 결과를 가져올 행동으로 다음의 행동을 선택하는 방법을 통하여 복잡하고 불확실한 환경에서 주어진 목표를 달성하기 위한 전체적인 최적 행동 시퀀스를 생성할 수 있다. Khepera 이동 로봇을 이용한 실험을 통해 제안한 행동 네트워크에 계획을 이용한 방법이 행동 네트워크 구조에서보다 더 적은 행동 시퀀스로 목적을 달성함을 알 수 있었다.
반응표면실험계획들을 평가하기 위한 방법으로서 전형적인 방법이 알파벳최적화이다. 그러나 이러한 알파벳최적화(D-, A-, G-, V-최적화 등)는 하나의 수치이므로 그 유용성에도 불구하고 반응표면실험 계획들이 갖는 추정반응값분산의 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, 평가 할 수 있다.
산업화와 도시화에 따라 용수사용량이 증가되면서 용수부족이 나타나기 시작하였다. 용수부족을 보다 효율적이며 경제적으로 용수수급계획을 하기 위한 관심이 고조되고 있다. 물수지 분석의 최적화기법을 연구하기 위하여 새로운 기법으로 부각되고 있는 유전자 알고리즘을 적용하였다. 본 연구에서는 물수지 분석 중 하나인 저수지 모의운영 방법을 사용하였으며 대상지역으로는 낙동강 유역인 임하댐을 중심으로 모의를 하였으며 실제 유입량 자료와 유입량 예측기법을 이용하여 최적화를 수행하였다. 최적화 모형의 구성은 임하댐을 상태로 하는 모형을 구성하였고, 목적함수는 저수지 모의기법에서 설정한 말기저수위를 우선적으로 만족시키고, 임하댐의 용수공급량을 만족시키는 것으로 구성하였다. 유전자 알고리즘을 이용한 물수지 분석의 최적화 방안을 실행하였는데 이러한 방법을 통하여서 보다 나은 용수수급계획을 할 수 있을 것이라 기대된다.
본 연구는 현재의 학교시설의 건축계획적 분석을 통하여 향후 학교시설의 계획단계에서 실용적으로 활용 가능한 피난 및 대피 동선의 최적화를 목적으로 한다. 건축물의 계획단계에서, 건축물의 기능과 목적에 따라 구분된 평면 및 단면상의 조닝(Zoning)을 하고, 이에 따라 동선이 결정된다. 화재 또는 지진의 발생을 비롯한 재난의 발생 상황에서 효율적인 피난동선의 유무는 학교시설에서 생활하는 모든 이들의 생사와 연결되는 중요한 사항임은 물론이다. 인간의 행동특성을 분석하고 이해한 후, 최적화된 동선계획을 통하여 효과적으로 피난이 가능할 수 있도록 건축계획 및 설계의 발전 시에 활용할 수 있도록 하고자 한다.
전통적인 job shop 일정계획문제는 NP_hard 문제로 조합최적화 문제이다 일반적인 가정은 job이 방문하는 기계들의 경로가 고정되어 있다는 것이다. 경로 유연성을 가지는 job shop 일정계획문제는 job이 방문하는 기계들의 경로가 고정되어져 있지 않다는 것이다. 이러한 경우에 전통적인 job shop 문제를 복잡하게 만든다. 경로 유연성을 가지는 job shop 문제도 NP-hard 문제이다. 그러므로 휴레스틱이나 AI 기법들을 사용하는 하는 것이 불가피하게 되었다. 유전 알고리즘은 매우 복잡한 조합 최적화문제인 job shop 일정계획문제에 적용되어지고 있다. 이 논문은 최대완료시간(makespan)으로 경로 유연성을 가지는 job shop 일정계획문제를 풀기 위한 유전 알고리즘을 제시하고자 한다. 먼저 경로 유연성을 가지는 job shop 일정계획문제에 대한 정의를 내리고 유전 알고리즘을 구축하기 위한 첫 단계로 유전적 표현 즉, 개체 표현방법에 대해 설명하고 유전 연산자의 소개 그리고 알고리즘 재생과정을 제시하고 수치실험을 통해 알고리즘이 양질의 일정계획을 찾을 수 있다는 것을 보이고자 한다.
도로 공사나 토지 공사에서 대규모 절성토 개발 시 설계되는 토량이동계획에서 호수나 습지와 같이 이동불가능한 제척지를 고려해 최적 토량이동 경로 계산 알고리즘을 제안한다. 대규모 절성토 내 토량의 이동계획 수립은 운반단가에 많은 영향을 미치므로 사전에 토량이동계획을 수립해야한다. 선형계획법을 이용한 토량이동 최적화에 대한 연구는 있었으나 이동불가능한 제척지에 대한 영역을 고려한 토량이동 최적화에 대한 연구와 시스템 구현은 없었다. 대부분의 경우는 설계자가 제척지를 고려해 수작업으로 토량이동경로를 조정하고 있다. 본 논문에서 제시한 모델은 먼저 제척지 영역을 평면다각형 위상정보로 변환한 후 $A^*$알고리즘을 이용하여 여러 가시점 경로를 계산한다. 이 경로에 선형계획법을 이용하여 토량이동 최적화를 위한 최소비용 경로를 얻는다. 본 논문에서는 최적 토량이동 설계시스템을 실현함으로써 제시한 모델의 타당성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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