본 연구는 산림자원(山林資源)의 다목적(多目的) 이용(利用) 문제에 합리적으로 접근하기 위하여 퍼지 다목표(多目標) 선형계획법(線型計劃法)을 삼림경영계획에 응용하고자 시도되었다. 산림이 가지고 있는 두 가지 기능 즉, 목재생산기능(木材生産機能)과 공익기능(公益機熊)이 지역별로 적절히 발휘되면서 조화를 이룰때 산림자원의 다목적 이용문제가 해결될 수 있다. 여기에서는 공익기능 중에서 휴양기능(休養機能)이 발휘되고 있는 자연휴양림(自然休養林)을 대상으로 목재생산기능과 휴양기능이 합목적적(合目的的)으로 조합을 이룰 수 있는 모델을 개발하였다. 우리나라에서 최초로 조성된 유명산 자연휴양림 지역을 대상으로 자료를 수집하여 퍼지 다목표(多目標) 선형계획(線型計劃)모델을 구성하였다. 그리고 이 모델의 계산을 통해 얻어진 결과가 기존의 휴양림 경영계획서상의 자료와 비교 검토되었다. 이때 유명산 자연휴양림 면적 829ha를 대상으로 퍼지 다목표(多目標) 선형계획(線型計劃)모델을 적용한 결과 4분기(分期) 동안 수확경신(收穫更新) 가능한 면적이 410.8ha로 나타났고 이 때의 수확재적은 $57,904m^3$ 였으며, 이 휴양림(休養林)을 찾는 방문객수는 약 860만명 정도로 추정되었다. 퍼지 목표(多目標) 선형계획(線型計劃)모델에 의해서 목재생산계획(木材生産計劃)과 휴양계획(休養計劃)이 동시에 최적화(最適化) 될때의 최대구성함수(最大構成函數)값 ${\lambda}$는 0.29로 나타났다.
본 연구에서는 부정류 계산모형의 안정적인 매개변수를 선정하기 위하여, 다수 지점의 관측치를 고려한 모형보정의 결과로부터 얻은 파레토 최적화와 최소최대 후회도 방법(minimax regret approach, MRA)을 결합하는 방법을 제안하였다. 여러 지점의 관측치를 고려한 모형의 보정은 다목적 최적화 문제로서, 통합접근법을 적용하여 최적해를 구하였다. 통합접근법은 여러 지점에 대한 가중치를 결합하여 하나의 목적함수를 얻고, 여러 번의 개별 최적화를 수행함으로써 다수의 파레토 최적해들을 구하는 방법이다. 이때 유량에 따른 조도계수의 가변성을 나타내는 두 개의 매개변수로 구성된 관계식을 이용하여 두 구간에 대한 매개변수들을 모형의 추정 대상 매개변수로서 최적화하였다. 이후 각기 다른 홍수사상에 대해 보정과 검증을 수행하였으며 각각에 대한 평가지표의 후회도를 정량화하였고 이를 결합한 결합후회도를 산정하였다. 이를 기준으로 파레토 최적해들의 순위를 결정하였다. 계산결과 추정된 모형의 가변조도계수와 그로부터 얻은 두 개 지점에서의 표준화된 RMSE들은 두 지점에 대한 가중치의 조합에 따라 선택되는 매개변수 값에 따라 달라짐을 알 수 있었다. 본 연구에서 제시한 방법은 수문 및 수리모형의 다수의 관측지점의 자료를 이용한 매개변수 산정문제에 있어서 안정적인 해를 도출할 수 있다.
본 연구는 홍천 가리산 선도산림경영단지의 경제적·공익적 기능을 증진하기 위한 산림관리 최적화 방안과 목재생산·탄소저장·수원함양 가치 사이의 상호관계를 분석하였다. 이를 위해 다목적 선형계획법을 이용하여 산림경영계획 모델을 개발하였다. 모델은 목재생산·탄소저장·수원함양의 가중치별 순현재가치의 합을 최대화하는 목적함수와 분기별 목재생산량의 변화율, 영급별·수종별 면적 비율, 경영구역별 침엽수·활엽수 면적 비율, 최소 목재생산량 및 목재판매액을 제약하는 조건식을 갖는다. 대상지의 산림조사부 및 종합계획을 바탕으로 현재 임분 정보와 경영제약요인을 분석하고, 목적함수의 기능별 가중치를 달리하여 경영대안을 구성하였다. 경영대안에 따라 최적해들을 비교한 결과, 목재생산·탄소저장·수원함양의 순현재가치 합은 한 가지 기능만 선택하여 최대화하는 대안보다 세 가지 기능을 동일한 비율로 고려하여 종합적 가치를 최대화하는 경영대안에서 가장 높게 나타났다. 또한 세 가지 기능이 동시에 작용할 때 목재생산 기능은 탄소저장 및 수원함양과 상쇄작용을 하였고, 탄소저장과 수원함양은 서로 상승작용을 하였다. 반면 세 가지 기능 중 두 가지만을 고려하는 경우에는 모든 기능 조합에서 서로 상쇄작용을 하였다. 따라서 한두 가지 기능보다는 세 가지 기능을 모두 고르게 고려하는 것이 가리산 선도산림경영단지의 가치를 최대화할 수 있는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 복합재 팬 블레이드의 구조적 성능에 대한 근사 및 최적설계 기법을 제안하였다. 그리고 이들을 활용하여 복합재 팬 블레이드의 질량 및 형상의 변화 없이 강성을 최대화하기 위한 적층 패턴의 최적설계를 수행하였다. 이 때 설계 변수 및 설계 영역을 축소하기 위하여 적층 파라미터를 도입하였고, 적층 파라미터의 특성을 활용하여 높은 적합도를 갖는 반응표면 근사모델을 생성하였다. 또한 효율적인 최적해 탐색을 위해 도함수 기반 방법과 유전자 알고리즘을 결합한 2단계 최적화 방법을 적용하였으며, 다양한 요구조건들을 고려한 다목적 최적설계를 수행하였다. 마지막으로는 초기 모델과 최적설계 모델의 유한요소해석 결과를 비교하여 적층 파라미터 기반의 근사 및 최적설계 기법을 검증하였다.
일반적으로 유전자 알고리즘은 최적 시스템을 디자인하는데 주로 이용된다. 하지만 알고리즘의 성능은 적합도 함수나 시스템 환경에 의해 결정된다. 두 개의 개체군이 꾸준히 상호작용하고 공진화 하는 공진화 알고리즘은 이러한 문제를 극복할 수 있을 것으로 기대된다. 본 논문에서는 GA가 풀기 어려운 GA-hard problem을 풀기 위하여 저자가 제안한 3가지 공진화 모델을 설명한다. 첫 번째 모델은 찾고자하는 해와 환경을 각각 경쟁하는 개체군으로 구성해 진화하는 방법으로 사용자의 환경설정에 의해 지역적 해를 찾는 것을 방지하는 경쟁적 공진화 알고리즘이다. 두 번째 모델은 호스트 개체군과 기생(스키마) 개체군으로 구성된 스키마 공진화 알고리즘이다. 이 알고리즘에서 스키마 개체군은 호스트 개체군에 좋은 스키마를 공급한다. 세 번째 알고리즘은 두 개체군이 서로 게임을 통해 진화하도록 하는 게임이론에 기반한 공진화 알고리즘이다. 각 알고리즘은 비주얼 서보잉, 로봇 주행, 다목적 최적화 문제에 적용하여 그 유효성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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