• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제12권2호
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• pp.129-144
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• 2010

원형수직터널에 작용하는 토압은 아칭효과로 인해 2차원 일반 흙막이벽에 작용하는 토압보다 작으므로 원형수직터널 설계 시 벽체에 작용하는 실질적인 토압의 예측이 필요하다. 본 논문은 두 개의 연속된 논문(Companion papers)의 두번째로서 원형수직터널 설계 시 건조한 사질토뿐만 아니라 c-$\phi$ 지반과 다층지반에서 적용 가능하도록 새롭게 제안된 토압식(김도훈 등, 2009)을 증명하기 위해 대형 모형실험을 수행하였다. 고안된 모형실험 장비는 단계별 굴착이 가능하도록 제작 벽체의 반경을 변화시켜가며 실험을 수행하였다. 또한 강사 방법으로 지반을 조성하기 전 건조한 시료에 물을 첨가하고 불포화사질토를 형성시켜 겉보기 점착력을 발현시킴으로써 c-$\phi$ 지반과 다층지반에서 실험을 진행하였다. 실험 결과로서, 단계별 굴착을 모사하였을 때, 아칭효과에 의해 굴착된 지반에서 굴착되지 않은 지반으로 하중이 전이가 일어나는 확인할 수 있었다. 또한, 동시에 굴착했을 때의 토압은 예측한 값에 비해 상당히 작게 나타났지만, 단계별로 굴착했을 때의 최종 토압은 동시 굴착 시의 토압에 비해 크게 나타나며 새롭게 제안된 토압식과 잘 일치하였고 c-$\phi$ 지반과 다층지반에서 수행한 실험의 결과도 겉보기 점착력의 효과로 인해 토압의 감소를 보이며 이론적인 값과 잘 일치하는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.55-79
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• 2013

본 연구에서는 집중형 센터를 가진 역물류네트워크(Reverse logistics network with centralized centers : RLNCC)를 효율적을 해결하기 위한 혼합형 유전알고리즘(Hybrid genetic algorithm : HGA) 접근법을 제안한다. 제안된 HGA에서는 유전알고리즘(Genetic algorithm : GA)이 주요한 알고리즘으로 사용되며, GA 실행을 위해 0 혹은 1의 값을 가질 수 있는 새로운 비트스트링 표현구조(Bit-string representation scheme), Gen and Chang(1997)이 제안한 확장샘플링공간에서의 우수해 선택전략(Elitist strategy in enlarged sampling space) 2점 교차변이 연산자(Two-point crossover operator), 랜덤 돌연변이 연산자(Random mutation operator)가 사용된다. 또한 HGA에서는 혼합형 개념 적용을 위해 Michalewicz(1994)가 제안한 반복적언덕오르기법(Iterative hill climbing method : IHCM)이 사용된다. IHCM은 지역적 탐색기법(Local search technique) 중의 하나로서 GA탐색과정에 의해 수렴된 탐색공간에 대해 정밀하게 탐색을 실시한다. RLNCC는 역물류 네트워크에서 수집센터(Collection center), 재제조센터(Remanufacturing center), 재분배센터(Redistribution center), 2차 시장(Secondary market)으로 구성되며, 이들 각 센터 및 2차 시장들 중에서 하나의 센터 및 2차 시장만 개설되는 형태를 가지고 있다. 이러한 형태의 RLNCC는 혼합정수계획법(Mixed integer programming : MIP)모델로 표현되며, MIP 모델은 수송비용, 고정비용, 제품처리비용의 총합을 최소화하는 목적함수를 가지고 있다. 수송비용은 각 센터와 2차 시장 간에 제품수송에서 발생하는 비용을 의미하며, 고정비용은 각 센터 및 2차 시장의 개설여부에 따라 결정된다. 예를 들어 만일 세 개의 수집센터(수집센터 1, 2, 3의 개설비용이 각각 10.5, 12.1, 8.9)가 고려되고, 이 중에서 수집센터 1이 개설되고, 나머지 수집센터 2, 3은 개설되지 않을 경우, 전체고정비용은 10.5가 된다. 제품처리비용은 고객으로부터 회수된 제품을 각 센터 및 2차 시장에서 처리할 경우에 발생되는 비용을 의미한다. 수치실험에서는 본 연구에서 제안된 HGA접근법과 Yun(2013)의 연구에서 제안한 GA접근법이 다양한 수행도 평가 척도에 의해 서로 비교, 분석된다. Yun(2013)이 제안한 GA는 HGA에서 사용되는 IHCM과 같은 지역적탐색기법을 가지지 않는 접근법이다. 이들 두 접근법에서 동일한 조건의 실험을 위해 총세대수 : 10,000, 집단의 크기 : 20, 교차변이 확률 : 0.5, 돌연변이 확률 : 0.1, IHCM을 위한 탐색범위 : 2.0이 사용되며, 탐색의 랜덤성을 제거하기 위해 총 20번의 반복실행이 이루어 졌다. 사례로 제시된 두 가지 형태의 RLNCC에 대해 GA와 HGA가 각각 실행되었으며, 그 실험결과는 본 연구에서 제안된 HGA가 기존의 접근법인 GA보다 더 우수하다는 것이 증명되었다. 다만 본 연구에서는 비교적 규모가 작은 RLNCC만을 고려하였기에 추후 연구에서는 보다 규모가 큰 RLNCC에 대해 비교분석이 이루어 져야 할 것이다.