• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.478-478
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• 2021

전 세계적으로 많은 나라들이 기후변화에 적응하기 위해 수자원 관리 전략을 마련하고 있으며, 수자원의 근간이 되는 빗물의 효율적 사용을 위해 우리나라에서도 빗물이용시설이 많이 도입되고 있다. 본 연구에서는 사용자 편의 환경(graphical user interface; GUI)을 갖춘 빗물이용시설의 용량 결정 프로그램(capacity design aid for rainwater harvesting; CARAH)을 개발하여 관련 연구와 업무에 활용성을 높이고자 하였다. CARAH는 저수지 질량 보존식과 python의 pyswarm package에 탑재된 메타 휴리스틱 방법 중 하나인 입자 군집 최적화(particle swarm optimization; PSO) 기법을 연계하여 빗물이용시설의 최적 용량을 짧은 시간에 결정될 수 있도록 개발되었다. 그리고, C#의 Windows Forms Application을 이용하여 사용자 편의 환경을 구현하였다. CARAH의 입력 자료는 모의 기간, 유입량, 목표공급량, 공급보장률이고, 출력 자료는 공급보장률-저류조용량, 목표공급량-실공급량-미달성량, 저류용량-유입량-실공급량이다. 빗물이용시설 계획에 필요한 여러 입력 자료를 쉽게 입력할 수 있도록 구현하였고, 그래프와 표의 형태로 계산된 결과를 화면에 직접 표출함으로써 사용자가 직관적으로 확인할 수 있도록 하였다. 한편, 입·출력 자료를 포함한 분석 결과는 파일로 관리할 수 있도록 기능을 갖추어 수정 및 보완 등의 반복적 활용이 가능하도록 하였다. 개발된 프로그램의 활용성을 검토하기 위해 실제 저류지가 설계된 인천의 청라지구 1공구를 대상으로 적용하였고, 분석 결과의 적절성을 확인하였다. 본 연구에서 개발된 CARAH는 빗물이용시설의 용량 결정에 관한 효율을 높일 수 있는 프로그램이고, 누구나 쉽고 간편하게 사용할 수 있는 프로그램으로서 향후 활용성이 높을 것으로 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권1호
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• pp.121-135
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• 2013

전 세계적으로 지구온난화로 인한 환경문제가 심각한 위기로 인식되어지면서 세계 각국에서는 전 산업분야에 걸쳐 이산화탄소 배출을 줄이고자 노력하고 있다. 국내 에너지 부문 CO2 배출량의 약 20%를 차지하는 수송 분야의 이산화탄소 배출을 감소시키기 위해서는 전기자동차 보급 확산이 필수적이다. 최근 정부에서 전기자동차 보급 활성화를 위해 많은 노력을 기울이고 있으나 긴 충전시간과 배터리의 가격에 의한 비싼 차량가격, 짧고 불규칙한 운행거리와 부족한 충전 인프라 등으로 인하여 향후 전기자동차의 보급 확대는 매우 불투명한 상태이다. 이러한 단점을 해결하고 효과적으로 전기자동차를 보급할 수 있는 방법 중 하나가 바로 배터리 공용제 기반의 배터리 자동교환형 전기자동차 시스템이다. 이를 위해서는 배터리를 자동으로 교환해주는 시설인 배터리 교환소 (BSS: Battery Swapping Stations)가 필요하게 되는데, BSS는 배터리 교환을 통해 전기자동차가 긴 충전시간을 소모할 필요 없이 짧은 시간 내에 배터리를 충전하고 이동할 수 있도록 하는 시스템이다. 이러한 시스템을 대중교통, 특히 공공버스에 적용함으로써 보다 빠른 시간 안에 전기자동차를 보급, 확산시키는 것이 가능하다. 일반버스를 전기버스로 전환하여 버스 노선을 운영할 경우 전기버스가 중간에 멈추지 않도록 적절한 위치에 충전시설을 구축할 필요가 있다. 전기버스에 대한 충전시설은 버스 노선의 기 종점 및 기존 버스정류장에 추가로 설치하여 버스가 승객의 승 하차를 위해 정차할 때 신속하게 배터리를 교환할 수 있게 구축해야 한다. 본 연구에서는 전기버스를 위한 배터리 자동교환충전시설의 위치선정 문제를 Set Covering Problem에 적용하여 해결하였다. 배터리 충전 시 최대 주행거리를 영향권으로 설정하였으며 메타 휴리스틱 기법인 그리디 알고리즘을 활용하여 배터리 교환형 충전인프라 배치 최적화 모델을 개발하였고 현재 운영 중인 서울시의 버스노선을 대상으로 실제 충전시설의 위치를 선정하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권2호
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• pp.221-226
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• 2004

개미 집단 시스템(Ant Colony System ACS) 알고리즘은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 새로운 메타 휴리스틱 방법이다. 이것은 그리디 탐색뿐만 아니라 긍정적 피드백에 의한 탐색을 이용한 모집단에 근거한 접근법으로 조합 최적화 문제를 해결하기 위해 제안되었다. 최근까지 인접한 노드($v_i, v_j$)가 같은 색을 갖지 않도록 그래프 G의 노드 V에 색을 배정하는 문제인 그래프 착색 문제의 최적 해를 구하기 위하여 다양한 접근 방식들과 해법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 기존의 그래프 착색 문제의 해법으로 잘 알려진 그리디 알고리즘, 시뮬레이티드어넬링, 타부 탐색 등이 아닌 개미 집단 시스템 알고리즘으로 해법을 구하는 방법인 ANTCOL 알고리즘을 소개하고, ANTCOL을 해결하기 위해 제안된 기존의 생성 함수들(ANT_Random ANT_LF, ANT_SL, ANT_DSATUR, ANT_RLF)과, 본 논문에서 새롭게 제안된 방법으로 RLF에 무작위 기법을 적용한 XRLF를 생성 함수로 사용한 ANT_XRLF 방법과 ANT_XRLF에 재검색을 추가한 방법(ANT_XRLF_R)의 그래프 착색 결과 및 실행 시간을 비교, 분석하여 제안된 방법이 더 빠르게 수렴할 수 있음을 실험을 통해 알 수 있었다.