• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1995.09a
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• pp.125-132
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• 1995

본 연구는 비축을 고려하는 경우에 요구되는 제품 분배 계획을 수립하는 것 을 목적으로 한다. 비축이란 수요 변동으로 인하여 생산량이 수요량을 충족 시키지 못할 때 발생하는 제품 부족량을, 비수기에 생산하여 창고에 보관하 는 상황을 말한다. 연구 내용은 다음과 같다. 첫째, 기본 모형인 다기간, 단 일 제품, 단일 공장, 다수 수요지 제품 분배 모형에 대하여 최적 해법을 제 시하였다. 또한, 기본 모형에 수송 준비 비용을 고려하였을 때에 대한 발견 적 기법을 개발하여 최적 해법과의 효율성 분석을 실시하였다. 개발한 기법 들은 수행시간에 있어서 선형계획법에 비해 신속하게 해를 제공한다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.38 no.5
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• pp.535-543
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• 2014

In the robust optimization field, the robustness of the objective function emphasizes an insensitive design. In general, the robustness of the objective function can be achieved by reducing the change of the objective function with respect to the variation of the design variables and parameters. However, in conventional methods, when an insensitive design is emphasized, the performance of the objective function can be deteriorated. Besides, if the numbers of the design variables are increased, the numerical cost is quite high in robust optimization for nonlinear programming problems. In this research, the robustness index for the objective function and a process of robust optimization are proposed. Moreover, a method using the supremum of linearized functions is also proposed to reduce the computational cost. Mathematical examples are solved for the verification of the proposed method and the results are compared with those from the conventional methods. The proposed approach improves the performance of the objective function and its efficiency.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.830-833
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• 2020

콜센터에서 인력 스케줄링은 매우 중요하다. 모든 콜센터에서 인건비는 고정비 성격이 강하여 차지하는 비중이 매우 높아 콜센터의 이익을 좌지우지한다. 그렇기 때문에 콜센터의 적정 인력의 고용과 배치는 인건비 뿐만 아니라 콜 성공률 또한 직결되어 있어 콜센터 운영에서 중요한 사안이라고 할 수 있다. 대부분의 콜센터가 현재까지도 관리자의 경험에 의해 인력배치를 수립하는데, 이러한 방법은 과학적이지 않으며 인원수에 영향을 미치는 모든 변수들을 고려할 수 없다. 과거 수학적 모델을 수립하는 것이었다면, 지금은 모델을 학습시키고, 학습된 모델을 기반으로 미래의 고객과 인원수를 예측해야 한다. 본 논문에서는 수리제약식을 통해 다양한 변수들을 고려하고 비선형 정수 계획법과 딥러닝 기반의 예측 값을 이용하여 비선형 정수계획법을 통해 최적의 인력배치 스케줄링을 수립하였다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.23 no.3
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• pp.139-143
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• 2023

The product portfolio problem(PPP) is an optimization problem that determines the production quantity of a particular product to obtain the maximum profit among the n products. Linear programming(LP) is known as the only way to solve this optimization problem. The linear programming method is a problem that optimizes n linear functions and uses LINGO or Excel solver. This paper proposes a simple algorithm that uses CPR, a product cost-profit ratio, to sort in CPR descending order and then determines the maximum allowed production quantity by hand as the actual production quantity. As a result of applying the proposed algorithm to six experimental data, it was shown that more accurate results can be obtained compared to the linear programming method.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.21 no.3
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• pp.143-149
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• 2021

This paper proposes length rate measurement for relative efficiency that is a core of data envelopment analysis(DEA). It has been said that the linear programming(LP) is a unique method to get the relative efficiency. This method has drawback that applies fractional LP focusing on each DMU in turn. This paper draws bi-dimensional input-output relational graph and distinguishes between efficient and inefficient DMU. The relative efficiency of inefficient DUM is solve using length rate measurement. As a result of various experimental data, the LP shows mistake of application, but this method gets the correct relative efficiency at all times. Also, this method only gets the relative efficiency for only inefficient DMUs without efficient DUMs that already achieved 100% efficiency. This method solves the relative efficiency of inefficient DUM draws the line to efficient frontier and decides the reference set easily.

• Proceedings of the Korea Committee for Ocean Resources and Engineering Conference
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• 2003.10a
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• pp.47-52
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• 2003

지금까지의 선형 최적화에 대한 연구는 고전적인 최적화 기법인 비선형계획법과 유동해석법을 중심으로 생물의 진화 알고리즘을 바탕으로 한 유전자 알고리즘과 인공지능에 기초를 둔 신경망이론 등이 이용되어 왔다. 또한 최근 컴퓨터의 성능이 급속도로 향상됨에 따라 전산유체역학에 기초한 시뮬레이션 평가기법도 사용되고 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용한 선형 최적화 방법을 제시하였다. 그리고 광역 최적해의 효과적인 검색과 빠른 접근을 위한 방법으로 네트워크 시스템을 기반으로 한 병렬분산 유전자 알고리즘 시스템(PDGAS)을 개발하였으며 그 성능을 기존의 진화 알고리즘과 비교${\cdot}$분석함으로써 선형 최적화의 가능성을 확인하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.2 no.3
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• pp.3-16
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• 1992

퍼지제어기는 입.출력 관점에서 일반적으로 입.출력에 대한 비선형 함수로 볼수 있다. 전문가의 제어 행위의 입.출력 관계가 크리시(crisp) 비선형 함수로 표현되었을때 그것을 언어적 퍼지 모델링(linguistic fuzzy modelling)하는 방법이 1-입력/ 1-출력 및 2-입력/1-출력의 static 시스템에 대하여 제안되었다. 이를 위해 소속함수 제한조건(membership function constraint)의 개념을 제시하고 선형계획법에 의한 최적화 기법을 이용하여 소속함수의 생성에 관한 체계적인 방법을 제안한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.23 no.3
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• pp.167-173
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• 2023

The cash flow matching problem(CFMP) aims to minimize the initial investment by paying the total amount due for the T-year in principal and interest of bonds or bank deposits without paying the full amount in cash. Linear programming(LP) is the only known way to solve CFMP. The linear programming method is a problem that optimizes T linear functions, and it cannot be solved by handwriting, so LINGO, which is a solution to the linear programming method, is used. This paper proposes an algorithm that obtains the solution of CFMP solely by handwriting without the help of LINGO. The proposed algorithm determines the amount of bond purchases by covering payments until the previous year of the next maturity bond in the order that the maturity date falls from the longest to the short term. In addition, until the year before the maturity of the shortest maturity bond, the amount of deposit covered by the principal and interest of the bank deposit was determined. As a result of applying the proposed algorithm to two experimental data, it was shown that more accurate results can be obtained compared to the linear programming method.

• Management & Information Systems Review
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• v.33 no.5
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• pp.85-95
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• 2014

This paper suggested an efficient mathematical model for strategic alliance of liner shipping companies. Even though a few previous research papers proposed the mathematical models for container slot chartering and allocation under liner shipping, those models were nonlinear and very difficult to solve. So their models had limits to apply them to real world problems. On the other hand, the model suggested in this paper is easy to solve and apply to real world problems because it is a integer linear programming model. This paper tried to apply the model to the same example problem as used in existing research paper. Excel add-in program, Premium Solver Platform was used to solve the problem and the optimal allocation and slot chartering for containers were able to be found easily. The result also showed that the total container shipping cost for applying the strategic alliance model was reduced compared to non-strategic alliance model.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07a
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• pp.200-201
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• 2006

최적조류계산은 전력계통에서 여러 가지 제약조건을 만족하면서 경제적으로 계통을 운영하기 위한 기법이다. 종래의 최적조류계산 방법은 주로 선형계획법, 비선형계획법 같은 수치해석적인 방법을 사용하였다. 그러나, 이러한 방법들은 전역 최적해를 구하기 위해서는 목적함수가 Convex해야 한다. 또한 계통 규모가 클 경우, 최적해 수렴이 안되거나 수렴이 되더라도 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 최근에는 이러한 문제를 극복하고자 유전알고리즘과 같은 기법들이 최적조류계산 문제에 적용되고 있다. 본 논문에서는 유전알고리즘을 이용한 최적조류계산 기법을 소개하고 테스트 계통을 대상으로 그 적용가능성을 검증하였다.