본 연구에서는 교차로의 비용 및 특성을 고려한 도로선형최적화 모형을 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms)을 이용하여 개발하였다. 기존의 도로선형최적화 모형은 교차로 특성을 고려하지 못해서 실제 적용에 심대한 문제점을 내재하고 있다. 본 논문에서는 특정 도로선형에 교차로 건설의 필요가 있을 경우, 민감(Sensitive)하고 지배적인(Dominating) 교차로 비용 항목들 즉, 토공비용, 보상비, 포장비, 사고비용, 지체 및 연료소모비용 등의 산정이 시도되었다. 또한 비교적 우수한 도로선형 대안을 유전자 알고리즘을 이용한 탐색과정 중에서 비효율적으로 강제 퇴화시키는 단점 보완을 위한 교차로 국소 최적화 방법(Local Optimization of Intersections)이 개발되어 기존 모형을 보완하였다. 공간상의 도로선형은 매개변수적 묘사(Parametric Representation)를 통하여 구현하였으며 벡터운영(Vector Manipulation)을 통해 교차로비용 산정의 근간인 교차점과 다른 중요점들의 좌표를 찾을 수 있었다. 개발된 교차로 비용산정 모형이 보다 정밀하게 교차로 비용을 산정함이 증명되었으며 궁극적으로는 기존의 최적화 모형의 단점을 보완할 수 있음이 제시되었다. 또한, 새로이 제시된 교차로 국소 최적화 방법이 최적대안 탐색과정의 유연성을 증대하였으며, 결과적으로 효율적인 교차로의 유지에 기여함을 알 수 있었다. 제시된 교차로 국소 최적화 방법은 추후 단일노선이 아닌 도로망 최적화시의 기초를 제시함은 주목할 만 하다. 두개의 예제에서 도출된 최적노선 및 교차로 비용 등의 검토 결과, 도로상의 교차로 건설비용은 도로선형 최적화에 큰 영향을 미치는 실질적이며 민감한 비용 항목임이 검증되었으며 이는 도로선형최적화 모형이 교차로 비용을 반드시 검토 및 평가할 수 있어야 함을 반증한다.
본 연구에서는 선형모형인 Nash 모형(1957)과 비 선형모형인 Diskin 모형(1964)의 매개변수를 최적화 기법을 사용하여 구하고 모형의 적용성을 검토하였다. 최적화 기법 중에서 최근 들어 활발히 연구되고 있는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)과 비선형 계획법(Non-linear Programming)을 사용하여 Nash 모형과 Diskin 모형의 매개변수를 추정하였으며, 이를 소양강댐 유역의 호우사상에 적용하여 보았다. Nash 모형과 Diskin 모형에서 각각 유전자 알고리즘과 비 선형 계획법으로 구한 매개변수는 다소의 차이를 나타내며, 유전자 알고리즘과 비선형 계획법을 이용하여 Diskin 모형의 매개변수를 구하여 모의된 유출 수문곡선이 유전자 알고리즘과 비선형 계획법을 이용하여 Nash 모형의 매개변수를 구하여 모의된 유출수문곡선에 비해 실제 유출수문곡선에 더 근접한 결과를 나타냈으며 특히, 첨두치를 더 정확히 모의하였다.
시스템 분석에 주로 사용하는 자료 중에는 비선형 자료와 시계열 등이 있다. 이들 자료는 그 함축적인 관계가 매우 복잡하여 전통적인 통계분석 도구로 분석하는데 어려움이 많다. 본 연구에서는 현실 세계에서 다양하게 나타나는 복잡성을 다루기 위하여 하이브리드 진화 신경망 모델링 접근 방법으로 자료를 모형화 하고 이를 통한 학습의 적합도를 살펴본다. 비선형 자료 등을 모형화하기 위한 학습은 역전파 신경망 기법을 이용한다. 학습의 효율을 높이기 의해서 격자감소 학습 알고리즘과 함께 이용하는 유전자 알고리즘은 네트워크 구조를 최적화 시킬 수 있는 초기가중값을 이용한 전역 최소값을 찾는데 이용한다. 학습 결과를 통해 제안된 하이브리드형 접근방법의 학습이 보다 효율적임을 살펴보기 위하여 유전자 알고리즘으로 최적화된 신경망 학습 알고리즘을 비선형 모의자료의 학습에 적용하여 보았다.
KModSim은 수자원배분에 관련된 물리적, 수문학적, 제도적, 그리고 행정적인 요구들을 동시에 만족하도록 디자인된 범용 우선순위 목적 선형최적화 모형으로써 자연유입량과 기득 수리권 혹은 기득 저류권 등과 같은 다양한 형태의 저수권 사이의 조화운영이 가능하다. KModSim 목적함수에 관련된 제약조건의 유연한 설정과 변경이 가능하며, 기존의 최적화 방법과 다르게 유역통합모의에 관련한 모형변수가 모형내에서 자동적으로 생성되도록 프로그램화 되어있다. 본 연구에서는 유역내 수자원의 효율적인 운영을 위하여 우선순위 목적 선형최적화 모형을 위한 Backrouting 방법을 개발하고 금강유역 일단위 KModSim 네트워크에 Backrouting 방법을 적용하여 적용성을 검토하였다. 금강유역에 KModSim을 적용하고 모의한 결과 Backrouting 방법을 사용한 모의결과가 Backrouting 방법을 사용하지 않은 경우에 비해 실측치를 보다 잘 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발된 Backrouting 방법은 다중목적 우선순위 선형최적화 모형을 이용하여 일단위 모의 시에 발생할 수 있는 과도한 손실을 방지하고자 할 때 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 강우-유출 모형의 매개변수를 최적화하기 위해 머신러닝 기법을 활용하였다. 강우-유출 모형의 종류가 검토되었으며 이를 통해 선정된 강우-유출 모형의 매개변수 특성과 유출량 선정과의 관계성이 검토되었다. 이를 위해 다년간의 유출 측정 자료가 있는 연구지역이 선정되었다. 또한 매개변수 최적화를 위한 머신러닝 기법이 검토되었으며, 매개변수 최적화와 유출량 산정 정확성을 비교, 분석함으로써 관계성을 검토하였다. 본 연구의 결과를 요악하면 다음과 같다. (1) 여름 장마의 지속성은 매개변수 최적화 정확성에 영향을 주며 이 둘은 비선형적인 관계를 나타낸다. (2) 매개변수 최적화가 강우 심도에 따라 다른 결과를 나타내며 최적의 강우 심도는 연구 지역마다 차이가 있기 때문에 유역 특성을 반영한 머신러닝 기법 활용이 가능하다. 이를 통해 강우-유출 모형의 매개변수 최적화를 위한 머신러닝 기법의 활용 가능성을 확대하고, 모형의 정확도 개선을 기대 할 수 있다.
안전한 수질의 용수를 안정적으로 공급하기 위해 대단위 농업단지를 중심으로 농업용 관수로 건설이 고려되고 있는 환경에서 보다 경제적으로 관수로를 건설하기 위한 연구가 수행되었다. 관수로의 최적 관경설계는 전통적으로 비선형성을 고려하여야 하므로 수리학적 해석모형과 추계학적 탐색기법을 이용한 연구가 수행되었다. 그러나 본 연구에서는 비선형성을 가진 최적 관경시스템의 선형화를 시도한 후, 농지이용에 따른 대표작물에 대한 설계용수량을 사용한 농업용 관수로 관경 최적화를 시도하였다. 제안된 모형을 이용하여 농지의 크기, 작물의 형태, 동수경사선의 기울기에 따라 적합한 관경을 산정하였으며, 그 결과를 이용한 설계 표준화를 시도하였다. 표준화된 설계지침을 이용하면 향후 보다 편리하게 농업용 관수로를 설계할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 실제 관수로에의 적용성을 입증하기 위해 실제 건설되는 농업단지의 설계에 제안된 모형을 이용하고, 시행착오법으로 산정된 결과와 비교하여 그 경제성을 입증하였다.
최적화기법과 선형변환 자동화기법을 도입하여 고속 중형 Ro-Pax선박의 조파저항성능을 향상시킬 수 있는 선형설계방법에 대하여 연구하였다. 최적화기법으로는 SQP(sequential quadratic programming)을 적용하였으며, 선형변환 자동화기법으로는 NURBS(Non-Uniform Rational B-Spline)기법을 적용하였다. 목적함수인 선박의 조파저항성능을 예측하기 위하여 비선형 자유수면 경계조건과 선체의 침하량을 고려한 비점성 유동 해석 기법인 패널법을 적용하였다. 기준선형에 대하여 선형최적화를 수행하였으며 그 결과로 도출된 최적선형에 대하여 모형선을 제작하여 모형시험을 수행하였다. 기준선형과 최적선형에 대한 수치해석을 수행하여 얻은 결과와 최적선형에 대한 모형시험을 수행하여 얻은 결과를 서로 비교하였다.
WGR 강우모형은 중규모 정도의 강우를 표현하기 위해 개발된 개념적인 모형으로 대기의 동역학적 특성과 강우의 통계학적 특성이 비교적 잘 반영된 모형이다(Waymire 등, 1984). 그러나 이 모형은 최대 18개의 매개변수르 가지며 모형의 구조가 강한 비선형성을 가지고 있어 매개변수 추정이 매우 어려운 문제로 남아 있다. 지금까지 각각 다른 지역의 강우에 대해 비선형 최적화 기법(non-linear programming; NLP)을 이용하여 매개변수를 추정한 예가 있으나 그 과정 자체가 매우 복잡하여 이 모형을 다른 목적으로 이용하는데 문제로 지적되고 있다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘(genetic algorithm; GA)을 이용한 WGR 모형의 매개변수 추정법을 제시하였으며, 이를 한강유역에 적용하여 NLP에 의한 결과 (Yoo와 Kwon, 2000)와 비교하였다. 적용 결과 GA는 NLP에 비해 상대적으로 작은 SSE(sum of square error)를 나타내었고 계절의 변화에 보다 일관적인 반응을 보임을 알 수 있었다. 또한 추정된 매개변수 분석결과, 여름철의 높은 강우량은 강우 세포의 강도보다는 강우전선의 도달율과 밀접한 관계가 있는 것으로 나타났다.
포트폴리오 최적화 이론의 초석인 Markowitz의 평균-분산 포트폴리오 모형 (1952)이 발표된 이후로 많은 분야에서 포트폴리오 최적화에 대한 다양한 연구가 진행되었다. 기존의 평균-분산 포트폴리오 모형은 주로 목적함수나 제약식에 비선형 볼록 형태를 포함한다. 이를 Dantzig의 선형계획법을 적용하여 선형으로 변환시켜 알고리즘 계산 시간을 효율적으로 감소시켰다. 또한 시계열 데이터 특성을 반영하여 시간에 따른 가중치를 고려하는 가우시안 커널 가중치 공분산을 제안하였다. 여기에 일정 부분은 벤치마크에 투자하고 나머지는 포트폴리오 최적화 모형으로 제안된 자산들에 투자하는 퍼터베이션 방법을 적용하여 평균 수익률과 위험도를 목적에 맞게 조절하도록 하였다. 또한, 본 논문에서는 안정적이면서도 적은 자산을 보유하게 포트폴리오를 구성하여 관리비용(management costs)과 거래비용(transaction costs)를 낮출 수 있는 Dantzig-type 퍼터베이션 포트폴리오 모형을 제안하였다. 제안된 모형의 성능은 5개의 실제 데이터 세트로 벤치마크 포트폴리오와 비교 분석하여 평가하였다. 최종적으로 제안한 최적화 모형은 벤치마크보다 높은 기대수익률이나 낮은 위험도를 갖는 포트폴리오를 구성하여 퍼터베이션 목적을 만족하며, 투자한 자산의 수와 시간에 따른 자산 구성 변화를 일정 수준 이하로 조절하는 희소하며 안정적인 결과를 얻었다.
동일 항로를 운항하는 해운사들 간의 전략적 제휴는 과당 경쟁을 피하고 운송합리화를 통한 비용 절감 목적으로 다양한 형태와 방식으로 진행되어 왔다. 특히 컨테이너 정기선 선사들 간의 전략적 제휴 형태로 가장 활발하게 시도되고 있는 것이 공동배선을 통한 컨테이너 수송이다. 동일 항로를 운항하는 제휴사들 간에 이와 같이 공동배선을 통해 수송하게 되면 제휴를 맺은 선사들 공히 비용을 줄이고 수익을 높일 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 전략적 제휴를 맺고 공동배선을 하는 경우 총 비용을 최소화하는 수학적 모형을 제시하였고, 이를 풀기 위한 해법으로서 엑셀의 최적화 도구를 사용하는 방법을 제시하였다. 기존 논문들에서도 동일한 문제를 대상으로 수학적 모형을 제시하고 있으나, 이들 모형은 비선형계획법 모형으로서 해법을 적용하여 풀기에 한계가 있다는 단점이 있었다. 본 연구에서 제시하는 모형은 선형계획법 모형으로서, 기존 논문들에서 제시하고 있는 비선형계획법 모형에 비해 개선된 모형이라고 할 수 있다. 기존 비선형계획법 모형을 이용하여 항로별 컨테이너 수송 할당 방법을 찾고자 할 경우 현실적인 문제를 대상으로 풀기가 까다로워 현실 적용가능성 측면에서 상당히 많은 제약이 따르게 되지만, 본 연구에서 제시하는 모형을 적용하면 현실적인 문제에 대해서 쉽게 해결할 수 있는 장점이 있다. 본 모형의 현실 적용가능성을 테스트하기 위해 기존 논문에서 사용한 예제 문제와 동일한 문제를 대상으로 적용해 보았다. 추가기능 프로그램인 Premium Solver Platform을 엑셀 최적화 도구에 연동하여 풀어 본 결과, 자사 선박 및 제휴사 선박에 대한 최적 할당방법을 아주 쉽게 찾을 수 있었다. 그리고 자사 단독으로 컨테이너 수송하는 경우의 모형도 제시하여 동일한 문제를 대상으로 적용해 본 결과, 제휴 선사와 공동배선을 하는 경우가 자사 단독으로 컨테이너 수송하는 경우보다는 총비용 측면에서 많은 절감이 있다는 사실을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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