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.
단조는 강괴를 고온으로 가열하고 원하는 형상으로 만드는 공정이다. 가열로에 강괴를 장입하여 가열하고, 고온의 강괴에 프레스, 절단 공정을 적절히 반복하여 원하는 형상으로 만든다. 형상이 완성된 강괴의 경도 및 강도를 조절하기 위해 열처리 공정을 진행한다. 열처리로에 여러 개의 강괴를 장입하여 가열하기 때문에 에너지 비용이 많이 소모된다. 열처리 공정 비용은 열처리 공정의 종류와 장입되는 강괴들의 특성 및 수량 등에 따라서 결정된다. 열처리로에 장입할 강괴 조합을 최적화함으로써 비용을 최소화시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 비용 예측 모형을 이용하여 열처리로 작업 계획을 최적화하는 방안을 제안한다. 비용 예측 모형은 IoT 인프라를 기반으로 수집한 공정 데이터를 이용하여 학습한다. 다양한 열처리로 작업 계획은 학습한 모형 기반의 시뮬레이션을 통해 평가하여 유전 알고리즘을 기반으로 최적화한다. 최적의 열처리로 작업 계획을 수립함으로써 공정 비용을 최소화하고 에너지 효율을 극대화할 수 있다.
본 논문에서는 역색인 파일을 미용하여 학장 불리언 질의를 처리할 때 최소 비용의 질의 처리 방법을 구해 주는 질의 최적화 알고리즘을 제시한다. 확장 불리언 질의를 처리하는 방법은 질의를 구성하는 키위드의 처리 순서에 따라 여러 가지가 있을 수 있으므로 확장 불리언 질의 최적화 문제는 결국 최적 키워드 처리 순서를 구하는 문제로 귀결된다. 본 논문에서는 이 문제가 데이터베이스 질의 최적화에서 최적 조인 순서를 구하는 문제와 구조적으로 유사함을 보이고 이 분야의 연구 결과를 이용하여 문제를 해결한다. 즉, 확장 불리언 질의 처리에 대한 비용 모델을 수립하고 키워드 선택률과 역색인 파일 접근 비용을 이용하여 키워드 순위 개념을 도입한 후 이를 이용하여 최적 키워드 처리 순서를 구하는 알고리즘을 도출한다. 그리고 도출한 질의 최적화 알고리즘의 최적성을 증명하고. 실험을 통하여 실제로 최소비용의 질의 처리 방법을 구함을 보이고, 질의 최적화를 하지 않을 경우와 비교하였을 때 그 성능이 월등히 우수함을 보인다. 본 논문에서 제시한 질의 최적화 알고리즘은 정보검색시스템의 질의 처리 성능 향상에 큰 기여를 하리라 믿는다.
경기불황이 지속됨에 따라 인쇄사가 느끼는 고정비용에 대한 부담감도 점점 더 커지고 있다. 이에 인쇄인들은 생산성을 확대하고 생산 비용을 절감하기 위한 방법을 강구하고 있다. 잉크 비용을 25% 이상 절감할 수 있는 잉크 최적화 솔루션은 이러한 요구에 부응하는 유력한 대안의 하나다.
원시 프로그램에 대한 컴파일 과정 중 최적화 단계에서는 프로그램의 실행 속도를 개선시키고 코드 크기를 줄일 수 있는 다양한 최적화 기법을 수행한다. 특히, 핍홀 ��적화는 비효율적인 명령어의 순서를 구별해 내고 연속되는 명령어의 순서를 의미적으로 동등하면서 좀 더 효율적인 코드로 개선하는 방법이다. 최적화 패턴 매칭 방법 중 스트링 패턴 매칭 방법은 중간 코드에 대응하는 최적의 패턴을 찾기 위한 방법으로 과다한 최적화 패턴 검색 시간으로 비효율적이고, 트리 패턴 매칭은 패턴 결정시 중복 비교가 발생할 수 있으며, 코드의 트리 구성에 많은 비용이 드는 단점을 가지고 있는 방법들이다. 본 논문에서는 기존의 최적화 방법들의 단점을 극복하기 위한 방법으로 DFA(Deterministic Finite Automata)를 이용한 코드 최적화 방법을 제안한다. 이 방법은 다른 패턴 매칭 기법보다 오토마타(Automata)로 구성하기 때문에 비용은 적어지고, 오토마타를 통해 결정적으로 패턴이 확정됨에 따른 패턴 선택 비용이 줄어들며, 최적화 패턴 검색 시간도 빨라지는 효율적인 방법이다.
본 연구에서는 내수침수 저감을 위하여 효율적(effective)인 우수저류조 설치에 따른 침수저감효과 극대화 방안을 제시하고자 한다. 여기서 효율성(effectiveness)은 침수저감량의 극대화 측면과 비용의 최소화 측면 두 가지로 구분된다. 최적 방재 시설물의 설치는 단순 설치비용 대비 저감량이 가장 큰 안을 제시하는 것은 의미가 없으며 일정 기준 이상의 방재성능을 발휘하면서 주어진 예산안에서 최적안을 찾아야 하므로 비용의 최소화 측면과 침수 저감량, 즉 맨홀에서의 월류 저감량을 최대화 하는 두 가지의 목적을 동시에 달성해야 한다. 따라서 본 연구에서는 다목적 최적화 알고리즘의 적용을 통하여 우수저류조 최적 설치지점을 선정하는 기법을 제안하였다. 본 연구에 적용한 다목적 최적화 방법으로는 목적함수의 최적해 탐색 효용성 측면에서 우수하다고 평가되고 있는 유전자 알고리즘을 적용하였다. 다목적 최적화의 경우 해의 우열을 판단하기 위한 적합도 함수는 실제 각 목적함수의 적합도 값(real fitness value)이 아닌 해의 상대적인 우열(dominance or non-dominance)에 따라 부여되는 등급(rank)에 의해서 해의 우열이 결정되며 여기서는 Fonseca and Fleming(1993)이 제안한 Ranking method를 적용하여 적합도를 결정하였다. 한편 도시 우수관망의 해석 및 우수저류조 설치에 따른 월류량 분석을 위하여 미 환경청(US Environmental Protection Agency; EPA)에서 제공하고 있는 EPA-SWMM 5.0 engine을 사용하였으며 최적화 알고리즘의 구성을 위하여 Visual C++와 SWMM DLL을 연동하여 사용하였다. 연구 대상유역은 인천 청라지구(3공구)를 대상으로 기법의 적용성을 검토하였으며 저류지 설치에 따른 비용함수는 EPA(2002)에서 제안한 저류지 체적대비 공사비용을 원화로 환산한 후 청라지구의 공시지가를 고려하여 결정하였다. 최적화 기법의 적용 결과 저류지 설치비용에 따라 최대로 월류량을 저감시킬 수 있는 우수저류조 최적 설치위치의 조합(Pareto-front)을 결정할 수 있었다.
폐기물과 오염물질 투기로 인해 발생된 오염지의 복원은 1980년대 초반 미국이 본격적으로 시도하여 현장조사, 위해도 평가, 타당성 검토의 3단계를 거쳐 복원대책을 수립하는 정형이 이루어졌다. 이 정형에서는 먼저 현장조사로 오염상태에 대한 자료를 수집하고 위해도 평가로 오염도가 인체와 환경에 미치는 위해도를 정량화하며 타당성 검토에서 위해도를 제거하기 위한 각종대안을 검토하여 최종안을 선정한다. 이 과정 자체는 합리적이었으나 여러 가지 시행착오를 거치며 과잉대책이 남발되고 사업효과도 미흡하여 점차 예산낭비의 대표적인 사례로 비판이 제기되었다. 시행착오의 가장 큰 기술적 원인은 위해도 평가와 별개로 타당성 검토를 수행하며 비현실적인 완벽복원을 추구한 탓이며 이를 극복하려는 최적화 기법이 90년대 초반에 소개되었다. 이 최적화기법은 타당성 검토단계에서 각 대안의 잔류 위해도를 산정하고 해당대안의 비용과 비교하여 위해도를 허용수준으로 줄이는 최소비용 대안을 발견하는 방법이다. 이 최적화기법을 실제 프로젝트에 적용한 결과 복원대책 수행에 기대 이상의 비용절감을 이루고 정부의 수용도도 높았다. 특히 정비대책에 현장조건의 특성을 활용하는 창의적 대안을 도입하면 효과를 극대화 할 수 있는 바 두 가지 사례를 소개하였다. 앞으로 상당한 투자가 예상되는 폐광오염 문제에도 이 기법을 적용하면 비용과 효과를 최적화할 수 있을 것으로 기대되어 그 모델을 제시하였다.
다수의 양수정이 연결된 군정은 복수 개의 펌프와 상당한 길이의 관수로 구성된다. 이 때 펌프-관망 시스템의 생애주기 비용의 최소화를 위하여 재료비, 시공비 등이 고려된 초기비용과 양수정 가동을 위한 에너지비용으로 구성되는 운영비용을 최소화하기 위한 기법을 연구하였다. 이 두 가지 비용은 서로 반비례 하는 형상을 띄고 있다. 따라서 관망의 각 요소와 펌프의 종류 및 소요 동력을 감안하여 설계해야 한다. 가령, 직경이 커질수록 펌프가 제공해야 하는 양정이 줄어들어 소요 동력 비용은 줄어들지만 초기 설치비가 증가하므로 이들의 상관관계를 알아내어 적절한 균형을 찾아내야 할 것이다. 본 연구에서 고려한 최적화 결정변수는 관경과 펌프 사양이다. 펌프-관망 시스템 최적화의 제약 조건에는 별도의 지하수 관정 최적설계 기술로 도출된 관정들의 위치, 양수량 분포, 그리고 각 양수정의 수위이다. 최적화 기법으로는 유전자 방법을 사용하였다.
공간 데이터베이스 시스템에서의 질의처리 과정 중 질의 재작성 과정에 의해 다중 블록 질의가 단일 블록으로 변환되면 공간 서술자와 비공간 서술자가 OR와 AND에 의해 연결되어있는 복잡한 CNF가 생성된다. CNF 내의 공간 서술자는 공간연산의 정제단계의 수행 비용이 비공간 연산에 비해 상당히 많이 들기 때문에 비공간 서술자와는 다른 최적화 기법이 필요하다. 본 논문에서는 공간 서술자가 포함된 복잡한 CNF를 수평적으로 분리하여 질의를 재작성하고 수행순서를 재조정하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 원시 CNF를 수행 비용이 상대적으로 적은 전처리 단계의 CNF와 이에 비해 수행비용이 많이 드는 후처리 단계의 CNF로 분리하고 질의를 재작성 한 후 비용 모델에 의거해서 실행 트리를 최적화 한다. 본 논문에서 제시하는 기법은 질의 최적화 단계에서 공간연산의 단계별 실행특성을 감안한 효율적인 실행 계획 생성이 가능하다는 장점이 있다.
이 논문에서는 자동차 차체 조립라인과 같은 제조시스템을 설계할 때, 설비투자비용과 같은 다양한 비용요소를 고려하여 최적 배치안을 결정하는 문제를 다룬다. 시스템의 성능 평가에 필요한 생산율 재공품 재고 수준을 추정하기 위해서는 시뮬레이션 실험 결과를 기반으로 하는 메타모델 방법론을 사용하였다. 최적화 문제의 목적함수는 목표생산율을 만족시키는 최소비용으로 정하였는데, 비용요소로는 로봇, 버퍼, 운송장비에 대한 투자비용을 고려하였고, 운영비용으로는 재공품 재고비용을 포함시켰다. 최적화 문제를 풀기 위해서는 하모니 탐색방법론을 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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