본 연구에서는 저수지군 연계운영을 위한 표본 추계학적 선형 계획(SSLP, Sampling Stochastic Linear Programming) 모형을 제안한다. 일반적 추계학적 모형은 과거 자료로부터 확률변수의 확률분포를 추정하고 이를 몇 개 구간으로 나누어 이산 확률 값을 산정하여 기댓값이 최대가 되는 운영방안을 도출하지만 저수지 유입량 예측시 고려되어야할 지속성 효과(Persistemcy Effect)와 유역간 또는 시점별 공분산 효과(The joint spatial and temporal correlations)를 반영하는데 많은 한계가 있다. 이를 극복하기 위하여 과거자료 자체를 유입량 시나리오로 적용하여 시${\cdot}$공간적 상관관계를 유지하는 표본 추계학적(Sampling Stochastic)기법을 바탕으로 Simple Recourse Model로 구성한 추계학적 선형 계획 모형을 제시한다. 이 모형은 미국 기상청(NWS)에서 발생 가능한 유입량의 시나리오를 예측하는 방법인 앙상블 유량 예측(ESP, Ensemble Streamflow Prediction)을 통한 시나리오를 적용함으로써 좀더 신뢰성 있는 저수지군 연계운영 계획을 도출 할 수 있을 것으로 기대된다.
농업용 저수지의 유효저수량은 물수지 분석을 근거고 한 저수지 모의 운영을 통하여 결정하고 있다. 유역은 유출량에 관하여 고유한 특성을 갖고 있으므로 저수지에서 유효저수량의 결정은 유역으로부터의 유출량을 근거로 하는 것이 타당하다. 본 연구에서는 유역의 유출량을 근거로 한 추계학적 선형계획모형을 정립하고 저수지의 유효저수량을 분석하였다. 선형계획모형을 이용한 저수지 분석에 있어서 선형결정법칙은 Chance-constrained model과 함께 된 석년수와 관계없이 제약조건식을 줄이는데 기여한다. 경기도 안성시에 소재하고 있는 금광저수지를 대상저수지고 선정하여 유효저수량을 분석한 결과, 추계학적 선형계획모형에 의한 유효저수량은 물수지 분석에 의한 것 보다 크게 분석되었다. 본 연구에서 제시된 선형계획모형에 의하여 적정한 유효저수량을 결정하고, 저수지 모의운영을 통하여 결정된 유효저수량의 성능을 평가하는 것이 타당한 것으로 판단된다.
본 연구에서는 선형계획법 프로그램을 실무용과 교육용 모두 사용할 수 있는 사용자 편의성이 강조된 선형계획법 통합환경 프로그램인 LIPED를 개발하였다. LIPED는 첫째, 풀다운(Pull Down) 메뉴 방식의 선형계획법 통합환경, 둘째, 선형계획법의 교육을 위해 여러가지 선형계획법해법 들을 통합하여 구축하였다. 셋째, 실무용으로 사용할 수 있는 안정적이고 효율적인 선형계획법 프로그램을 제공한다. 마지막으로 실험용 선형계획법 문제를 생성할 수 있는 기능과 다양한 선형계획법 입력 방식과 각 방식이 호환되도록 구축하였다. 그리고 추후연구로 교육용 LP에 Affine Scaling Algorithm, Barrier Algorithm을 추가하고, UNIX System 또는 Windows 환경하에서 통합 프로그램의 개발 및 수식 형태의 입력방식과 스프레드쉬트(Spreadsheet) 형식의 입력방식 등의 다양한 입력방식의 지원과 전문가의 지식을 연결하여 해법 선택 및 모형 구축 등을 지원할 수 있는 지능형 선형계획법 지원시스템을 구축하고 있다.
퍼지 선형계획법은 불확실성하에서의 문제들을 해결하는데 유용한 의사결정 모형이다. 본 연구에서는 목적함수 값이 퍼지수이고 우변 상수도 퍼지수인 융합 등식 제약식을 갖는 퍼지 선형계획법 문제를 다룬다. 연구의 목적은 퍼지 해를 정의하고 그것을 구하는 절차를 모색하는 것이다. 목적함수 값에 대한 소속 함수로 부분 선형함수를, 제약식의 소속 함수로는 사다리꼴 함수를 도입한다. 사다리꼴 함수는 구간별 선형 함수 들로 나누어 나타낼 수 있다. 따라서 모든 소속 함수들을 선형식 들로 대체함으로써 퍼지 선형계획 모형을 Zimmermann의 대칭 선형 모형으로 바꿀 수 있다. 여기에 최대-최소 기준을 적용하여 일반 선형계획법 문제를 도출해 내고, 이 문제의 최적해로부터 원 문제의 퍼지 해를 얻게 된다. 본 논문에서는 사다리꼴 소속 함수에 대해 살펴보았는데 앞으로는 오목 부분 선형함수와 같은 좀 더 일반화된 소속 함수에 대한 연구가 필요하다.
IPCC 5차 보고서에서 기술되어 있는 것처럼 기후시스템의 온난화는 명백하며, 1950년 이후 관측된 많은 변화들은 지난 수천 년간 전례가 없는 것이었다. 지구 온난화로 대표되는 기후변화는 이제 일부 국가에 국한되는 문제가 아니라 전 지구적인 문제가 되었다. RCP 시나리오에 따라 차이는 있으나 대한민국의 경우 연평균 강수 총량은 증가할 것이라 예상되는 반면 총 예상 강우 일수는 감소하여 집중호우의 발생빈도가 증가될 것이라 예상되고 있다. 이에 따라 수자원의 효율적 이용에 대한 필요성 또한 증가하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 수자원의 효율적 이용을 위해 한강수계 9개 댐(화천, 춘천, 소양강, 의암, 청평, 충주, 괴산, 횡성, 팔당)을 대상으로 HEC-ResPRM과 선형계획법을 이용하여 발전량을 최적화 하였다. HEC-ResPRM은 미공병단 수문공학센터에서 개발한 저수지운영 최적화 모형으로 홍수 조절, 관개, 발전, 레크리에이션 등 다양한 요구조건을 만족시킬 수 있는 최적의 저수지 운영방안 도출이 가능하다. 본 연구에서는 HEC-ResPRM 모형과 선형계획법을 이용한 운형모형의 결과자료를 비교하였으며 이를 통해 HEC-ResPRM 모형의 특징과 활용 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 연안과 운하에서 연계수송이 가능한 수송시스템의 개발을 위하여 설계된 바지(barge)와 푸셔(pusher)의 저항성능을 모형시험과 수치계산에 의하여 해석하고자 하였다. 무한수심 조건에서의 모형시험으로는 인하대학교 선형시험수조에서 저항과 침하, 선측파형 등을 계측하였으며, 유동장 해석을 위한 수치계산의 경우에는 MAC법을 기초로 한 유한차분법(Finite Difference Method)에 의하여 계산을 수행하였다. 먼저, 모형시험의 경우에는 계획속력을 6knots로 하는 설계선형에 대하여, 저속에서부터 계획속도이상의 구간까지 모형시험을 실시하여 각 속도에 따른 저항특성들을 비교하였다. 일련의 모형시험 결과들은 기존의 유사한 선형의 모형시험결과들과 비교하였다. 수치계산의 경우에는, 설계선형에 관하여 계획속도에서 푸셔와 바지선형 각각의 단독운항상태와 두 선체가 동시에 연결되어 운항하는 상태에 대한 계산을 수행하였다. 또한, 모형시험이 어려운 제한수로를 운항하는 상태에 관하여도 수치계산을 수행하였고, 각각의 계산결과들로부터 운항상태에 따른 선체주위의 유동장의 특성을 비교하였다.
노선 계획이란 열차종별 수요를 만족하는 최적의 열차 운행 횟수를 결정하는 단계를 말한다. 이러한 노선계획의 주요 입력자료는 통행배정 모형으로부터 산출된 열차종별 구간 통행량이다. 그러나 대부분의 통행배정 모형 또한 노선계획을 통해 구한 열차 운행 횟수 혹은 시격을 입력요소로 요구하므로, 수요예측(통행배정)-노선계획의 단계적 접근은 두 계획간의 상호 모순을 초래하여 부정확한 열차종별 수요 및 노선계획을 도출할 수 있다. 본 연구는 이 두 가지 문제를 통합적으로 고려할 수 있는 최적화 모형과 이에 대한 선형 근사해법을 제시하고, 전체 한국 철도 네트워크에 적용한 실험결과를 제시한다.
기후변화를 고려한 위한 미래 수자원 계획은 신뢰성 있는 수문기상인자의 산정을 통한 수자원 영향 평가 결과로 수립되는 것이 중요하다. 본 연구에서는 DHSVM모형과 TOPLATS모형에서 생산된 결과를 가지고 제약조건을 가지는 다중선형회귀 모형을 통하여 2012년-2014년 동안의 한반도 유역에 대한 수문기상인자를 산정하였다(Fig. 1). 다중선형회귀 모형은 하나의 종속변수의 변화를 설명하기 위하여 두 개 이상의 독립변수를 사용하는 모형으로 일반적으로 다중선형회귀 모형의 회귀 계수는 음의 값을 가질 수 있으므로 본 연구의 적용을 위하여 검정지점에 대하여 산정된 음의 회귀계수 값이 그대로 적용될 경우 적합하지 않으므로 회귀 계수에 제약조건을 부여하였다. 제한된 회귀 계수의 범위는 0-1사이를 가진다. 동적 다중선형 모형의 구성은 광릉 GCK, GDK 지점자료를 활용하였다.
조선소의 생산계획 담당자가 기존 실적 정보를 이용하여 관심 대상인 미래의 생산계획 상황을 보다 쉽게 예측하여 생산계획의 적중률을 높일 수 있도록 할 예정이다. 2006년에서 2016년의 S조선사의 2차 데이터를 이용하여 요인 분석을 하고 다중회귀분석 모형을 설계하여 활용하는 프로세스를 설계한다. 사례 연구를 통해 연구 모형이 적절한지를 검증할 계획이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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