This paper presents three optimization analyses for constructing an irrigation pipe network for upland crop. A Sample network involving a pump and a storage tank is solved using the proposed three analyses. The first analysis is to resolve the sample netw
중심합성계획(CCD)은 2차 선형 모형을 추정하기 위해서 자주 활용된다. 본 연구는 CCD를 활용하는 시뮬레이션 실험에서 공통난수(CRN) 상관유도전략을 사용하여 모형의 파라미터를 효율적으로 추정하고자 한다. CCD의 축점을 적절히 선택하면 모든 표본점에 공통난수를 할당하는 전략으로 얻은 파라미터의 가중최소자승(WLS) 추정량은 정규최소자승(OLS) 추정량과 일치한다. 본 연구는 선형모형의 파라미터를 추정하는 공통난수 상관유도전략이 파라미터 추정 효율성 측면에서 독립 난수 할당전략보다 우수함을 계량적으로 분석하였다. 2차 선형모형에서 상수항을 제외한 나머지 파라미터를 추정하는데 있어서 공통난수 상관유도전략이 우수하며 시뮬레이션 결과도 이러한 분석을 지지하고 있다. 제안된 난수 할당전략이 CCD 시뮬레이션 실험에서 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
서해안의 3개 실험유역을 선정, 강우-유출 현상 중 홍수수문곡선을 모의하기 위하여 선형저수지 모형을 적용하고 모형의 매개변수를 유역특성과 상관시켜 회귀분석을 실시하였다. 분석을 위하여 총 8개 모형이 이용되었으며 3개 유역, 5개 수위관측지점에서 시험·적용하였다. 선정된 모형의 매개변수 최적화는 선형계획기법의 일종인 Rosenbrock방법을 이용하였고 유도된 모형의 매개변수는 또 다른 강우-유출 사상에 모의하여 검정하였다. 그리고 검정된 모형 중 Nash모형은 저수지 수(N)와 저류상수(k), 그리고 선형저수지 모형의 경우 저류상수(k)를 유역특성치인 유역의 크기, 경사도 및 하천길이와 상관시켜 회귀분석을 실시하였으며 이 결과는 무계측 유역의 순간단위도(IUH)를 유도하는데 이용할 수 있을 것이다.
이 연구에서는 춘천국유림관리소 관할인 가리산 일대의 산림을 대상으로 다목적 산림경영을 추구하기 위하여 최적수확계획의 수립에 선형계획법을 적용하였다. 지리적 특성에 따라 연구대상지역을 4개의 경영단위 또는 유역으로 구분하였으며, 비감소수확, 현존 임분의 갱신시기, % 수확면적, 토사유출량, 목재생산량, 탄소저장량을 조절하기 위한 제약조건을 포함하였으며, 계획기간말의 임상구조 및 임분 갱신을 위한 수종선택 조건을 경영단위별로 적용하였다. 선형계획문제의 수식화에는 모델 I과 모델 II를 적용하였으며, 수식모형과 경영대안에 따라 최적해들을 비교검토하였다.
논리망 구성, 파장할당, 그리고 트래픽 라우팅은 WDM 전송망 구성의 핵심적인 문제들이다. 망 전체 수준의 최적성을 위해서는 이 문제들을 통하여 접근할 필요성이 있으며, 최근 일련의 연구들은 이러한 통합 모형과 해법의 추구 과정으로 볼 수 있다. 그 중에서 Krishnaswamy와 Sivarajan이 제시한 모형은, 통합성과 완비성이 정도로 볼 때, 가장 개선된 것이다. 특히 이 수리모형은, 이전의 비선형모형에 비해, 상대적으로 해법이 용이한 정수선형계획모형이라는 장점을 가지고 있다. 그러나 이 연구는 , 정수조건을 완화한 선형계획문제를 푼 다음 라운딩(Rounding)에 의해 정수해를 구하는 해법을 제시하였다. 이러한 초보적인 해법은 라운딩이 성공적인 경우 최적 품질에 가까운 해를 생성하지만, 일반적으로 다음과 같은 문제들을 갖고 있다. 첫째, 대형 선형문제를 그대로 풂으로써, 매우 긴 계산시간을 요한다. 둘째, 구해진 해가 모형에 반영된 기술적 제약조건들을 만족시키지 못하는 비가능해(infeasible solution) 일 수 있다. 예를 들어 광신호의 감쇠현상을 방지하기 위한 흡(hop)수 제약조건이나, WDM의 필수적 제약인 파장개수의 상한 등이다. 본 연구는 [7]에서 제시한 수리모형에 기반하여, 개선된 해법을 제시하고자 한다. 즉, 훨씬 단축된 시간 안에 모든 제약 조건을 만족하는 해법을 제시한다. 또한, 품질 면에서도 [7]에 제시된 최적해와 대체로 비슷한 수준의 해를 제공할 수 있다.
본(本) 연구(硏究)는 투자안(投資案)들간의 상호관계(相互關係) 및 위험(危險)을 고려한 자본예산문제(資本豫算問題)를 다루고 있다. 기존(旣存)의 개발(開發)된 모형(模型)은 확률제약조건계획모형(確率制約條件計劃模型) 및 기대효용극대화모형(期待效用極大化模型)의 두 범주(範疇)로 구분(區分)될 수 있다. 전자의 경우 목적함수(目的凾數)가 다소 제약적(制約的)이며 위험(危險)을 직접적인 형태로 고려하지 않고 있는 반면에 후자는 기대효용(期待效用)에 대한 근사치(近似値)를 사용하기 때문에 투자결정(投資決定)이 최적화(最摘化)되지 못할 가능성이 있다. 본(本) 연구(硏究)는 목적함수(目的凾數)를 보다 일반적(一般的)인 형태로 수정(修正) 보완(補完)함으로써 현실적용성(現實適用性)을 높이고자 하였다. 해법절차(解法節次)로는, 자본예산문제(資本豫算問題)를 우선 비선형(非線型) 0-1 정수계획(整數計劃) 문제로 정식화(定式化)하고, 이를 선형(線型) 0-1 정수계획(整數計劃)문제로 변형(變形)하여 원문제(原問題)의 하한(下限)을 찾은 후 B&B 연산법(演算法)으로 원문제(原問題)의 최적해(最適解)를 구하고 있다.
기존의 몇몇 통계 ?키지들(SAS, SPSS)에서 제공하는 비선형 회귀분석을 위한 프로그램들은 그 사용방법이 불편하고, 최근에 개발된 중요한 통계치는 계산을 해주지 못하고 있다. 여기서 소개하고자 하는 비선형 회귀분석을 위한 소프트웨어 NLIN90은 비선형 회귀모형들의 데이터베이스화로 사용이 편리하고, 기본 통계치외에 모형 전체와 모수 개개에 대한 곡률분석, 변환된 모수에 관한 곡률분석, 실험계획분석등 정확한 분석에 필요한 많은 통계치를 제공하는 소프트웨어로 개발되었다.
최적 저수지운영을 위한 운영률 도출이나 강우-유출 및 수질 모형의 매개변수 추정 문제처럼 비선형적이고 추정해야할 변수의 수가 많은 경우, 수학적으로 모형화하기에 너무 복잡해서 선형계획법, 비선형계획법, 동적계획법 등을 사용하여 최적해를 구할 수 없는 경우도 있다. 이러한 문제에 대해서는 구조적 진화를 통해 최적해를 구하는 방법들이 사용된다. 일반적으로 미지수의 개수가 많아지면 전역최적해를 찾기가 어려워진다. 전역최적해를 찾는 여러 가지 방법들이 수자원 분야에서는 강우-유출모형의 매개변수를 추정하는데 많이 사용되고 있으며, 특히 유전자 알고리즘, SCE-UA 알고리즘 등 전역최적해를 찾는 메타휴리스틱 방법이 많이 사용되고 있다. 전역최적화 방법을 개발하는 연구자들은 최적화방법의 성능을 평가하기 위해 다양한 검사함수(test function)를 만들어 성능을 평가하고 있다. 본 연구에 사용한 검사함수는 Mishra의 연구(2006a, 2006b)에서 사용한 중요하고 복잡한 검사함수이다. 유전자 알고리즘, SCE-UA 알고리즘, DDS 알고리즘을 검사함수 중 전역해를 찾기 어려운 2 차원 함수 2 가지, 다차원 함수 4 가지 함수에 적용하여 각각의 탐색 성능을 평가하였다. 2차원 함수인 Bukin 함수에 대해서는 모든 최적화 방법이 전역최적해를 찾을 수 없었지만, 유전자 알고리즘이 가장 전역최적해에 가까웠고 다음으로 DDS 알고리즘 순서였다. 지역수렴 영역이 많을 것으로 판단되는 10, 30, 50 차원 Michalewicz 함수에 대해서는 DDS 알고리즘으로 구한 최적해가 전역최적해와 매우 근접하였고 다음으로 SCE-UA 알고리즘, 유전자 알고리즘 순이었다. 지역수렴 영역이 상대적으로 다른 함수보다 넓은 10 차원 Schwefel 함수에 대해서는 DDS 알고리즘으로 구한 최적해가 전역최적해와 거의 근접하였고 유전자 알고리즘과 SCE-UA 알고리즘은 매우 큰 편차를 보였다. 40, 80 차원 Schwefel 함수에 대해서는 3 가지 알고리즘 모두 전역최적해와 편차를 보였지만 DDS 알고리즘에 의한 최적해와 다른 두 알고리즘에 의한 최적해는 1 오더(order) 정도의 차이가 났다. 지역수렴 영역이 큰 Michalewicz 함수와 Schwefel 함수에 대한 결과는 매우 흡사한 결과이다. 이상과 같은 결과로, 유전자 알고리즘은 매개변수의 수가 적을 경우 우수한 탐색성능을 가졌으며, SCE-UA 알고리즘은 Griewank, Rastrigin 함수와 같은 형태인 경우 우수한 성능을 보였다. DDS 알고리즘은 전체적으로 우수한 탐색 능력을 가진 것으로 판단된다. 그러므로 수위구간 영역별 저수지운영률 도출을 위한 적절한 최적화방법으로 DDS 알고리즘을 선정하였다.
컨테이너항만의 물동량 예측은 항만의 개발 및 운영계획을 위해 매우 중요한 과정이다. 일반적으로 회귀분석, ARIMA모형 등의 통계적 방법론을 통해 많은 예측이 이뤄져왔다. 최근의 연구에서는 인공 신경망(ANN)기법을 통한 예측이 이뤄지고 있으며 기존의 선형적인 기법을 대신하고 있다. 본 연구에서는 선형모형과 비선형모형에 강점이 있는 ARIMA모형과 신경망모형을 결합해 보다 효과적인 예측 모형을 개발하고자 한다. 실제 항만의 과거 자료를 통해 모델의 적합성을 측정하였고 항만의 특성에 따라 모형의 적합성이 다양하게 나타났다.
대유역에서 계획홍수량 추정은 ARF, 강우 시공간분포 및 강우-유출 모형의 매개변수 등에서 많은 불확실성이 발생한다. 과거 동시 강우사상을 이용한 계획홍수량의 추정은 이들 불확실성을 개선할 수 있다. 본 연구는 과거 동시 강우사상과 저류 함수모형을 이용하여 대유역의 홍수량을 추정하는 방법을 제시하였다. 과거 동시 강우사상의 시공간분포를 이용하여 계획 강우량과 강우의 시공간분포를 산정하였고 비선형 강우-유출 반응을 재현할 수 있는 저류함수모형을 이용하여 홍수량을 추정하였다. 추정된 계획홍수량은 실측홍수량에 의한 빈도분석 결과와 비교하여 본 연구에서 제시한 홍수량 추정기법의 적용성을 평가하였다. 본 연구의 결과는 실측홍수량의 빈도해석과 비슷한 결과를 얻었으며 이는 대유역의 홍수량 추정에서 본 연구의 홍수량 추정과정을 충분히 이용할 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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