어떠한 소유역에서 구하여진 함양율에 대한 영향을 주는 지역화 변수가 있을 때, 이들 변수를 구성하는 인자들에 대한 기여도를 분석하고자 하여 최적화 기법을 이용하였다. 지역화 변수들을 구성하는 각 인자들의 기여도에 면적 가중치를 적용찬 합이 주어진 함양율에 대한 값을 나타낸다고 하면, 함양율이 주어져 있는 여러 개의 소유역에 대하여 방정식을 만들 수 있고, 선형기법(LP)을 이용하여 인자들의 기여도를 계산할 수 있다. 이러한 방법에 의하여 계산된 각각의 지역화 변수들의 인자별 기여도를 통하여 미지의 소유역의 함양율을 추정할 수 있다.
채널의 상태가 시간에 따라 수시로 변하는 전송 환경에서 수신된 신호에 대한 잡음 비를 추정하는 것이 중요하다. 대부분의 SNR 추정기는 MF(Matched Filter) 후 수신된 샘플로 추정이 이루어진다. 하지만 이런 기법들은 무선 통신에서 채널의 상태에 민감한 특성을 갖는다. 하지만 수신기의 front-end에서 모아진 데이터들을 이용하는 선형 예측(LP: Linear Prediction) 기법을 기반으로 하는 신호 대 잡음 비 추정 알고리즘은 이에 비해 안정된 성능을 보인다. 본 논문에서는 LP 기반의 SNR 추정기를 소개하고, 기존의 LP 기법 기반으로 하는 SNR 추정 알고리즘의 계산 복잡도를 줄이기 위한 새로운 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 Linear Prediction 오차를 구하는 과정에서 순방향 오차와 그 conjugate 값을 이용하여 SNR 추정 과정을 보다 간단하게 한다.
This paper discusses the applicability of the decomposition principle to an LP (Linear Programming) problem. Through a case study on product mix problems in a chemical process of Korean Steel Chemical Co., Ltd., the decomposition algorithm, LP Simplex method and a modified method are compared and evaluated in computation time and number of iterations.
본 논문에서는 선형 예측 분석을 기반으로 한 딱총새우 잡음 검출을 위한 특징을 제안한다. 딱총새우는 천해에 서식하는 종으로, 높은 진폭의 신호를 생성하고 빈번하게 발생하기 때문에 수중 잡음의 주된 원인 중 하나이다. 제안된 특징은 딱총새우 잡음이 갑작스럽게 발생하고 빠르게 소멸하는 특징을 활용하기 위해 선형 예측 분석을 이용하여 정확한 잡음 구간을 검출하고 딱총새우 잡음의 영향을 줄인다. 선형 예측 분석으로 예측한 값과 실제 측정값 사이의 오차가 크기 때문에 이를 통해 효과적으로 딱총새우 구간 검출이 가능해진다. 추가적으로 제안된 특징에 일정 오경보 확률 탐지기를 결합하여 잡음 구간 검출 성능을 추가적으로 개선한다. 제안한 방법을 딱총새우 잡음 구간 검출 최신 방법으로 알려진 다층 웨이블릿 패킷 분해와 비교한 결과, 제안한 방법이 수신자 조작 특성 곡선과 곡선 아래의 면적 측면에서 성능이 평균적으로 0.12만큼 우수하였고 계산량 측면에서도 계산 복잡도가 더 낮았다.
대규모 system을 취급하는 공학분야에 있어서 Matrix의 demension이 커짐에 따라 전산부담을 줄이기 위한 소요기억용량 절감 및 계산시간의 단축이 주된 관심사 중의 하나가 되어 왔다. LP(Linear Programming)기법 역시 대규모 선형 system에 적용될 경우 Basic Matrix 에 대한 dimensionality 문제를 포함하고 있으며 이에 대한 효과적인 해결방법으로 Bartels-Golub Decomposition 방법이 연구되어 있다. 이 방법은 Chan과 Yip등이 LSGA(Load Shedding and Generator Rescheduling) 문제에의 적용을 시도한 바 있으며, 일반적인 선형최적화 문제뿐만 아니라, dimensionality가 큰 Matrix의 Inverse 계산을 요하는 문제에 널리 적용될 수 있으므로 그 개요를 소개하고자 한다.
이 연구에서는 대단지 산림자원의 수확벌채계획(收穫伐採計劃) 수립을 위한 선행계획 전산모델의 기초체계를 제시하였다. 모델에서 사용한 선형계획수식화모형은 비감소수확(非減少收穫)에 허용증감율을 적용하여 목표림의 유도, 최소 목재공급의 한계 및 최대 벌채면적의 한계와 같은 산림생산 제약조건들을 포함하고 있다. 이 모델에서는 Model I 및 Model II 기법에 의한 선형계획 수식화가 가능하고, Matrix 출력은 MPS 양식에 의한다. 전산모델 개발에 있어서 선형계획기법에 의한 산림자원 경영분석방법론(經營分析方法論)의 타당성(妥當性)은 문헌고찰에 의해 이미 국내에 소개된 바 있는 감반율법(減反率法) 및 이분검색법(二分檢索法)의 해법특성(解法特性)과의 비교고찰(比較考察)을 통해 검토하였다. 또한 제시된 모델체계의 적용성은 대규모 산림자원 경영계획을 수렵하기 위한 사례분석을 통해 검토하였다. 사례분석을 위한 연구대상지로 서울대학교 남부연습림 백운산지역(약 11,000ha)을 선택하여 위에서 제시된 산림생산(山林生産) 제약인자(制約因子)들을 동시에 만족시킬 수 있는 최적벌채계획(最適伐採計劃)을 수립하고, 목재생산 제약인자들의 강도에 대한 영향력을 분석하였다.
본 논문은 선형계획모형을 이용하여 H 아리수 정수 센터의 최적 취수량 결정 방법을 연구 하였다. 현재 H 아리수 센터에서는 관리자의 경험과 숙련도에 의지하여 취수량을 결정하고 있다. 그런데 매시 변하는 수요를 만족 시키면서 시간대별로 요금이 서로 다른 전력의 사용을 최소화 하는 취수량 결정은 근무자들의 경험과 숙련도를 넘어서는 간단한 문제가 아니다. 따라서 수리적 기법 중 하나인 선형계획모형을 이용해 취수량을 결정하고, 비용 절감을 시도하였다. 본 연구에서 제안한 선형계획 모형은 수요예측치를 기본 입력자료로 사용하고 있는데 예측오차가 발생할 경우 정수지 높이 제한을 위반하는 경우가 발생한다. 이를 해결하기 위해서는 정확한 수요예측이 선행되어야 한다. 그러나 아무리 좋은 예측 기법을 사용하더라도 실수요와 오차는 있게 마련이고 이는 여전히 높이 제한의 제약을 만족 시키지 못하는 결과를 불러일으킨다. 따라서 예측오차를 수용 할 수 있는 안전 마진 상수를 이용한 대안을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 선형 계획 모형을 통한 취수량 결정은 수위 모니터링을 위해 항시 작업자가 근무 할 필요가 없기 때문에 인건비 면에서도 많은 절약이 예측되어 총 비용 감축은 훨씬 더 많으리라 기대된다.
다이캐스팅 스케줄링은 각 쉬프트마다 생산되는 주조제품의 개수를 결정하여 주어진 성능지수를 최적화하는 작업이다. 본 논문은 다이캐스팅 스케줄을 실제 주조공정에 적용할 때 불량주물 등의 이유로 발생하는 결품을 방지하는 새로운 기법을 제안한다. 선형계획법으로 모델링된 기존의 다이캐스팅 스케줄링은 용탕에 대한 용융로의 평균효율을 최대로 하지만 주조공정에서 불량품이 발생하는 문제에는 대처하지 못한다. 제안된 기법에서는 이전 쉬프트에서 불량주물이 발생하는 경우, 이를 대체할 수 있도록 현재 쉬프트에서 주조공정이 끝나고 남은 용탕의 잔여량을 이용하여 추가로 생산한다. 이 방법은 이미 최적화된 투입 용탕의 양이나 스케줄링 결과를 변경하지 않고도 불량이 발생한 주조제품의 생산량을 최대한 보상할 수 있는 장점을 지닌다. 사례 연구를 통하여 새로 제안된 기법의 우수성과 응용 가능성을 검증한다.
다양한 원재료를 혼합하여 원하는 성분 함유량을 가진 제품을 최소의 비용으로 생산하는 혼합 최적화 문제에 대해 일반적으로 O(n4)의 수행 복잡도의 선형계획법을 적용하고 있다. 본 논문에서는 이 문제에 대해 O(n log n)복잡도로 해를 얻을 수 있는 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 합금 강판에서 요구하는 성분들의 함유량 범위를 충족시키면서 최소의 원자재비용을 얻기 위해, 원재료 단가 오름차순으로 성분별 함유량을 충족시키도록 원재료 양을 결정하였다. 3가지 사례에 대해 적용한 결과 제안된 알고리즘은 O(n log n)복잡도로 단순한 결정기법을 적용하였음에도 불구하고, LP의 최적화 기법과 동일하거나 보다 좋은 해를 얻을 수 있었다.
본 논문은 전력 효율을 고려한 다이캐스팅 공정의 스케줄링 기법을 제안한다. 시프트(shift)마다 반복 작업하는 다이캐스팅 공정의 스케줄링 문제는 각 제품의 시프트별 생산량을 의사결정변수로 정의하여 용탕 효율을 최대화 시키는 선형계획법으로 표현 가능하다. 본 연구에서는 주조 공장의 전력 사용에 대한 제한 조건까지 고려하는 새로운 선형계획법 모델을 제시한다. 제안된 모델은 다이캐스팅 공정의 한 시프트가 소비하는 전력 사용량이 주어진 한계 전력량 범위를 넘지 않도록 하는 스케줄링 결과를 유도한다. 사례 연구를 통하여 제안된 모델의 우수성과 응용가능성을 검증한다. 본 논문은 스마트 그리드 환경에서 지능형 소비자로 분류되는 주조 공장이 전력 사용 제한 조건을 만족시켜야 하는 문제에 대한 기초 연구의 역할을 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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