휴리스틱 탐색에서 강화(Intensification)와 다양화(Diversification)의 조화는 중요한 연구 부분이다. 본 논문에서는 개미 집단 최적화(Ant Colony Optimization, ACO) 접근법의 하나인 개미 집단 시스템(Ant Colony System, ACS)에서 강화와 다양화의 조화를 통한 성능 향상시키는 방법을 제안한다. 제안 방법은 다양화 전략으로 전역 최적 경로가 향상되지 않는 경우 반복 탐색 구간을 고려해 상태전이 규칙의 파라미터를 변경해 탐색하고, 이러한 다양화 전략을 통해 발견된 전역 최적 경로에서 이전 전역 최적 경로와 현재 전역 최적 경로의 중복 간선에 대해 페로몬을 강화시켜 탐색하는 혼합된 탐색 방법을 제안한다. 그리고, 실험을 통해 제안된 방법이 기존 ACS-3-opt 알고리즘, ACS-Subpath 알고리즘, ACS-Iter 알고리즘, ACS-Global-Ovelap 알고리즘에 비해 최적 경로 탐색 및 평균 최적 경로 탐색의 성능이 우수함을 보여 준다.
본 연구에서는 각각 다른 목적지에서 다수의 임무를 수행해야하는 복수 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAVs)의 경로를 결정할 때, 무인항공기의 생존가능성을 고려하여 경로를 결정하는 프레임워크를 제안하였다. 본 라우팅 문제는 무인항공기 안전과 임무 완료시간 간의 trade-off 를 나타내는 비용 매트릭스를 이용한 차량경로문제(Vehicle Routing Problem, VRP)로 정의할 수 있다. 특정위치에서 무인항공기의 위험 레벨은 감지될 확률과 격추될 확률을 고려하여 모델링 하였고, 위협 레벨과 비행거리를 고려한 두 지역간의 최소비용경로는 육각형격자(Hexagonal cells)에서 Dijkstra 알고리듬을 사용하여 결정하였다. 또한, 지속적으로 다수의 적을 감시 정찰하는 임무를 수행하는 복수 무인항공기의 최적경로를 결정하는 case study를 수행하였으며, 그 결과를 논의하였다.
소형 무인항공기의 가격이 저렴해지고 제어가 쉬워짐에 따라, 고정익 또는 회전익 무인항공기를 사용하는 항공 어플리케이션이 최근 많이 등장하였다. 본 논문에서는 4대의 회전익 무인항공기를 사용한 새로운 공중 광고법이 제안되었다. 무인항공기 군집 제어를 통해, 4대의 무인항공기가 $7.07{\times}7.07m^2$ 사이즈의 정사각형 현수막을 사전에 정의된 비행경로를 따라 운반하며 공중 광고를 한다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 무인항공기들이 $669{\times}669m^2$ 크기의 영역에서 전체를 비행하며 공중 광고를 수행하는 데는 총 270 s 가 소요되며, 무인항공기들 사이의 최소거리는 0.45 m 로서 충돌이 발생하지 않음이 밝혀졌다. 몇몇 급격한 방향 전환이 필요한 경로로 인하여 무인항공기들이 정확한 정사각형 군집 비행을 수행하기 어려운 구간이 있으며, 이때 정사각형 편대 비행의 최대 및 최소 변의 길이는 10.35 m와 1.96 m로 밝혀졌다. 또한, 정사각형 편대 비행의 최대 및 최소 대각선 길이는 각각 14.75 m와 2.78 m로 파악되었다.
개미 알고리즘은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법으로, 그리디 탐색뿐만 아니라 긍정적 피드백을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순회 판매원 문제를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문은 개선된 $AS_{rank}$ 알고리즘을 제안한다. 기존 $AS_{rank}$ 알고리즘은 최적 경로로 구성될 가능성이 높은 경로에 대해서만 페로몬 갱신을 수행하고 최적 경로를 구성할 가능성이 낮은 경로에 대해서는 전혀 고려하지 않는다. 이것을 고려해 본 논문에서는 최적 경로로 구성될 가능성이 낮은 경로(에이전트들이 구성한 경로 중 최악 경로)에 대해 페로몬을 증발시켜 다음 탐색 과정에서 해당 경로 탐색을 줄이고자 하였다. 이를 통해 다음 사이클에서 에이전트들이 해당 간선의 선택 확률을 줄여줌으로써 기존 ACS 알고리즘에 비해 평균 탐색 시간과 평균 반복 횟수를 줄일 수 있음을 보여준다.
외판원 문제(TSP; Traveling Salesman Problem)는 경로탐색 최적화문제로 '풀리지 않는 문제'(NP-complete; None-deterministic Polynomial-time complete)에 속하므로 경유지 수가 많아짐에 따라 급격히 계산시간이 증가한다. 때문에 적용시 정확한 최적해보다는 최적 근사해에 대한 발견적 (heuristic) 알고리즘들을 이용한다. 본 연구는 TSP에 적용되는 발견적 알고리즘으로 개미 시스템알고리즘(ASA; Ant System Algorithm)을 검토하고. 국내 택배시스템에 ASA의 적용가능성을 검토하였다. ASA는 NP-complete 문제를 위한 발견적 알고리즘으로, 1990년대 초 M. Dorigo 등에 의해 연구되어졌다. ASA는 개미들이 이동간에 페로몬이라는 일종의 화학물질을 분비할 때, 이동경로 상에 분비된 페로몬 누적에 따라 확률적 방법으로 경로를 결정하게 된다. 이러한 ASA는 NP-complete문제에서 계산시간이나 최단경로탐색에서 우수한 결과를 얻는 것으로 발표되고 있으며, 교통분야에서 차량경로탐색뿐만 아니라 네트워크 관리 및 도로선형계획 등 그 적용범위가 점차 확대되어지고 있다. 현재 국내 택배시스템에서 차량배차시 명확한 기준이 없으며 주로 담당 운전자의 경험과 판단에 의해 결정된다. 본 연구에서는 국내택배시스템에 ASA의 적용가능성을 검토하였다. 담당 운전자의 경로결정이 가로 10.0km, 세로 10.0km의 범위에서 인접이웃알고리즘(NNA: Nearest Neighbor Algorithm)을 따른다고 가정했을 때와 랜덤한 20개의 경유지를 가질 때, 그리고 경유지 수를 10개씩 증가하여 200개까지 증가할 때를 비교 분석한 결과, ASA이 NNA 보다 우수하였다. ASA을 국내택배시스템에 적용시 운송비용 절감 등의 운영개선을 기대할 수 있으며, 특히 영세한 택배업체에서 보다 저렴하고 우수한 택배시스템을 구축할 수 있을 것으로 보인다.
차량경로문제의 Set-Partitioning 모형에 적용된 열생성 프로세스에서 차량경로를 생성하는 하위문제는 순회외판원 문제와 같은 combinatorial 구조를 가지므로 연산상의 어려움이 크다. 본 논문은 각 차량경로를 분할하여 하위문제에서 분할된 부분경로를 생성하는 경로분할모형을 소개한다. 열생성이 용이해지는 반면 주문제가 복잡해지는 단점이 있으나 이 모형은 set-partitioning 모형으로 다루기 힘든 크기의 VRP에 접근하도록 한다. 경로분할모형은 최대 199곳의 수요지를 갖는 Symmetric VRP의 실험문제에서 평균93.5%, 수요지수 최대 70곳의 Asymmetric VRP의 실험문제에서 평균 97.6%의 하한값을 도출해 특히 Asymmetric VRP의 경우에서 잘 알려진 다른 하한값 기법들보다 우수함을 보였다. 개발된 Branch-and-Price 프로세스로는 도출된 하한값을 사용하여 수요지 최대 48곳의Asymmetric VRP의 최적해를 구할 수 있었다. 경로분할모형은 성능이 비교되는 다른 모형과 달리 다른 크기의 차량을 다룰 수 있는 장점이 있고, Asymmetric VRP 문제에서는 현재 가장 우수한 하한값을 제시한다. 이러한 점에서 본 모형은 향후 연구가치가 있다고 판단된다.
한국에 있어서 양계장의 현재의 기술수준에서 닭의 생산능력이 거의 파악되고 있지 않고 있어 양계산물의 생산량을 추정하거나 특허 증산성이 빠른 닭의 경우 생산조절을 위한 기초 자료가 전무한 상태이다. 따라서 조사자들은 양계협회의 요청에 의거. 현재 양계농가의 관리 기술수준이나 문제점을 위생과 질병을 중심으로 그 실태를 파악하여 문제점의 발굴과 앞으로 생산성을 향상시키는 연구나 지도방향을 설정하고자 본 조사에 착수하였다. 조사 방법은 산란계와 육계를 구분하여 목적에 부합 되도록 용도별로 조사 양식을 작성 야외에서 활동하고 있는 수의사 및 축산 기술전문 요원과 사전에 협의하여 각 지역별로 분담 조사하였으며, 조사 자료 중 검토 후 미흡분은 본성적에서 제외하였다. 조사 대상 및 기간은 산란계의 경우 1976년 3월부터 1978년 7월 사이에 입란한 계군 육계의 경우 1978년 11월부터 1979년 10월 사이에 입추한 계군을 대상으로 사하였으며 조사 지역은 경기도내 6개 지역을 크게 구분하여 총 21개 지역 산란계 41개 양계장 육을 양계장 34개 농장을 대상으로 하였으며 조사 항목별로 조사 성적을 요약하면 다음과 같다. 입지 조건 및 경영 상환에 있어서 산란계의 경우 부업적인 경영이 4.9%로 나머지 95.1% 전업 또는 기업 형태로 육계의 경우에는 부업이 17.7%로 되어 있었다. 한편 양계 경영 년수는 총 경영년수의 경우 산란계 농장이 육계농장 보달. 경영 년수가 높았고 현지에서의 경영 년수도 역시 산란계 농장이 높았다. 입지조건에 있어서는 거주지에 있는 양계장이 10.7%이었고 그 분포는 전, 임야, 답의 순이었으며 지 역 별로는 평지, 구능, 산간지의 순으로 많이 분포되고 있었으며 해안은 한 농장도 얼었다. 양계장의 대지의 소유상환을 보면 자기 소유가 산란양계장은 89.5%. 육용양계장은 70.6% 였으며 양계농장의 평균 소유 면적은 산란계 농장이 5.016평, 육용농장이 1.037평이었다. 계군의 인력 관리는 고용인력에 의존도가 산란계농장이 높아 60%을 상회하고 있었다. 계사의 구조면에서도 아직까지는 위생 시설이 크게 부족한 것으로 나타나고 있다. 특히 타양계장과의 거리에 있어서 1km미만의 거리를 유지하는 농장이 조사대상 농장의 80%나 되고 있으며 100m 이내의 거리를 유지하고 있는 농장이 28%나 되고있어 양계장의 분포 밀도가 크게 높아 전염병의 예방에 있어서 큰 문제점을 내포하고 있다. 계군의 관리상황에 있어서 입추상환. 출하상항, 육성회수 1인당 관리수수 및 관리계군을 조사하였던 바 질병 발생의 기회를 감소시킬 수 있는 관리체계가 거의 되지 않고 있었으며 닭의 품종 및 부화장 선택의 조건에 있어서도 과학적인 근거보다 인간관계 등에 편중되고 있으며 국가에서 실시하고 있는 닭의 능력검정 성적을 활용하고 있지 않는 경향이다. 사료의 급이상황에 있어서도 19.5%가 시판사료 이외의 처방을 요구하고 있다. 위생 및 보건장비의 구비 상환은 완전치 못하였고 소독을 전혀 실시하지 않는 양계장도 다소 있었다. 소독약의 이용량도 높은 편이 아니었다. 백신접종에 있어서 산란계의 경우 ND와 계두백신을 97.6%이용하고 있으나 육계의 경우 ND 백신은 43.6%, 계두의 경우 5.1%만 이용하고 있어 백신의 황용에 있어서 육계의 경우 아주 저조하였다. 백신 효과에 대한 신뢰도에 있어서는 85.3% 이상이 효과가 있다고 응답하였으며 백신의 선택에 있어서는 특성 제품을 요구하는 율이 26.7%나 되고 있다. 그리고 백신접종의 시술에 있어서 수의사에 의뢰하는 예는 불과 4.9%-2.7%였다. ND의 기초면역시 2회이하 접종하는 농장이 17-32.7%나 되고 있으며 (60일령까지) 성계의 보완접종은 4개월마다 실시하는 농장이 14.6%나 되고 있다. 투약상황에 있어서 투약 목적이 질병의 예방목적으로 하는 농장이 74.9%이었으며 프로그램에 의해서 실시하는 농장은 26.8% 월 평균 1개 농장당200,000원 이상 지출하는 농장이 32.0%로 가장 높았다. 약의 선택에 있어서 주관에 의해서 선택하는 경향이 가장 높았으며 수의사의 처방에 의한 것이 33.3%이었다. 약의 효과에 있어 서 자신 있게 효과를 신임하는 농장이 57 3%이었다. 닭 질병 발생시 진단의 의뢰는 가축병원이 49.3%, 직접 부검이 26.7%, 외판원, 전문기관 등의 순으로 의뢰하고 있으며 진단에 있어서 만족감을 갖는 농장은 69.4%이었다. 양계장에서의 질병 발생빈도를 부로일러와 산란계로 구분. 일령별로 조사분류 하였으며 닭의 용도별, 일령간의 질병 발생의 빈도는 가기 특이하게 나타나고 있었다. 생산능력에 있어서 산란계의 경우 육추율이 90.5% 육성율이 98.9%, 성계 및 육계의 생존율은 각각 75.2%, 92.2%이었으며 도태일령은 평균 533.3일이었다. 산란지수는 232.7개이었으며 사료 요구율은 산란계와 육계가 각각 3.30, 2.48로 예상보다는 높았으나 아직 생산 능력을 외국과 비교하였을 경우 개선의 여지가 크게 남아 있음을 본 조사를 통해서 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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