현재의 예방정비계획 운영 방법은 KPX에서 발전 사업자들로부터 희망하는 자신들의 발전기 예방정비계획 일정을 받아서 공급예비력 기준을 만족하면 승인을 해주는 방법으로 진행되고 있다. 이는 경제적인 부분을 예방정비계획 수립에 반영하지 못하고 계통의 신뢰도 측면만을 판단하는 것으로 생각할 수 있다. 따라서 발전비용을 최소화하는 예방정비계획 최적화 모델을 적용하여 예방정비계획 수립 시 경제성을 반영하려 한다. 이를 통해 연발전비용을 낮추면서 연평균 SMP 또한 낮춤으로서 한전과 발전사업자 모두에게 이익을 가져다 줄 수 있는 것이다. 따라서 본 연구에서는 비용 최소화를 목적함수로 하는 tool을 적용한 예방정비계획 최적 값과 기존의 예방정비계획을 공급예비율, 계통한계가격(System Marginal Price, SMP), 발전비용 세 가지로 나눠 비교하고 신뢰도와 경제성을 고려한 최적 예방정비계획을 수립하였다.
Hub-and-spokes전략은 교통분야에서 널리 이용되는 네트워크전략이지만, 철도의 경우 대개 이 전략을 이용하기 어려운 네트워크구조를 가지고 있어 그 적용사례를 찾아보기 어렵다. 그러나 유럽에서는 철도망이 도로망처럼 조밀하게 형성되어 있다는 점과 환적 처리기술의 발달로 90년대 초부터 이 전략이 철도화물운송부문에도 도입되기 시작했다. 이러한 관점에서 본 논문은 철도화물운송망에서의 hub-and-spokes전략을 구현하는 서비스네트워크 디자인모형을 개발하고, 모델의 실제철도망에의 적용성을 평가한다. 개발되는 모형이 전략모형임에도 불구하고 모형에서는 일반화된 운영비용 외에 열차속도, 서비스빈도, 터미널에서의 화물처리속도 등에 따른 시간지체비용도 고려되었다. 시간지체비용의 고려에 따라 야기되는 비선형 목적함수는 빈도별 서비스결정변수의 설정을 통해 선형화되어 결과적으로 모형은 선형 binary정수 최적화문제로 표현되었다. 규모가 큰 네트워크의 경우 해도출의 어려움 때문에 본 논문은 전체문제의 분할(decomposition)에 기초한 휴리스틱방법((heuristic method)으로 해결한다. 해도출의 효율성을 높이기 위해 서비스빈도개선과 관련하여 세 알고리즘이 개발되었다. 개발된 알고리즘은 유럽의 실제네트워크를 기초로 도출한 4개의 테스트문제에 적용되어, 해의 정확도와 해 도출의 효율성이 비교·평가되었다.
본 논문에서는 먼저 유효전력 시장과 무효전력 시장을 분리하여 운영한다는 가정하에서 발전기의 무효전력 생산을 위한 최적의 전압값을 산정하고자 한다. 유효전력 시장에서 경제 급전(Economic Dispatch)을 통해 발전기의 유효전력 생산 비용을 최소화시키는 최적의 유효전력량 결정원리를 응용하여, 무효전력 시장에서의 발전기의 무효전력 생산 비용을 최소화시키는 최적의 발전기 전압 profile을 결정하는 무효전력시장 구축 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘에는 기본적으로 주효전력-전압의 조류방정식과 목적함수로서 무효진력 비용의 최소화 문제, 그리고 부하측 전압과 관련된 부등식제약조건의 선형화 문제 등이 포함된다. 이렇게 산출된 발전전압에 의한 무효전력의 가격은 실제 전압제어에 의한 가격산정이라는 측면에서 그 의미를 찾아볼 수가 있다.
본 논문은 일반 초월대수 함수형태의 다산출물 총비용함수모형을 이용해 시설부문과 운영부문이 수직적으로 통합된 우리나라 철도산업의 규모 및 범위의 경제성을 분석하였다. 이때 철도청은 노동, 동력 및 유지보수, 차량 및 자본의 세 가지 생산요소를 투입하여 인키로, 톤키로, 승객평균탑승거리, 화물평균운송거리의 네 가지 산출물을 생산하는 기업행태로 상정되었다. 비용함수와 요소비용비중식으로 구성된 연립방정식 체계는 철도청의 26개 연도(1977~2002)별 시계열 자료와 반복결합일반화최소자승법을 사용해 추정되었다. 추정결과 우리나라 철도산업의 생산기슬은 코브-더글라스 특성을 갖지 않으며, 동조적이며 동차적인 특성도 갖지 않는 것으로 나타났다. 한편 우리나라의 철도산업은 여객과 화물운송부문별로 각각 규모의 경제가 존재하고, 두 운송부문간에 상당히 큰 범위의 경제가 존재하며, 전반적으로 대단히 큰 규모의 경제가 존재하는 것으로 나타났다. 또한 여객과 화물움송부분간에 존재하는 범위의 경제는 연구기간동안 전체 산출량에서 인키로가 차지하는 비율은 점차 증가하였던 반면 승객평균탑승거리는 점차 감소하였으므로 최근으로 올수록 보다 더 커졌으며, 승객평균탑승거리보다 인키로 비율에 더 큰 영향을 받는 것으로 나타났다.
무선 센서 네트워크는 자연 환경의 정보를 수집하고, 수집한 정보를 가공하고, 가공된 정보를 무선 통신을 통하여 사용자에게 실시간으로 전달하는 기능을 가진 설비이다. 이러한 센서 네트워크는 다수의 무선 센서 노드들로 이루어지고, 이 센서 노드들은 비용 효율성의 이유로 매우 제한적인 하드웨어 칩들로 구성된다. 예를 들어, UC Berkeley에서 설계한 MICA센서 노드에는 8-bit CPU, 4KB RAM, 그리고, 128KB FLASH 등으로 구성된다. 따라서 이것들을 동작시키는 센서 운영체제는 이러한 하드웨어 제약성을 감내할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 멀티 쓰레디드 센서 운영체제를 위한 공간 효율적인 쓰레드 스택 관리 기법을 제안한다. 제안한 기법은 컴파일 시점에 각 쓰레드 함수의 스택 사용량 정보를 측정한다. 측정된 결과를 바탕으로, 함수 호출 시와 같은 스택 영역의 요구가 발생할 경우에 스택의 할당 및 반환 작업을 수행하여 쓰레드 스택 영역을 동적으로 관리한다. 본 기법은 나노 Qplus 센서 운영체제에서 구현되었다. 본 논문의 성능 실험을 통하여, 제안한 기법을 사용하는 것이 기존의 정적인 스택 관리 방법을 사용하는 것 보다 스택 메모리 공간을 보다 효율적으로 관리할 수 있음을 확인한다.
부산항만공사(BPA)가 관리하고 있는 부산항 컨테이너부두는 민간운영사가 임차하여 운영하고 있다. 운영사가 BPA에 납부하는 연간 임대료는 BPA의 2010년도 연간 매출액 2,444억원의 약 66%에 달하는 1,609억원으로, BPA 총수입의 대부분을 차지하는 매우 중요한 수입원이다. 그러나 부산항의 컨테이너부두 임대료는 부두 신설에 따라 운영사 선정 입찰시 적용한 임대료 산정체계의 차이, 1999년 임대료 산정체계를 수입공유제에서 고정임대료제로 변경하면서 부두별로 적용한 임대료 산정방법 및 산정기준의 상이, 북항과 신항간 임대료 산정시기의 차이 및 그에 따른 임대료 산정기준의 상이 등으로 형평성 논란을 빚어왔다. 따라서 본 연구에서는 현행 부산항 컨테이너부두 임대료 산정체계의 문제점을 분석하여 임대료 산정체계의 표준화 방안을 제안한 후 신설부두와 기존부두를 대상으로 컨테이너부두 표준 임대료 산정체계 적용 사례를 제시하였다. 임대료 산정체계를 표준화하기 위해서는 할인 현금흐름법(DCF법)으로 산정방법을 일원화해야 한다. 또한 주요 임대료 산정기준이 되는 산정기간, 할인율, 물가상승률 및 임대료 인상률, 임대료 산정물량, TEU당 매출단가, 인건비 등의 제반 운영비용을 표준화해야 한다. 신설부두에 대해서는 표준화된 임대료 산정체계를 그대로 적용할 수 있으나, 기존부두에 대해서는 특히 임대료 산정물량, 투자비 및 재투자비, 장비 및 시설유지비 등을 신설부두와 달리 적용해야 한다. 표준화된 임대료 산정체계를 도입할 경우 임대료 산정체계의 객관성과 일관성은 물론 부두간 임대료 수준의 형평성을 도모할 수 있다. 또한 표준화된 임대료 산정체계를 도입하여 임대인의 투자비회수 관점과 운영사의 운영수지보전 관점 임대료 수준을 동시에 고려한 적정 임대료를 산정함으로써 임대 차인 간 이익의 균형을 도모할 수 있다. 본 연구는 컨테이너부두 임대료 산정체계의 표준화에 관한 초기의 연구라는 점에서 학술적인 의의와 실무적인 기여가 있을 것으로 기대된다. 향후 운영비용 추정 및 적정 운영원가 산정을 위한 비용함수 및 활동기준원가계산(activity based costing) 방식의 도입, 임대료 산정물량의 적정화를 위한 과학적 기법 도입 등 보다 다양한 시각이나 방법론으로 후속 연구가 이루어지기를 기대한다.
수리가능 제품은 가격 비싸고 중요성이 크면서 새 제품을 구매하기 어려운 부품을 의미하며, 항공기 또는 선박의 엔진 등을 들 수 있다. 수리가능 제품에 대하여 고장이 발생할 경우 가용성을 유지하기 위하여 즉지 교체하여야 하고, 교체된 부품은 수리에 들어가야 한다. 이러한 문제에 대한 통제 시스템은 시스템의 효율성을 결정하는 중요한 요소이기 때문에, 다양한 시스템 구성에 대하여 많은 연구가 이루어져 왔다. 본 연구에서는 우선 중앙 수리기지와 여러 지역 수리기지를 대상으로 하고 있으며, 물류량의 변화에 따라 중앙 수리기지와 지역 수리기지 간의 효과적인 운영 방안을 고려하고 있다. 각 지역 수리기지는 수리 운영 능력이 제한되어 있는 것으로 가정하고 있으며, 한정된 수의 여분의 제품을 유지하고 있다. 중앙 수리기지는 여분을 제품을 보유하거나 유지하지 않고 오직 수리 작업만을 수행하고 있다. 유한 가동에 대한 효율적인 알고리즘은 이러한 상황에 대하여 운영 능력의 한계를 고려하면서 효율성을 최대화하기 위하여 개발되었다. 지역 수리기지에서는 제품의 고장이 발생하는 속도와 현재 보유한 제품 수량에 따라 효율성이 바뀌고, 시스템이 보유할 수 있는 재고량과 수리할 수 있는 능력의 한계가 제한되어 있다. 대기행렬이론에 기반하여 고장율과 수리율에 의한 비용 함수를 정의하고, 최적해를 구할 수 있는 IMES(지능형 다단물류 시스템)을 개발하였다. 총 예상 재고량에 의한 재고 비용과 품절 비용을 최소화함으로써 최적의 보유 재고수량을 찾아내고 실제로 사용자가 활용할 수 있는 시간 내에 해를 구할 수 있는 효율성을 갖춘 알고리듬을 개발하였다. 본 연구의 목적은 전체 시스템의 총비용을 최소화하는 것이며, 예제를 통하여 알고리듬을 묘사하고 수치예제를 통한 실험을 실시하여 제안 알고리듬이 정확하고 효율적임을 보였다. 제안된 알고리즘에 의하여 매우 정확하고 효율적인 계산 결과를 얻을 수 있었으며, 이 방법을 통해 신속하고 정확하게 많은 문제를 해결할 수 있을 것으로 생각된다.
국내의 금리상황은 국제시장과의 동조가 현실적일 수밖에 없기 때문에 국내외 투자자들의 관심은 안정적이고 현금흐름이 최소한의 현재의 저금리보다 수익이 높은 투자처에 대한 관심이 증가하고 있다. 이에 본 연구는 오피스빌딩 관리비용을 중심으로 규모의 경제에 의한 오피스빌딩 최적 규모를 도출함으로써 개인 및 간접투자자 등 오피스 빌딩 이해당사자들에게 정확한 투자수익율을 산정하는 기초자료를 제공하는데 그 목적이 있다. 연구방법은 규모의 경제이론과 선행연구를 검토하고, 선행연구에서 변수들을 추출하여 회귀분석의 통계적 방법을 활용하여 교차분석 및 독립변수들과의 U자형 2차 함수, 3차 함수 평균관리비용 곡선함수를 분석하여 적정규모 도출하였다. 분석결과, 오피스빌딩 평균관리비용은 권역별로 약 6~11%, 등급별로 약 10~13%, 규모별로 8~9% 차이가 있는 것으로 분석되었다. 법인소유빌딩의 평균관리비용이 가장 높게 분석되었고, 자체관리에 비해 전문업체에 위탁관리의 경우 약 11.5% 차이가 있는 것으로 분석되었다. 또한 경과년도는 약 5.3년이 가장 낮아 U자형 평균관리비용곡선을 만족시키는 것으로 나타났다. 연면적은 7.2만평까지 계속해서 증가하다가 그 이후 감소하는 ${\bigcap}$형태의 비용곡선을 나타내었다. 이러한 연구결과는 부동산 전문 관리회사의 효율적인 부동산관리경영에 대한 기초 자료를 제공하고, LCC개념을 도입하여 사회적 비용의 절감 및 향후 유지 관리, 임대 등의 운영에 최적규모의 오피스빌딩기준을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.
철도운송은 오랜 기간 동안 도로운송, 해상운송, 항공운송보다 친환경 운송수단으로 인식되어 왔다. 하지만 최근 디젤유를 사용하는 점화기관에서 배출되는 오염물질이 대기오염의 주범으로 밝혀지면서 사회적 문제로 인식되고 있으며 녹색성장을 위한 정부 정책으로 철도분야도 온실가스 배출의 감축 의무를 피할 수 없을 것으로 전망되고 있다. 또한, 지속적인 고유가는 운영비를 상승시켜 운영기관에 큰 부담이 되고 있다. 본 논문에서는 온실가스 배출 감소와 유류비 절감을 위해 운영기관 입장에서 화물열차의 경제속도를 결정하기 위한 방법론을 제안한다. 경제속도를 추정하기 위해 유류비, 화물열차의 시간가치, 탄소세를 고려하여 비용 함수를 추정하였다. 비용 함수를 바탕으로 화물열차의 경제속도를 도출하기 위한 식을 제안하고 유류비, 화물열차의 시간가치, 탄소세의 변화가 속도에 미치는 영향을 알아보기 위해 민감도 분석을 하였다.
본 논문에서는 피어의 소모 에너지와 잔여 에너지를 고려한 비용함수를 설계하고 시스템 내에 비용이 최소인 피어가 부모 피어로 선택될 수 있는 분산적 부모 피어 결정 방법을 제안한다. 각 피어가 자신의 이웃 피어 정보만을 이용하여 비용이 최소인 이웃 피어를 부모 피어로 선정하는 기존 기법과는 달리 제안 기법은 피어들 사이에 집단지성을 구축하고 이를 통해 부모 피어를 결정한다. 집단지성을 형성하여 부모 피어 검색 범위를 분산적으로 확장함으로써 제안기법은 기존 기법에 비해 최소 비용 피어가 부모 피어로 선택될 확률을 증가시키며 알고리즘 운영을 위한 시그널링 부하를 감소시킨 다는 것을 모의실험을 통해 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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