Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.217-217
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2023
상수도관망은 사용자에게 고품질의 물을 안정적으로 공급하는 것을 목적으로 하며, 이를 평가하기 위한 지표 중 하나로 압력을 활용한다. 최근 스마트 센서의 설치가 확장됨에 따라 기계학습기법을 이용한 실시간 데이터 기반의 분석이 활발하다. 따라서 어디에서 데이터를 수집하느냐에 대한 센서 위치 결정이 중요하다. 본 연구는 eXtreme Gradient Boosting(XGBoost) 모델을 활용하여 대규모 상수도관망 내 센서 위치를 최적화하는 방법론을 제안한다. XGBoost 모델은 여러 의사결정 나무(decision tree)를 활용하는 앙상블(ensemble) 모델이며, 오차에 따른 가중치를 부여하여 성능을 향상시키는 부스팅(boosting) 방식을 이용한다. 이는 분산 및 병렬 처리가 가능해 메모리리소스를 최적으로 사용하고, 학습 속도가 빠르며 결측치에 대한 전처리 과정을 모델 내에 포함하고 있다는 장점이 있다. 모델 구현을 위한 독립 변수 결정을 위해 압력 데이터의 변동성 및 평균압력 값을 고려하여 상수도관망을 대표하는 중요 절점(critical node)를 선정한다. 중요 절점의 압력 값을 예측하는 XGBoost 모델을 구축하고 모델의 성능과 요인 중요도(feature importance) 값을 고려하여 센서의 최적 위치를 선정한다. 이러한 방법론을 기반으로 상수도관망의 특성에 따른 경향성을 파악하기 위해 다양한 형태(예를 들어, 망형, 가지형)와 구성 절점의 수를 변화시키며 결과를 분석한다. 본 연구에서 구축한 XGBoost 모델은 추가적인 전처리 과정을 최소화하며 대규모 관망에 간편하게 사용할 수 있어 추후 다양한 입출력 데이터의 조합을 통해 센서 위치 외에도 상수도관망에서의 성능 최적화에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
The study on the plan for rehabilitation project of domestic water distribution system - especially using Heuristic Algorithm as Genetic Algorithm which is expected to provide a more optimal solution effectively - has not been done sufficiently. The purpose of this study is the development of the optimal decision making system for the rehabilitation of the water distribution system considering economic and hydraulic influences using ReHS which is recent study of OR technique. Five different models with different objective functions are developed and tested to virtual pipe network according to various conditions considered in this study. These models provide more options for the rehabilitation of pipe network systems compared to previously suggested models in the literature.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.11a
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pp.313-316
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2006
기존에 기업의 의사결정을 위해 사용되는 데이터 웨어하우스나 데이터 마트에서 성능향상을 위한 많은 연구들이 있었다. 하지만 복잡한 업무요건이 추가되고 기업의 요구가 다양해짐에 따라 RDBMS의 성능은 점점 낮아지고 이를 해결하기 위한 필요성이 요구되었다. 따라서 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 버퍼기능을 하는 PL/SQL Package를 구현하여 효율적인 질의 최적화 방법을 제안하고자 한다. 그리고 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 방법보다 성능이 좋다는 것을 실험을 통해 증명해 보였다.
Kim, Jae-Hee;Kim, Sheung-Kown;Lee, Jae-Sung;Ko, Ick-Hwan
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.400-404
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2008
댐 군 연계운영을 위한 기존의 많은 최적화 모형은 경제성에 기반을 둔 단일 목적 함수를 가정함으로써 현실과는 동떨어진 결과를 도출하곤 하였다. 따라서 보다 현실적인 최적화 모형이 되기 위해서는 실제 운영과정을 모사할 수 있도록 적절한 초기 가중치를 부여하여 모형을 구축하고, 상충되는 목적간의 절충안으로 파레토 프런티어(Pareto-frontier)를 제시할 수 있는 다중목적 의사결정 기법이 요구된다. 본 연구의 목적은 댐 군 연계 운영을 위한 최적화 모형으로 소개된 CoMOM(Coordinated Multi-reservoir Operating Model)의 다중목적함수에 적합한 초기 가중치를 도출할 수 있는 시스템을 제안하는 것이다. 본 연구에서는 최적화 모형에 적합한 가중치를 결정함에 있어 댐의 초기저수량과 미래의 예상 유입량과 같은 수문 조건을 감안할 필요가 있음에 주목하였다. 이것은 초기저수량과 미래에 예상되는 유입량이 작을 경우 가급적 저수에 중점을 두고, 그 반대일 경우는 발전방류에 주안점을 두는 것이 바람직하다는 사실에서 추정해 볼 수 있는 가정이다. 따라서 댐의 초기 저수량 조건과 유입량 시나리오의 다양한 수문 조건별로 가장 적합한 가중치를 찾아본 후, 수문 조건을 입력요소로, 최적 가중치를 출력요소로 갖는 신경망 모형을 활용해서 수문 조건에 적합한 가중치를 예측할 수 있는 절차를 제안한다. 이 과정에서 최적 가중치를 도출하는 것이 관건이 될 수 있는데, 이를 위해 전승목 (2008)등이 제안한 DEA기반 순위결정 절차를 활용해서 최선의 파레토 최적해와 이에 대응되는 가중치를 찾아 이를 신경망 모형의 출력요소 값으로 활용하였다. 본 연구에서 제안하는 신경망 모형은 임의의 수문 상황에 대해 이에 적합한 CoMOM의 초기 가중치를 결정해 줌으로써 CoMOM과 같은 최적화 모형의 가중치 선정에 따르는 어려움을 극복하는 데 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다.
In spite of today's rapid growth of world cruise industry, little academic attention has yet been given to the decision making problems for cruise operations. This research deals with strategic cruise itinerary planning that any cruise company should face. Increasing demands for international itineraries and redeployments of cruise ships are adding complexity to the itinerary planning. A slight modification of the conventional PERT/CPM network is adopted. to cope with this complexity systematically. By this, the concept of candidate itinerary network is suggested for each cruise ship. To integrate these candidate itinerary networks for each ship in a single framework, an integer programming model has been developed to find the optimal itinerary planning for any fleet of cruise ships. A numerical example, based on real cruise itinerary practices, is tested to validate and interpret the model.
본 고는 P사의 원료 수급에 관한 계량적 모델을 제시함으로써 문제의 규모와 복잡성 때문에 해결이 어려웠던 문제를 단계적 의사결정에 의해 접근함으로써 현상의 이해와 더불어 실제 응용을 가능케하기 위한 시도의 일환이다. 먼저 고려되어야 할 적정 재고수준의 산정과 배선계획은 향후 기술하기로 하며 컴퓨터의 발전과 더불어 조직적인 문제해결을 위한 계량적 모델을 통한 접근방법의 한 예를 기술하였다.
Hyunjung Yoon;Gwanguk Han;Bonggwon Kang;Soondo Hong
Journal of the Korea Society for Simulation
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v.32
no.3
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pp.67-74
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2023
A semiconductor fabrication facility(FAB) is one of the most capital-intensive and large-scale manufacturing systems which operate under complex and uncertain constraints through hundreds of fabrication steps. To improve fab performance with intuitive scheduling, practitioners have used weighted-sum scheduling. Since the determination of weights in the scheduling significantly affects fab performance, they often rely on simulation-based decision making for obtaining optimal weights. However, a large-scale and high-fidelity simulation generally is time-intensive to evaluate with an exhaustive search. In this study, we investigated three sampling methods (i.e., Optimal latin hypercube sampling(OLHS), Genetic algorithm(GA), and Decision tree based sequential search(DSS)) for the optimization. Our simulation experiments demonstrate that: (1) three methods outperform greedy heuristics in performance metrics; (2) GA and DSS can be promising tools to accelerate the decision-making process.
This paper treats the berth planning problem which is encountered at public container terminals. The main issue of the berth planning problem is to decide how to allocate the berths to scheduled calling containerships of which the ETA' s are given beforehand. Three optimization models for the berth planning problem are proposed in the formulation of set problems. Some heuristic algorithms for generating the decision variables of the models are also devised by using the concept of the ship's waiting time and the modified berth occupancy rate. Computational experiments based on the data arising from the real public container terminal are also carried out and the results are reported to show that the proposed optimization models and the heuristic algorithms for generating the decision variables are applicable and useful for the berth planning problem at public container terminals.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2003.05a
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pp.129-136
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2003
설비입지문제는 고객에게 좋은 서비스를 제공하면서 전체 비용을 최소화하는 의사결정을 요구한다. 본 논문은 제한된 총 투자 비용 하에서 최대의 서비스 수준을 달성하기 위하여 고정비를 가지는 설비의 입지를 결정하는 문제에 관한 것이다. 이 문제에 대해 수리 모형을 제시하고, 라그랑지안 기법을 이용한 발견적 기법을 통하여 해를 구하였다. 문제의 상한(Upper Bound)은 서브그래디언트(Subgradient) 최적화 기법을 사용하여 구하였고, 하한(Lower Bound)을 구하기 위하여 커팅(Cutting) 알고리즘이라는 새로운 기법을 개발하여 적용하였다. 임의로 생성된 데이터를 이용하여 비용과 커버 가능거리라는 두 가지 관점에서 실험을 하고 제안된 알고리즘의 성능을 비교 분석하였다.
In an agent-based system, each agent has its own decision making capability and competes, cooperates, and communicates each other with an agent interface. Virtual manufacturing has characteristics as a typical application area of agent-based system: complex and time-bound decision making and negotiation. The time-boundness influences the choice of decision making models and design of protocols for internal and external negotiation. In this paper, we provide a case study which suggests a time-bound framework for external and internal negotiation between the agents for virtual manufacturing environment. We illustrate decision making model selection strategy and the system architecture of the agent-based system for the complex and time-bound environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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