본 연구는 컨테이너 터미널에서 선박의 선적작업을 위한 선석배정 및 크레인 할당문제를 동시에 결정하는 문제를 다루고 있다. 실제 컨테이너 터미널에서 고려하고 있는 다양한 형태의 제약을 고려하여 선석계획 및 크레인할당 문제에 대한 혼합정수모델을 제시하였다. 제안된 문제에 대해 좋은 해를 짧은 시간 안에 구하기 위하여 발견적 해법을 제시하였다. 또한 수치예제를 이용하여 제시된 발견적 기법의 수행도를 비교분석하였다. 분석결과 제시된 기법은 짧은 시간 안에 좋은 해를 제공하는 것으로 나타났다.
본 논문은 포병진지 구축계획 문제의 효과적인 해결을 위해 해당 문제를 최적화 모형으로 형성하고, 현실규모 문제 해결을 위한 휴리스틱 알고리즘을 제시한다. 포병진지 구축계획은 공병부대의 지원 포병부대 결정과 공병 지원팀 편성, 편성된 공병 지원팀의 포병부대 지역 내 포병진지 구축일정을 수립하는 의사결정을 포함한다. 군에서는 포병진지 구축계획을 담당자의 경험적 지식을 바탕으로 수립한다. 본 논문에서는 공병부대의 포병진지 구축 일정계획 문제를 효과적으로 해결하기 위한 혼합정수계획 모형을 제안한다. 해당 모형의 목적은 공병 지원팀으로 구축이 요구되는 모든 포병진지를 구축 완료하는 데 걸리는 시간을 최소화하는 것이다. 또한, 현실규모 문제 해결을 위해 포병진지 구축계획 문제를 분할하여 해결하는 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 제한한 휴리스틱 알고리즘의 성능을 확인하기 위해 두 가지 실험을 실시한다. 제안한 휴리스틱 알고리즘은 소규모 문제를 이용한 최적해 근접성 실험에서 최적해 대비 평균 6.44% 오차범위의 해를 도출했으며, 포병진지 200개 이상인 문제를 이용한 현실규모 문제 해결 가능성 실험에서 문제를 해결하는 데 평균 79.8초가 소요되었다.
At an integrated steel mill, various raw material such as coal and iron ore are unloaded from a large ship. The unloaded raw material is then transported to storage yards through a complex belt conveyer network. We propose an optimization model for scheduling the unloading operations under the limitations of available berths, unloading equipments and transportation capacity of the belt conveyer network. We show that the problem is NP-Hard and propose a heuristic approach to the problem.
에너지 소비가 큰 건물은 내부 온/습도, 이산화탄소 농도, 미세먼지 농도 등의 일정 공기 질을 유지하면서 에너지 비용을 최소화할 수 있는 제어계획을 수립하는 것이 필요하다. 기존 건물에서 실내 환경의 운영은 설정된 실내 환경 값을 기준을 벗어나면 설비 기기를 제어하는 방식으로 이루어진다. 이는 단 시간에 고에너지를 투입하여 장비를 가동시키므로 에너지 소모가 크며 peak 전력이 높아 에너지 비용이 크다는 문제가 있다. 따라서 온도를 포함한 환경이 변해가는 상황을 예측하고 사전에 에너지 사용 계획을 수립하여 관리 제어를 수행함으로써 예열부하 등의 불필요한 에너지 손실을 절감하려 한다. 이를 위해 실내 환경이 변화하는 것을 예측하고 후보 제어계획으로 제어를 수행할 때 소요되는 에너지가 어느 정도인지 시뮬레이션하여 제어계획의 적합도를 평가한다. 기존 EnergyPlus와 같은 시뮬레이션 도구는 모델이 복잡하여 시뮬레이션에 많은 시간이 필요하기 때문에 환경 변화를 반영하기 위해 주기적으로 재수립되는 수많은 제어계획 데이터를 단시간에 시뮬레이션하기에 부적합하다. 본 논문에서는 빠른 시뮬레이션을 위해 실제 운영 데이터와 에뮬레이션을 통해 획득한 운영 데이터를 기반으로 학습 알고리즘을 이용하여 제어계획 적용 시의 미래 상황을 예측한다.
본 연구는 그동안 우리나라 강우-유출분석에 주로 이용되어 왔던 Clark 단위도를 선택하여 그 매개변수와 유역반응과의 관계를 고찰하였다. 대상유역으로 국제수문개발계획 시험유역 하나인 위천유역과 남강, 주암댐을 대상유역으로 선정하여, 실측강우-유출자료에 근거하여 최적화된 단위도를 유도한 후, Clark 단위도의 집중시간(Tc)과 저류상수(K)를 산정하였다. 본 연구를 수행한 결과, 유역에서의 각 홍수사상별 첨두홍수량에 대한 Clark 단위도의 매개변수인 집중시간, 저류상수와 유역반응과의 관계를 규명할 수 있었다. 집중 시간과 저류상수는 모두 작은 홍수사상에서는 지수적으로 감소하지만 어느 홍수량 크기 이상부터는 거의 일정한 집중시간을 가짐을 알 수 있었다. 이는 큰 홍수사상에서는 유역의 선형성을 재현하고 있음을 보여주는 것이다. 또한, 이를 통해 우리나라에서 홍수량 산정시에 사용되어 오고 있는 대표단위도 개념은 큰 홍수사상에 적용될 경우에는 과소한 홍수량을 산정하므로 새로운 개념의 단위도 적용이 필요하다고 판단된다.
대학의 게임개발 프로젝트에서 게임QA를 수행할 때 일정한 가이드라인이 없이 진행되는 경우가 많다. 게임QA 중 소프트웨어 테스팅 부분은 최근 확정된 ISO/IEC/IEEE 29119 표준을 기준으로 할 수 있을 것이다. 다만 29119 표준의 내용이 매우 구체적이므로 이를 대학의 학기라는 제약에 맞춰서 진행하기 위해서는 표준이 제시하는 프로세스에 대한 최적화 과정이 필요하다. 본 논문에서는 ISO/IEC/IEEE 29119 표준을 간략하게 살펴보고 이중 테스트 계획 수립 프로세스를 어떻게 최적화할 수 있는지 방안을 제시하였다.
본 연구에서는 Web 기반 사용자 인터페이스를 사용하여 일반적인 수학 모형을 만드는 Web기반 클라이언트/서버 시스템의 구현 방법을 제시하고, 수학모형을 위한 데이터 베이스 설계 방법을 소개한다. 수학 모형을 설계하고 구현하기 위해서는 방대한 양의 데이터 처리가 반드시 필요하며 이를 위하여 데이터베이스를 수학 모형에 맞게 설계함으로써 보다 효과적으로 수학 모형을 구현 할 수 있다. 한편 Web을 이용한 클라이언트/서버 구조는 사용자가 Web Browser 만으로 프로그램을 이용할 수 있다. 본 연구에서는 3계층 데이터베이스 접근 모델을 갖는 Web기반 클라이언트/서버 구조를 설계하였으며, Front-End를 Java Applet을 사용하고, Back-End로써 실제 수학 모형을 만들어주는 Java Application 서버를 구현하며 Front-End와 Back-End 사이의 통신을 담당하는 네트웍 아키텍처로 자바 소켓을 사용한다. 일반적인 수학모형을 데이터베이스를 이용하여 구현함으로써 수리계획, 일정계획, 물류관리 등 수학 모형을 이용하여 최적화 결과를 도출하고자 할 때, 입력 부분과 출력 부분의 사용자 인터페이스만 구현하여 붙여주면 쉽게 응용하여 확장할 수 있다.
의약 중간체 제조 공장을 포함한 정밀 화학 산업에서 생산 계획 및 전사적 자원 관리(enterprise resource planning) 관한 의사 결정은 기업 운영 효율성 최적화에 매우 주요한 연구 주제이다. 기존의 의사 결정 시스템은 공장 간의 자원관리와 공장내 생산 계획이 분리되어, 전사적 관점에서의 전역 해를 도출하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 무선 식별 시스템(Radio Frequency Identification; RFID) 기반의 실시간 물류 관리 시스템을 이용하여 의약품 중간체 산업의 전사적 자원 관리와 최적 생산 계획 수립을 동시에 수행할 수 있는 의사결정 플랫폼을 개발하고, 실제 제조 공정에 적용하여 그 효과를 분석한다. 기존의 분리된 운영 체제와는 달린 본 연구에서 제안하는 통한 의사결정 플랫폼은 원료 주문 및 운송 시간에 관한 정보가 RFID 기술을 통해 제조 공정 생산 계획 수립의 핵심 데이터로 사용됨으로써, 별도의 재고 관리 시설 없이 공장간 물류 현황에 대응하여 최적 생산 계획이 수립된다. 이를 위하여 제품 생산 시간 최소화를 목적 함수로 설정하고, 마감 기한 및 주문량에 대한 제약조건 등을 포함한 혼합정수선형계획 모델을 개발하였다. 이후 개발된 최적화 모델을 실제 의약품 중간체 생산 문제로 적용함으로써, 제안한 통합 의사결정 플랫폼의 효용성을 입증하였다. 본 연구 결과로 생산 시간 최적화를 위해 단순한 공정 조합을 필요로 하는 생산물이 먼저 제조되고 복잡한 공정 구조를 가진 생산물이 순차적으로 생산되는 생산 일정이 최적임을 확인하였다.
원심압축기 임펠러의 최적화연구를 수행하였다. 최적화를 위한 알고리즘은 ANN를 기본으로 하였으며, 초기의 ANN 학습은 DOE를 사용하여 ANN을 효과적으로 형성하였다. DOE에서는 설계변수가 목적함수에 미치는 주효과와 상호 교호작용에 대한 예측을 할 수 있었다. 최적화과정에서 ANN의 향상을 위하여 GA를 사용하여 각 세대에서의 설계변수에 따른 목적함수가 일정값 이하가 되는 경우에는 수치해석을 통하여 ANN을 세대별로 향상시켰다. 6세대 이 후에는 ANN에 의한 예측값과 CFD의 예측값과의 차이가 1% 미만에 도달하였다. 총 21세대를 거쳐서 압축비와 효율과의 pareto를 형성할 수 있었다. 본 연구에서는 최적화를 위한 계산시간을 기울기 기반의 최적화시간 정도로 단축하면서도 다목적함수의 최적화의 결과를 얻을 수 있었다.
국지적 탐색 알고리즘들은 최적해를 찾기 위해서 이웃해를 생성하여 평가한 뒤에 좋은 해로 이동하는 과정을 반복한다. 본 논문에서는 생성된 이웃해를 원래의 목적함수로 평가하기 전에 간단한 예비 평가 휴리스틱을 이용하여 미리 평가함으로써, 좋지 않아 보이는 이웃해를 확률적으로 여과할 수 있는 기법을 소개한다. 이 확률적 여과 기법은 결국에 버려질 이웃해를 엄밀하게 평가하는데 낭비되는 시간을 절약하고, 이 시간 동안 보다 좋아 보이는 이웃해를 더 많이 탐색할 수 있게 함으로써 탐색 효율을 높이는 기법이다. 대규모의 실세계 최적화 문제인 교통망에서의 교통 신호 최적화 문제와 작업 일정 계획에서의 부하평준화 문제를 대상으로 한 실험에서 확률적 여과를 적용한 경우가 적용하지 않은 경우에 비해 주어진 탐색시간 동안 더 좋은 질의 최적해를 얻을 수 있는 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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