In this paper, we estimate the Translog cost function in Korean manufacturing, using capital (K), labor (L), material (M), electricity (E), fuel (F) data over the period from 1970 to 2005. Especially, this paper investigates the impact of imposing concavity in the estimation of a Translog cost function. Although the value of log-likelihood is somewhat reduced in a concavity imposed function rather than a function which is not, a concavity imposed function satisfies regularity conditions (monotonicity, positivity, concavity) at all data points. We also calculate price elasticities using a concavity imposed Translog cost function. Electricity complements capital so electricity demand increases as capital demand increases. Meanwhile, electricity substitutes labor, fuel, and material. These results show that Korean manufacturing experienced a structural change of increase in electricity demand.
In this paper, we simulate the contribution of an increasing renewable energy to demands for fossil fuels and power supply price by estimating a cost function for the Korean electric power generation sector. Since the renewable energy is a composite input, it is not feasible to compute the price index for renewable energy due to data limit. We estimate a restricted cost function, which is derived by minimizing the costs of fossil fuels conditional on the quantity of renewable energy set to its optimal level, jointly with supply relation. In particular, derivation of the shadow price of renewable energy would make it possible to analyze potential costs incurred by power plants.
Constraint directed scheduling techniques, representing problem constraints explicitly and constructing schedules by constrained heuristic search, have been successfully applied to real world scheduling problems that require satisfying a wide variety of constraints. However, there has been little basic research on the representation and optimization of the objective value of a schedule in the constraint directed scheduling literature. In particular, the cost objective is very crucial for enterprise decision making to analyze the effects of alternative business plans not only from operational shop floor scheduling but also through strategic resource planning. This paper aims to explicitly represent and optimize the total cost of a schedule including the tardiness and inventory costs while satisfying non-relaxable constraints such as resource capacity and temporal constraints. Within the cost based scheduling framework, a cost propagation algorithm is presented to update cost information throughout temporal constraints within the same job.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10c
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pp.21-23
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2000
본 논문에서는 통합설계에서 시간제약하의 최소비용 시스템 구현을 위한 분할의 최적해 탐색을 위한 ILP형식을 정의하고 실험에 의해 결과를 평가한다. 분할 문제는 각 노드의 하드웨어 소프트웨어 파티션 선택과 소프트웨어 실행을 위한 대상 노드의 스케쥴링 문제가 함께 고려되어야 한다. 본 논문에서는 분할 단계에서 스케쥴링을 함께 고려하는 ILP형 정의를 위해 ASAP과 ALAP 스케쥴에 의해 유도되는 모빌리티와 시간 제약 조건, 종속성 제약 조건을 형식화하고, 목적함수인 최소 시스템 설계 비용 탐색을 위한 형을 정의한다. 정의된 형에 의한 ILP 구현은 다양한 벤치마크 검증에 의해 최적의 해를 결과로 보인다.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1998.10a
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pp.275-277
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1998
최근 Ravi와 Goemanns는 즉 전체 길이의 합이 일정한 값을 넘지 않는 최소비용신장나무(minimum spanning tree problem)를 구하는 문제의 (1+$\varepsilon$,1)-근사해를 구할 수 있는 알고리듬을 제시하였다. 즉 비용은 최적을 보장하지만 전체길이 제약조건은 근사적으로 만족하는 해를 생성한다. 그러나 이러한 알고리듬은 문제의 비가능해를 생성 할 수 있으며 1/$\varepsilon$에 대하여 지수함수의 수행시간을 갖는다. 본 논문에서는 Ravi와 Geomanns의 알고리듬을 실용적으로 변형하여 전체 길이 제약조건을 정확히 만족하며, 그 비용은 최적비용과의 차이가 호의 비용 중 최대값을 넘지 않도록 보장하는 강성다항식 알고리듬을 제사한다.
In this paper we provide a methodology that permits test of feasibility of Porter hypothesis under limited data environment by utilizing two types of output distance function: Shephard distance function and directional distance function. The production technology supported by Porter hypothesis is embodied in the directional distance function. The average annual marginal abatement cost for $SO_2$ obtained by estimating the directional distance function is higher than the one obtained with the Shephard distance function by about 50 percent in the Korean electric power industry over the period 1970~1998. This result implies that feasibility of Porter hypothesis depends upon whether investment in production capital and process can bring more than a 50 percent increase in the average productivity.
In order to test for the dynamic optimality condition for the use of nonrenewable resource, it is necessary to estimate the shadow value of the resource in situ. In the previous literatures, a time series for in situ price has been derived either as the difference between marginal revenue and marginal cost or by differentiating with respect to the quantity of ore extracted the restricted cost function in which the quantity of ore is quasi-fixed. However, not only inconsistent estimates are likely to be generated due to the nonmalleability of capital, but the estimate of marginal revenue will be affected by market power. Since firms will likely fail to minimize the cost of the reproducible inputs subject to market prices under realistic circumstances where imperfect factor markets, strikes, or government regulations are present, the shadow in situ values obtained by estimating the restricted cost function can be biased. This paper provides a valid methodology for checking the dynamic optimality condition for a nonrenewable resource by using the input distance function. Our methodology has some advantages over previous ones: only data on quantities of inputs and outputs are required; nor is the maintained hypothesis of cost minimization required; adoption of linear programming enables us to circumvent autocorrelated errors problem caused by use of time series or panel data. The dynamic optimality condition for domestic coal mining does not hold for constant discount rates ranging from 2 to 20 percent over the period 1970~1993. The dynamic optimality condition also does not hold for variable rates ranging from fourth to four times the real interest rate.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.04a
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pp.314-317
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2010
본 연구는 차량 경로 스케줄링 문제(VRSPTW, the Vehicle Routing and Scheduling Problem with Time Window)를 해결하기 위하여, 멀티 비용 함수(Multi Cost Function)를 갖는 개미 군집 최적화(Ant Colony Optimization)을 이용한 휴리스틱을 제안하였다. 멀티 비용 함수는 각 개미가 다음 고객 노드로 이동하기 위해 비용을 평가할 때 거리, 요구량, 각도, 시간제약에 대해 서로 다른 가중치를 반영하여 우수한 초기 경로를 구할 수 있도록 한다. 본 연구의 실험결과에서 제안된 휴리스틱이 Solomon I1 휴리스틱과 기회시간이 반영된 하이브리드 휴리스틱보다 효율적으로 최근사 해를 얻을 수 있음을 보였다.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.29
no.5
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pp.429-436
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2016
In this study, the genetic algorithm based optimal structural design method is proposed. The objective functions are to minimize the cost and $CO_2$ emissions, simultaneously. The cost and $CO_2$ emissions are calculated based on the cross-sectional dimensions, length, material strength, and reinforcement ratio of beam and column members. Thus, the cost and $CO_2$ emissions are evaluated by using the amounts of concrete and reinforcement used to construct a building. In this study, the cost and $CO_2$ emissions calculated at the phases of material transportation, construction, and building operation are excluded. The constraint conditions on the strength of beam and column members and the inter-story drift ratio are considered. The linear static analysis by using OpenSees is automatically conducted in the proposed method. The genetic algorithm is employed to solve the formulated problem. The proposed method is validated by applying it to the 4-story reinforced concrete moment frame example.
Analyzing the effects of carbon emissions trading, which is scheduled to be introduced in Korea in 2015, requires an accurate assessment of $CO_2$ abatement costs by both industries and firms. Firms faced with regulatory constraints are unlikely to minimize their production costs due to rising production costs caused by allocative inefficiency of inputs. The use of a distance function would results in underestimation of $CO_2$ abatement costs, because it fails to capture the allocative distortion costs. Recognizing the disadvantage of the previous approach, first, this paper tests for allocative efficiency of input for the Korean steel industry over the period 1990-2010, then derives the marginal $CO_2$ abatement costs by applying a cost function approach. The hypothesis of allocative efficiency in inputs is rejected and the steel industry pays an annual average cost of 92,000 won in removing an additional ton of $CO_2$ over the sample period.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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