본 논문은 선박을 이용한 화물의 운송에 있어서 선박과 화물의 중개 최적화에 대하여 기술한다. 중개를 위한 시간 제약, 중량 제한, 선호도 등 여러 기준들을 정의하여 정형화하고 이를 이용하여 최적화 문제 모형을 수립하였다는 것이 연구의 주요 핵심이고, 실험을 통하여 문제의 복잡도와 최적해 탐색 비용의 적정한 한계치를 파악하였을 뿐 아니라 그 과정으로서 성능평가 방법을 제시한 점도 중요한 연구 결과라고 하겠다. 제시된 최적 중개 방안은 화물과 선박의 시간적 제약 조건과 선박의 중량 제약 조건을 이용하여 화물의 선박에 대한 선호도와 선박의 화물에 대한 선호도를 유도하고, 최적화 문제의 목적 함수에서 이틀 선호도를 이진 결정변수의 계수로 활용하여 제약 조건을 만족함과 동시에 전체적인 선호도 값의 합이 큰 선박과 화물의 쌍이 중개하도록 하였다. Davis-Putnam 기반의 최적화 프로그램을 이용한 실험에서 결정변수의 개수가 90 여개 이하의 문제 크기에 대하여 적정한 시간 내에 최적해를 구하는 것을 확인하였다.
빈번하지는 않지만 한번 발생하면 상대적으로 큰 손실을 가져오는 사례를 통칭하여 부정 사례(Fraud)라고 부르며, 부정 탐지의 문제는 많은 분야에서 활용된다. 부정 사례는 정상 사례에 비해 상대적으로 관측치가 매우 적고 오분류의 비용이 월등히 크기 때문에 일반적인 이항분류 기법을 바로 적용할 수 없다. 이러한 경우에 활용할 수 있는 방법이 부정 탐지 지지 벡터기계(FDSVM)이다. 본 논문에서는 공변량이 함수형일 때 활용 가능한 함수형 부정 탐지 지지 벡터기계(F2DSVM)를 제안하였다. 제안된 방법을 사용하면 함수형 공변량을 가진 데이터에서 사용자가 목표하는 부정 탐지의 성능을 만족시키는 제약하에서 최적의 예측력을 가지는 분류기를 학습시킬 수 있다. 뿐만아니라, 통상적인 SVM과 마찬가지로, F2DSVM도 자취해의 조각별 선형성을 보일 수 있으며 이를 바탕으로 효율적인 자취해 알고리즘을 활용할 수 있고 분류기의 학습 시간을 크게 단축시킬 수 있다. 마지막으로, 반도체 웨이퍼 불량 탐지 문제에 제안된 F2DSVM을 적용해 보았고, 그 활용 가능성을 확인하였다.
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.
본 논문은 최적리콜보험계약의 설계와 관련된 논문의 survey이다. 리콜보험 뿐만이 아니라 최적보험계약을 만들기 위해서는 보험계약의 조건들이 내생적이라는 가정하에서 연구모형을 구축하고 분석의 과정에서는 보험구매를 위한 의사결정 원칙으로 기대효용이론, 비기대효용이론, 및 상태귀속적인 (state-dependent) 효용함수를 사용하였다. 어떠한 이론을 사용하더라도 최적보험의 조건들은 존재한다. 다만 계약조건에 관련되어서는 보험의 비용, 자기부담금, 보상한도액 등이 차이가 날 수 있다. 보험의 비용은 지급보험금과 선형, 오목형, 볼록형의 관계가 성립할 수 있으나 잠식비용과 고정비용의 존재를 인정하여야 한다. 이를 바탕으로 최적보험을 위한 비용 설계가 이루어져야 한다. 또한 전부보험이냐 일부보험이냐를 결정하는 자기부담금의 존재는 일률자기부담금형태와 점감식자기부담금형태가 가능하다. 자기부담금 수준의 결정과 관련하여 담보되는 모든 위험에 동일한 수준을 적용시킬 것인가 혹은 차별화시킬 것인가는 보험의 종류에 따라 달라질 수밖에 없다. 보상한도와 관련되어서는 특히 리콜보험에 있어서는 기업의 파산위험성이 상당히 존재하고 있으므로 계약당사자의 파산선고를 포함한 이익이 충분히 고려되어야 한다. 또한 제약조건으로는 불완전시장에 대한 이해를 필요로 하며 담보할 수 없는 배경위험의 존재에 대한 배려가 있어야 한다.
도로용량 증대를 위한 소요예산 추정문제는 관련주체인 이용자와 공급자의 입장을 모두 반영할 필요가 있다. 본 연구에서는 총통행시간, 형평성, 환경비용을 평가지표로 설정하고, 3가지 평가지표에 대한 관련주체의 요구사항이 만족되는 대안 중 소요예산을 최소화하는 최적 도로용량 증대 대안을 선정하는 문제를 모형화하였다. 일반적으로 도로용량 증대를 위한 소요예산 추정문제는 Network Design Problem(NDP)로 다루어지며, 이용자와 공급자의 다른 입장을 고려하기 위해 Bi-level 최적화문제로 모형화된다. 본 연구에서는 장래 교통수요의 불확실성을 반영하기 위해 확률모형(Stochastic model)을 적용하고, 평가지표별 신뢰도를 차별화하기 위해 Chance-constrained model(CCM)를 적용하였으며, 3가지 평가지표의 제약식을 만족하면서 소요예산을 최소화하는 목적함수를 만족하는 최적대안을 선정하기 위해 렉시코그라픽(Lexicographic) 최적화문제로 접근하였다. 예제 네트워크를 통하여 분석한 결과, 평가지표별 신뢰도 및 교통수요 변화율이 클수록 더욱 많은 소요예산이 요구되며, 평가지표별 신뢰도가 클수록 장래 교통수요의 변화에 더욱 탄력적으로 대응할 수 있는 대안이 선정되었다. 제안된 모델은 다양한 관련주체의 입장을 모두 고려한 최적 도로용량 증대 대안과 소요예산을 선정함과 동시에, 도로용량 증대량의 변화에 따른 평가지표간 상쇄관계(Tradeoff)와 도로 네트워크 개선을 위한 예산 배분의 포트폴리오를 정책결정자에게 제공 가능하다.
응답면 기법을 활용하여 댐구조물과 같은 사회간접자본 시설물의 파괴확률을 구할 수 있다. 본 위험성 평가과정에서 응답면기법으로 구성한 한계상태 방정식을 유전자알고리즘의 적합도 방정식으로 사용하면, 핵심타입이나 지반종류, 지반다짐정도 등의 입력설계변수의 최적화 과정 속도를 더욱 신속화 시킬 수 있다. 제안된 응답면 기법과 유전자알고리즘의 복합해석기법은 신뢰성기반 최적화프로그램으로 기존의 유전자알고리즘의 수렴속도를 더욱 빠르게 하여주고, 특히 입력변수의 상하한계가 불확실한 경우에도 만족스러운 수렴성을 보장하여준다. 한계상태 방정식의 목표신뢰도 지수를 변화시켜면 해당하는 입력변수의 최적값을 출력하여주므로, 입력변수의 제약조건에 가격함수와 같은 가중치를 벌칙함수로 부여하면 가격최적화 프로그램으로 작용하게 되며, 시설물 운영자에게는 목표신뢰도에 대한 유지관리 기법과 정도를 의사결정 할 수 있도록 하여주는 기능을 가지게 된다. 조사된 많은 댐구조물의 파괴모드가 시간에 독립적으로 시공중 또는 시공완료 후 5년이내에 다수 발생하는바, 파괴모드를 조사하고 중요한 파괴모드인 파이핑 현상에 대해서 파괴확률을 계산하고 최적유지관리를 위한 개선된 유전자알고리즘 최적화 연산을 수행하였다. 기존 댐구조물과 같이 설계변수와 하중의 변동성을 알기가 어려운 경우에 유지관리비용 최소화를 위해서 본 제안 프로그램의 확장된 버젼은 중요한 기준을 제시하여줄 것으로 기대한다.
자료동화기법의 하나인 adjoint 방법은 제약조건으로서 모델의 기본방정식을 만족시키는 동시에 모델 결과와 관측자료 차이의 함수인 비용함수의 크기를 최소화시키는 모델변수를 찾아냄으로서 모델 결과를 향상시키는 기법이다. 본 연구에서는 수평방향 2차원 선형 조석모델과 adjoint 모델로 구성된 adjoint 꾸러미를 수립하고, 이를 임의로 설정한 직사각형 모델영역에 적용하였다. 조석모델로부터의 조위 모델 결과를 관측자료로 삼아 개방경계조건인 조위의 진폭을 역 추정하는 수치실험을 실시하여 자료 가중치에 대한 반응, 모델변수 초기 추정치의 중요성 및 지형 변화에 대한 반응 등을 살펴보았다 특히, adjoint꾸러미 적용시 대부분 경험적으로 설정되어왔던 가중치의 선정방법을 제시하였다.
플랜트 배치 최적화 문제의 목적은 장치를 연결하는 파이프의 길이를 최소화 하는데 있다. 하지만, 기존 연구들은 대체적으로 단일 층의 배치 문제를 다루고 있으며, 또한 장치 간 유지 보수에 필요한 최소 공간 확보, 사고 예방을 위한 장치 간 이격 거리등 안전 요소를 간과해 왔다. 본 연구에서는 장치 간 유지 보수에 필요한 최소 거리 확보 및 안전 이격 거리를 고려하여 플랜트 배치 문제를 MILP(Mixed Integer Linear Programming) 형태의 문제로 정의하였다. 본 문제의 목적함수는 장치 간 연결하는 파이프 비용이며 제약조건은 안전을 위한 장치 간 최소 이격 거리, 유지 보수에 필요한 공간으로 설정하였다. 하지만, 공정 특성에 따라 필요한 공간 및 작업자의 통행 등 다양한 제약조건을 수반하게 된다. 이에 따라 플랜트 배치 문제를 일반적인 수학식으로 표현하는 데 많은 제약이 있으며, 따라서 함수의 미분식을 이용하는 기존 최적화 방법론을 이용하여 문제를 해결하는 데 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 함수의 미분식을 적용하지 않고 이용이 가능한 경험적 최적화 기법 중 하나인 PSO(Particle Swarm Optimization)를 이용하여 최적화를 수행하였다. 본 연구에서 개발한 모델의 검증을 위해 Ethylene Oxide 공정을 2층으로 배치하는 최적화를 수행하였다.
전기자동차 또는 수소를 이용한 연료전지 자동차 등 미래 도로운송부문에서의 주요 에너지 수요는 전기에너지이며, 따라서 풍력 등 신재생에너지 자원을 이용한 에너지 생산 및 공급 전략은 미래의 지속가능한 에너지 시스템 구축에 필수적 고려 요소이다. 신재생에너지 자원 기반의 에너지 생산 시스템은 비단 관련 요소 기술의 개발 및 효율 향상뿐만 아니라 자원 잠재성의 지역적 특성 및 관련 기술들의 최적 설계를 포함한 새로운 공급 전략이 반드시 수반되어야 한다. 본 연구에서는 미래 도로운송부문에서의 주요 에너지 수요 만족을 위한 풍력기반 전력생산 공정 설계 및 최적화를 수행하였으며, 다양한 설계 대안들의 경제성을 평가 및 분석하였다. 최소비용을 목적함수로 설정하고, 수요만족, 에너지 흐름, 최대기술 용량 및 부지사용 제한 등 다양한 제약조건을 포함한 혼합정수선형계획(MILP)모델을 개발하였다. 특히 육상 풍력단지 조성 시 사용 가능한 부지 제한성 및 해상 풍력단지의 높은 자원 잠재성 등 실제 풍력 단지 조성 시 고려되어야 할 다양한 실제적 요소를 제약 조건으로 포함하였다. 제안된 최적화 모델의 효용성을 검증하기 위하여 육/해상 풍력발전단지를 포함한 제주도 전력생산 시스템 설계 문제에 적용하였다. 본 연구에서 개발한 모델을 통하여, 해상 및 육상 풍력단지 간의 비용 효율성 등 제주도에 적합한 최적 공급 시스템을 설계하였으며 경제성을 평가하였다. 또한 사용가능 부지면적에 관한 정책, 필요 부지면적 및 기술의 생산비용 변화 등 주요 비용 관련 변수에 관하여 최종 전력 생산 비용의 민감도 분석을 수행 하였다.
항만이나 항로에서의 심층적인 선박운항 안전성 평가를 위한 목적으로 주로 선박운항 시뮬레이션 시스템이 사용되고 있다. 하지만, 실제해상에서 선박이 조우할 수 있는 환경 조건은 매우 다양한 반면, 비용이나 시간적인 제약으로 인하여 실시간 선박운항 시뮬레이션은 극히 한정 된 경우에 대해서만 수행되는 것이 일반적이다. 본 논문에서는, 이러한 실시간 시뮬레이션 실험 조건을 효과적이고 체계적으로 도출하기 위한 통계적 기법에 대하여 제안하고, 이 기법을 실제 선박 운항 안전성 평가를 위한 시뮬레이션 연구에 적용한 실증 분석 결과를 사례 연구로 기술하였다. 실증 분석에는 주성분을 이용한 종합 운항 난이도 산정 방법과 누적 확률분포 개념을 이용하여 선박 운항 난이도가 높은 실험 조건을 실시간 시뮬레이션 실험 조건으로 선택하는 기법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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