비선형모형에 대한 최적실험은 주어지는 모수의 초기값에 의존하는 특징이 있음에도 불구하고 비선형모형에 대한 최적실험은 비선형모형이 주류인 생물이나 화학공학 통계분야에서는 끊임없이 연구되어 왔다. 본 연구에서는 실험자가 다수의 실험목적을 가지고 있는 환경에서 상충되는 목적간의 균형을 맞추는 관점에서 비선형 모형에 대한 최적실험 기준을 제약 실험으로 살펴보았다. 문헌에서 존재하는 기존의 방법 뿐 아니라 새로운 융합기준도 적용하였는데 시나리오 별로 그 적용 형태를 몇 가지 비선형 모형을 통하여 알아보았다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권2호
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pp.299-308
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2009
실험을 시행하는 경우 모형과 수반하는 가정들이 가지고 있는 불확실성 때문에 하나의 목적만 가지고 실험을 수행하는 경우는 거의 없다. 문헌에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 3가지 방법이 존재한다. 최대-최소법, 복합실험법 그리고 제약실험법이 그것이다. 복합실험법과 제약실험법의 동격성이 Cook과 Wong(1994)의 논문에 의해 증명된 이래로 많은 수많은 제약실험법의 방법들이 제안되었지만 모두 복합실험법의 근사알고리즘에 기초하였다. 따라서 본 논문에서는 제약실험법하에서의 정확알고리즘을 제안하여 실제적인 실험환경하에서 도움을 주고자 하였다. 이러한 과정에서 본 논문에서는 다른 형태의 제약실험법의 형태를 제안하였으며 부산물로 비 타당성의 문제를 볼 수 있는 그림을 첨부하였다.
원래 최적실험의 이론은 주어진 모형과 그에 따른 가정에 기초하여 발달되었기 때문에 하나의 최적실험기준이 실험이 가족 있는 여러 목적을 모두 반영하는 것이 무리이다. 따라서 실험자가 다목적 실험기준의 필요성을 느끼는 경우에는 종종 여러 최적실험 기준들의 균형을 이루는 방법을 통해 이러한 문제가 다루어진다. 본 연구에서는 이 분산 구조를 가지고 있는 모형을 예를 들어 복합적인 실험기준들을 알아본다. 왜냐하면 이분산인 경우 D-최적과 G-최적실험간의 동격이론은 더 이상 성립되지 않음에 따라 두 실험기준의 특징은 현격하게 구분되어지기 때문이다. 제약조건최적실험, 결합최적실험, 그리고 minimax 설험방법을 통한 실험기준들간의 균형을 꾀하여 보았다. 처음 두 방법은 실험자의 주관이 반영되어 실제적으로 매우 세심한 주의가 필요한 반면, minimax는 그러한 점을 해소하였다고 본다. 또한 이를 확장하여 오차의 이분산 구조에 대한 불확실성이 존재할 때 적용될수 있는 두 가지 실험기준도 마련하여 보았다. 간단한 알고리즘과 결어를 첨부하였다.
한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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pp.151-157
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1999
선석계획 및 크레인 일정계획은 컨테이너 터미널에서 입항하는 선박들의 빈번한 변동상황에 능동적으로 대처하고 유연하면서도 신속한 의사결정이 가능하도록 여러 명의 전문가가 장기적인 계획을 바탕으로 지속적으로 수정 보완해 나가는 방법으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 선사 및 컨테이너 터미널에서 수시로 변경되는 다양한 요구조건을 수용하는 최적의 선석 및 크레인 일정계획 수립을 위하여 제약만족기법과 휴리스틱 교정(Heuristic Repair)기법을 이용하였다. 선석계획 및 크레인 일정 계획문제는 기본적으로 제약조건 만족문제로 정형화할 수 있지만 선박의 접안위치를 결정하는 문제는 목적함수를 가지는 최적화문제이다. 따라서 이 문제는 제약조건 만족문제와 최적화문제가 혼합된 문제(CSOP, Constraint Satisfaction and Optimization Problem)로 볼 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 각 선박의 최적 전압위치를 찾고 최우선 순위 선박의 최적 접안위치로부터 주어진 모든 제약조건을 만족하는 해를 찾는 탐색기법을 활용했고 휴리스틱 교정기법을 사용해서 제약만족기법에서 찾은 해를 교정했다. 우선순위가 가장 높은 선박부터 탐색을 하기 위해 Variable Ordering 기법을 사용했고 그 선박의 최적 접안위치부터 탐색을 해 나가는 Value Ordering 기법을 사용하였다. 실제 부산 신선대 컨테이너 터미널의 선석계획자료를 사용해서 실험을 하였다.
제약을 갖는 부분 관찰 의사결정 과정(Constrained Partially Observable Markov Decision Process; CPOMDP)는 정책이 제약(constraint)를 만족하면서 가치 함수를 최적화하도록 일반적인 부분 관찰 의사결정과정(POMDP)을 확장한 모델이다. CPOMDP는 제한된 자원을 가지거나 여러 개의 목적 함수를 가지는 문제를 자연스럽게 모델링할 수 있기 때문에 일반적인 POMDP에 비해 더 실용적인 장점을 가진다. 본 논문에서는 CPOMDP의 확률적 최적 정책 및 근사 최적 정책을 계산할 수 있는 최적 및 근사 동적 프로그래밍 알고리즘을 제안한다. 최적 알고리즘은 동적 프로그래밍의 각 단계마다 미니맥스 이차 제약 계획 문제를 계산해야 하는 반면에 근사 알고리즘은 선형 계획 문제만을 필요로 하는 점-기반(point-based) 가치 업데이트를 이용한다. 실험 결과, 확률적 정책이 결정적(deterministic) 정책보다 더 나은 성능을 보이며, 근사 알고리즘을 통해 계산 시간을 줄일 수 있음을 보였다.
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.
본 연구(II)는 연구(I)에서 제안한 상수관로의 노후도 예측에 근거한 최적 개량 모형을 A시를 대상으로 이를 적용하였다. 노후도 예측 모형은 굴착 및 실험이 필요한 14개 항목과 굴착 및 실험이 필요하지 않은 9개 항목을 구분하여 각각 관의 노후도 등급을 산정하였다. 노후도 예측 모형 적용 결과 항목개수에 따른 등급의 차는 l~2% 이내로 굴착 및 실험을 하지 않고도 노후도 예측이 가능한 것으로 나타났다. 최적 개량 모형은 노후도 항목별 최대 잔존수명과 제약조건 유무로 구분하여 적용하였다. 적용결과 항목별 최대 잔존수명의 증가에 따라 개량 시기 및 비용이 증가하였다. 또한 예산제약을 제외한 모형과 비교해서 예산제약을 고려한 모형이 모든 항목에서 비용이 증가되었다. 이는 예산제약을 고려할 경우 실제 주어진 최대 잔존수명 기간이내 매년 발생하는 예산의 최대 금액을 넘지 않은 대신에 매년 비슷한 비용으로 개량을 실시하기 때문인 것으로 판단되었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권1호
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pp.65-75
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2012
실험영역을 벗어난 점에서의 분산을 최소화 하는 외삽-최적의 문제는 모형의 불확실성을 내재하고 있다. 즉, 실험영역을 벗어나게 되면 모형의 불확실성이 높아지므로 모형의 타당성 여부를 진단하여야 한다. 본 연구에서는 외삽(extrapolation) 문제하에서 기본적인 3가지 실험, 즉 제약 실험과 최대최소 실험, 그리고 복합실험 등을 융합한 새로운 제약조건형의 실험 2가지를 제안하였다. 그리고 실험영역의 바깥에 위치한 점의 위치가 실험영역을 얼마나 벗어나느냐에 따른 실험결과에 대한 영향력도 고려하여 보았다. 문제의 특성상 유전 알고리즘을 이용하여 해를 구하였다.
상위 수준 합성 과정에서 스케줄링은 하드웨어 동작을 표현한 연산들이 주어진 제약 조건을 만족하며 최적의 제어단계에 배정되도록 하는 과정이며 스케줄 결과는 목적 하드웨어의 면적과 실행속도에 많은 영향을 준다. 파이프 라인은 순차적인 데이터 입력을 중첩 수행하여 실행 속도와 자원 이용률을 동시에 증가시키는 방법이다. 상위 수준에서 파이프라인 데이터 패스를 합성하기 위한 기존의 스케줄링 알고리즘들은 고정된 데이터 입력 간 격열을 기반으로 제안된 것이 대부분이며, 가변 데이터 입력 간격을 지원하는 스케줄링 알고리즘으로는 시간 제약 하의 자원최소화 알고리즘[5]이 제안되었다. 본 논문에서는 가변데이터 입력 간격을 지원하는 자원 제약하의 실행 시간 최소화 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 연산의 스테이지 인덱스가 초기에 고정되는 시간제약하의 스케줄링 알고리즘[5]을 응용하여 자원제약하의 스케줄 진행과정에서 증가되는 제어단계에 따라 스테이지 인덱스가 변경 될 수 있도록 하고 점진적인 모빌리티 축소에 의해 스케줄한다. 제안된 스케줄링 알고리즘의 실험 결과는 다양한 자원제약과 입력 간격렬에 대하여 제약조건을 만족하는 효과적인 스케줄 결과를 유도한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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