본 논문은 배전 계통에서 부하 제약조건과 운전 제약조건을 고려한 손실 감소와 부하 평형에 대해 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 적용한 재구성 방법을 서술하였다. 네트워크 재구성은 수많은 연계 개폐기와 구분 개폐기의 조합에 의해 이루어지기 때문에 조합적인 최적화 문제이다. 이러한 문제는 수많은 조합에 제약조건까지 있어 해를 구하기가 쉽지 않을 뿐 아니라 국소 해에 빠질 가능성이 많다. 따라서 신경망 중에서 제약조건에 따라 신경망 구조에 영향을 미치지 않으면서 전역 최소해에 수렴하는 특성을 가진 시뮬레이티드 어닐링 기법을 이용하여 배전 계통의 선로를 재구성하였다. 시뮬레이티드 어닐링은 이론적으로 최적해가 보장되지만 무한대의 시간이 걸리기 때문에 현실적으로 적용할 때 해 공간을 탐색하는 규칙과 온도를 적절히 내리는 냉각 스케줄(cooling schedule)이 중요하다. 본 논문에서는 알고리즘 상에서 제약조건 위반 여부를 점검할 수 있는 제약조건과 페널티 상수(penalty factor)를 통해 목적함수에 반영하는 제약조건으로 나누어 모든 후보해를 가능해가 되게 하였고 기존에 사용되던 Kirkpatrick의 냉각 스케줄 대신에 후보해의 통계적 처리에 의해 온도를 내리는 다항-시간 냉각 스케줄(polynomial-time cooling schedule)을 사용하여 수행시간을 단축하고 수렴성을 높였다. 제안한 알고리즘의 효용성을 입증하기 위해 32, 69모선 예제 계통으로 테스트하였다.
본 논문은 배전 계통에서 부하 제약조건과 운전 제약조건을 고려한 손실 감소와 부하 평형에 대해 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 적용한 재구성 방법을 서술하였다. 네트워크 재구성은 수많은 연계 개폐기와 구분 계폐기의 조합에 의해 이루어지기 때문에 조합적인 최적화 문제이다. 이러한 문제는 수많은 조합에 제약조건까지 있어 해를 구하기가 쉽지 않을뿐 아니라 국소 해에 빠질 가능성이 많다. 따라서 신경망 중에서 제약조건에 따라 신경망 구조에 영향을 미치지 않으면서 전역 최소해에 수렴하는 특성을 가진 시뮬레이티드 어닐링 기법을 이용하여 배전 계통의 선로를 재구성하였다. 시뮬레이티드 어닐링은 이론적으로 최적해가 보장되지만 무한대의 시간이 걸리기 때문에 현실적으로 적용할 때 해 공간을 탐색하는 규칙과 온도를 적절히 내리는 냉각 스케줄(cooling schedule)이 중요하다. 본 논문에서는 알고리즘 상에서 제약조건 위한 여부를 점검할 수 있는 제약조건과 페널티 상수(penalty factor)를 통해 목적함수에 반영하는 제약조건으로 나누어 모든 후보해를 가능해가 되게 하였고 기존에 사용되는 Kirkpatrick의 냉각 스케줄 대신에 후보해의 통계적 처리에 의해 온도를 내리는 다항-시간 냉각 스케줄(polynomial-time schedule)을 사용하여 수행시간을 단축하고 수렴성을 높였다. 제안한 알고리즘의 효용성을 입증하기 위해 32,69모선 예제 계통으로 테스트하였다.
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.
디지털 오디오나 비디오와 같은 멀티미디어 트래픽 QoS 제약 조건(종단간 지연, 대역폭 가용성, 패킷 분실률, 지터 등)을 요구하고 있다. 이러한 멀티미디어 트래픽의 제약 조건을 보장하기 위해서는 데이터 전송을 하기 전에 실시간 채널을 설정할 필요가 있으며 그러한 채널의 설정은 QoS 제약 조건을 고려한 효율적인 경로 설정 알고리즘을 필요로 한다. 일반적으로 네트워크에서 지연 제약 조건과 최소 비용을 만족하는 경로를 찾는 것은 NP-complete임이 증명되었다. 따라서 본 논문에서는 간단하고 분산된 루프 프리 라우팅 알고리즘(Loop-free Delay-constrained Routing algorithm with Load balancing : DRL)을 제안한다. 제안한 DRL은 지연 제약 조건을 만족하는 경로를 선택하며 네트워크의 상태에 따라 부하를 분산시키는 기능을 갖고 있다. 또한 지연 제약 라우팅을 위해 각 노드에서는 한정된 네트워크 상태 정보만을 필요로 한다. 시뮬레이션 결과는 DRL이 LDP와 마찬가지로 지연 제약조건을 만족하는 경로를 제공하면서 DCUR에 비해 루프가 발생하지 않는 경로 설정을 수행한다는 것을 보여주고 있다.
본 논문에서는 대표적인 NP 문제의 하나인 강의시간표 문제를 분산 제약조건 만족 문제로 해결하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템에서는 복잡하고 방대한 강의시간표 문제를 여러 개의 작은 모듈 단위의 에이전트로 분할한 후 개별 문제외 해를 구하고 이들을 결합시켜 가능해(feasible solution)를 찾는다. 한편, 분리된 에이전트에 의해 해결되는 부-문제들이 상호 의존적이면서 중첩된 경우에 해들 사이의 모순을 해결하면서 최종 해를 구한다. 제안한 시스템에서는 다음과 같은 방법으로 문제를 해결한다. 제약조건을 점진적으로 추가하여 탐색공간을 줄여 나간 후, 국소 탐색을 통해 변수에 일관된 도메인 값을 할당한다. nogood에 대하여 점진적인 제약조건 완화로 탐색공간을 확장하여 모든 변수에 도메인 값을 배정한다. 제약조건 완화는 제약조건들을 몇몇 단계로 정의하고, 휴리스틱 순서와 제약조건의 중요도에 따라 되추적 탐색 기법을 이용하여 순차적으로 완화한다. 만일 과잉-제약조건이 발생할 경우 가중치의 합이 최소로 하는 값을 배정한다. 즉 모든 변수에 도메인 값은 모든 제약조건을 만족하든 초기의 부-문제에 가능해가 될 수 있는 제약조건을 만족해야 한다.
제약조건이 있는 공학 최적화 문제에서 보다 좋은 결과를 얻기 위해서는 효율적인 제약조건 처리기법의 적용은 필수적이다. 본 연구에서는 네 가지의 제약조건 처리기법을 적용하여 메타휴리스틱 최적화 기법으로 널리 사용되고 있는 Harmony Search 알고리즘의 최적화 효율성을 평가하였다. 평가를 위해 대표적인 이산형 최적화 문제 중 하나인 상수관로 최소비용설계 문제를 적용하였다. 적용결과 전통적인 제약조건 처리방법으로 사용되던 벌칙함수에 비해 제안된 제약조건 처리기법의 결과가 효율적임을 확인하였다. 특히, ${\varepsilon}$-Constrained Method의 경우 기존방법에 비하여 효율적이고 안정적인 결과를 도출하였다. 제안된 방법은 새로운 최적화 알고리즘의 개발 필요 없이 HS의 성능을 증가시킬 수 있다는 점에서 의의가 있다고 판단된다. 또한 400개 이상의 결정변수를 가지는 대규모 문제의 적용을 통하여, 제안된 방법이 대규모 공학 최적화 문제에서도 활용이 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 하드웨어/소프트웨어 시스템의 파이프라인 실행을 지원하는 알고리즘을 제안한다. 파이프라인 실행을 지원하기 위해 시간제약과 면적제약조건을 만족하는 분한 결과를 찾는 기존의 방법은 하드웨어/소프트웨어 분할과 파이프라인 스케줄링을 독립적으로 실행하였으며 최소시간의 파이프라인 입력간격으로부터 최적의 분할 결과를 얻기 위해 점진적인 방법을 사용하기 때문에 많은 알고리즘 실행시간을 가진다. 본 논문에서는 분할 단계에서 스케줄링을 함께 고려하면서 최소 입력 간격을 갖는 파이프라인 실행을 지원하는 낮은 복잡도의 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 최소입격간격에서의 파티션에 분포하는 노드와 종속성을 찾아서 하드웨어 구현과 프로세서에서의 분포 그래프를 생성하고, 상대적 스케줄 긴박도[8]를 구할 때는 노드 별 실행시간과 구현비용을 고려하며 분할 이후에 발생하는 통신 지연 시간을 힘 에 반영한다. 논문은 최소 입력 간격내에서 구성되는 파티션에 존재하는 노드의 파이프라인 스케줄과 시스템 제약시간을 만족하면서 구현비용을 저하시키기 위한 낮은 실행시간을 갖는 분한 알고리즘을 제안한다.
차량운용문제 혹은 열차반복문제는 수송계획, 열차운행계획에서 작성된 열차운행시각에 기초하여 편성유형 또는 차종에 따라 주어진 제약조건(선회조건, 검수조건, 기지복귀조건 등)을 반영하여 최적의 차량운용 다이아, 운용순서를 구성하는 문제이다. 일반적으로 이 문제는 집합분할(Set Partition)문제로 모델링하여 열생성(Column Generation) 기법을 사용하여 제약조건에 맞는 운용을 생성하였다. 하지만, 본 연구에서는 지하철과 같이 열차운행의 빈도는 높고 물리적 네트웍은 간단하며 시종착역의 수가 적을 경우 많은 대안 경로(Alternative Routing)들이 생성되는 특징 및 일반 철도와는 다른 역에서의 공간적 제약에 따른 차량 선회 제약을 고려하여 차량운용수를 최소화할 수 있는 지하철 차량운용 문제에 대한 수학적인 모델을 제시하고자 한다. 먼저, 차량선회제약만을 고려하여 최소비용 흐름 모형으로 네트워크 모형을 구성하였다. 최소비용 흐름 모형을 결과로 생성된 운용을 바탕으로 각 운용의 운행거리를 정규화(Normalize)하는 휴리스틱 기법을 제안하였다. 또한, 이 방법론을 실제와 유사한 지하철 열차 스케줄에 적용하였고 약 14%의 차량소요 감소 및 최대 영업거리 약 11%, 표준영업거리편차 약 5% 감소를 통하여 본 연구결과의 유용성을 확인하였다.
실시간 멀티미디어 서비스에서 Quality of Service(QoS) 보장의 필요성이 증가하고 있다. 멀티미디어 서비스 제공 형태의 대다수가 될 멀티캐스트 경로설정에서도 QoS 보장은 확장성 신뢰성과 함께 매우 중요한 문제이다. QoS 기반 코어 선택 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즈믄 멀티캐스트 경로설정에서 코어 선택시에 다중 QoS 제약조건을 고려한다. QoS 제약조건은 최소보장 대역폭, 종단 지연, 종단 지연변이 등으로 정의한다. 모의 실험결과는 제안한 QCSA와 Maximum Centered Tree(MCT) Average Centered Tree (ACT) Initial Delay-Constrained Shared Tree(Dcinitial) Random Tree(Random)등의 기존 코어 선택 알고리즘의 성능을 각 항목별로 비교한다 멀티캐스트 그룹 멤버수와 QoS 제약조건을 인자로 한 모의 실험 결과는 제안한 QoS 기반 코어 선택 알고리즘이 기존 코어 선택 알고리즘에 비해서 다중 QoS 제약조건 보장 코어 선택 성공률에서 성능 개선 효과를 가짐을 보여준다. 제안 알고리즘이 본 논문에서 설정한 모의 실험 환경에서는 QoS 기반 코어 선택의 정도를 나타내는 성공률에서 약 10% 정도 기존 알고리즘보다 우수함을 보인다. 이 결과는 제안 알고리즘이 코어 선택 과정의 초기부터 멀티캐스트 그룹내의 모든 멤버에 대한 다중 QoS 제약조건을 고려하는 점이 QoS 기반 코어 선택에서 개선 효과를 나타냄을 보여준다.
본 연구에서는 제약조건중 절삭조건 뿐만 아니라 작업 가공 목표, 즉 현장에 서 중요시하는 표면조도를 제약조건에 첨가하여 가공조건의 최적화를 꾀하였다. 또 한 앞의 논문들에서 적응제어나 R-T-F의 개념으로 경제성으로 고려한 최적 절삭 조건 을 구하였으나 본 논문에서는 국내 업체의 노무비 및 간접비로 최소 가공비를 구하고, 이에 대응하는 최적 절삭 속도 및 최대 생산율을 검토하였다. 그리고 이송변화에 따 른 최적 절삭 속도의 영향을 검토하여 생산 가공의 경제성을 제고하였다. 또한 각 업체의 선삭작업에 해당하는 입력 데이터만으로 경제성을 고려한 최적 절삭 조건의 자 동 설정을 하기 위한 프로그램을 구축하였다. 그러므로 이와같은 방법으로 현재 업 체의 장비와 인원만으로 기계 가공의 최적 조건 선정을 자동화 하므로써 생산성 향상 과 원가 절감의 효과를 극대화 할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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