• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.109-114
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• 2001

m=2 또는 n=2이고, ${\lambda}_1<{\lambda}_2$인 그룹분류가능계획을 매개디자인으로 사용한 완전이면교배가 A-최적, D-최적임을 보였다. 또한, ${\lambda}_2={\lambda}_1+1$이면 일반화된 최적계획이 됨을 보였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1993.04a
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• pp.162-173
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• 1993

항공기 운항계획은 항공사의 계획업무 중 핵심적인 문제로 운항편수와 항공기 출발시간 그리고 운항할 항공기의 기종을 결정하는 문제이다. 본 연구에서는 이익을 최대로 하는 운항계획을 수립하기 위한 새로운 최적해법을 제안한다. 일반적으로 항공기 운항계획은 대규모의 정수 선형계획 문제이기 때문에 기존의 정수 최적해법으로 최적해를 계산하기가 쉽지 않다. 본 연구에서는 모든 결정변수를 사용하지 않고 필요에 따라 일부분의 결정변수만을 생성하여 선형 최적해를 계산하는 열 생성 최적해법을 제안한다. 이 해법을 이용하여 대규모 정수계획인 운항계획의 최적해를 매우 효율적으로 계산할 수 있는 해법을 제안한다. 실제 항공기 운항계획에 본 연구에서 제안하는 최적해법을 적용한 결과를 보여 그 효율성이 월등함을 보인다.

• 전기의세계
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• v.29 no.4
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• pp.212-216
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• 1980

본고의 내용은 다음과 같다. 1. 최적계통계획시스템 개발의 목적 2. 선진제국에서 개발된 계산수법 3. 최적계통계획시스템의 설계이념 4. 계통계획시스템의 개요

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2009.05a
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• pp.366-368
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• 2009

본 논문에서는 모바일 로봇이 작업하는 공간상에서 빠르고 안전한 최적 경로계획을 수행할 수 있게 하는 가변적 리드 맵을 이용한 장애물 밀집 정보 기반 경로계획을 제안한다. 모바일 로봇이 작업 공간에 대해서 빠르고 안전한 경로계획을 해 클러스터링 기법을 이용하여 정적 및 동적 장애물의 분포에 대한 맵 정보를 재구성하여 정보화 시킨다. 최적의 경로계획을 위해서는 재구성된 장애물 밀집 클러스터 데이터를 이용하여 전통적 기법의 GA 방법을 변형한 최적 경로계획을 수행한다. 제안한 기술의 효율성을 검증하기 위해 그리드 기반 경로계획 중의 하나인 A*알고리즘과 다양한 맵을 이용하여 성능 비교를 수행하였다. 실험결과 제안한 경로계획 기술은 기존 알고리즘 보다 빠른 처리 성능과 동적 장애물이 밀집한 지역을 회피하는 최적 경로계획을 수행함을 확인하였다.

• Korean Management Science Review
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• v.3
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• pp.18-24
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• 1986

본 고에서는 불확실성을 고려한 전원개발계획방법에 대하여 간단히 소개하였다. 수요의 불확실성에 대하여 예를 들어 소개하였지만 연료비 등의 불확실성도 분석할 수가 있다. 우리는 자주 확정적 전원개발계획모형(WASP, EGEAS 등)의 결과를 최적으로 받아들인다. 그러나 그 모형의 최적계획은 계산에 사용되는 모든 자료가 반드시 미래에 그대로 나타난다는 가정하에서 만들어진 것이다. 이러한 가정을 간과하고 그 결과를 받아들인다면 커다란 오류에 빠질 것이라고 IEEE위원회는 경고하면서 불확실성을 고려한 전원개발계획 모형의 운영과 개발이 필요하다고 지적하고 있다. 한국의 전원개발계획의 환경(수요, 연료비, 건설비, 기술, 환경규제 등)은 불확실하며 이러한 불확실성에 얼마나 탄력적으로 대처하느냐가 2000년대를 향한 전원개발계획의 가장 큰 과제라 하겠다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.10a
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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.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1998.10a
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• pp.41-45
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• 1998

본 연구는 자동물류센터에서 수요자들에게 운송하기 위한 제공품의 Order-Picking을 위한 로봇장착 적하장비를 이용할 경우의 최적 운송예약계획 수립을 위한 시뮬레이션 모델의 연구이다. 로봇장착 적하장비Order-Picking을 할 경우의 물류흐름의 효율성을 분석하고 시스템의 성능산정을 위한 시뮬레이션 모델을 개발하고 이를 이용한 최적 운송예약시스템의 운영계획을 수립하였다. 운송예약으로부터 운송량, 운반-도착지점 및 요구시산 등의 정보를 On-Line System으로 예약 받고 운송회사의 운송능력 등을 고려하여 최적운송계획을 수립하였다. 이를 위한 전산 프로그램을 개발하고 Sample 예제의 결과를 보였다.

• The Magazine of the Society of Air-Conditioning and Refrigerating Engineers of Korea
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• v.32 no.11
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• pp.45-50
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• 2003

에너지시스템의 운전모드 분석을 통한 열병합 발전의 최적계획을 소개한다.

• Journal of Energy Engineering
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• v.4 no.2
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• pp.278-287
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• 1995

본 논문은 산업체의 열병합발전시스템이 각종 보조설비와 연계되어 운전되고 있을 경우의 최적운전 계획을 수립하였다. 최적운전계획을 수립하기 위하여 열병합발전시스템의 수리적 모델링은 물론 각종 보조설비들의 모델링도 수립하였으며, 사례연구를 통하여 모델링의 효용성을 검토하였다. 본 논문에서는 열병합발전시스템의 방식에서 버터밍사이클을 대상으로 삼았다. 시뮬레이션은 우선 선형계획법을 이용하여 운전계획을 수립한 후에 그 결과를 바탕으로 퍼지선형계획법을 적용하였으며, 퍼지화의 정도에 따라 여러 Case를 구성하여 단기운전계획을 수립하였다. 사례연구를 통해 각종 보조설비들이 버터밍사이클 방식에서 효과적으로 운전될 수 있음을 확인하였으며 퍼지선형계획법의 도입전후에서 얻은 운전계획 결과와의 상호 비교, 검토를 통하여 퍼지선형계획법을 도입시켰을 경우 수립된 운전계획의 효용성을 평가하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.11a
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• pp.185-186
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• 2019

카캐리어선에 화물을 선적하기 위해서는 각 화물의 선적 순서와 위치를 결정해야 하며, 이를 선적 계획이라 한다. 선적 계획은 선박의 무게 중심과 공간 손실률, 화물 재취급(re-handling) 횟수를 최소화하도록 수립된다. 최적의 선적 계획을 수립하기 위해서는 여러 후보 선적 계획들을 평가하여 적합도(fitness)가 가장 높은 것을 탐색하여야 한다. 하지만 화물 종류의 수와 도착지의 수가 증가할수록 후보 선적 계획의 수가 증가하게 되어, 탐색 시간과 계산 비용이 커지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 탐색 공간이 매우 큰 환경에서 최적의 선적 계획을 효율적으로 탐색하기 위해 유전 알고리즘(genetic algorithm)을 사용한다. 또한, 선박의 무게 중심과 공간 손실률, 화물 재취급 횟수로 목적 함수(objective function)를 구성하여 최적 선적 계획을 탐색한다. 실험 결과, 휴리스틱(heuristic) 방식보다 공간 손실률과 재취급 횟수가 향상되었으며, 특히 재취급 횟수는 70% 감소하였다.