본 연구의 목적은 물류 네트워크의 구성을 원가 관점으로 최적화하는 것이다. 원가 관점에서 최적 물류 네트워크를 구성하기 위해서 제시한 모델링은 다음과 같이 구성되어있다. 먼저 각 공장의 생산 제품별 데이터를 기본으로 생산원가를 산출하고 흑은 가상(생산이 가능하지만 현재 생산하지 않은) 제품에 대해 생산원가를 추정한다. 둘째, 전 단계에서 산출한 생산원가 및 지역창고의 제품별 재고비, 거리에 따른 수송비용 등과 같은 물류 관련 비용 등을 이용하여 효과적인 수배송 양과 주어진 환경 하에서의 최적 네트워크 경로에 대한 모델링을 제시한다. 본 논문에서는 원가비용을 고려하여 생산단계에서 생산량을 구하고, 생산단계에서 구해진 생산량을 이용하여 네트워크 단계에서 최적의 경로를 결정하는 모델링을 제안하였다
미래의 전력 시스템은 환경과 기술적인 이유로 인해 더욱더 많은 분산전원을 이용하게 될 것이다. 분산전원은 서로 다른 특징을 가지고 있고 또한 배전계통에서 기존의 계통운영과는 다른 형태로 운전될 것이다. 이런 관점에서 다수의 분산전원을 모아 하나의 가상의 발전소로 운영하는 개념이 등장하게 되었는데, 이를 Virtual Power Plant(VPP)라고 한다. VPP는 매니지먼트 시스템이 관리하는 여러 클러스터들로 이루어져 있으며 이들 클러스터들은 각각 여러 종류의 분산전원으로 구성되어 있다. 본 논문에서는 클러스터를 이루는 분산전원을 어떻게 운영하는 것이 최적의 경제적 효율을 지닐 수 있을 지에 대해 논의하게 될 것이다. 디젤 발전기의 출력의 경우 그 소유자에 의해 제어가 가능하지만, 태양광 발전 시스템의 경우 기상 상태에 따라 그 출력이 결정된다. 따라서 이러한 각각의 특성을 고려하여 본 논문에서는 디젤, CHP(Combined Heat and Power), 보일러, 태양광발전으로 구성된 복합 시스템에서 각 시간별로 수용가의 전력 및 열 수요와 분산전원의 에너지 생산을 비교하여 VPP 최적 운영 계획을 구성하였다.
본 논문은 유전자 알고리듬을 이용하여 자동차 부품인 자동변속레버의 최적 설계 방법론에 대한 연구이다. 현재 업계에서의 자동변속레버는 구성 부품들을 순서적으로 설계하고 있으나, 본 연구에서는 구성 부품들의 설계 파라미터들을 동시에 고려하여 설계할 수 있는 새로운 방법론을 제안한다. 유전자 알고리듬 접근방법은 자동변속레버의 최적 설계 파라미터 집합을 결정하기 위해 적용된다. 본 연구에서는 자동변속레버의 구성 부품들로 구성된 제약조건하에 디텐트 스프링의 각 변위를 최소화하는 목적함수를 가지는 설계 문제를 모델링하였고, 유전자 알고리듬을 적용하여 최적 설계를 수행하였다.
음성 인식 시스템은 정확하지 않게 입력된 음성으로부터 학습 모델을 구성하고 유사한 음소 모델로 인식하기 때문에 인식률 저하를 가져온다. 따라서 본 논문에서는 바타차랴 알고리즘을 이용한 음성 인식 최적 학습 모델 구성 방법을 제안하였다. 음소가 갖는 특징을 기반으로 학습 데이터의 음소에 HMM 특징 추출 방법을 이용하였으며 유사한 학습 모델은 바타챠랴 알고리즘을 이용하여 정확한 학습 모델로 인식할 수 있도록 하였다. 바타챠랴 알고리즘을 이용하여 최적의 학습 모델을 구성하여 인식 성능을 평가하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 적용한 결과 음성 인식률에서 98.7%의 인식률을 나타내었다.
수중 음향 탐지 시스템에서 빔 형성 기법은 탐지 성능에 큰 영향을 미치기 때문에 최적의 빔 설계는 오랫동안 많은 연구자들에 의해 연구되어 왔다. 실제로 최적의 빔 형성기를 구현할 때에는 각각의 센서에 대한 특성 고려와 파워를 효율적으로 전달하기 위한 정합회로의 설계가 필수적이다. 이전의 논문에서는 BeamCAD Tool을 이용한 최적 가중치의 계산, 센서 임피던스 측정 데이터와 Sensor Modeling Tool을 이용한 등가회로 모델링 그리고 Impedance Matching Tool을 이용한 정합회로 설계 기법에 대해서 소개하였다. 본 논문에서는 이러한 기법들과 함께 ABCD 전송 파라메터를 이용한 센서 가중치 보정 기법을 소개한다. 그리고 이러한 여러 기법들을 이용하여 최적빔 설계를 위한 가중회로를 구성하는 방법에 대해서 논의한다.
동적 공급사슬망은 복잡하고 다양한 이해관계를 가진 기업들로 구성되어 있다. 다수의 구매자로부터 주문 의뢰가 동시다발적으로 발생하므로 하위 구성원들은 경쟁적 관계에 놓이게 된다. 그러므로 최적의 공급사슬구성을 위해서는 수평적 경쟁 관계를 고려하여 구성주체들간의 협력관계를 통해 이를 해결하여야 한다. 지금까지의 스케줄링 문제에서는 상위의 구성원이 하위 구성원들을 일방적으로 선택하는 의사결정이 이루어졌으나 본 문제에서는 구성원간의 협력관계에서 에이전트를 통한 다자간 협상을 통해 공급사슬 전체의 최적화를 구성하는 방법론을 제시한다. 본 협상방법론은 단일기계에서 상이한 납기일, 조기생산(earliness), 지연생산(tardiness)을 동시에 고려하였으며 전체 공급사슬의 평균절대편차(Mean Absolute Deviation)의 최소화를 목적으로 하고 있다. 본 협상방법론의 효과성을 증명하기 위해 분지한계법(Branch & Bound)과 비교하고, 알고리즘 구현을 통해 구매자 협상방법론의 최적화 여부를 실험을 통해 증명하였다.
도시하천의 홍수예보는 인명 및 재산피해와 밀접한 관련이 있어 신속하고 정확한 예보를 위한 연계방안 구성은 매우 중요하다고 할 수 있다. 따라서 도시지역의 홍수예보 시스템 구성을 위한 최적방안을 조사 및 비교분석이 필요하다. 본 연구에서는 최적의 도시홍수예보 시스템을 구성을 위해 도시홍수예보를 위한 모형 및 연계방안의 조사 및 비교를 통해 가장 적합한 도시홍수 시스템의 구성방안을 제시하였다. 이는 도시홍수예보를 위한 시스템 구축에 큰 도움이 될 것으로 판단된다.
본 논문에서는 다차원 파일구조를 주어진 질의 패턴에 의해 최적으로 구성할 수 있는 방법을 제시한다. 지금까지의 다차원 파일구조는 응용 시스템에서 주어지는 질의의 패턴을 고려하지 않고 다차원 파일구조를 구성하는 애트리뷰트들의 클러스터링 정도를 동일하게 취급하였다. 그러나 다차원 파일구조를 이용하는 대부분의 응용 시스템에서 구성 애트리뷰트들 사이의 액세스 정도를 크게 다르게 하는 질의 패턴을 보인다. 따라서 본 논문에서는 다차원 파일구조의 응용 시스템에서 주어지는 질의 정보를 이용하여 각 구성 애트리뷰트들 사이의 클러스터링 정도를 각각 다르게 반영함으로써 최적이 되는 다차원 파일구조를 구성하는 방안을 제시한다. 먼저 질의처리의 성능이 질의 패턴에 주어진 질의 영역의 모양과 다차원 파일구조의 도메인 공간의 분할 상태를 나타내는 페이지 영역의 모양 사이의 유사성에 따라 크게 영향 받음을 보이고, 이러한 특성을 이용하여 수학적 분석을 통하여 제안된 기법의 이론적인 배경을 증명한다.
공유메모리 병렬프로그램에서 경합은 프로그램의 비결정적인 수행을 초래하므로 디버깅을 위해서 반드시 탐지되어져야 한다. 경합을 수행 중에 디버깅하기 위한 기존의 도구들은 경합탐지 엔진과 시각화 엔진으로 구성된 경합디버깅 엔진을 특정 프로그램 모델에 의존적으로 적용하여 경합디버깅 환경을 구성한다. 이러한 도구들은 프로그램 모델의 변경 시에 경합디버깅 환경이 최적의 경합 디버깅 엔진으로 구성되지 못한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 OpenMP 병렬프로그랭에서 각 프로그램 모델에 따라 효과성, 효율성, 확장성 등을 고려한 경합탐지 엔진과 추상성을 고려한 시각화 엔진으로 경합디버깅 환경을 자동으로 생성하는 도구를 제안한다. 이 도구는 디버깅 대상이 되는 프로그램의 모델에 최적인 경합디버깅 엔진을 적용하므로 경합탐지 목적에 부합하는 최적의 성능과 효과적인 시각화를 제공한다. 따라서, 본 도구는 디버깅 환경을 생성하기 위한 부담을 줄여서 효과적인 디버깅을 할 수 있게 한다.
본 연구는 도시토지이용의 적합성분석을 실시하는 데 있어 GSIS와 인공신경망의 유기적인 결합을 시도해 보았다. 인공신경망은 학습이라는 과정을 통해 신경망 노드(node)간의 연결강도를 합리적으로 결정할 수 있는 이점이 있다. 이러한 점에서 공간분석에서 요구되는 인자간의 경중률과 신경망의 연결강도는 대체가 가능하리라 판단된다. 본 연구를 수행하기 위해 두 종류의 신경망을 구성하였다. 1차 신경망은 토지이용별 적합성 분석에 적용했으며, 2차 신경망은 최적의 토지이용패턴을 분석하기 위해 구성하였다. 이들 신경망은 C++로 작성된 프로그램에 의해 구현된 최급강하법에 의한 역전파 알고리즘에 의해 학습을 실시하였으며, 활성화 함수는 시그모이드 함수를 사용하였다. 분석결과는 현행 용도지역제에서 주거, 상업, 공업, 녹지에 대한 토지이용 적합도면과 4가지 유형의 토지이용에 대한 대상지역의 최적토지이용패턴을 제시한 도면으로서 Arc/Info의 Grid 형식으로 작성하였다. 또한 토지이용별 적합도면상에 나타난 적합지역과 최적토지이용패턴은 위치적인 면과 공간 구성에 있어 실제의 도시토지이용계획의 이론적인 개념에 매우 합치되는 분포형태를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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