• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.3
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• pp.105-113
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• 2002

As the number of pedestrian accident increases, the reconstruction of an accident becomes important to find the source of the fault. Generally, accidents are reconstructed by the intuition of experts or primitive physics. A reconstruction method is proposed using sophisticated optimization technology. At first, a dynamic simulation model is established for the accident environment. Occupant analysis for automobile crashworthiness is employed. The situation before an accident is identified by optimization. The impact velocity and the position of the pedestrian are utilized as design variables. The design variables are found by minimizing the difference between the simulation and the real accident. The optimization process is performed by linking an occupant analysis program MADYMO to an optimization program VisualDOC. Since the involved analysis is dynamics and highly nonlinear, response surface method is selected for the optimization process. Problems are solved for various situations.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.387-387
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• 2022

기존 홍수기시 댐 운영은 예측 강우와 실시간 관측 강우를 이용하여 댐 운영 모형을 수행하며, 예측 결과에 따라 의사결정 및 댐 운영을 실시하게 된다. 하지만 이 과정에서 반복적인 분석이 필요하며, 댐 운영 모형 수행자의 경험에 따라 예측 결과가 달라져서 반복작업에 대한 자동화, 모형 수행자에 따라 달라지지 않는 예측 결과의 일반화가 필요한 상황이다. 이에 댐 운영 모형에 AI 기법을 적용하여, 다양한 강우 상황에 따른 자동 예측 및 모형 결과의 일반화를 구현하고자 하였다. 이를 위해 수자원 분야에 적용된 국내외 129개 연구논문에서 사용된 딥러닝 기법의 활용성을 분석하였으며, 다양한 수자원 분야 AI 적용 사례 중에서 댐 운영 예측 모형에 적용한 사례는 없었지만 유사한 분야로는 장기 저수지 운영 예측과 댐 상·하류 수위, 유량 예측이 있었다. 수자원의 시계열 자료 활용을 위해서는 Long-Short Term Memory(LSTM) 기법의 적용 활용성이 높은 것으로 분석되었다. 댐 운영 모형에서 AI 적용은 2개 분야에서 진행하였다. 기존 강우관측소의 관측 강우를 활용하여 강우의 패턴분석을 수행하는 과정과, 강우에서 댐 유입량 산정시 매개변수 최적화 분야에 적용하였다. 강우 패턴분석에서는 유사한 표본끼리 묶음을 생성하는 K-means 클러스터링 알고리즘과 시계열 데이터의 유사도 분석 방법인 Dynamic Time Warping을 결합하여 적용하였다. 강우 패턴분석을 통해서 지점별로 월별, 태풍 및 장마기간에 가장 많이 관측되었던 강우 패턴을 제시하며, 이를 모형에서 직접적으로 활용할 수 있도록 구성하였다. 강우에서 댐 유입량을 산정시 활용되는 매개변수 최적화를 위해서는 3층의 Multi-Layer LSTM 기법과 경사하강법을 적용하였다. 매개변수 최적화에 적용되는 매개변수는 중권역별 8개이며, 매개변수 최적화 과정을 통해 산정되는 결과물은 실측값과 오차가 제일 적은 유량(유입량)이 된다. 댐 운영 모형에 AI 기법을 적용한 결과 기존 반복작업에 대한 자동화는 이뤘으며, 댐 운영에 따른 상·하류 제약사항 표출 기능을 추가하여 의사결정에 소요되는 시간도 많이 줄일 수 있었다. 하지만, 매개변수 최적화 부분에서 기존 댐운영 모형에 적용되어 있는 고전적인 매개변수 추정기법보다 추정시간이 오래 소요되며, 매개변수 추정결과의 일반화가 이뤄지지 않아 이 부분에 대한 추가적인 연구가 필요하다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2014.10a
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• pp.53-55
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• 2014

Offshore 에서의 oil & gas 생산은 해상이라는 환경으로 인한 고유의 특성 때문에 항상 다수의 변수들에 영향을 받으며, 막대한 비용이 소요되기 때문에 비용을 최소화하며, 비용 대비 수익을 최대화시키기 위한 optimal design이 필수이다. 본 논문은 가상의 offshore plant와 이에서 생산된 oil의 수요지들을 설정하여 시장수요에 따른 offshore 생산의 최적화 문제를 연구대상으로 하며, 다수의 offshore oil fields를 보유한 major oil company가 당면할 수 있는 offshore production에 관한 문제를 일반화하여 정의하고, 이윤을 극대화시킬 수 있는 최적화 모형을 혼합정수계획모형(mixed integer programming)으로 정식화 하였다. 최적화 모형의 해는 Microsoft office excel solver를 통해 구하였으며 그 계산실험의 결과를 요약하여 보고한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.34 no.1
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• pp.39-56
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• 2021

Many researches have been done on portfolio optimization since Markowitz (1952) published a diversified investment model. Markowitz's mean-variance portfolio optimization problem is established under the assumption that the distribution of returns follows a normal distribution. However, in real life, the distribution of returns does not follow a normal distribution, and variance is not a robust statistic as it is heavily influenced by outliers. To overcome these potential issues, mean-shortfall portfolio model was proposed that utilized downside risk, shortfall, as a risk index. In this paper, we propose a perturbation method that uses the shortfall as a risk index of the portfolio. The proposed portfolio utilizes an adaptive Lasso to obtain a sparse and stable asset selection because it can reduce management and transaction costs. The proposed optimization is easily applicable as it can be computed using an efficient linear programming. In our real data analysis, we show the validity of the proposed perturbation method.

• Journal of Wetlands Research
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• v.22 no.1
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• pp.15-23
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• 2020

The purpose of this study is to investigate how the degree of distribution influences the calibration of snow and runoff in distributed hydrological models using a multi-criteria calibration method. The Hydrology Laboratory-Research Distributed Hydrologic Model (HL-RDHM) developed by NOAA-National Weather Service (NWS) is employed to estimate optimized parameter sets. We have 3 scenarios depended on the model complexity for estimating best parameter sets: Lumped, Semi-Distributed, and Fully-Distributed. For the case study, the Durango River Basin, Colorado is selected as a study basin to consider both snow and water balance components. This study basin is in the mountainous western U.S. area and consists of 108 Hydrologic Rainfall Analysis Project (HRAP) grid cells. 5 and 13 parameters of snow and water balance models are calibrated with the Multi-Objective Shuffled Complex Evolution Metropolis (MOSCEM) algorithm. Model calibration and validation are conducted on 4km HRAP grids with 5 years (2001-2005) meteorological data and observations. Through case study, we show that snow and streamflow simulations are improved with multiple criteria calibrations without considering model complexity. In particular, we confirm that semi- and fully distributed models are better performances than those of lumped model. In case of lumped model, the Root Mean Square Error (RMSE) values improve by 35% on snow average and 42% on runoff from a priori parameter set through multi-criteria calibrations. On the other hand, the RMSE values are improved by 40% and 43% for snow and runoff on semi- and fully-distributed models.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.17 no.2
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• pp.127-135
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• 1999

Most existing progression bandwidth models maximize the single or multi weighted sum of bandwidths in the both directions to improve traffic mobility on an arterial, but they cannot be applied to general networks. Even though a few models formulating a looped network problem cannot be applied to networks have not loops. Also they have some defects in optimizing phase sequences. Therefore, the objective of this study is to develope a mathematical formulation of the synchronization problem for a general traffic network. The goal is achieved successfully by introducing the signal phasing for each movement and expanding the mixed integer linear programming of MAXBAND. The experiments indicate that the proposed model can formulate the general traffic network problem mere efficiently than any other model. In conclusion, this model may optimize signal time to smooth progression in the general networks.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10b
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• pp.465-465
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• 1998

버스운영에 관한 최적화 모형에는 총 시스템 비용의 최소화 모형과 사회적 편익의 극대화 모형이 있다. 이들 모형들은 해석적 방법에 의해서 특정 이상화된 문제를 연구했다. 특정 필요조건들을 충족시키면서 최적 버스크기, 서비스 빈도, 보유대수를 결정하려고 애썼다. 그러나 실제 버스의 운행시간은 정류장의 지체시간과 승객의 수요에 따라 변화하고 승객의 비용추정시 접근시간을 현실적으로 고려하지 못해 버스 운영의 비효율성을 초래하기 쉽다. 본 연구의 목적은 시간대별로 이용자와 운영자의 비용의 합으로 구성된 총 교통 모형을 최소화는 모형을 구축하는 것이다. 본 논문에서는 기존의 문헌에서 충분히 고려하지 않은 정류장 간격에 따른 이용자의 접근시간과 버스가 정류장에 들어가고 나올 때의 감·가속으로 인한 지체와 승객의 승·하차로 인한 지체를 고려한 버스의 정류장 정차시간을 기존의 모형에 추가시켜서 운행간격, 버스정류장의 정차시간, 정류장 간격 및 보유대수를 결정하는 방법을 제안했다. 아울러 실제 서울시에서 운행되고 있는 시내버스 노선에 대해 사례분석을 통해서 본 모형을 실제 적용해보고 기존의 운영비용과 비교하고 본 모형의 유효성을 검증할 예정이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.1162-1166
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• 2004

본 연구에서는 미국의 Environmental Modeling Research Laboratory(EMRL)에서 개발한 지리정보시스템과 수문유출모형이 접목된 WMS(Watershed Modeling System) Ver.6.1 모형을 HEC-1모형과 연계하여 한강수계 안성천의 제1지류인 한천의 유출 해석을 실시하였다. 이를 위해 유역내의 지형특성인자 추출 및 하천망 구성(WMS), 재현기간별 지속시간별 확률강우량 산정(FARD2002), Huff분포법을 이용한 시간분포, ARF(Area Reduction Factor)적용, HEC-1내의 SCS단위도법, Snyder 단위도법, Clark의 유역추적법에 포함된 각각의 매개변수의 최적화를 시도하여 분석하고, 설계 홍수량 산정시 이용될 수 있는 지침 마련을 목적으로 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.961-965
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• 2004

본 연구에서는 상수관망의 신뢰도 기반 최적화설계에서 시스템 구성물의 기계적 고장의 영향뿐만이 아니라 관로의 수리학적 능력과 절점수요에서의 불확실성이 결합되어 인식할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 수질과 연관된 신뢰도 문제는 고려하지 않았고 단지 수량의 항으로 수요자들의 요구량을 충족시키기 위해 급수관망의 공급능력을 고려하였다. 수량의 관점에서 관망의 신뢰도의 측정은 절점 수요량들이 항상 만족되어진다고 가정한 상태에서 불충분한 수두의 정도를 이용한다. 따라서 절점신뢰도는 공급되는 절점수두가 미리 규정된 최소수두를 상외하거나 충족시키는 확률로 정의되어진다. 이 모형에 의해 설계된 상수관망은 정상관망 상태구성(구성물의 고장이 발생하지 않았을 경우)와 미리 정해진 고장 시나리오의 범위와 연관된 관망의 악화된 구성상태 모두에서 절점에서의 임의의 수요량과 임의의 수리학적 능력하에서 상수공급량의 항으로 규정된 수준의 서어비스의를 제공할 수 있다. 본 모형은 다양한 관망구성에 내해 상수관망의 신뢰도의 정도를 결정하기 위해서 Monte-Carlo 모의를 이용하였다. 실제 상수관망에 내해 본 인구모형을 이용하여 신뢰도 및 최적화 해석이 수행되었다. 해석결과 본 모형은 합리적으로 관망 전체에 대해 합리적인 범위의 신뢰도를 유지하면서 관망의 건설비용의 치적화가 수행될 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.2049-2053
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• 2007

KModSim은 수자원배분에 관련된 물리적, 수문학적, 제도적, 그리고 행정적인 요구들을 동시에 만족하도록 디자인된 범용 우선순위 목적 선형최적화 모형으로써 자연유3tt입량과 기득 수리권 혹은 기득 저류권 등과 같은 다양한 형태의 저수권 사이의 조화운영이 가능하다. KModSim은 목적함수에 관련된 제약조건의 유연한 설정과 변경이 가능하며, 기존의 최적화 방법과 다르게 유역통합모의에 관련한 모형변수가 모형내에서 자동적으로 생성되도록 프로그램화 되어있다. 본 연구에서는 금강유역내 수자원의 효율적인 운영을 위하여 과거운영자료를 토대로 저수지운영율을 개발하고 시스템단계(system states)를 이용하여 KModSim 네트워크에 운영율을 적용하였다. 금강유역에서 개발한 운영율을 적용하고 모의한 결과 개발된 운영율은 실제저류량을 잘 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발된 운영율 및 시스템단계 방법은 다중목적 우선순위 선형최적화 모형을 이용하여 유역의 다양한 수자원운영모의에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.