회사의 물류네트워크는 예측된 수요를 바탕으로, 생산, 재고, 수송 등을 고려하여 최적의 거점(Node)와 수배송(Link)를 결정하는 문제로 정의된다. 본 연구에서는 전국적으로 3개의 생산공장과 2개의 물류센터를 보유하고 있으며, 향후 공장이전 및 신규 물류센터를 계획하고 있는 A 페인트사에 대해 현 배송체계를 유지하면서 최적의 물류체계를 구축하는 방안을 모색하고자 한다. 가능한 대안 시나리오를 설정하고, 각 시나리오를 분석하기 위해 시뮬레이션 모델을 구축하였다. 시뮬레이션 분석은 향후 A 페인트사의 적정 물류네트워크 구축 및 물류센터 산정을 결정하는 데 의미있는 결과를 제시하고 있다.
발전기 기동정지 계획은 하나의 전력시스템을 형성하는 다수의 발전기에 대해서 주어진 여러 제약을 따르는 일간 또는 주간의 기동 및 정지시간을 결정하는 작업으로 다양한 제약과 방대한 탐색공간으로 인해 최적의 경제적 계획 수립이 매우 어려운 대규모 최적화 문제이다. 타부 탐색은 보통의 지역적 탐색법에 비해 국지적 최적해에 빠질 위험이 적고 다른 전역적 탐색기법에 비해 대상문제에 관한 지식을 충분히 활용하기에 유리하여 많은 최적화 문제에 사용되고 있다. 그러나 규모가 방대하면서 많은 제약조건이 존재하는 대규모 최적화 문제들은 타부 탐색으로도 빠른 시간내에 최적의 해를 찾아내기 힘들다. 본 논문은 대규모 최적화 문제의 하나인 발전기 기동정지 계획 문제를 타부 탐색의 병렬화를 통해 해결함으로써 탐색 소요시간의 단축과 함께 해의 질 또한 향상시킬 수 있음을 보여준다.
본 연구에서는 상대적으로 소규모 홍수저감시설인 천변저류지의 설치를 통하여 대규모 유역 하도 전체에서의 홍수위 저감효과를 평가하고 그 효율을 극대화 하는 방안을 제시하였다. 본 연구에 적용한 다목적 최적화 기법(Multi-objective Optimization)으로는 NSGA-II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II) 알고리즘을 적용하였으며 천변저류지 설치에 따른 수위 영향구간 분석 및 유역 전체 하도구간에서 전반적으로 발생하는 수리, 수문학적인 변화 평가 및 천변저류지 최적 조합을 선정하기 위하여 천변저류지의 용량을 최소화하면서 하도 전 구간에서의 수위 저감량을 최대화할 수 있도록 최적화 알고리즘의 목적함수를 설정하였다. 천변저류지 설치에 따른 홍수량의 변화를 해석하기 위하여 안성천 유역에 대하여 동역학적 홍수추적을 수행하였으며 저류형 구조물의 설치에 따른 홍수량 저감효과 및 그에 따른 홍수위의 변화를 동시에 해석하기 위하여 UNET 모형을 기반으로 한 HEC-RAS 부정류 해석을 실시하였다. 천변저류지 조합별로 다양한 경우의 수가 존재하므로 HEC-RAS 구동 모듈인 HECRAS Controller를 Visual Basic으로 코딩된 최적화 알고리즘 프로그램과 연동함으로써 각 경우의 수별로 동역학적 홍수추적 및 부정류 해석을 실시함으로써 천변저류지 조합별 각 측점에서의 홍수량 및 홍수위를 산정하여 저류지 용량을 최소화하면서 각 하도 측점별 수위저감량을 최대화 하는 최적해 집단(Pareto Front)을 산정하여 제시하였다.
본 논문은 포병진지 구축계획 문제의 효과적인 해결을 위해 해당 문제를 최적화 모형으로 형성하고, 현실규모 문제 해결을 위한 휴리스틱 알고리즘을 제시한다. 포병진지 구축계획은 공병부대의 지원 포병부대 결정과 공병 지원팀 편성, 편성된 공병 지원팀의 포병부대 지역 내 포병진지 구축일정을 수립하는 의사결정을 포함한다. 군에서는 포병진지 구축계획을 담당자의 경험적 지식을 바탕으로 수립한다. 본 논문에서는 공병부대의 포병진지 구축 일정계획 문제를 효과적으로 해결하기 위한 혼합정수계획 모형을 제안한다. 해당 모형의 목적은 공병 지원팀으로 구축이 요구되는 모든 포병진지를 구축 완료하는 데 걸리는 시간을 최소화하는 것이다. 또한, 현실규모 문제 해결을 위해 포병진지 구축계획 문제를 분할하여 해결하는 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 제한한 휴리스틱 알고리즘의 성능을 확인하기 위해 두 가지 실험을 실시한다. 제안한 휴리스틱 알고리즘은 소규모 문제를 이용한 최적해 근접성 실험에서 최적해 대비 평균 6.44% 오차범위의 해를 도출했으며, 포병진지 200개 이상인 문제를 이용한 현실규모 문제 해결 가능성 실험에서 문제를 해결하는 데 평균 79.8초가 소요되었다.
음성 어시스턴트 시스템에서 발화의 의도를 분류하고 새로운 의도를 탐지하는 것은 매우 중요한 작업이다. 끊임없이 인입되는 새로운 발화로 인해 기존에 학습된 모델의 의도 분류 성능은 시간이 지남에 따라 점차 낮아진다. 기존 연구들에서 새로운 의도 발견을 위해 제안되었던 클러스터링 방법은 최적의 클러스터 수 결정과 명명에 어려움이 있다. 이러한 제한 사항을 보완하기 위해, 본 연구에서는 대규모 언어 모델 기반의 효과적인 의도 발견 방법을 제안한다. 이 방법은 기존 의도 분류기로 판단하기 어려운 발화에 새로운 의도 레이블을 할당하는 방법이다. 새롭게 인입되는 OOD(Out-of-Domain) 발화 내에서 오분류를 찾아 기존에 정의된 의도를 탐지하고, 새로운 의도를 발견하는 효율적인 프롬프팅 방법도 분석한다. 이를 액티브 러닝 전략과 결합할 경우, 분류 가능한 의도의 개수를 지속 증가시면서도 모델의 성능 하락을 방지할 수 있고, 동시에 새로운 의도 발견을 자동화 할 수 있다.
지금까지 정보화의 중요성과 더불어 정보화 투자 규모는 지속적으로 증가하고 있으며 정보기술 도입에 수반되는 위험, 불확실성 및 복잡성 등으로 인해 대규모 정보화 투자 시 보다 체계적인 의사결정이 요구되고 있다. 본 연구에서는 금융권 정보시스템의 교체 전략 시 고려할 수 있는 여러 요인 중의 하나인 경제적 비용 절감 관점에서, 최적의 경제수명을 도출하기 하기 위한 방법을 제시하고자 한다. 지금까지 비용 집계가 어려워 가정된 데이터를 가지고 연구된 경제 수명에 대한 연구를 활용하여 국내 K금융에서 실제 정보시스템이 구축/운영되면서 발생한 모든 IT비용을 집계하여, 경제적 비용 관점에서 유형별로 정보시스템의 최적 수명을 제시하였다. 향후 같은 유형의 정보시스템의 경제적인 교체시기를 예측하여 IT투자의사결정에서 활용할 수 있도록 하는 것이 본 연구의 목적이라 할 수 있다.
현재 국내 하천의 설계홍수량은 하천정비 기본계획이나 유역종합 치수계획 등을 통하여 특정 빈도의 단일 홍수량의 형태로 고시되고 있다. 이러한 설계홍수량은 홍수량 산정 지침에 따라 산정되며, 최종적으로 결정된 설계홍수량을 기준으로 하도계획이나 교량, 암거 등의 설계를 실시하였다. 하지만 많은 수의 홍수조절용 다목점 댐과 강변저류지 등 각종 수리조작 구조물들이 축조되면서부터 홍수량을 시간별로 조절할 수 있게 되었다. 따라서 종전과 같이 단일 설계홍수량 값만으로는 신설되는 수리조작 구조물의 최적 규모 및 운영방법을 결정하는데 어려움이 있다. 이러한 이유로, 본 연구에서는 Nash 모형을 사용하여 특정유역의 유출특성이 반영된 대표단위도를 산정하고 여러 가지 형태의 강우사상에 적용하여, 유역의 특정지점에서 특정홍수량에 대하여 발생의 개연성이 충분하고 수공구조물의 설계와 효과에 가장 중요하게 영향을 미칠 수 있는 설계 홍수수문곡선을 산정하는 것을 목적으로 하며, 일련의 과정을 프로그램화 시켜 실무적으로 활용될 수 있도록 하였다. 본 연구의 결과로 나타나는 설계홍수수문곡선은 곡선의 첨두부와 형상에 따라, 동일한 규모의 수공구조물 일지라도 그 효과가 달라지기 때문에 수공구조물의 효과를 최대로 하기위한 구조물 형태와 조작 및 운영방법을 결정하는데 도움이 될 것이다.
에너지 해외 의존도의 경감, 그리고 국제적인 환경규제에 대처하기 위하여 신재생에너지 가운데 하나인 소수력의 개발이 에너지문제의 대안으로서 부각되고 있다. 일반하천에서 소수력의 성공적인 개발을 위해서는 기존의 수자원 개발 계획과 마찬가지로 경제성을 기초로 한 자원의 효율적인 이용 및 개발에 따른 인문 사회 환경적 영향 등과 같은 체계적인 적지분석이 선행되어야 한다. 그리하여 본 연구에서는 소수력 개발 대상 지점에 대한 유황 및 지형분석을 위해 SWAT 모형과 GIS TOOL을 이용하였고, 소수력 모의발전 및 경제성분석에 의해 최적규모를 결정하였다. 그리고 AHP 방법에 의한 평가항목의 가중치 결정 및 대안 별 평가에 의해, 보다 합리적인 의사결정을 하고자 하였다. 이러한 일련의 과정을 금강 보청천 유역에 적용하였고, 총 7개의 지점에 대한 개발 우선순위를 도출하였다.
우리의 생산현장은 정보화 및 자동화 혁명을 통해 큰 변혁을 맞이하고 있다. 첨단의 생산시설과 최적의 생산방법을 통한 품질의 향상 및 생산비의 절감이 기업의 성패를 좌우할 수 있다는 전제아래 경쟁기업을 능가하는 생산성제고가 무한경쟁시대의 기업 최고의 목표가 되고 있다. 세계화, 국제화, 정보화 추세 속에서 소비자들의 소비 욕구는 점점 다양해지고 세분화되며 고객은 정확한 상품 정보와 신속한 제품의 인도를 요구하고 있다. 따라서 기업은 생존을 위한 전략으로 공장 자동화 시스템을 도입하여 제품의 질적 향상을 도모하면서 최적 생산을 통해 다양한 고객의 욕구에 대응하고 있다. 본 연구는 몬테칼로법에 기초한 확률적 접근방법을 통한 연속적 시뮬레이션 모델을 이용하여 기업이 공장자동화시스템을 도입하기 전, 그 효과를 사전에 측정. 평가함으로써 합리적으로 도입방법. 도입규모 도입내용 등을 결정할 수 있는 방법을 제시한다. 즉 시뮬레이션 모델을 통해 기업이 공장자동화를 추진함에 있어 이에 수반되는 비용과 이로 인한 효과를 생산성 향상 측면에서 분석하여 최적의 공장자동화 도입수준을 결정하고 자동화에 대한 투자효율을 각대화시키기 위한 하나의 척도를 제공하게 된다.
본 연구의 목적은 도시의 소득 및 지출함수를 이용하여 우리나라 7대 광역시의 인구규모가 적정 수준에 있는 지를 분석하는 것이다. 효용극대화 가계와 이윤극대화 생산자 문제의 균형인구를 완전경쟁조건으로부터 도출한 결과, 최적인구 규모는 도시의 기술수준 및 공공서비스 수준에 의해 결정된다. 이러한 측면에서 각 도시의 인구규모 수준을 살펴보면 서울, 부산, 대구, 인천 등은 과밀한 것으로 광주, 대전, 울산 등은 과소한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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