재제조란 고객시장으로부터 회수된 중고품의 닳거나 고장 난 부품을 성한 것으로 교체하여 재제조품 시장에 재판매하는 것을 말한다. 본 논문은 사용된 제품의 회수량이 회수 가격의 함수로 나타나며 일정 계획기간 동안의 재제조품에 대한 수요량이 주어진 경우의 회수 및 재제조 정책을 다룬다. 회수한 사용후 제품은 분해 검사를 통하여 품질을 확인하며 검사가 끝난 회수제품의 품질이 고품질과 저품질의 두 부류로 분류되고 품질 수준에 따라 재제조비용이 상이해 지는 현실적 상황을 가정한다. 두 부류의 분류확률에 불확실성이 없는 경우 및 불확실성이 있는 경우 각각을 대상으로 재제조 시스템의 총비용을 최소화 하는 회수가격 및 재제조 정책을 결정하기 위한 수리모형을 개발한다. 개발한 모형의 수리적 특성을 분석하여 최적해를 구하는 절차를 찾아내고, 최적해가 얻어지는 경우를 분석하여 재제조시스템의 생산경영자에게 시사해주는 검사비용 크기의 경영학적 함의를 밝힌다. 수치 예를 통하여 검사비용 및 회수품 시장규모가 변화함에 따라 최적회수가격이 변화하는 양태를 분석하여 최적해의 민감도를 분석하고, 고품질과 저품질의 어느 한 부류로 분류되는 확률의 불확실성이 커질 때 불확실성을 무시한 의사결정의 오류가 어떻게 변화하는지 고찰한다.
홍수피해를 최소화하기 위한 수공구조물의 적정 규모 결정을 위해 사용되는 홍수빈도분석에는 통계적 분석절차에 따른 불확실성이 포함된다. 따라서 불확실성이 포함된 범주 내에서 가장 적절한 설계홍수량(design flood)를 결정하는 과정은 수공구조물의 최종단계에서 중요하게 다루어져야 하는 부분이나 이를 제시한 연구는 많지 않다. 비용-편익 분석기법을 홍수빈도분석 절차에 도입하여 구성되는 총 기대비용함수(total expected cost function)는 설계홍수량 중 최적 설계홍수량(optimal design flood)를 결정하기 위한 새로운 접근방식이다. 이 절차는 UNCODE(UNcertainty COmpliant DEsign)로 명명되어 사용된 바 있으나, 국내에서는 아직 적용 결과가 소개되지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 UNCODE의 수학적 구성 절차를 소개함과 함께 북한강수계에 위치한 수력발전댐(화천댐, 춘천댐, 의암댐, 청평댐)의 년최대유입량을 사용하여 최적 설계홍수량을 산정하고 이 결과를 기존 홍수빈도분석 결과와 비교하였다. 불확실성이 고려된 총 기대비용함수로부터 확률분포함수들(Gumbel 및 GEV)의 모수를 추출하는 과정에서 Metropolis-Hastings 알고리즘을 사용하여 불확실성의 범위를 추정하였으며, 비용-편익 분석기법에 사용되는 비용 및 피해함수는 수학적 구성의 편의성을 위하여 1차 선형함수로 가정되었다. 4개의 발전용댐, 2개의 확률분포 및 2개의 재현기간에 대하여 최적 설계홍수량의 중앙값이 기존 홍수빈도분석 절차에 의해 산정된 설계홍수량보다 일정 정도 큰 값으로 산정됨을 알 수 있었다. 향후에는 본 연구에서 적용된 절차를 간단한 수식형태로 함수화하여 발전용댐 운영의 실무업무나 하천기본계획의 수립 등에 있어 비용-편익분석 기법의 적용성을 높이기 위한 연구가 진행될 필요가 있을 것으로 판단된다.
대규모 산업 단지 내에는 다양한 네트워크가 형성되어 있다. 각각의 네트워크들은 네트워크를 구성하는 요소들이 필요로 하는 물질의 생산 및 수송을 통하여 물질의 수요를 충족시킨다. 네트워크 자체적으로 직접 생산을 통하여 각 공장들이 필요로 하는 물질의 수요를 충족시키기도 하며 수요량의 변화나 경제적 요소들로 인하여 네트워크 외부에서 필요로 하는 물질을 구매하여 네트워크 내에서 수송하기도 한다. 특히나 유틸리티 네트워크와 수소 네트워크는 대규모 산업 단지의 대표적인 네트워크들이며 이러한 네트워크들의 비용적 절감 및 네트워크 구성의 최적화와 관련된 많은 연구들이 수행되어 왔다. 하지만 두 네트워크를 연결하여 통합된 네트워크 모델을 구축하여 최적화를 진행한 연구는 진행되어 오지 않았다. 본 논문에서는 유틸리티 네트워크에서 발생되는 여분의 스팀을 수증기 메탄 개질 공정의 원료로 사용하여 수소를 생산한 후, 생산된 수소를 수소 네트워크에 주입하여 수소 네트워크의 수소 수요량을 충족시키는 모델을 개발하였다. 제시된 모델은 유틸리티 네트워크의 유틸리티 수요량과 수소 네트워크의 수소 수요량을 모두 충족시키면서 통합된 네트워크 모델의 최적 설계 및 네트워크 구성도를 결정할 수 있게 하고, 요구되는 전체 비용을 계산 가능하게 한다. 본 연구에서 제시한 모델의 타당성을 평가하기 위하여 국내 최대 규모의 대규모 석유 화학 산업단지를 가지고 있는 여수 석유 화학 단지를 대상으로 사례를 적용해 보았으며 이 사례 연구를 통하여 얻은 결과는 기존의 유틸리티 네트워크와 수소 네트워크를 개별적으로 연구한 결과와 비교하여 더 최적의 결정을 제시할 것이다.
허브네트워크 설계는 네트워크 내에 전환점 역할을 수행하는 허브를 건설하여 허브에서의 분류, 환적, 집화 등의 과정을 통한 규모의 경제효과로 네트워크의 물류비용을 줄이는 물류정책과정이다. 이는 일반적으로 물류비용을 최소화하기 위한 최적 허브수 및 입지, 그리고 최적 수송경로를 결정하는 것이 목적으로 허브정책, 허브입지, 비허브의 허브할당, 할인율 등의 특성으로 인하여 최적해의 도출이 어려운 NP-Hard문제이다. 본 연구에서는 기 형성된 네트워크 구조에서 수송량 증가에 따른 규모의 경제효과로서 나타나는 비용할인을 반영할 수 있는 Hornor and O'kelly (2001)를 살펴보고, 이를 근간으로 우리나라 전국 도로네트워크를 대상으로 할 인율에 따른 허브가능입지 및 수송경로 변화를 검토하였다. 본 연구는 링크중심의 도로네트워크 경로탐색과 같은 공학적인 접근을 통하여 대규모 도로네트워크와 수송자료를 이용하여 합리적인 시간 내에 최적해를 도출할 수 있는 방법론을 적용하여 우리나라에 적합한 허브네트워크를 제시한다는 점에서 의의가 있다. 나아가, 글로벌 경쟁화로 인한 범세계적 물류 네트워크에서 물류비용절감을 통해 국가 경쟁력을 확보하도록 하는 화물정책적 측면에서 기여할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 전기집진 기술과 여과집진 기술의 조합에 의한 먼지입자의 포집성능 상승효과를 최대한 높일 수 있는 먼지부하 저감형 하이브리드 집진장치(Hi-Filter)를 개발하기 위해 실험실 규모의 장치를 이용한 실험을 통하여 장치의 최적 형상을 결정하고 그 성능을 검증하였다.(중략)
기업을 경영하는 과정에서 사업주는 여러 가지 경영상의 문제점에 직면하게 되는 데 그 중 안전과 관련된 중요한 문제를 열거하면 다음과 같다. 첫째, 사고발생 가능성의 문제로 "어디서 무엇이 잘못될 수 있으며, 사고의 발생가능성은 얼마나 되는가" 하는 것과 둘째, 사고결과에 미치는 영향의 문제로 "허용할 수 있는 피해규모는 얼마나 되며, 피해가 발생 가능하다면 우리가 부담해야 할 비용은 얼마나 되는가" 하는 것이다. 또한 관리적인 문제로 "위험한 기기는 전체 중 얼마나 되며, 인력 및 자원을 어떤 곳에 집중적으로 투자해야 하는가 또한 이들 위험 설비에 개선이 필요하다면 사용하는 방법이 가장 최적의 방법은 무엇인가"등의 문제를 예로 들 수 있다. (중략)
전기에너지는 저장성이 없기 때문에 부하의 불규칙적인 변화에 대한 실시간 대처가 어렵다. 그 중 전례계통의 대규모 공급지장에 대비하여 안정적인 공급을 위해서 예비력은 중요한 요소이다. 예비력이 필요 없다면 경쟁적 입찰을 통해 최적의 가격설정을 할 수 있겠지만 예비력은 계통의 안정적 운영을 위해 반드시 필요하다. 예비력을 운영함으로써 경제적 손실이 발생하는데 이를 최소화하기 위한 일환으로 예비력 운영에 대한 적절한 가격결정이 필요하다. 본 논문에서는 예비력시장을 운영함으로써 발생하는 기회비용을 고려하여 에너지와 예비력 가격 설정방법을 제시하였다.
전기에너지는 저장성이 없기 때문에 부하의 불규칙적인 변화에 대한 실시간 대처가 어렵다. 그 중 전력계통의 대규모 공급지장에 대비하여 안정적인 공급을 위해서 예비력은 중요한 요소이다. 예비력이 필요 없다면 경쟁적 입찰을 통해 최적의 가격설정을 할 수 있겠지만 예비력은 계통의 안정적 운영을 위해 반드시 필요하다. 예비력을 운영함으로써 경제적 손실이 발생하는데 이를 최소화하기 위한 일환으로 예비력 운영에 대한 적절한 가격결정이 필요하다. 본 논문에서는 예비력시장을 운영함으로써 발생하는 기회비용을 고려하여 에너지와 예비력 가격 설정방법을 제시하였다.
전기에너지는 저장성이 없기 때문에 부하의 불규칙적인 변화에 대한 실시간 대처가 어렵다. 그 중 전력계통의 대규모 공급지장에 대비하여 안정적인 공급을 위해서 예비력은 중요한 요소이다. 예비력이 필요 없다면 경쟁적 입찰을 통해 최적의 가격선정을 할 수 있겠지만 예비력은 계통의 안정적 운영을 위해 반드시 필요하다. 예비력을 운영함으로써 경제적 손실이 발생하는데 이를 최소화하기 위한 일환으로 예비력 운영에 대한 적절한 가격결정이 필요하다. 본 논문에서는 예비력시장을 운영함으로써 발생하는 기회비용을 고려하여 에너지와 예비력 가격 설정방법을 제시하였다.
전기에너지는 저장성이 없기 때문에 부하의 불규칙적인 변화에 대한 실시간 대처가 어렵다. 그 중 전력계통의 대규모 공급지장에 대비하여 안정적인 공급을 위해서 예비력은 중요한 요소이다. 예비력이 필요 없다면 경쟁적 입찰을 통해 최적의 가격설정을 할 수 있겠지만 예비력은 계통의 안정적 운영을 위해 반드시 필요하다. 예비력을 운영함으로써 경제적 손실이 발생하는데 이를 최소화하기 위한 일환으로 예비력 운영에 대한 적절한 가격결정이 필요하다. 본 논문에서는 예비력시장을 운영함으로써 발생하는 기회비용을 고려하여 에너지와 예비력 가격 설정방법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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