• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.24 no.63
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• pp.55-64
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• 2001

최근의 생산환경 변화에 따라 기업은 경쟁력 강화 및 매출 신장을 목적으로 고객의 구매비용에 대하여 일정기간 외상을 허용하고 있으며, 또한 경쟁기업간에 제품 수요 증대를 통한 경쟁우위를 위하여 고객의 구매비용에 따라 차별적으로 신용기간이 적용되는 경우를 흔히 볼 수있다. 본 연구는 이와 같이 구매비용에 따라 차둥적으로 신용기간이 허용되는 상황에 대한 재고모형을 분석하였고, 최적재고정책 결정을 위한 해법을 개발하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.30-30
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• 2016

환경창(EWs; Environmental Windows)이란, 준설 및 준설토 처리에 대한 부정적인 영향이 최소가 되는 기간을 정하고, 그 기간에 준설 및 준설토 처리를 수행하게끔 지정된 기간을 의미한다. 1970년대부터 미국을 중심으로 개발되어, 2001년을 기준으로 미국의 모든 준설사업의 약 80% 이상을 관리하고 있다. 준설이 가능하도록 규정된 환경창과 준설이 가능하지 않은 계절적 제한(seasonal restrict)으로 구성되어 있으며, 계절적 제한 기간에 준설을 수행하고자 하는 경우에는 준설과 관련된 의사결정권자, 이해관계자 및 전문가들의 협의가 이루어져야 한다. 그러나 현재 환경창에서 제공하고 있는 정보는 준설 수행의 가능/불가능의 양자택일에 대한 정보만을 제시하고 있으며, 이러한 문제는 의사결정권자 및 이해관계자에게는 정량적인 정보를 주지 못해 의사결정이 어려워지는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해서 통계학적 기법을 이용하여 사회 환경적인 측면에서 준설의 부정적인 영향을 수치화하여 정량적인 정보를 제공할 수 있도록 환경창 지수를 개발하였다. 환경창 지수를 적용한 환경창의 검증을 위해 미국의 샌프란시스코 만에 적용하였으며, 적용결과와 현재 샌프란시스코 만에서 운영 중인 환경창과 비교 분석을 수행하였다. 본 연구에서 개발된 환경창은 샌프란시스코 만에서 운영하고 있는 환경창과 동일한 환경창 기간을 제공함은 물론, 정량적인 환경창 지수를 제공함으로써 보다 간편한 의사결정이 가능함을 보였다. 또한 낙동강에 위치한 다기능보 중, 강정고령보에 적용하여 환경창을 개발하고 최적 준설시기 및 기간을 산정하였다. 개발된 환경창에 의하면 3월에 환경창 지수가 가장 높은 수치를 보임에 따라 가장 준설의 부정적인 영향이 작은 환경창 기간이라고 할 수 있으며, 가장 부적절한 환경창 기간은 5월인 것으로 나타났다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.9 no.1
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• pp.25-36
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• 1994

통신 시스템의 확실한 연속 서비스 목표를 만족시키기 위한 최적의 spare part 수준을 결정하는 데에는 고장률과 spare part의 인도기간이 크게 기여한다. 따라서 본고는 관련 비용인자와 함께 통신시스템의 최적 spare part 수준결정모델의 결정에 관해 중점을 두고 서술하였다. 이 모델은 통신시스템을 구성하는 plug-in PBA의 spare 수준을 결정하는데 유용하게 적용될 것이며 또한 연도별 시설 공급계획에 의거 운용보전국(OMC) 단위로 적용할 때 특히 유용할 것이다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2003.06a
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• pp.167-175
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• 2003

본 연구는 (s, S) 재고시스템의 최적 재고정책을 수립하는 문제를 시뮬레이션을 통하여 분석하고자 한다. 이러한 목적으로 재고관리비용에 대한 파라미터 (s, S)의 민감도를 퍼터베이션 분석법으로 구하고 확률 최적화 기법을 적용하여 단위 기간에 평균 재고관리비용을 최적으로 하는 재고정책을 발견하였다. 민감도의 추정에는 IPA법과 SPA법을 표본경로의 주문 사건 변동에 따라 조건적으로 결합하여 사용하였다. 시뮬레이션 결과 s와 S의 최적정책 추정치를 상당히 정확한 값으로 얻었으며 이러한 결과는 보다 일반적인 재고관리 문제의 분석에 도움을 줄 것으로 기대한다.

• Water for future
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• v.20 no.2
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• pp.139-150
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• 1987

The present study is to develop the hydrologic analysis procedure for the purpose of drawing the probable isohyetal charts in Korea. In the establishment of optimal distribution types, the eleven continuous probability distribution types included the transformed variable normal distribution (Y-k method) is applied to the annual maximum rainfall depth series in each duration. The optimal selection of distribution is done by Chi-square test and Kolmogorov-Smirnov test in the eui-class interval. The application of probability distribution is checked by the fitting on four durations of annual maximum rainfall data(10 min., 60 min., 6 hrs., and 24hrs.) at four meteorological stations in Korea (Seoul, In Cheon, Bu san, and Kwang Ju). The properties in hydrologic application of the considered distribution and the hydrologic characteristics of the applied rainfall data groups are investigated from the results of this study.

• Journal of the military operations research society of Korea
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• v.9 no.2
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• pp.31-37
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• 1983

현재 미국은 일일 8시간을 근무하면서 주당 연닷세 근무, 연이틀 휴무하는 근무제도를 통상 사용하고 있어서 이 제도에 대한 최적 휴일 할당 방법이 연구되어 왔다. 그러나 한국은 일일 8시간을 근무하면서 주당 연닷세반 근무, 하루반 휴무제도를 통상 사용하고 있다. 본 연구는 근무업무( service )에 있어서 한국적 휴무제도에 적용될 수 있는 휴무할당 방법을 토의한다. LP기법 및 수식의 도움이 없는 간단한 계산방법이 최적휴무할당을 위하여 사용된다. 이들 방법은 노동소요를 충족하면서 고용인의 유휴 노동기간을 최소로 하는 최적휴무 할당방법임을 토의한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.353-353
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• 2022

본 연구에서는 CMIP5(The fifth phase of the Couple Model Intercomparison Project) 미래기후시나리오와 LSTM(Long Short-Term Memory) 모형 기반의 딥러닝 기법을 이용하여 하천유량 예측을 위한 최적 학습 기간을 제시하였다. 연구지역으로는 진안군(성산리) 지점을 선정하였다. 보정(2000~2002/2014~2015) 및 검증(2003~2005/2016~2017) 기간을 설정하여 연구지역의 실측 유량 자료와 LSTM 기반 모의유량을 비교한 결과, 전체적으로 모의값이 실측값을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 또한, LSTM 모형의 장기간 예측 성능을 평가하기 위하여 LSTM 모형 기반 유량을 보정(2000~2015) 및 검증(2016~2019) 기간의 SWAT 기반 유량에 비교하였다. 비록 모의결과에일부 오차가 발생하였으나, LSTM 모형이 장기간의 하천유량을 잘 산정하는 것으로 나타났다. 검증 결과를 기반으로 2011년~2100년의 CMIP5 미래기후시나리오 기상자료를 이용하여 SWAT 기반 유량을 모의하였으며, 모의한 하천유량을 LSTM 모형의 학습자료로 사용하였다. 다양한 학습 시나리오을 적용하여 LSTM 및 SWAT 모형 기반의 하천유량을 모의하였으며, 최적 학습 기간을 제시하기 위하여 학습 시나리오별 LSTM/SWAT 기반 하천유량의 상관성 및 불확실성을 비교하였다. 비교 결과 학습 기간이 최소 30년 이상일때, 실측유량과 비교하여 LSTM 모형 기반 하천유량의 불확실성이 낮은 것으로 나타났다. 따라서 CMIP5 미래기후시나리오와 딥러닝 기반 LSTM 모형을 연계하여 미래 장기간의 일별 유량을 모의할 경우, 신뢰성 있는 LSTM 모형 기반 하천유량을 모의하기 위해서는 최소 30년 이상의 학습 기간이 필요할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.81_82
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• 2009

본 논문은 한국형 에너지관리시스템에 적용되는 발전계획 응용프로그램 기능중 최적조류계산 기능을 실제 시스템에 적용하기 위한 준비과정을 설명하고 있다. 최적조류계산 기능은 운영자가 정의한 계통모델, 제어요소, 목적함수, 제약요소를 기반으로 운영자가 선택하는 전력계통 BaseCase를 해석하여 계통운영 한계값의 위반을 제거하거나 최소화하여 전력계통의 안정성을 향상시키며, 유효전력 손실 최소화, 연료 비용 최소화 등 목적함수를 최소화하는 해를 생성하고 계통운영상의 주요 제어 및 비용권고 사항 등 계통 해석상태를 제시하는 기능을 수행하는 응용프로그램으로 K-EMS Prototype 개발 기간에 개발되었다. 이에 본 논문에서는 언급한 OPF 기능을 실제 계통 데이터를 Interface하는 과정과 검증방법들에 대해서 설명하고자 한다.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.32 no.4
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• pp.9-16
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• 2009

본 논문에서는 시스템 연령(年齡)에 의해 보전 활동의 효과를 설명하는 일반 수리(修理) 개념을 이용한 최적 보전(保全) 정책에 대한 연구를 수행하였다. 본 논문에서는 주기적인 일반 수리와 고장 시 최소 수리가 적용되는 최적 보전 정책을 고려하였다. 따라서 일반 수리에 따른 보전 정책의 비용 함수를 도출하였고 최적 보전 정책을 도출하는 알고리즘을 제시하였고 예제를 통해 알고리즘의 성능을 분석하였다. 이 연구를 통해 시스템을 운영하는데 있어서 어느 수준의 보전 정책을 적용하며 어느 정도의 기간 동안 시스템을 유지할 것인지에 대안을 제공할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.287-287
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• 2022

홍수빈도분석의 실용적 측면의 목적은 특정 재현기간에 대하여 발생 가능한 홍수량을 설계홍수량(design flood)으로 설정함으로써 댐, 제방, 배수시설, 하수관거 등의 치수기능을 가진 치수시설물이 설계홍수량 내에서 홍수로 인한 피해를 발생시키지 않도록 그 규모와 기능을 설계함에 있다. 특히 우리나라의 경우 유량자료의 부족으로 강우빈도분석을 수행하여 재현기간별 확률강우량을 먼저 산정하고 이를 강우-유출모형을 통해 확률홍수량으로 전환한 뒤 하천등급에 따른 재현기간 기준에 따라 설계홍수량을 산정하고 있다. 그러나 이와 같이 결정된 설계홍수량이 특정유역에서 발생될 수 있는 피해규모에 대해 얼마나 적정한 지의 여부를 과학적으로 판단하기 위한 연구는 국내·외에서 찾아보기 어려우며, 이러한 문제를 개선하기 위한 기초 이론을 제공하는 것이 본 연구의 가장 중요한 목표이다. 홍수빈도분석을 통해 산정된 설계홍수량의 적정성 여부를 과학적으로 판단하기 위해 최근에 진행된 해외의 몇몇 연구에서는 총 기대비용함수(total expected cost function)의 개발에 근거한 최적설계홍수량을 활용할 수 있음을 제안한 바 있다. 이 개념은 계획된 설계홍수량 이상에서 발생될 수 있는 피해함수(damage function) 및 기대피해함수(expected damage function)와 비용함수(cost function)가 결정되면, 이로부터 총 비용을 나타내는 총 기대비용함수(total expected cost function)을 도출하고 총 기대비용함수가 최소가 되는 최적설계홍수량(optimal design flood)을 산정하여 이를 계획된 설계홍수량(tentative design flood) 비교함으로써 계획된 설계홍수량의 적정성을 판단하는 과정을 기초이론으로 활용한다. 본 연구에서는 불확실성으로 발생되는 범위를 고려한 최적설계홍수량을 산정하기 위하여 Metropolis-Hastings 알고리즘을 사용하였으며, 자료의 종류에 따른 홍수량의 변화를 분석하기 위하여 년최대계열 및 부분시계열 자료를 각각 적용하였다. 한강유역에서 가평대성, 여주 및 한강대교 수위표 지점에서 측정된 자동관측유량장치에 의한 홍수량 자료를 활용하였으며, 최적설계홍수량이 기존 설계홍수량에 비해 크게 산정됨을 알 수 있었다.