• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.20 no.43
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• pp.119-126
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• 1997

본 논문에서는 제품을 생산하는 도중에 생산체계의 상태가 관리상태에서 이상상태로 전이될 수 있는 불완전한 생산체계에 있어서의 경제적 생산주기 결정모형을 다룬다. 생산체계가 관리 상태에 머무는 생산시간이 지수분포를 따른다는 가정하에서 전체 현금흐름의 현재가치를 생산 주기의 함수로 유도하고, 이 함수를 최대화하는 경제적 생산주기의 근사해를 구한다. 근사해에서 출발하여 최적해를 찾아 내는 간단한 알고리즘을 개발하고, 이를 적용한 수치예를 보인다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.29-30
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• 2007

본 논문에서는 배전계통의 정상상태 운용 목적중 하나인 부하의 균등 배분에 관하여 연구하였다. 배전계통의 재구성이라 함은 위의 목적식에 따라 시스템 내에 존재하는 개폐기의 On/Off 상태를 변경하여 구성을 바꾸는 것이다. 이를 통하여 해당 전력계통의 부하가 평준화 되는 것을 보이도록 한다. 또한, 부하의 균등 배분이라는 목적으로 계통을 재구성한 결과와 손실의 최소화를 목적으로 재구성한 결과를 비교하여 보다 효율적인 방법을 제안하고, 그 해가 지역해에 빠지지 않고, 좀 더 빠른 시간에 최적해에 도달할 수 있는 방안을 구현하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.586-588
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• 2001

회로분할 기법은 VLSI 설계뿐만 아니라 많은 분야에서 응용될 수 있어 오랫동안 연구가 행해졌다. 대부분의 회로분할 휴리스틱에서 Fiduccia-Mattheyses(FM) 방법을 핵심 기술로 사용하고 있다. 회로 분할 문제는 또한 다른 컴비네토리얼 문제에서처럼 해 공간에서 최적해를 찾는 문제로 볼 수 있는데. GWW(Go With the Winners) 방법은 해 공간을 검색하는 성공적인 패러다임 중의 하나이다. 본 논문에서는 “GWW” 패러다임을 FM 방법에 접목시켜 회로를 분할하기 위한 휴리스틱을 제안한다. MCNC 벤치마크 회로를 이용하여 전형적인 FM 방법에 의한 결과와 “GWW”패러다임을 접목하여 얻은 결과를 비교하였다. 실험결과는 매우 고무적이다.

• Bulletin of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.31 no.1
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• pp.34-38
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• 1994

본 연구에서는 Genetic Algorithm을 사용하여 상기의 문제를 해결하고자 한다. 특히 다목적 함수 최적화에는 한 번의 최적화 계산으로 Pareto최적해 집합이 동시에 구해지는 새로운 방법인 MOGA(Multicriteria Optimization by Genetic Algorithm)을 개발하였다. 먼저 Genetic Alorithm의 기본 특성에 대해 살펴보고, 다양한 종류의 문제를 통해 Genetic Algorithm의 유용 성을 검토하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.133-135
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• 2004

본 논문에서는 개미 집단을 외삽한 새로운 적응형 유전 알고리즘을 제안하고, 최적해로의 수렴이 어려운 여러 가지 대표적인 함수들에 대한 실험을 통하여 제안된 알고리즘이 우성 형질의 유전 알고리즘보다 더 빠른 속도로 최적해에 수렴하며 파라미터 값에 따른 유연성을 가지고 있는 알고리즘임을 확인하였다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.23 no.3 s.81
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• pp.35-47
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• 2005

This paper is to review a literature concerning Bus Transit Route Network Design(BTRNDP), to describe a future study direction for a systematic application for the BTRNDP. Since a bus transit uses a fixed route, schedule, stop, therefore an approach methodology is different from that of auto network design problem. An approach methodology for BTRNDP is classified by 8 categories: manual & guideline, market analysis, system analytic model. heuristic model. hybrid model. experienced-based model. simulation-based model. mathematical optimization model. In most previous BTRNDP, objective function is to minimize user and operator costs, and constraints on the total operator cost, fleet size and service frequency are common to several previous approach. Transit trip assignment mostly use multi-path trip assignment. Since the search for optimal solution from a large search space of BTRNDP made up by all possible solutions, the mixed combinatorial problem are usually NP-hard. Therefore, previous researches for the BTRNDP use a sequential design process, which is composed of several design steps as follows: the generation of a candidate route set, the route analysis and evaluation process, the selection process of a optimal route set Future study will focus on a development of detailed OD trip table based on bus stop, systematic transit route network evaluation model. updated transit trip assignment technique and advanced solution search algorithm for BTRNDP.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.06a
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• pp.195-202
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• 1999

본 논문은 배전 계통에서 부하 제약조건과 운전 제약조건을 고려한 손실 감소와 부하 평형에 대해 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 적용한 재구성 방법을 서술하였다. 네트워크 재구성은 수많은 연계 개폐기와 구분 개폐기의 조합에 의해 이루어지기 때문에 조합적인 최적화 문제이다. 이러한 문제는 수많은 조합에 제약조건까지 있어 해를 구하기가 쉽지 않을 뿐 아니라 국소 해에 빠질 가능성이 많다. 따라서 신경망 중에서 제약조건에 따라 신경망 구조에 영향을 미치지 않으면서 전역 최소해에 수렴하는 특성을 가진 시뮬레이티드 어닐링 기법을 이용하여 배전 계통의 선로를 재구성하였다. 시뮬레이티드 어닐링은 이론적으로 최적해가 보장되지만 무한대의 시간이 걸리기 때문에 현실적으로 적용할 때 해 공간을 탐색하는 규칙과 온도를 적절히 내리는 냉각 스케줄(cooling schedule)이 중요하다. 본 논문에서는 알고리즘 상에서 제약조건 위반 여부를 점검할 수 있는 제약조건과 페널티 상수(penalty factor)를 통해 목적함수에 반영하는 제약조건으로 나누어 모든 후보해를 가능해가 되게 하였고 기존에 사용되던 Kirkpatrick의 냉각 스케줄 대신에 후보해의 통계적 처리에 의해 온도를 내리는 다항-시간 냉각 스케줄(polynomial-time cooling schedule)을 사용하여 수행시간을 단축하고 수렴성을 높였다. 제안한 알고리즘의 효용성을 입증하기 위해 32, 69모선 예제 계통으로 테스트하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.03a
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• pp.195-202
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• 1999

본 논문은 배전 계통에서 부하 제약조건과 운전 제약조건을 고려한 손실 감소와 부하 평형에 대해 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 적용한 재구성 방법을 서술하였다. 네트워크 재구성은 수많은 연계 개폐기와 구분 계폐기의 조합에 의해 이루어지기 때문에 조합적인 최적화 문제이다. 이러한 문제는 수많은 조합에 제약조건까지 있어 해를 구하기가 쉽지 않을뿐 아니라 국소 해에 빠질 가능성이 많다. 따라서 신경망 중에서 제약조건에 따라 신경망 구조에 영향을 미치지 않으면서 전역 최소해에 수렴하는 특성을 가진 시뮬레이티드 어닐링 기법을 이용하여 배전 계통의 선로를 재구성하였다. 시뮬레이티드 어닐링은 이론적으로 최적해가 보장되지만 무한대의 시간이 걸리기 때문에 현실적으로 적용할 때 해 공간을 탐색하는 규칙과 온도를 적절히 내리는 냉각 스케줄(cooling schedule)이 중요하다. 본 논문에서는 알고리즘 상에서 제약조건 위한 여부를 점검할 수 있는 제약조건과 페널티 상수(penalty factor)를 통해 목적함수에 반영하는 제약조건으로 나누어 모든 후보해를 가능해가 되게 하였고 기존에 사용되는 Kirkpatrick의 냉각 스케줄 대신에 후보해의 통계적 처리에 의해 온도를 내리는 다항-시간 냉각 스케줄(polynomial-time schedule)을 사용하여 수행시간을 단축하고 수렴성을 높였다. 제안한 알고리즘의 효용성을 입증하기 위해 32,69모선 예제 계통으로 테스트하였다.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.4 no.2
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• pp.243-265
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• 1995

본 논문은 Rogerson의 실질불변감모상각방식 (Real Constant Amortization Schedule)이 가격상한규제 (price-cap regulation)하에서도 사회적으로 최적인가를 규명하는 것을 목적으로 한다. 실질불변감모상각방식이란 피규제기업의 현금의 흐름 (cash flow) - 요율기저에 대한 공정보수와 감가상각액의 합계 - 의 실질가치가 매기에 일정하도록 해 주는 감모상각방식으로서, 이 방식을 사용할 경우 기업은 규제시차의 길이에 관계 없이 최척의 자본-노동비율을 달성하려 한다는 것이다. 실질불변감모상각방식은 통상 사용되는 감모상각방식보다 느린 속도로 자산의 가치를 줄여 나아가는 것으로 알려져 있다. 가격상한규제에 관한 단순한 모형을 구축하여 분석해 본 결과, 수요가 비탄력적일 경우 실질불변감모상각방식은 가격상한규제하에서도 최적자본-노동비율을 유도하며, 가격상한규제는 규제메카니즘에 있어서 투자보수율규제와 유사하다는 결론을 얻을 수 있었다. 그러나, 가격상한규제에 있어서는 소매물가지수의 상승률뿐만 아니라 피규제기업의 효율성제고 효과가 소비자가격의 인하로 나타나는 메카니즘도 중시되고 있다. 즉, RPI-X룰에서 X에 해당하는 부분으로서, 이는 내부효율성의 향상 이외에 기술진보속도도 반영하는데, 이러한 기술진보는 가격상한의 인하요인으로 작용하므로, 피규제기업의 입장에서는 감가상각속도의 적절한 설정이 없는 한 기술진보의 유인이 줄어들 수도 있다. 따라서 기술진보속도와 최적감가상각속도의 관계를 단순한 모형을 확장하여 살펴보았는데, 기술진보속도가 빠를수록 감가상각속도도 빨라져야 한다는 결과가 도출되었다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.13 no.5
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• pp.173-181
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• 2013

This paper proposes a heuristic optimal solution of multicommodity transportation problem. The proposed algorithm has 3 steps. First the proposed algorithm transforms multicommodity transshipment problem to a general transportation problem, but if the problem is a multicommodity transportation problem, it is not transformed. And the multicommodity is disassembled to a single commodity. Second if it is a multicommodity transportation problem, the algorithm selects the minimum cost according to commodity, on the other hand if it is a multicommodity transshipment problem, the algorithm directly selects the minimum cost based on demand area. And the algorithm assigns carloadings to be satisfied the supply and demand quantity. The algorithm repeats these processes until a given demand quantity is satisfied. Last if it has a condition that is able to reduce the transportation expense, the proposed algorithm controls the assignment quantity of the initial value that got from the step 2. The proposed algorithm was applied to two multicommodity transportation problem and three multicommodity transshipment problem and it got more good result than an existing linear programming method.