이 논문은 혼잡현상을 갖는 교통체계의 사회비용함수를 사회비용 최소화문제로부터 도출하여 분석하였다. 이 논문은 이 분야의 기존 연구에서 다루지 않았던 다음의 두 가지를 중점적으로 분석하였다. 하나는 이용자들의 시간가치가 다를 경우에 비용함수의 구조가 어떻게 달라지는지를 검토하는 것이고, 다른 하나는 사회비용함수를 구성하는 공급자 비용함수의 구조를 파악하는 것이었다. 분석의 결과는 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, 한계사회비용은 특정한 시간가치를 가진 고객이 소비한 시간가치비용과 추가 고객의 처리에 수반되는 시스템 전체의 서비스시간 증가에 따른 한계혼잡비용으로 구성된다. 둘째, 한계혼잡비용은 공급자의 보상한계비용과 같은 바, 후자는 공급자가 추가의 고객을 가장 경제적으로 처리함에 필요한 용량의 변경에 의한 서비스시간의 변화 양에 대한 이용자 전체의 시간가치를 보상해준다는 전제아래서의 공급자 한계비용을 지칭한다. 셋째, 보상한계비용은 서비스시간함수가 산출과 용량에 대해 동차함수일 경우 한계용량비용에 시스템 이용률의 역수를 곱한 값과 같다.
본 논문은 소프트웨어 비용추정 모델의 적합성을 평가하고, 가장 적합한 모델을 제시하였다. 먼저, 해당 모델의 함수를 변수변환시켜 선형식으로 만든다. 다음으로 실제 개발 소프트웨어의 비용 데이터가 모델의 선형식에 얼마나 적합한지로 모델의 성능을 평가한다. 모델 성능평가에는 절대오차 대신 상대오차 개념인 MMRE를 적용하였다. 기존의 소프트웨어 비용추정 모델은 Weibull, Gamma와 Rayleigh 함수를 따르고 있다. 본 논문에서는 성장곡선의 일종인 Gompertz 곡선 모델을 제안하였다. 추가로 다른 성장곡선들도 적합성을 검증하였다. 모델 성능평가 결과 Gompertz 성장곡선이 소프트웨어 비용추정 모델로 가장 적합한 성능을 보였다.
시스템을 결정하는 품질 요소에는 여러 가지가 있으나 그 중에서도 유지보수성(Maintainability)이 높은 시스템을 만드는 것은 쉬운 일이 아니다. 또한 유지보수성이 높은 시스템인지 여부를 시스템 개발이 완료 전에 측정하는 것도 어려운 문제이다. 모든 품질요소가 그렇겠지만 시스템을 구성하는 소프트웨어 아키텍처 수준에서 시스템의 품질을 명확히 측정해내지 못하고 시스템 개발 이후에 측정한다면 품질 향상을 위한 시스템 수정은 생각할 수도 없는 문제가 될 것이다. 이 논문은 유지보수성 중에서도 가장 중요한 기능확장성(Extensibility), 즉 기존 시스템에서 신규 서비스를 추가하려 할 때 기존의 서비스에 영향을 미치지 않으면서 비용 및 기간을 최소화하여 새로운 기능을 추가할 수 있는 품질 속성을 소프트웨어 아키텍처 수준에서 비교하는 방법을 정의하여 제시한다. 본 논문에서는 소프트웨어 아키텍처 중에서도 기능확장성에 가장 큰 영향을 미치는 모듈 뷰를 기준으로 기능확장성을 측정할 갓이나 모듈 내부의 변경을 통한 기능확장성은 고려하지 않고 새로운 모듈의 추가로 인한 기능확장성을 고려하였다. 본 논문은 기 수립된 소프트웨어 아키텍처의 모듈 뷰가 가지는 고유한 기능확장성을 측정하는 함수를 제시하고 여기에 새로운 모듈이 추가될 매 변화한 소프트웨어 아키텍처의 기능확장 effort 함수를 제시한다. 이 두 함수를 통해 두 개의 대안 소프트웨어 아키텍처 모듈 뷰에서 어떤 것이 더 기능확장성이 있는지 판단할 수 있게 한다. 우리는 이를 검증하기 위해서 기능확장성이 좋다고 제시되고 있는 디자인 패턴(계층패턴과 Broker 패턴)을 통해 본 논문의 이론을 정립하고 그 효용성을 입증하였다. 따라서 소프트웨어 아키텍처 수준에서 기능확장성이 얼마나 가능한지 서로 비교 가능한 수치를 제시하였고 이 수치를 통해 실제 개발이 완료되기 전 시점에 시스템의 기능확장성을 명백히 측정할 수 있게 하여 시스템 기능 확장에 들어가는 많은 비용을 줄일 수 있다는 것을 보여준다.
본 논문은 버스의 소비 전력을 비용 함수로 정의하여 버스의 소비 전력을 줄이는 버스 기반 평면계획을 제안한다. 기존 버스 기반 평면계획의 비용함수는 버스의 면적만을 줄이고 버스의 소비전력은 고려하지 않았다. 그러나 버스의 분할 설계 방식을 가정한 경우 버스의 소비 전력이 면적에 반드시 비례하지는 않기 때문에 기정의 비용함수로는 버스의 소비 전력을 반영할 수가 없다. 본 논문에서는 버스 분할 설계 기법이 적용된 경우를 가정하고 버스에 연결된 블록간의 통신량과 실제 거리를 고려하여 버스의 소비 전력을 비용함수에 추가하였다. 실험 결과 새로운 비용함수를 사용한 버스 기반 평면계획에서는 버스의 소비 전력에 관련된 값이 평균 11.43%만큼 감소하였다.
석탄에 대한 아황산가스 규제가 발전산업에 미치는 제반 효과들을 측정하기 위해서는 생산요소의 왜곡된 분배로 인한 생산비용의 증가 또한 고려하여 암묵요소가격을 이용한 일반비용함수를 추정해야 한다. 아황산가스 규제를 포함한 여러 형태의 규제하에서 생산요소간의 한계기술대체율이 시장가격율과 일치하지 않음으로써 기업들의 생산비용최소화는 이루어지지 않기 때문이다. 1975년부터 1990년까지의 표본기간동안 아황산가스 규제로 인하여 미국 석탄발전소들의 생산비용이 평균적으로 6.1% 증가되었고 아황산가스를 추가적으로 1톤 저감하는데 드는 한계비용을 배출량몫 가중평균치로 측정하면 규제를 받은 기업들은 평균적으로 매년 539달러를 소비하였다. 생산요소인 자본과 노동 그리고 저유황석탄의 수요량은 평균적으로 5.8%, 5.2%, 그리고 29.6% 각각 증가된 반면 고유황석탄 수요량은 0.7% 감소되었으며 규제를 받은 기업들의 연 생산성은 평균적으로 1.52% 감소되었다.
모든 장비는 지속적인 사용에 의해 공정의 생산성과 경제성은 감소한다. 그러므로 일정 시점에서는 공정평균이동 문제라는 설비에 대한 예방보전이 필요하다. 설비의 보전시기를 결정함에 있어, 우리는 기존 연구에서 부분적으로 진행되어 온 보전모형들을 확장하고 통합함으로써 다양한 상황이 발생하는 생산 현장을 반영한 보전모형을 제시하고자 한다. 이를 구현하기 위해 제품규격은 상하한의 양쪽을 설정했으며, 적합품에 대해 품질손실함수를 도입했다. 마모수준에 대한 공정분산은 상수가 아닌 함수로 설정했으며, 특히 제품생산량과 보전비용에 있어서는 마모수준에 대한 함수를 개발하여 적용했다. 이로써 본 연구는 현장의 다양한 공정에 대부분 적용할 수 있는 보전모형이 될 것으로 생각한다. 추후 연구에서는 보전모형을 구성하는 부적합비용, 품질손실비용, 보전비용에 더하여 제품판매로 인한 수익 항목을 추가한 전체 수익 최대화 문제로 전개할 수 있을 것이며, 크게는 본 연구의 모형에 고장률을 도입한 보전모형으로의 확장도 생각해 볼 수 있을 것이다.
기계학습은 학습에 이용되는 학습 데이터와 데이터를 예측할 인공신경망을 이용하여 비용함수를 만들고, 비용함수를 최소화시키는 파라미터들을 찾는 과정이다. 파라미터들은 비용함수의 그래디언트 기반 방법들을 이용하여 변화하게 된다. 디지털 신호가 복잡할수록, 학습하고자 하는 문제가 복잡할수록, 인공신경망의 구조는 더욱 복잡해지고 깊어진다. 복잡하고, 깊어지는 인공신경망 구조는 과적합(Over-fitting) 문제를 발생시킨다. 과적합 문제를 해결하기 위하여 파라미터의 가중치 감소 정규화 방법이 사용되고 있다. 우리는 이러한 방법에서 추가로 비용함수의 값을 이용한다. 이러한 방법으로 기계학습의 정확도가 향상되는 결과를 얻었으며 이는 수치 실험을 통하여 우수성이 확인된다. 이러한 결과는 기계학습을 통한 인공지능의 폭넓은 데이터에 대한 정확한 값을 도출한다.
본 논문에서는 비디오 영상열 내에 컴퓨터가 생성한 가상의 3D 영상을 이음새 없이 추가하기 위한 문제에 초점을 맞추고 있다. 2단계의 견고한 통계적인 메소드는 추적된 커브들의 모델-영상 대응점으로부터 보다 정확한 자세를 평가하기 위하여 자세 계산을 위해 사용되었다. 또한, 관점의 정확성 향상을 위하여 두 개의 연속하는 영상들간에 매치될 수 있는 핵심점을 카메라 움직임에 대한 상관관계 함수로 사용하여 매칭 에러와 reprojection 에러를 포함한 비용함수를 최소화함에 의해 관점을 향상시킨다. 비디오 영상내 객체 영상과 가상의 3D 영상간에 발생하는 폐색 공간문제를 해결하기 위하여 반 자동 알고리즘을 제안하였다.
본 연구에서는 통행배정 모형이 갖는 여러 가지 가정 중 대칭적 통행비용 함수를 갖는 가정을 극복할 수 있는 방법에 대해 살펴보았다. 통행배정 문제에 있어서 대칭적 비용함수 가정이라는 것은 링크의 통행비용은 다른 링크의 교통량에 전혀 영향을 받지 않는 않으면서, 동시에 해당 링크를 통과하는 단하나의 수단에 의해서만 결정된다는 의미이다. 본 연구에서는 이러한 가정을 극복할 수 있는 비대칭 통행배정모형의 특성을 살펴보고, 그 해석 모형에 대해 고찰하였다. 이 때 대표적 비대칭 통행배정 문제인 다수단 통행배정 모형을 중심으로 문제를 정의하여 검토하였다. 대각화(Diagonalized) 알고리즘과 Column Generation에 기반한 heuristic 모형을 다수단 통행배정 모형에 적용하여 그 결과를 분석하였다. 그 과정을 통해 대각화 알고리즘은 초기해의 수단과 수렴기준 수단에 따라 서로다른 해를 갖는 복수의 평형해(Equilibria)특성을 가지고 있음을 확인하였다. 그에 비해 Column Generation에 기반한 heuristic 모형은 Euclidean Norm을 이용한 부분최적화를 통해 복수의 평형해(Equilibria)에 관한 문제점을 개선할 수 있었다.
곡물냉각기를 이용한 벼 건조 및 저장시스템의 최적 운영조건을 구명하기 위하여 Box의 complex algorithm을 기초로 한 최적화 프로그램을 개발하였다. 개발한 최적화 프로그램을 이용하여 반입물량에 따른 시스템의 소요비용이 최소화되는 최적 1차 건조 후 함수율과 건조 및 냉각기의 최적소요 대수를 결정하였다. 그 결과를 요약하면 다음과 같았다. 벼의 건조비용은 최종함수율이 낮을수록 증가하였으며, 톤당 건조비용은 6 톤 건조기에 비해 20 톤 건조기를 사용하는 경우가 낮게 나타났으며, 수확기간 중 총반입물량이 3,000톤 이하인 시설에 필요한 곡물냉각기는 1대였으며, 그 이상의 반입물량을 갖는 시설에서는 곡물냉각기가 추가로 필요하였다. 곡물냉각기를 이용할 때 총반입물량에 따라 건조기에서 1 차 건조 후 최적 함수율은 약 17.2∼19.8%범위로 나타났으며, 건조기 및 냉각기의 최적 소요대수를 제시하였다. 곡물냉각기를 이용함으로써 건조능력을 50%이상 향상시킬 수 있으며, 건조비용을 10%이상 절감할 수 있는 것으로 나타났다. 곡물냉각기를 이용한 벼 건조 및 저장시스템에 소요되는 톤당 최소비용은 6 톤 및 20톤 건조기를 사용할 경우 각각 28,464∼33,317 원 및 20,588∼26,511 원으로 관행적인 방법에 비해 2.6∼27.3%의 비용절감효과가 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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