강우-유출모형은 적용대상 유역이 가지고 있는 수문학적 성질을 최대한 반영할 수 있도록 보정되어야 한다. 본 연구에서는 SSARR 모형의 5개의 매개변수를 안동댐 상류유역에 보정하기 위하여 다중목적함수와 유전자알고리즘을 이용하였다. 다중목적함수의 최적해는 단일한 매개변수로 이루어지는 것이 아니라 다양한 목적함수들에 따라서 결정되는 파레토 최적해로 구성된다. 다중목적함수를 이용한 모형의 보정방법은 보정시간 및 작업 반복에 따른 노력을 감소시킬 수 있었으며, 파레토 최적해를 사용함으로써 적용 목적에 따라 최대유랑을 잘 모의할 필요가 있다거나 전체 체적을 잘 모의할 필요가 있는 경우에 적합한 매개변수를 사용자가 선택하여 사용할 수 있는 장점이 있다.
본 논문은 목적이 네 개 이상인 고도 다목적 문제(many-objective problem)에서의 의사 결정을 위한 새로운 이중(two-tier) 최적화 접근법을 제안한다. 목적의 개수가 증가할수록, 특히 네 개 이상부터는, 전체해(solution) 중에서 파레도 최적해(Parero-optimal solution)가 차지하는 비율이 기하급수적으로 증가한다. 그래서 일반 다목적 문제와는 달리, 의사 결정을 하는데 단순히 파레토 최적 해만을 찾는 것으로는 충분하지 않고, 찾은 파레토 최적 해들 중에서도 상대적으로 좀 더 선호하는 해들을 가려내는 것이 필요하다. 제안하는 접근법에서는 추가적인 최적화 단계를 추가함으로써 사용자의 선호도를 균형있게 반영하는 방향으로 파레토 최적해들을 찾는다. 이러한 2차 최적화는 관련된 2차 목적들을 수반하게 되는데, 2차 목적으로는 광역평가값과 혼잡 거리를 사용하였다. 광역평가값과 혼잡 거리는 각각 사용자의 선호도와 다양성을 대변하는 척도이다. 제안한 접근법의 우수성을 보이기 위해서는 잘 알려진 검증 함수들을 활용하는데, 같은 함수에 대해 제안한 접근법을 적용한 경우와 적용하지 않은 경우의 결과를 비교한다. 제안한 접근법을 적용함으로써 기존보다 사용자의 선호도를 잘 반영하면서 동시에 우수하고 다양한 의사 선택이 가능하다.
홍수추적 모형의 적절성을 결정하는 중요한 요소 중 하나는 모형의 매개변수이다. 특히 자연하천에 관한 부정류 계산모형의 매개변수인 조도계수는 하상재료의 특성에 따라 좌우되는 표피마찰뿐만 아니라 하상의 굴곡 등 단면형의 변화에 따른 형상손실 및 하천의 사행에 따른 손실 효과 등을 포괄적으로 내포하고 있기 때문에 모든 하천구간에 대하여 일반적으로 적용할 수 있는 조도계수의 값을 하나로 결정하기는 어렵다. 또한 조도계수는 흐름조건, 즉 유량 또는 수위의 변화에 따른 가변성을 갖고 있기 때문에, 흐름이 시간 및 공간적으로 변화하는 부정류 계산모형에 있어서는 더욱 그러하다. 그러므로 본 연구에서는 조도계수의 가변성과 다수 지점의 관측치를 고려한 모형보정의 결과로부터 얻은 파레토 최적화와 최소최대 후회도 방법(Minimax regret approach, MRA)을 결합하여 부정류 계산모형의 안정적인 매개변수를 선정할 수 있는 방법을 제안하였다. 여러 지점의 관측치를 고려한 모형의 보정은 다목적 최적화 문제로서, 여러 지점에 대한 가중치를 결합하여 얻은 하나의 목적함수에 대하여 여러 번의 개별 최적화를 수행함으로써 다수의 파레토 최적해들을 구할 수 있는 통합접근법을 적용하였다. 이때 유량에 따른 조도계수의 가변성을 나타내는 두 개의 매개변수로 구성된 관계식을 이용하여 두 구간에 대한 매개변수들을 모형의 추정 대상 매개변수로서 최적화하였다. 이 후 각기 다른 홍수사상에 대해 보정과 검증을 수행하였으며 각각에 대한 평가지표의 후회도를 정량화하였고 최종 안정적인 매개변수를 추정하기 위해 MRA를 이용하여 종합적인 순위를 도출하였다. MRA는 완전히 불확실한 의사결정 상황에서 유용한 방법으로 알려져 있는데 가장 나쁜 순위가 가장 좋은 것을 선택할 수 있게 하는 보수적인 의사결정기법이다. 계산결과 추정된 모형의 가변조도계수와 그로부터 얻은 두 개 지점에서의 평가지표인 RMSE는 두 지점에 대한 가중치의 조합에 따라 선택되는 매개변수 값에 따라 달라짐을 알 수 있었다. 본 연구에서 제시한 방법은 수문 및 수리모형의 다수의 관측지점의 자료를 이용한 매개변수 산정문제에 있어서 안정적인 해를 도출할 수 있다.
본 연구에서는 급전계획의 파레토최적해를 구하는 새로운 방법을 제시하였다. 이를 위하여, 고찰기간에 대해 총 오염물질배출량을 고려하여 최적경제부하배분을 할 수 있는 동적계획법을 도입하였으며, 최적급전계획의 결과를 군으로 얻을 수 있는 파레토최적해를 얻는 방법을 개발하였다. 이 결과, 의사결정자는 파레토최적해를 얻을 수 있으며, 이중에서 하나의 해를 선택하여 사용할 수 있게 되었다. 제안한 방법을 시험계통에 적용하여 유용성을 검증하였다.
일반적으로 일반화 파레토 분포(Generalized Pareto Distribution; GPD)에서 임계치를 결정하는 방법으로는 MEF-그래프나 Hill-그래프를 통한 주관적인 판단을 이용한다는 약점이 존재한다. 본 연구에서는 이와 같은 기존 방법의 약점을 해결하기 위하여 GPD에서 임계치를 결정하는 방법으로 로버스트 추정량을 이용하는 새로운 접근 방법을 제안하였다. 더불어 1987년 1월 5일부터 2009년 8월 3일까지 공시된 KOSPI지수의 일별수익률의 손실부분에 해당하는 왼쪽꼬리부분을 이용하여 실증분석을 실시하였다. 실증분석은 기존의 그래프를 이용한 임계치 결정방법과 본 연구에서 제안한 방법에서 계산된 VaR이 어떤 차이가 존재하는가를 알아보는 방법으로 실시되었다. 분석결과 본 논문에서 제안한 임계치 결정방법에 의하여 계산된 VaR값들은 기존 방법의 VaR과 큰 차이를 보이지 않았다. 아울러 본 연구에서 제안한 임계치 결정방법의 안정성을 파악한 결과 기존 방법과 큰 차이를 보이지 않았다. 이와 같은 결과들을 토대로 본 연구에서 제안한 로버스트 추정량을 이용한 임계치 결정방법은 기존의 그래프를 이용한 주관적인 임계치 결정방법에 대한 대안적인 방법으로 충분히 고려될 수 있을 것으로 생각된다.
통신망 설계는 다양한 설계 인자들이 고려되는 다목적 함수 문제이다. 특히 망의 구성 비용, 메시지 지연 그리고 신뢰도는 망의 최대 효율을 얻는데 중요한 설계 인자이다. 최근 들어 유전자 알고리즘은 조합최적화 문제, 통신망 설계문제와 같은 현실적 문제를 위한 최적화 기법으로 널리 활용되어 지고 있다. 본 논문은 망의 구성비용과 메시지 지연시간을 최소화 하는 통신망 설계를 위한 다목적 유전 알고리즘을 제시한다. 본 알고리즘은 다목적 함수의 최적화에서 일반적으로 어려운 목적 함수간의 최적화를 위해 파레토를 이용하였다. 부호화 방법으로 프뤼퍼 숫자와 클러스터링 문자를 사용했고, 적합도 배분방법으로 파레토 순위할당 제거방법과 생태적 적소형태(niche-formation)방법을 사용하였으며, 조기수렴을 방지위해 변형된 엘리트 기법을 사용했다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 알고리즘이 망구성의 후보해를 효과적으로 찾음을 보여준다.
가중치법이나 목표계획법을 이용하여 다목적함수 최적화를 수행할 때 설계자는 각 함수에 적절한 가중치나 목표값을 설정해 주어야 한다. 하지만 파라미터를 잘못 설정하게 되면 파레토 최적해를 얻지못하기 때문에 이는 설계자에게 큰 부담이 된다. 최근에 데이터의 분포특성만을 이용하여 데이터의 평균과 함수 사이의 거리를 표현하는 마하라노비스 거리(MD)를 최소화하는 MTS기법이 개발되었다. 이 방법은 파라미터를 설정하지 않아도 되는 장점이 있지만 최적해가 참고데이터의 평균으로 수렴하는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 방향성이 없는 기존의 MD에 방향성을 부여한 새로운 거리 척도인 SMD를 제안하였다. 그리고 SMD법이 계산과정에서 각 함수의 가중치를 자동으로 반영하고 평균에서 가장 멀리 위치한 한 점을 항상 파레토 최적해로 제공한다는 것을 2개의 단순예제를 통해 검증하였다.
최근 시뮬레이션 최적화를 통한 입 출력 변수의 분석에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 이와 같은 연구에서 메타모델을 활용한 기법이 많이 제시 되고 있는데, 대부분은 중요(종속) 변수를 목적함수로, 설계(독립) 변수를 제약 조건으로 다목적 최적 함수를 구성하여 실험을 진행하고 최적해를 찾는다. 본 논문에서는 직접적인 설계 변수의 선택을 하기 위하여 설계 변수를 벡터의 형태로 전환하여 목적함수로 구성하고, 설계 변수의 정의역과 회귀 메타모델을 이용하여 제약조건을 구성하여 다목적 최적 함수를 구성하여 파레토 최적해 집합을 산출 하는 방법을 제시 하였다. 이와 같은 분석을 사용하여 최적해의 개념이 아닌 최적해 집합을 제시함으로서 설계자가 자신의 시스템에 가장 적당한 설계 변수의 선택이 가능해 지며, 메타모델의 에러 변수($\epsilon$)를 줄이기 위한 대안의 선택도 가능 할 것이다. 이와 같은 분석 기법은 관련 분야뿐 아니라 일반적인 시스템 설계 변수의 적용에도 충분히 이용이 가능 할 것이다.
본 연구는 추가제약이 있는 최소 신장나무 문제(Constrained Minimum Spanning Tree : CMST문제)에 대한 유사다항시간 알고리듬 및 근사 해법 개발에 관한 것이다. CMST문제는 NP-hard문제임이 이미 증명되었으며, 이후 이 문제에 대해서는 근사해법 개발이 주된 관심이 되어왔다 [Ravi and Goemans 96]는 다항시간 근사 해법(PTAS)을 이미 개발하였고, [Marathe et at 98]은 가능해(feasible solution)는 아니지만, 앞으로 서술할 $(1+1/\varepsilon,\;+\epsilon)$사해를 구하는 완전다항시간 근사해법 (FPTAS)을 제시하였다. 이와는 달리 [Papa. and Yan, 00]는 파레토 근사 최적해를 구하는 FPTAS를 제시하였는데, 본 연구는 이들의 연구에서 주로 의존하고 있는 행렬-나무 정리(Tree-Matrix Theorem)를 보다 일반화하여, CMST문제에 대한 유사다항시간 알고리듬과 $(1+\varepsilon,\;1+\epsilon)$근사해를 구하는 FPTAS를 제시할 것이다.
댐군 운영 문제는 여러 상충되는 목적 및 구성 요소들 간의 타협, 조정을 위한 다목적 특성을 갖고 있다. 본 연구의 목적은 댐군 연계 운영 문제에 대해 다기준 의사결정 기법을 적용하여 최선의 운영 계획을 수립하는 것이다. 이를 위해 순위선호(outranking) 관계와 유사기준(pseudo-criteria)을 기반으로 해서 여러 선호 대안을 선정하는 데 유용한 ELECTRE (ELimination Et Choice Translating REality)를 적용하고자 한다. ELECTRE IS는 주어진 후보 대안들 중에서 원하는 수의 대안을 선정하는 데 유용하다. 그러나 기존의 ELECTRE IS는 대안선정 과정에서 의사결정자에게 기준들의 가중치(weight), 유사기준판정 경계치(pseudo-criteria thresholds), 그리고 일치판정 기준비율(concordance level)의 매개변수에 대한 설정을 요구하고 이들의 설정 상태에 따라 도출되는 대안의 수가 달라질 수 있는 성질을 갖고 있다. 특히 일치판정 기준비율은 ELECTRE IS의 최종적인 순위선호 관계의 형성여부에 결정적 영향을 주어 매개변수의 아주 작은 변화에도 선정되는 대안의 수가 달라질 수 있다. 따라서 실제 ELECTRE IS를 적용하여 원하는 수의 대안을 선정하기 위해서는 일치판정 기준비율에 대한 반복적용이 불가피하다. 이에 본 연구에서는 CoMOM (Coordinated Multireservoir Operating Model)을 활용한 댐군 연계운영 시 제시되는 파레토 최적해 집합(Pareto set)중에서 최선의 파레토 최적해를 선정할 때 ELECTRE IS의 수학적 구현 모형을 활용할 것을 제안하고 그 방법론을 제시한다. 제안된 모형은 혼합정수계획모형으로서 ELECTRE IS를 적용하는 과정에서 일치판정 기준비율을 자동으로 도출하고, 궁극적으로 많은 반복 없이 원하는 수나 그에 근사한 수의 선호대안(핵심대안)을 도출할 수 있는 특징을 갖고 있다. 이 모형을 낙동강 수계의 댐군 연계운영 문제에 적용해 보고, 핵심대안을 효율적으로 도출할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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