습지의 보전 및 복원은 지속 가능한 인간 사회와 환경을 위한 필수적 과제로, 생물다양성 유지, 자연재해 저감, 기후 변화 완화 등 중요한 혜택을 제공한다. 본 연구는 습지 복원 및 조성을 위한 다양한 이해관계자들 간의 전략적 상호작용과 이익을 게임 이론을 통해 분석하고, 정책 결정에 중요한 근거를 제공하고자 한다. 이 연구에서는 대도시, 중소도시, 소도시의 세 가지 도시 유형에 대해 가상의 상황을 설정하고, 정부, 개발회사, 환경단체, 지역 주민 등의 이해관계자를 정의하였다. 각 이해관계자별 전략적 선택 사항을 도출하고, 습지생태 전문가들의 논의를 통해 보수행렬을 설정하였다. 이후 비협력적 게임 이론을 적용하여 내쉬 균형과 파레토 효율성을 분석하였다. 대도시에서는 '습지 보존'과 '친환경 개발', 중소도시에서는 다양한 전략들, 그리고 소도시에서는 '친환경 개발'이 이해당사자 모두에게 이득이 되는 해결책으로 나타났다. 파레토 효율성 분석 결과, 각 도시 유형별로 습지 관리와 관련하여 이해당사자들 간의 최적의 해결책이 어떻게 달라질 수 있는지를 보여주었다. 도시 유형별로 습지 보존, 친환경 개발, 습지 복원 사업이 각각 중요하게 부각되었다. 이에 따라 정책 입안자들은 환경 보호와 도시 개발의 조화를 이루는 규제와 인센티브를 마련하고, 지역 사회의 참여를 촉진하는 프로그램을 고려해야 한다. 이해당사자별 역할과 전략을 통해 습지 보존과 지역 경제 발전을 동시에 촉진하는 방안을 모색해야 한다. 전략별 장단점을 이해하고, 이를 바탕으로 보다 효과적인 정책 결정을 내리는 것이 중요하다.
최근 들어 재난 발생으로 인한 재산 및 인명피해가 속출하고 있다. 이에 따라 국내 여러 분야에서 분야별 대응방안 모색을 위해 노력하고 있지만 대피매뉴얼 작성을 위한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 공단과 같은 산업지역에서 대규모 대피가 필요한 사고가 발생하였을 때, 대응방안에 따른 최적의 대피경로를 산정하는 모형을 개발하였다. 모형개발에는 Dijkstra 최단경로 알고리즘, 가능경로법, 유전자 알고리즘 및 파레토 최적해 산정 등을 통하여 모형을 개발하였고, 병렬처리를 통하여 연산시간을 단축시킬 수 있도록 하였다. 뿐만 아니라 개발된 모형을 가상네트워크에 대한 적용을 통해 타당성을 검증하였고, 구미 국가산업 1단지를 대상으로 적용하여 실제 지역을 대상으로 한 모형의 적용성을 검증하였다. 모형을 이용하여 목적함수별 최적경로를 산출한 결과, 최적경로 산출 이전보다 좋은 결과를 얻을 수 있어 타당성이 검증되었고, 실제 지역을 대상으로 연산한 결과를 통해 모형의 적용성도 검증되었다. 본 연구 결과는 재난을 대비한 대응목적별 대피매뉴얼의 작성뿐만 아니라, 재난 발생 시 대응차량의 진입경로 산정에도 도움이 될 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 다목적 유전자 알고리즘을 이용하여 우수유출 저류지를 소유역에 분담하여 설치 계획하는데있다. 이를 위해 우수유출 저류지의 위치 및 규모를 최적화하기 위한 모형을 개발하였다. 이 모형은 크게 2가지로 나뉘어 지는데, 유역유출모형과 최적해를 구하기 위하여 도입한 다목적 유전자 알고리즘(MOGAs)이다. 이러한 최적화 모형을 모의하기 위하여 목적함수는 첨두유출량과 저류지 저류용량의 함수로 설정하고, 제한조건은 기본적으로 구조적 제한과 저류용량 및 운영목적에 따라 설정하였다. 본 연구를 위해 만들어진 최적화 모형은 안양시 관양유역에 실제 적용해 보았으며, 그 결과 주어진 제약조건내에서 상류지역에 저류지가 설치되는 경우가 최적값으로 나타난 것을 통해 적절하게 잘 모의된 것으로 보인다. 그밖에 On-line 및 Off-line 저류지가 동시에 건설되는 경우에도 함께 최적화 모의가 가능한지도 살펴보았다. 본 연구를 통해 제시한 방법론은 향후 도시유역내의 홍수피해 저감계획시 활용될 수 있을 것이다.
The purpose of this study was to find the optimal arrangement of FPSO equipment in a module while considering the economic value and fire risk. We estimated the economic value using the pipe connections and pump installation cost in an HP (high pressure) gas compression module. The equipment risks were also analyzed using fire scenarios based on historical data. To consider the wind effect during a fire accident, fuzzy modeling was applied to improve the accuracy of the analysis. The objective functions consisted of the economic value and fire risk, and the constraints were the equipment maintenance and weight balance of the module. We generated a Pareto-optimal front group using a multi-objective GA (genetic algorithm) and suggested an equipment arrangement method that included the opinions of the designer.
본 연구는 철도물류터미널에서 작업선 배정 및 열차조성을 위한 최적화 모형을 제시한다. 본 연구에서는 하루 터미널 작업 종료시간을 최소화하며 처리 컨테이너수를 최대화하는 다기준 정수 계획 모형을 개발하였고, 의왕ICD로부터의 실제 데이터로부터 구성된 현실 문제에 대해 본 모형을 적용하여 실험하였다. 실험 결과 목적함수의 가중치에 따라 다양한 파레토 최적해를 산출할 수 있었으며, 기존의 해보다 전체 작업종료 시간을 약 6% 감소시켰으며 이러한 결과는 본 연구에서 개발한 최적화 모형을 적용할 경우 설비의 추가적인 확장 없이도, 철도 컨테이너 터미널의 처리효율 향상을 가져올 수 있음을 의미한다.
본 논문에서는 준능동 TMD가 설치된 고층건물의 풍응답을 효과적으로 저감시키기 위하여 다목적 유전자알고리즘(MOGA)을 이용한 퍼지관리제어기를 개발하였다. 퍼지관리제어기는 하위제어기인 그라운드훅(groundhook) 제어알고리즘과 스카이훅(skyhook) 제어알고리즘에 의해서 결정된 제어명령을 적절하게 하나로 합치는 역할을 한다. 다목적 유전자알고리즘의 최적화 과정에서 75층의 가속도 응답과 준능동 TMD의 변위응답을 목적함수로 사용하였다. 다목적 유전자알고리즘 최적화과정을 통하여 퍼지관리제어기의 파레토 최적해집합을 효과적으로 얻을 수 있었다. 다목적 유전자알고리즘에 의하여 개발된 퍼지관리제어기는 가중합방법의 제어기보다 매우 우수한 성능을 나타내었다.
This paper proposed a multi-objective optimization method for building energy system design using primary energy consumption and initial cost. The designing of building energy systems is a complex task, because life cycle cost and efficiency of building are determined by decisions of engineer during the early stage of design. Therefore, methods such as pareto analysis that can generate various alternatives for decision making are necessary. In this study, the optimization is performed using the NSGAII and case study was carried out for feasibility of the proposed method. As a result, alternative solutions can be obtained for the optimal building energy system design.
본 논문은 수출입 컨테이너 화물의 국제물류에 대한 최적의 복합운송 경로를 도출하기 위한 동적 프로그램 알고리즘을 제시한다. 현재 3자물류 시장의 급부상, 운송업계의 경쟁가열화, 운송경로의 다양화 및 글로벌화가 추구되면서 복합운송을 고려한 수송계획의 효율화가 필요한 실정이다. 그러므로 2가지 이상의 운송수단을 이용하는 복합운송의 특징을 살펴보고, 운송비용과 운송시간을 고려한 WCSPP(Weighted Constrained Shortest Path Problem) 모형을 제시한다. 본 모형을 통해 도출된 목적함수 결과 값를 이용하여 실행가능영역을 설정한 뒤 동적 프로그래밍(Dynamic Programming)중 하나인 Label Setting 알고리즘을 응용하여 두 가지 목적함수를 동시에 만족할 수 있는 파레토 최적해를 도출하였다. 또한 본 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해 가지치기 규칙을 함께 제안한다. 본 알고리즘을 부산에서 출발하여 로테르담까지 도착하는 실제 운송경로에 적용하였으며, 기존의 단일운송수단 경로와 비교해 봄으로써 운송비용 및 운송시간의 절감효과를 정량적으로 측정하였다.
WDM 네트워크는 높은 전송속도와 낮은 지연시간으로 메트로폴리탄 네트워크뿐만 아니라 최근 기가비트 이더넷 등을 이용하여 근거리 망에서도 많은 연구가 진행되어 왔다. 네트워크의 성능은 네트워크 구조의 파라미터 값들과 사용되는 Medium Access Control 프로토콜의 파라미터 값들에 많이 의존한다. 또한 네트워크 효율성과 지연시간은 주로 상반된 관계를 보여 한쪽의 희생이 불가피 하였다. 네트워크를 효율적으로 운용하기 위해서는 효율성과 지연시간이라는 성능의 최적값을 찾아야 상황에 맞게 운용할 수 있다. 본 논문에서는 Arrayed Waveguide Grating (AWG) 기반의 성형 WDM 네트워크상에서 효율성의 최대화와 지연시간의 최소화라는 두 개의 서로 상반된 목적 함수를 유전자 알고리즘 기반의 방법론을 이용하여 파레토 최적화 곡선이라는 최적의 값들을 찾아내었다. 이를 이용하여 구한 최적의 네트워크 구성을 위한 파라미터 값들과 MAC 프로토콜의 파라미터 값들을 이용하여 상황에 따른 최적의 네트워크 성능을 유추할 수 있게 되었다. 본 논문에 사용된 유전자 알고리즘을 이용한 최적화 방법은 이와 유사한 상반된 목적 함수를 갖는 네트워크의 성능을 최적화하는데 사용필 수 있을 것이다.
본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 거친 후 사용자에게 인도하는 시기를 결정하는 방출문제에 대하여 연구되었다. 인도시기에 관한 모형은 무한 고장수에 의존하는 비동질적인 포아송 과정을 적용하였다. 이러한 포아송 과정은 소프트웨어의 결함을 제거하거나 수정 작업 중에도 새로운 결함이 발생될 가능성을 반영하는 모형이다. 강도함수는 여러 수명 분포들을 적합시키는데 효율적인 특성을 가진 콤페르쯔, 파레토, 로그-로지스틱 패턴을 이용하였다. 따라서 소프트웨어 요구 신뢰도를 만족시키고 소프트웨어 개발 및 유지 총비용을 최소화 시키는 방출시간이 최적 소프트웨어 방출 정책이 된다. 본 논문의 수치적인 예에서는 고장 간격 시간 자료를 적용하고 모수추정 방법은 최우추정법과 추세분석을 통하여 자료의 효율성을 입증한 후 최적 방출시기를 추정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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