• 경영과학
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• 제26권1호
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• pp.197-208
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• 2009

In this paper, we study stochastic maximal covering location problem considering floating population. Traditional maximal covering location problem assumed that number of populations at demand point is already known and fixed. In this manner, someone who try to solve real world maximal covering location problem must consider administrative population as a population at demand point. But, after observing floating population, appliance of population in steady-state is more reasonable. In this paper, we suggest revised numerical model of maximal covering location problem. We suggest heuristic methodology to solve large scale problem by using genetic algorithm.

• 한국경영과학회지
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• 제31권4호
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• pp.139-155
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• 2006

The facility location problem of this paper is distinguished from the maximal covering location problem and the flxed-charge facility location problem. We propose the maximal profiting location problem (MPLP) that is the facility location problem maximizing profit with multi-product. We apply to the simulated annealing algorithm, the stochastic evolution algorithm and the accelerated simulated annealing algorithm to solve this problem. Through a scale-down and extension experiment, the MPLP was validated and all the three algorithm enable the near optimal solution to produce. As the computational complexity is increased, it is shown that the simulated annealing algorithm' is able to find the best solution than the other two algorithms in a relatively short computational time.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2007년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.316-321
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• 2007

The hierarchical covering location problem emphasizes the issue of locating of hierarchical facilities in order to maximize the number of customers that can be covered. In the classical HCLP(Hierarchical Covering Location Problem), it is assumed that the customers are covered completely if they are located within a specific distance from the facility, and not covered otherwise. The generalized HCLP is introduced that the coverage of customers is measured to be any real value rather than 0 or 1, where the service level may decrease according to the distance. Mixed integer programming formulation for the generalized HCLP is suggested with a partial coverage of service. Solutions are found using OPL Studio, and are evaluated for various cases.

• 대한교통학회지
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• 제27권4호
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• pp.103-113
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• 2009

교통사고 발생시 119구급대의 신속한 사고현장 도착이 사고심도 감소에 가장 중요한 역할을 한다. 교통사고가 발생하여 부상자가 심정지후 4분이 경과하면 뇌손상이 시작되고 10분이 경과하면 사망할 가능성이 높은 것으로 조사되고 있다. 이에 따라 119구급대의 설치 고려시 교통사고 발생지역까지 통행시간을 고려하여 위치를 결정할 필요가 있다. 본 논문에서는 119구급대의 위치를 결정하는 방안에 대해서 기존 location theory를 검토하여 SCLM과 minisum location theory를 상호활용하는 방안을 모색하였다. 또한 기존 minisum location theory를 적용할 경우 최대통행시간($\lambda$)보다 통행 시간이 증가하는 경우가 발생할수 있는 문제점을 개선한 수정 minisum location theory를 제안한다. 수정 minisum location theory를 적용할 경우 모든 수요를 최대거리($\lambda$)내에 도착하면서 수요량과 통행시간에 대해서 최적화된 119구급대의 위치를 알 수 있다.

• 한국경영과학회지
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• 제15권2호
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• pp.97-104
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• 1990

The problem is a variation of the weighted set-covering problem (SCP) which requires the minimum-cost cover to be self-covering. It is shown that direct extension of the well-known greedy heuristic for SCP can have an arbitrarily large error in the worst case. It remains an open question whther these exists a greedy heuristic with a finite error bound.

• 한국경영과학회지
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• 제34권4호
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• pp.43-56
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• 2009

In korean peninsular, aircraft defense with SAM (Surface-to-Air Missile) is very important because of short range of combat space in depth. Effective and successful defense operation largely depends on two factors, SAM's location and the number of SAM for each target based on missile's availability in each SAM's location. However, most previous papers have handled only the former. In this paper, we developed Set covering model which can handle both factors simultaneously and Multi-heuristic algorithm for solving allocation problem of the batteries and missile assignment problem in each battery. Genetic algorithm is used to decide optimal location of the batteries. To determine the number of SAM, a heuristic algorithm is applied for solving missile assignment problem. If the proposed model is applied to allocation of SAM, it will improve the effectiveness of air defense operations.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권1호
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• pp.43-50
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• 2013

본 연구는 사고처리 지연으로 인한 피해를 최소화할 수 있는 고속도로 순찰대의 최적입지를 결정하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 우리는 최단거리를 기준으로 서비스 관할구간을 할당하는 maximum covering 문제와 사고 빈도 가중 p-center 문제를 각각 구성하고, 두 문제를 해결하기 위하여 라그랑지안 완화 알고리즘과 Daskin의 휴리스틱 알고리즘을 적용한다. 제안된 모형들의 결과는 한국 고속도로의 사고자료를 기반으로 최대사고가중거리, 평균사고가중거리, 평균처리거리 등의 사고처리 서비스 수준 지표를 이용하여 현재의 순찰대 입지와 비교된다. 비교 결과를 통해 제안된 모형들은 10km 평균 접근거리와 약 10분의 평균 접근시간을 개선할 수 있음이 확인된다. 또한 현재의 입지를 고정시키고 서비스 관할구간만을 변경할 경우에도 서비스 수준이 개선될 수 있다. 본 연구에서 제시된 모형과 결과는 고속도로 사고처리 서비스 수준을 개선하는 데에 활용될 수 있으며, 또한 다양한 유형의 긴급시설 입지 결정이나 시간대별 사고자료에 기초한 유동적 관할구역 설정 등의 이론적 기반을 제공할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권1호
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• pp.121-135
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• 2013

전 세계적으로 지구온난화로 인한 환경문제가 심각한 위기로 인식되어지면서 세계 각국에서는 전 산업분야에 걸쳐 이산화탄소 배출을 줄이고자 노력하고 있다. 국내 에너지 부문 CO2 배출량의 약 20%를 차지하는 수송 분야의 이산화탄소 배출을 감소시키기 위해서는 전기자동차 보급 확산이 필수적이다. 최근 정부에서 전기자동차 보급 활성화를 위해 많은 노력을 기울이고 있으나 긴 충전시간과 배터리의 가격에 의한 비싼 차량가격, 짧고 불규칙한 운행거리와 부족한 충전 인프라 등으로 인하여 향후 전기자동차의 보급 확대는 매우 불투명한 상태이다. 이러한 단점을 해결하고 효과적으로 전기자동차를 보급할 수 있는 방법 중 하나가 바로 배터리 공용제 기반의 배터리 자동교환형 전기자동차 시스템이다. 이를 위해서는 배터리를 자동으로 교환해주는 시설인 배터리 교환소 (BSS: Battery Swapping Stations)가 필요하게 되는데, BSS는 배터리 교환을 통해 전기자동차가 긴 충전시간을 소모할 필요 없이 짧은 시간 내에 배터리를 충전하고 이동할 수 있도록 하는 시스템이다. 이러한 시스템을 대중교통, 특히 공공버스에 적용함으로써 보다 빠른 시간 안에 전기자동차를 보급, 확산시키는 것이 가능하다. 일반버스를 전기버스로 전환하여 버스 노선을 운영할 경우 전기버스가 중간에 멈추지 않도록 적절한 위치에 충전시설을 구축할 필요가 있다. 전기버스에 대한 충전시설은 버스 노선의 기 종점 및 기존 버스정류장에 추가로 설치하여 버스가 승객의 승 하차를 위해 정차할 때 신속하게 배터리를 교환할 수 있게 구축해야 한다. 본 연구에서는 전기버스를 위한 배터리 자동교환충전시설의 위치선정 문제를 Set Covering Problem에 적용하여 해결하였다. 배터리 충전 시 최대 주행거리를 영향권으로 설정하였으며 메타 휴리스틱 기법인 그리디 알고리즘을 활용하여 배터리 교환형 충전인프라 배치 최적화 모델을 개발하였고 현재 운영 중인 서울시의 버스노선을 대상으로 실제 충전시설의 위치를 선정하였다.

• 대한산업공학회지
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• 제26권4호
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• pp.384-391
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• 2000

Most of the previous works on classical location models are based on the assumption that the value(or utilities) of inventory remains constants over time. In this study a special case of location problem is studied for both ameliorating and deteriorating items in two-echelon supply-chain management such as agricultural and fishery products. The objective of this study is to determine the minimum number of storage facilities among a discrete set of location sites so that the probability for each customer to be covered is not less than a critical value. We have formulated this problem using stochastic set-covering problem which can be solved by 0-1 programming method. Also we developed a computer program and applied to a set of problems for fish culture storage and distribution centers and the sample results well show the impact of ameliorating and deteriorating rate on the location problem. For the further study, a graphical user-interface with visualization for input and output is needed to be developed.

• 대한산업공학회지
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• 제30권2호
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• pp.93-106
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• 2004

This paper studied a maximal covering location problem with cost restrictions, to maximize level of service within predetermined cost. It is assumed that all demand have to be met. If the demand node is located within a given range, then its demand is assumed to be covered, but if it is not, then its demand is assumed to be uncovered. An uncovered demand is received a service but at an unsatisfactory level. The objective function is to maximize the sum of covered demand, Two heuristics based on the Lagrangean relaxation of allocation and decoupling are presented and tested. Upper bounds are found through a subgradient optimization and lower bounds are by a cutting algorithm suggested in this paper. The cutting algorithm enables the Lagrangean relaxation to be proceeded continually by allowing infeasible solution temporarily when the feasible solution is not easy to find through iterations. The performances are evaluated through computational experiments. It is shown that both heuristics are able to find the optimal solution in a relatively short computational time for the most instances, and that decoupling relaxation outperformed allocation relaxation.