IT프로젝트를 수행하는 기업은 정해진 예산범위 내에서 투자계획을 수립하고 실행하게 된다. 이 과정에서 IT프로젝트를 효과적, 효율적으로 선정하는 문제는 기업경쟁력과 직결되는 중요한 요소이다. 그동안 IT프로젝트의 선정을 위한 다양한 모형이 개발되었으나 예산제약을 고려한 효과적 프로젝트 선정에 대한 연구는 보고되지 않고 있다. 본 연구에서는 예산 제약을 고려하여 효과적으로 IT프로젝트를 선정하는 기법을 제시하였다. 본 연구에서 제안한 모델(AHP-K)에서는 AHP(Analytic Hierarchy Process : 계층분석법) 기법을 적용하여 평가 항목의 가중치와 프로젝트 후보군의 가중치를 산정한 후 배낭문제(Knapsack Problem)를 적용하여 예산 범위 내에서 프로젝트 효용을 최대화하는 선정안을 도출한다. 실제 적용단계에서 고려하는 대안이 많거나 신규대안이 추가되는 경우 쌍대비교의 수행이 어려운 점을 감안하여 대안 비교 단계에서 절대평가법을 적용하였다. 본 연구에서는 제시된 모델을 실제 사례에 적용하여 기존 AHP 모형과 비교 분석함으로써 효과성을 검증하였다.
In this paper, we propose an effective cut generation method based on the Chvatal-Gomory procedure for a variable-capacity (0,1)-Knapsack problem, which is the same problem as the ordinary binary knapsack problem except that a binary capacity variable is newly introduced. We first derive a class of valid inequalities for the problem using Chvatal-Gomory procedure, then analyze the associated separation problem. Based on the results, we show that there exists a pseudopolynomial time algorithm to solve the separation problem. Preliminary computational results are presented which show the effectiveness of the proposed cut generation method.
An efficient algorithm is developed for the linear programming relaxation of generalized multiple choice knaspack problem. The generalized multiple choice knaspack problem is an extension of the multiple choice knaspack problem whose relaxed LP problem has been studied extensively. In the worst case, the computational coimplexity of the proposed algorithm is of order 0(n. $n_{max}$)$^{2}$), where n is the total number of variables and $n_{max}$ denotes the cardinality of the largest multiple choice set. The algorithm can be easily embedded in a branch-and-bound procedure for the generalized multiple choice knapsack problem. A numerical example is presented and computational aspects are discussed.sed.
일반적으로 이산 최적화에서의 라그랑지안 방법은 제약조건을 쉽게 다루기 위한 기법이다. 이 방법은 전형적으로 분지한계법에서 상한을 찾을 때 사용한다. 본 논문은 여러 개의 제약조건이 있는 다중 배낭 문제를 위한 새로운 라그랑지안 방법을 제안한다. 기존 라그랑지안 접근법과는 달리 제안한 방법은 라그랑지안 벡터의 새로운 특징에 기초하여 품질 좋은 하한(즉, 가능 해)을 효율적으로 찾을 수 있다. 잘 알려진 큰 규모의 벤치마크 데이터에서 실험을 하였고 제안한 라그랑지안 방법은 기존 방법의 성능을 개선하였다.
In this paper, we propose a practical cut generation method based on the Chvatal-Gomory procedure for the (0, 1)-Knapsack problem with a variable capacity. For a given set N of n items each of which has a positive integral weight and a facility of positive integral capacity, a feasible solution of the problem is defined as a subset S of N along with the number of facilities that can satisfy the sum of weights of all the items in S. We first derive a class of valid inequalities for the problem using Chvatal-Gomory procedure, then analyze the associated separation problem. Based on the results, we develop an affective cut generation method. We then analyze the theoretical strength of the inequalities which can be generated by the proposed cut generation method. Preliminary computational results are also presented which show the effectiveness of the proposed cut generation method.
본 연구에서는 다중 선택 배낭 모형의 최적해를 찾는 해법을 제시하고자 한다. 다중 선택은 동일한 집단에 소속된 구성원들이 동시에 선택되거나 동시에 배제되는 상황에서 관찰된다. 각 집단 간 관련성의 측정치인 오목 함수가 의사결정기준으로 설정되었다. 다중 선택은 비선형 제약식으로 모형화 되는데 일반 배낭 제약식으로 변환될 수 있다. 따라서 최적 해법 개발을 위해 오목함수 최소화 문제와 배낭 문제의 일반적인 해법들에서 채택하고 있는 분지 한계 접근법을 이용하였다. 단체상에서 오목함수를 가장 근접하게 하한추정하는 함수가 1차식이라는 사실이 한계 전략의 이론적 토대가 된다. 또한 하위 단계에서도 1차식 목적함수가 유일하게 결정되도록, 후보 단체를 두 개의 초평면에 투사시킴으로써 1차원 낮은 두 개의 하위 단체로 분할하는 방법이 분지 전략의 핵심이다. 앞으로 본 연구의 결과는 다양한 형태의 배낭 제약식 하에서의 오목 함수 최소화 문제의 해법을 개발하는데 응용될 수 있을 것이다.
The two-dimensional guillotine cutting problem is to maximize sum of piece profits that cut from one stock rectangle and widely applied in the industry. The branch-and-bound method for this problem uses complementarily several upper bounds(the Gilmore and Gomoryp[8]'s two-dimensional knapsack function and the Hifi and Zissimopoulos[10]'s method using one-dimensional knapsack problem, etc) to reduce the number of searched nodes. These upper bounds has a shortcoming that does not consider the bound and layout of pieces simultaneously. In this paper, we propose an efficient upper bound which can complement the shortcoming of existing upper bounds. The proposed upper bound needs less memory spaces and computing time. Computational results show that the proposed upper bound significantly contribute to reduce the computational amount of time and number of searched nodes in tree.
최근 국내 이동통신사들의 차세대 성장 동력으로 사물지능통신 (Machine to Machine, M2M)이 주목받고 있다. 따라서 그 쓰임새와 활용도가 각종 분야로 점점 넓어지고 있으며, 기존의 통신에 비해 사용되는 단말의 수가 점점 증가하게 되면서 사물마다 전송되는 정보들의 수도 증가하고 있다. 각 그룹별로 나누어진 단말로부터 전송하는 각각의 데이터가 이동통신망을 이용하는데 있어 트래픽이 한계상황에 도달하게 된다면 M2M 통신의 서비스 처리를 원활하게 하지 못하는 상황이 발생 할 수 있다. 본 연구는 M2M 통신에서 사용하게 될 이동통신망이 한계점에 도달했을 때 M2M 서비스의 원활한 처리를 위해 Knapsack Problem 알고리즘을 이용하여 가상의 시뮬레이터를 구현하였다. 가상의 시뮬레이터는 각각의 장비 그룹별로 데이터가 들어오게 되면 이동통신망에서 우선적으로 처리해야 될 M2M 통신의 서비스의 처리부터 나중에 처리 될 서비스까지 원활한 처리방법을 위해 구현하였으며, M2M 기술이 더욱 발전하게 되어 점차 소형화 되는 사물들이 많아짐에 따라, 폭증하게 될 이동통신망에서 M2M 서비스를 처리하는 것이 원활하도록 도움을 줄 것이다.
Release planning for incremental software development is to select and assign features in sequence of releases along a specified planning horizon. It includes the technical precedence inherent in the features, the conflicting priorities as determined by the representative stakeholders, and the balance between required and available resources. The complexity of this consideration is getting more complicated when planning releases in software product lines. The problem is formulated as a precedence-constrained multiple 0-1 knapsack problem. In this research a genetic algorithm is developed for solving the release planning problems in software product lines as well as tests for the proposed solution methodology are conducted using data generated randomly.
Density'(밀도)가 비교적 높은 Chor-Rivest 암호체계는 기존의 LLL과 같은 유형의 공격법이 아니라 비밀키를 일부 찾아내므로 써 공격이 가능하고 '98 Crypto에 처음 발표되 고 '99 Crypto에 그의 공격법과 안전성이 논의된 hidden subset sum problem은 기존의 knapsack 유형의 암호체계와 마찬가지로 밀도가 높을 때 안전하고 밀도가 낮으면 공격이 가능하다 따라서 두 암호체계의 접목을 통하여 안전한 암호체계가 가능한지를 살펴보는 것 도 의미가 있을 것이다, 결론적으로 이야기하면 두암호체계의 접목은 여러 가지 문제점을 포함하고 있기 때문에 어려우리라 생각된다. 제1장에서의 hidden subset sum problem을 살 펴보고 제2장에서는 Chor-Rivest 암호체계를 분석해보고 제 3장에서 Chor-Rivest 암호체계 의 변경 가능한 요소들을 살펴보고 제4장에서 Chor-Rivest 암호체계에 hidden subset sum problem의 활용이 가능한지를 살펴보도록한다. knapsack 유형의 암호체계들중 비교적 최근 까지 안전하다고 하는 암호체계들을 살펴봄으로써 이런 유형들의 개발여부를 생각해 볼수 있는 기회가 되리라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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