Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제19권2호
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pp.587-596
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2008
This paper develops the optimal periodic preventive maintenance policies following the expiration of warranty: renewing warranty and non-renewing warranty. After the warranty period is expired, the system undergoes the PM periodically and is minimally repaired at each failure between two successive PMs. Firstly, we determine the expected cost rate per unit time and the expected downtime per unit time for the periodic PM model. Then the overall value function suggested by Jiang and Ji(2002) is applied to obtain the optimal PM period and the optimal PM number. Finally, the numerical examples are presented for illustrative purpose.
시설물 전생애주기에 걸쳐 정보가 공유되고 피드백 될 수 있는 BIM(Building Information Modeling) 기술의 등장은 유지보수 관리자들에 게 가장 필요한 유지관리점검 도구의 의미를 지님과 동시에, 정보모델을 기반으로 주요 기술영역 및 사업주체간 원활한 의사소통이 가능해지도록 한다. 효율적인 지하철 터널의 유지관리를 위해서는 체계적으로 조직된 데이터가 필수적이다. 이 논문에서는 건설정보분류체계에 기반하고 유지관리 업무의 점검 단위를 고려한 분류체계를 개발하였다. 이를 통해 기존의 유지관리 프로세서에 정보모델링 프로세서를 도입하여 유지관리 작업의 흐름을 최적화하고 표준화하는 방안을 제안하였다. 또한 기존 유지관리 업무 프로세서의 불필요한 절차 및 시간을 효율적으로 절감하여 시설물의 총 생애주기비용을 절감하고 객체의 수선교체시 소요되는 시간을 절감하였다. 게다가 터널정보 모델링 프로세서 모델을 유지관리 정보의 이력관리에 도입하여 기존 정보관리보다 체계적인 관리가 가능하도록 하였다.
본 연구에서는 생애주기비용을 고려한 성능기반 최적 유지관리 전략 수립 시스템을 개발하였다. 교량 수명동안 비용과 성능이라는 상반되는 목적을 균형있게 만족시킬 수 있는 유지관리 시나리오의 생성을 다중목적 조합최적화 문제로 정식화하고 유전자알고리즘을 적용하였다. 개발된 프로그램을 이용하여 국도 상 강거더 교량의 최적 유지관리 시나리오를 제공하는 과정을 제시하였다. 개발된 시스템은 현재의 교량 유지관리 전략 수립의 방법을 개선하여 교량 관리주체에게 다양한 제약 및 요구조건에 부합하는 최적의 교량 유지관리 시나리오를 제공할 수 있는 효율적인 도구로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
In the fields of plant layout optimization, the main goal is to minimize the construction cost including pipelines as satisfying all constraints such as safety and operating issues. However, what is the lacking of considerations in previous researches is to consider proper safety and maintenance spaces for a complex plant. Based on the mathematical programming, MILP(Mixed Integer Linear Programming) problems including various constraints can be formulated to find the optimal solution which is to achieve the best economic benefits. The objective function of this problem is the sum of piping cost, pumping cost and area cost. In general, many conventional optimization solvers are used to find a MILP problem. However, it is really hard to solve this problem due to complex inequality and equality constraints, since it is impossible to use the derivatives of objective functions and constraints. To resolve this problem, the PSO (Particle Swarm Optimization), which is one of the representative sampling approaches and does not need to use derivatives of equations, is employed to find the optimal solution considering various complex constraints in this study. The EO (Ethylene Oxide) plant is tested to verify the efficacy of the proposed method.
To ensure that equipment outages do not directly impact the reliability of the ISO-controlled grid, market participants request permission and receive approval for planned outages from the independent system operator (ISO) in competitive electricity markets. In the face of major generation outages, the ISO will make a critical decision as regards the scheduling of the essential maintenance for myriads of generating units over a fixed planning horizon in accordance with security and adequacy assessments. Mainly, we are concerned with a fundamental framework for ISO's maintenance coordination in order to determine precedence of conflicting outages. Simulated annealing, a powerful, general-purpose optimization methodology suitable for real combinatorial search problems, is used. Generally, the ISO will put forward its best effort to adjust individual generator maintenance schedules according to the time preferences of each power generator (GENCO) by taking advantage of several factors such as installed capacity and relative weightings assigned to the GENCOs. Thus, computer testing on a four-GENCO model is conducted to demonstrate the effectiveness of the proposed method and the applicability of the solution scheme to large-scale maintenance scheduling coordination problems.
PURPOSES : Pavement Management System contains the data that describe the condition of the road. Under limited budget, the data can be utilized for efficient plans. The objective of this research is to develop a mixed integer program model that maximizes remaining durable years (or Lane-Kilometer-Years) in road maintenance planning. METHODS : An optimization model based on a mixed integer program is developed. The model selects a cluster of sectors that are adjacent to each other according to the road condition. The model also considers constraints required by the Seoul Metropolitan Facilities Management Corporation. They select two lanes at most not to block the traffic and limit the number of sectors for one-time construction to finish the work in given time. We incorporate variable cost constraints. As the model selects more sectors, the unit cost of the construction becomes smaller. The optimal choice of the number of sectors is implemented using piecewise linear constraints. RESULTS : Data (SPI) collected from Pavement Management System managed by Seoul Metropolitan City are fed into the model. Based on the data and the model, the optimal maintenance plans are established. Some of the optimal plans cannot be generated directly in existing heuristic approach or by human intuition. CONCLUSIONS:The mathematical model using actual data generates the optimal maintenance plans.
생애주기비용뿐만 아니라 생애주기성능을 함께 고려하여 열화되는 교량의 수명동안 최적 유지관리전략을 수립하기위한 실제적이고 실용적인 방법을 제시하였다. 제안된 방법은 비용 최소화와 성능 최대화라는 상충되는 목적사이에 최적의 유지관리 시나리오의 집합을 제공한다. 교량수명 동안의 성능 및 비용과 관련된 다중목적 조합 최적화 무제인 교량 유지관리 시나리오 집합의 생성을 위해 유전자알고리즘을 적용하였다. 최적 유지관리 시나리오를 생성하기 위한 프로그램이 제안된 방법에 기초하여 개발되었다. 교량 부재들 사이의 종속관계가 최적 유지관리 시나리오를 결정하는데 고려되었다. 개발된 프로그램은 국도상 강박스거더 교량의 최적 유지관리 시나리오를 찾기 위한 절차를 제시하는데 사용되었다. 개발된 방법 및 프로그램은 교량 유지관리 시나리오 분석을 통해 교량 관리자가 다양한 제약 및 요구조건을 만족하는 최적의 유지관리 전략을 수립하는데 효율적으로 사용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 기존 교량 유지관리방법의 한계를 극복하고 예방유지관리 체계의 구현을 위하여 새로운 교량 유지관리기법을 제안하였다. 제안된 방법은 생애주기비용뿐만 아니라 생애주기성능을 함께 고려하여 열화되는 교량의 최적 유지관리전략을 수립할 수 있다. 교량의 성능변화는 신뢰성에 기초한 안전도와 상태등급을 세분화한 상태지수에 의해 평가되며, 생애주기 비용은 직접유지관리비용뿐만 아니라 도로이용자비용과 파손비용을 고려하여 추정하였다. 교량수명 동안의 성능 및 비용과 관련된 다중목적 조합 최적화 문제인 교량 유지관리 시나리오 집합의 생성을 위해 유전자알고리즘을 적용하였다. 개발된 방법을 실교량에 적용하여 유지관리전략 수립의 과정과 효과를 고찰하였다. 이러한 결과를 통해, 개발된 방법은 유지관리를 위한 의사결정과정에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권6호
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pp.2060-2073
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2022
Cloud Computing permits users to access vast amounts of services of computing power in a virtualized environment. Providing secure services is essential. There are several problems to real-world optimization that are dynamic which means they tend to change over time. For these types of issues, the goal is not always to identify one optimum but to keep continuously adapting to the solution according to the change in the environment. The problem of scheduling in Cloud where new tasks keep coming over time is unique in terms of dynamic optimization problems. Until now, there has been a large majority of research made on the application of various Evolutionary Algorithms (EAs) to address the issues of dynamic optimization, with the focus on the maintenance of population diversity to ensure the flexibility for adapting to the changes in the environment. Generally, trust refers to the confidence or assurance in a set of entities that assure the security of data. In this work, a dynamic optimization technique is proposed to find an optimal trust weights in cloud during scheduling.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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