• 제목/요약/키워드: Optimal control theory

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유전자 알고리듬을 이용한 저류함수모형의 매개변수 추정에 관한 연구 (A Study on Parameters Estimation of Storage Function Model Using the Genetic Algorithms)

  • 박봉진;차형선;김주환
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제30권4호
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    • pp.347-355
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    • 1997
  • 본 연구에서는 자연계의 적응 및 도태에 의한 Darwin의 진화과정을 수학적으로 체계화시킨 유전자 알고리듬(genetic algorithm)을 다목적댐의 홍수추적모형으로 사용되고 있는 저류함수법의 매개변수 추정에 적용하였다. 유전자 알고리듬은 생명체의 자연도태 원리를 수학적인 학습영역으로 적용한 탐색 알고리듬의 일종으로 매개변수의 추정은 개체유전과 적자생존법칙을 통해 설정된 모형의 성능을 개선시켜 나감으로써 최적값에 도달하게 된다. 수문순환계의 복잡한 과정을 개념적으로 모형화한 저류함수모형에 대한 유전자 알고리듬의 적용성을 평가하기 위하여 대청댐의 홍수기록을 선정하여 매개변수를 조정하고 검증을 위하여 사용하였다. 여기서, 각 홍수사상은 기존의 경험공식에 의해 산정된 매개변수값으로 모의하였고 유전자 알고리듬에 의한 매개변수의 보정은 50세대로 한정하여 3회씩 실시하여 비교·분석하였다. 그 결과 유전자알고리듬을 적용했을 때에 보정전과 비교하여 첨두홍수량 및 첨두홍수량의 도달시간 등 모든 면에서 향상되었으며 민감도 분석결과에서는 매개변수 Rsa, f1의 민감도가 가장 큰 것으로 나타났다. 이를 토대로 수문계에서 강우-유출모형인 저류함수법의 매개변수 산정에 대한 유전자 알고리듬의 적용성을 입증하였으며, 저류함수모형의 적용시 매개변수 산정을 위하여 사용되고 있는 경험공식과 비교·검토함으로써 홍수조절업무에 개선에 활용하고자 하였다.

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도시성장관리를 위한 계획지원체계에서 상수도의 시설확장 모델링 (CAPACITY EXPANSION MODELING OF WATER SUPPLY IN A PLANNING SUPPORT SYSTEM FOR URBAN GROWTH MANAGEMENT)

  • Hyong-Bok, Kim
    • 한국GIS학회:학술대회논문집
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    • 한국GIS학회 1995년도 추계학술대회 발표요약문
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    • pp.9-21
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    • 1995
  • 계획지원체계는 도시성장관리수단으로 간선시설 시설확장을 이용하는 우리의 능력을 증진시킨다. 이연구는 그러한 계획지원체계 (PEGASUS: 공간도시체계의 생성 및 분석을 위한 계획환경)의 개발계획의 일환으로서 상수도 시설확장모델의 개발에 관한 연구이다. 이 연구는 토지이용과 개발은 간선시설의 수요를 유발하고 간선시설은 토지가 이용되고 개발되는 방향에 영향을 미친다는 전제하에서 시작된다. 상수도 시설 확장은 2 방법으로 해결될 수 있다: 1) 최적통제이론, 2) MINLP 방법. 이 방법들은 각각장단점을 가지고 있다. 이 연구에서는 동적 시설 확장 크기 및 시기를 동시에 결정할 수 있는 MINLP방법이 채택이 되었다. 상수도 관망해석모델과 동적 상수도 시설 최적화 모델이 상수도계획과 토지이용계획의 동적 연관관계를 해결할 수 있다. 상수도 관망해석모델은 생성된 관경의 적정성을 분석하며 동적 상수도 시설 최적화모델은 변화하는 상수도 수요량을 충족할 수 있는 대안을 작성한다. 표준화기법에 의한 비용편익분석은 가장 경제적인 대안을 선정한다. GIS는 필요 상수도 수요량을 산정하고 시설확장모델의 결과를 이용자에게 보여주는데 훌륭한 역활을 할 수 있다.

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지식 공유의 파레토 비율 및 불평등 정도와 가상 지식 협업: 위키피디아 행위 데이터 분석 (Pareto Ratio and Inequality Level of Knowledge Sharing in Virtual Knowledge Collaboration: Analysis of Behaviors on Wikipedia)

  • 박현정;신경식
    • 지능정보연구
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    • 제20권3호
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    • pp.19-43
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    • 2014
  • 전체 결과의 80%가 전체 원인의 20%에 의해 일어난다는 파레토 법칙(Pareto principle)은 상위 20%의 핵심 고객에 대한 우선적인 마케팅을 비롯하여 기업 경영의 많은 부분에서 적용되어 왔다. 파레토 법칙과는 대조적으로, 80%의 사소한 다수가 20%의 핵심적인 소수보다 우월한 가치를 창출한다는 롱테일 법칙(Long Tail theory)은 ICT(Information and Communication Technology)의 발전과 함께 새로운 경영 패러다임으로 주목 받아오고 있다. 본 연구의 목적은 경영 현장에서 양대 흐름을 형성해온 이러한 법칙들이 변화무쌍한 글로벌 가상화 환경에서 기업의 핵심적인 성공 요인이라고 할 수 있는 가상 지식 협업에는 어떻게 관련되는지를 규명하는 것이다. 이를 위해, 대표적인 가상 지식 협업 커뮤니티인 위키피디아에서 품질 최상위 등급인 피쳐드 아티클(Featured Article) 레벨로 승급된 2,978개의 아티클에 대한 협업 행위를 분석하였다. 즉, 각 아티클 그룹에서 편집 횟수 기준 상위 20%에 속하는 참여자들의 총 편집 횟수가 전체 편집 횟수에서 차지하는 비율인 파레토 비율(Pareto ratio)이 지식 협업 효율성과 어떤 관계를 가지고 있는지를 도출하였다. 그리고, 이러한 연구를 편집 참여를 통한 지식 공유에 대한 전체적인 불평등 정도를 나타내는 지니 계수(Gini coefficient)의 영향 및 그룹의 작업 특성을 반영하도록 확장하였다. 결과적으로, 지식 공유의 파레토 비율과 지니 계수가 증가하면 지식 협업 효율성도 높아지지만, 이러한 변수들이 일정 수준 이상으로 증가하면 오히려 지식 협업 효율성이 낮아지는 역 U자(inverted U-shaped) 관계가 있음을 확인하였다. 그리고, 이러한 관계는 인지적 노력을 상대적으로 더 많이 요구하는 학문적인 특성의 작업에서 더 민감하게 작용하는 것으로 보인다.