In this study, a method for the low-carbon active distribution system (ADS) planning is proposed. It takes into account the impacts of both network capacity and demand correlation to the renewable energy accommodation, and incorporates demand response (DR) as an available resource in the ADS planning. The problem is formulated as a mixed integer nonlinear programming model, whereby the optimal allocation of renewable energy sources and the design of DR contract (i.e. payment incentives and default penalties) are determined simultaneously, in order to achieve the minimization of total cost and $CO_2$ emissions subjected to the system constraints. The uncertainties that involved are also considered by using the scenario synthesis method with the improved Taguchi's orthogonal array testing for reducing information redundancy. A novel cuckoo search (CS) is applied for the planning optimization. The case study results confirm the effectiveness and superiority of the proposed method.
장차전은 첨단화된 무기체계와 최근의 전쟁양상을 고려해 볼 때 화력전의 성공여부가 전쟁의 결정적인 영향을 초래하게 될 것이다. 하지만 현재 한국군 포병전력은 수적으로 북한군에 비해 열세이며, 이를 극복하기 위한 방법으로 신속/정확한 사격으로 적에게 치명적인 피해를 줄 것이 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 다수 표적을 수리적 모델을 이용하여 사격순서를 정하여 사격종료시간을 최소화함으로써 작전 운영의 융통성을 부여해 줄 수 있는 방법을 제시하였다. 또한 야전포병부대에서 화력계획 작성시 고려할 수 있는 지휘관의 의도, 일부 포병부대의 예상되는 사격제한(진지변환, 사거리 한계),우선순위 표적(핵심, 고가치), 화력계획의 차후 변경 등 각종 실질적 상황을 고려하여 최대한 빠른 시간에 사격을 마칠 수 있도록 하였다. 이와 같은 사격순서 결정문제를 혼합정수 계획모형(MIP: Mixed Integer Programming)으로 구성하였고 분석 수단으로 ILOG OPL을 이용하여 최적해를 구하였다. 본 연구에서 제시한 모형을 야전포병부대에서 활용한다면, 작전운용간 좀더 효과적이고 신속한 사격이 되어 전투력 향상에 기여할 수 있을 것이다.
일정계획은 오프라인(offline) 일정계획과 온라인(online) 일정계획으로 구분할 수 있고, 본 논문은 온라인 상황에서 병렬설비의 주기적 일정계획 수립문제를 다룬다. 도착시간(ready time)이 다른 여러 작업들에 대해 makespan을 최소화하기 위한 작업 일정계획 알고리즘 개발이 목적이다. 이를 위해 각 설비에서의 작업처리 순서는 ERD(Earliest Ready Date) 규칙에 따른 순서가 최적임을 밝혔다. 각 설비 별 배정 작업도 결정 해야하는 병렬설비 문제를 위해서는 혼합정수계획모형(MIP)을 이용하는 알고리즘을 제시하였다. 개발한 알고리즘의 유용성과 성능분석을 위해 수치 예를 활용하여 오프라인 일정계획과 비교하였다. 비교분석 결과, 오프라인 일정계획에 비해 매우 빠른 시간에 일정계획을 수립할 수 있음을 보였고, 주기시간의 감소를 통한 makespan의 단축 가능성을 보였다. 본 논문의 주기적 일정계획 방법은 계획수립을 위한 시간이 매우 작으므로, 설비 및 작업의 수가 많은 온라인 환경에서도 활용할 수 있다. 더불어서 스마트공장이나 블록체인 플랫폼에서의 작업일정 수행을 위해 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
최근 들어 자연재해의 빈도 및 강도가 늘어나고 있으며, 이에 따른 피해 역시 늘어남에 따라, 재난 현장에 대한 대응이 점차 중요해지고 있다. 본 연구에서는 피해를 경감하기 위한 구호 물류에서 큰 비중을 차지하는 부분인 물류 거점의 위치와 규모를 선정하기 위한 연구를 수행하였다. 구호 물류에서의 거점은 물자의 비축을 수행하는 일반 물류 거점의 기능 외에도 이재민 수용, 부상자 응급 처치 등 다양한 기능을 겸비해야 하며, 거점의 위치를 선정하는 기준 역시 거리 외의 거점의 신뢰도 및 주변 환경의 위험성을 고려하여야 한다. 본 연구에서는 이를 위하여 IoT 센서를 이용하여 정보를 파악하기 위한 체계를 제안하였다. 또한 재난물류 거점문제는 다양한 수요에 대응하기 위한 기능의 배치에 대한 고려 역시 포함하여야 한다. 이를 풀이하기 위하여, 혼합정수계획 모델에 기반을 둔 알고리즘을 제시하였고, 재해 발생 시나리오를 고려한 시뮬레이션 실험을 통하여 모델의 성능을 검증하였다.
In South Korea, Jeju Island has a role as a test bed for electric vehicles (EVs). All conventional cars on the island are supposed to be replaced with EVs by 2030. Accordingly, how to effectively set up EV charging stations (EVCSs) that can charge EVs is an urgent research issue. In this paper, we present a case study on planning the locations of EVCS for Jeju Island, South Korea. The objective is to determine where EVCSs to be installed so as to balance the load of EVCSs while satisfying demands. For a public service with EVCSs by some government or non-profit organization, load balancing between EVCS locations may be one of major measures to evaluate or publicize the associated service network. Nevertheless, this measure has not been receiving much attention in the related literature. Thus, we consider the measure as a constraint and an objective in a mixed integer programming model. The model also considers the maximum allowed distance that drivers would detour to recharge their EV instead of using the shortest path to their destination. To solve the problem effectively, we develop a heuristic algorithm. With the proposed heuristic algorithm, a variety of numerical analysis is conducted to identify effects of the maximum allowed detour distance and the tightness of budget for installing EVCSs. From the analysis, we discuss the effects and draw practical implications.
This paper proposes a methodology for gantry route optimization in order to maximize the productivity of a odd-type surface mount device (SMD). A odd-type SMD is a machine that uses a gantry to mount electronic components on the placement point of a printed circuit board (PCB). The gantry needs a nozzle to move its electronic components. There is a suitability between the nozzle and the electronic component, and the mounting speed varies depending on the suitability. When it is difficult for the nozzle to adsorb electronic components, nozzle exchange is performed, and nozzle exchange takes a certain amount of time. The gantry route optimization problem is divided into the mounting order on PCB and the allocation of nozzles and electronic components to the gantry. Nozzle and electronic component allocation minimized the time incurred by nozzle exchange and nozzle-to-electronic component compatibility by using an mixed integer programming method. Sequence of mounting points on PCB minimizes travel time by using the branch-and-price method. Experimental data was made by randomly picking the location of the mounting point on a PCB of 800mm in width and 800mm in length. The number of mounting points is divided into 25, 50, 75, and 100, and experiments are conducted according to the number of types of electronic components, number of nozzle types, and suitability between nozzles and electronic components, respectively. Because the experimental data are random, the calculation time is not constant, but it is confirmed that the gantry route is found within a reasonable time.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권7호
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pp.2496-2512
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2021
The requirements for powerful computing capability, high capacity, low latency and low energy consumption of emerging services, pose severe challenges to the fifth-generation (5G) network. As a promising paradigm, mobile edge networks can provide services in proximity to users by deploying computing components and cache at the edge, which can effectively decrease service delay. However, the coexistence of heterogeneous services and the sharing of limited resources lead to the competition between various services for multiple resources. This paper considers two typical heterogeneous services: computing services and content delivery services, in order to properly configure resources, it is crucial to develop an effective offloading and caching strategies. Considering the high energy consumption of 5G base stations, this paper considers the hybrid energy supply model of traditional power grid and green energy. Therefore, it is necessary to design a reasonable association mechanism which can allocate more service load to base stations rich in green energy to improve the utilization of green energy. This paper formed the joint optimization problem of computing offloading, caching and resource allocation for heterogeneous services with the objective of minimizing the on-grid power consumption under the constraints of limited resources and QoS guarantee. Since the joint optimization problem is a mixed integer nonlinear programming problem that is impossible to solve, this paper uses deep reinforcement learning method to learn the optimal strategy through a lot of training. Extensive simulation experiments show that compared with other schemes, the proposed scheme can allocate resources to heterogeneous service according to the green energy distribution which can effectively reduce the traditional energy consumption.
북한은 비대칭 전력으로 다양한 사거리의 미사일을 개발해 실전 배치했다. 이들 미사일 가운데 단거리 탄도미사일은 정확도를 향상시켜 적은 수의 미사일로 우리 군의 주요시설을 타격해 전술목표를 달성하는 것을 목표로 할 것으로 예상된다. 이는 전시 북한의 주요 공격 대상 중에 하나인 비행장에 대한 중대한 위협으로, 만약 공격을 받을 경우 전시 항공 우위 확보에 필수적인 공군 전투기의 운용을 제한할 수 있다. 이에 따라 위협이 되는 단거리탄도탄을 기반으로 군 비행장별 피해확률을 시뮬레이션하였고, 소극적인 방어의 일환으로 전력배치 변화를 통해 전투력 손실 감소 방안을 연구하였다. 그 결과 현재 배치에 비해 전력의 손실량을 줄일 수 있는 배치방안을 도출할 수 있었다.
The printing process can have to print various colors with a limited capacity of printing facility such as ink containers that are needed cleaning to change color. In each container, cleaning time exists to assign corresponding inks, and it is considered as the setup cost required to reduce the increasing productivity. The existing manual method, which is based on the worker's experience or intuition, is difficult to respond to the diversification of color requirements, mathematical modeling and algorithms are suggested for efficient scheduling. In this study, we propose a new type of scheduling problem for the printing process. First, we suggest a mathematical model that optimizes the color assignment and scheduling. Although the suggested model guarantees global optimality, it needs a lot of computational time to solve. Thus, we decompose the original problem into sequencing orders and allocating ink problems. An approximate function is used to compute the job scheduling, and local search heuristic based on 2-opt algorithm is suggested for reducing computational time. In order to verify the effectiveness of our method, we compared the algorithms' performance. The results show that the suggested decomposition structure can find acceptable solutions within a reasonable time. Also, we present schematized results for field application.
부산항은 다수 터미널 운영사에 의해 분리 운영되고 있어 ITT(Inter-Terminal Transportation) 물량이 다수 발생한다. ITT 물량발생은 추가 운송비용, 공차운송, 차량 대기 및 터미널 혼잡 등 다양한 문제를 초래해 부산항 경쟁력을 약화시키고 있다. 그 중 공차운송 문제는 부산항 ITT 운영에 있어서 비용 문제를 악화시키는 대표적인 요인이지만 부산항의 ITT 복화율은 낮은 수준에 머물고 있다. 부산항 환적 경쟁력 강화를 위해서는 ITT 복화율을 높일 수 있는 방안이 필요하다. 따라서 본 연구는 ITT의 복화율 개선을 위해 완충지역을 활용한 복화운송 최대화 수리모형을 제시하였다. 그리고 실제 운영 데이터에 기반한 실험을 통해 완충지역 활용에 따른 복화율 개선 효과를 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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