대한산업공학회/한국경영과학회 1993년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 계명대학교, 대구; 30 Apr.-1 May 1993
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pp.162-173
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1993
항공기 운항계획은 항공사의 계획업무 중 핵심적인 문제로 운항편수와 항공기 출발시간 그리고 운항할 항공기의 기종을 결정하는 문제이다. 본 연구에서는 이익을 최대로 하는 운항계획을 수립하기 위한 새로운 최적해법을 제안한다. 일반적으로 항공기 운항계획은 대규모의 정수 선형계획 문제이기 때문에 기존의 정수 최적해법으로 최적해를 계산하기가 쉽지 않다. 본 연구에서는 모든 결정변수를 사용하지 않고 필요에 따라 일부분의 결정변수만을 생성하여 선형 최적해를 계산하는 열 생성 최적해법을 제안한다. 이 해법을 이용하여 대규모 정수계획인 운항계획의 최적해를 매우 효율적으로 계산할 수 있는 해법을 제안한다. 실제 항공기 운항계획에 본 연구에서 제안하는 최적해법을 적용한 결과를 보여 그 효율성이 월등함을 보인다.
물류시스템설계 및 개선의 일환으로 차량운송계획 문제는 매우 중요시되는 분야이다. 본 연구는 유전자 알고리즘을 이용한 통합물류 운송계획문제(Integrated Vehicle Routing Problem : IVRP)를 위한 전산화 모델의 개발로서 운송 중인 차량의 자동위치 조회시스템(Automatic Vehicle Location System : AVL)을 이용하여 차량운송의 통제기능을 높이며, 차량운송 효율을 높이는 목적으로 VRP문제와 AVL문제를 연계하는 통합운송시스템의 개념 연구이다. 본 연구에서는 다-물류센터를 고려한 운송 영역할당(Sector Clustering), 경로계획 문제(VRP) 및 유전자 알고리즘을 이용한 운송순서 계획(GA-TSP)을 고려한 통합운송계획모델의 개발을 목적으로 차량의 운송간의 통신 및 통제 등의 기능을 위하여 위치 추적을 가진 GPS와 통신시스템을 위한 TRS 및 위치설정을 위한 GIS를 고려하였다. 본 연구에서의 AVL시스템 개발을 위한 GPS, GIS 및TRS 등 AVL시스템의 구성요소에 대하여 그 개요를 조사 연구하였다. 또한 GPS, GIS을 기반으로한 물류시스템의 구성과 시스템에 필요한 기능 및 구성요소를 파악하고 서브 시스템을 구성하여 각 서브 시스템의 기본설계를 실시하기 위한 연구이다.
본 연구에서는 철강 제조 공정에서 발생하는 생산 계획 문제를 설명하고 해결 방법을 제시한다. 철강 제품 중에서도 판재류(냉연, 아연도, 석도, 칼라 제품)를 생산하는 공정으로 연구 범위를 제한하고 적용하는 부분은 철강 공정의 스케줄링 분야를 배제한 생산 계획 분야만을 대상으로 한다. 특히, 철강 제조 공정의 생산 계획 문제들 중에서 가장 중요하게 고려되는 원료 충당 문제, 용량 할당 문제, Batched Annealing Furnace(BAF) 설비 운영 문제를 중심으로 설명하고, 이 문제점들을 해결하기 위한 방안을 제시한다. 또한, 제시된 방법을 특정의 툴에 적용하여 생산 계획 시스템을 구축하고 효과를 설명한다.
인공지능 로봇 계획 문제는 초기상태, 동작, 목적상태로 구성되며, 초기상태를 목적상태로 변화시키는 일련의 동작을 찾는 문제로서, 지수 복잡도 문제이다. 이러한 문제에 대한 접근 방법으로 인공지능 탐색이 널리 쓰인다. 본 논문에서는 아일랜드 탐색을 사용하는 방법을 소개한다. 아일랜드 탐색을 적용하려면 초기상태에서 목적상태로 변환하는 도중 꼭 거쳐야 하는 아일랜드를 제공해야 한다. 그러나 그러한 아일랜드를 찾는 것은 불가능한 일이다. 그러므로, 본 논문에서는 선취관계를 이용하여 적당한 아일랜드를 생성하여 사용한다. 로봇 계획 문제의 목적 상태를 구성하는 부분목적 사이에 어떤 부분 목적이 반드시 다른 어떤 부분 목적 보다 먼저 성취되어져야 하는 관계를 선취관계라 한다. 아일랜드를 프로세서 수만큼 생성하여, 각 프로세서에 하나의 아일랜드를 원래의 계획 문제와 함께 할당한다. 각 프로세서는 초기상태에서 아일랜드까지 가는 문제를 휴리스틱 방법으로 풀고, 아일랜드에서 목적 상태로 도달하는 문제를 또한 휴리스틱 방법으로 풀어 결합함으로써 원래의 문제에 대한 해를 구하여 주 프로세서에게 되돌려 준다. 주 프로세서는 되돌아 온 해 중에서 가장 효율적인 해를 선택하여 최적해를 찾는다.
본 논문은 포병진지 구축계획 문제의 효과적인 해결을 위해 해당 문제를 최적화 모형으로 형성하고, 현실규모 문제 해결을 위한 휴리스틱 알고리즘을 제시한다. 포병진지 구축계획은 공병부대의 지원 포병부대 결정과 공병 지원팀 편성, 편성된 공병 지원팀의 포병부대 지역 내 포병진지 구축일정을 수립하는 의사결정을 포함한다. 군에서는 포병진지 구축계획을 담당자의 경험적 지식을 바탕으로 수립한다. 본 논문에서는 공병부대의 포병진지 구축 일정계획 문제를 효과적으로 해결하기 위한 혼합정수계획 모형을 제안한다. 해당 모형의 목적은 공병 지원팀으로 구축이 요구되는 모든 포병진지를 구축 완료하는 데 걸리는 시간을 최소화하는 것이다. 또한, 현실규모 문제 해결을 위해 포병진지 구축계획 문제를 분할하여 해결하는 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 제한한 휴리스틱 알고리즘의 성능을 확인하기 위해 두 가지 실험을 실시한다. 제안한 휴리스틱 알고리즘은 소규모 문제를 이용한 최적해 근접성 실험에서 최적해 대비 평균 6.44% 오차범위의 해를 도출했으며, 포병진지 200개 이상인 문제를 이용한 현실규모 문제 해결 가능성 실험에서 문제를 해결하는 데 평균 79.8초가 소요되었다.
유역종합치수계획은 홍수유출을 조절시킬 수 있는 자연 또는 인공 시설물들을 유역 전반에 걸쳐 종합적으로 연계 운영하는 구조적 수단과 비구조적 수단을 동원함으로서 유역의 홍수피해 저감 능력을 극대화하고자 하는 계획이다. 하지만 유역종합치수계획의 비구조적 측면은 이상기후로 인한 극단적인 형태의 홍수, 제도적인 연계성 부족으로 관계기관, 유역주민, 법적 행정적 뒷받침 등의 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 연구는 국내 유역종합치수계획과 하천기본계획과의 연계성 문제, 유역의 홍수방어 대책, 유역 협의체의 구성 등에 대한 문제점 및 개선방안을 검토하였다. 이를 위해 미국의 유역종합치수제도와 일본의 유역종합치수대책 및 특정도시하천유역치수계획의 선진 외국의 유역종합관리 현황 및 최근의 변화 과정을 비교 분석하여 국내 유역종합치수계획에 대한 적용성 및 개선방안을 분석하였다. 아울러 유역종합치수계획에서 지자체간의 연계성을 위한 통합적인 유역협의회 구성 및 운영의 문제, 유역분담 홍수량 저감시설물의 설치를 위한 법적 제도적 장치의 문제, 전국적인 유역종합치수사업의 시행에 필요한 법적 제도적인 문제를 확인하였으며 이에 대한 개선방안을 도출하였다.
물류센터의 위치선정문제 및 차량운송계획문제 등 물류시스템계획문제에서 거리산정문제를 매우 중요한 문제이며 물류비용의 주요 요인이 되고있다. 지금까지의 거리산정문제는 기하학적거리 및 지역도로와 교통조건을 고려한 일반거리, lp-Distance, 등의 방법들을 활용하고 있다. 최근에는 GIS(Geographical Information System)기반에서의 2차원 평면상의 GIS거리(2-D 거리)를 사용하는 방법을 많이 활용하고 있다. 이러한 방법은 지형적인 여건과 고도차이에 따른 실제거리와는 많은 차이가 있다. 본 연구에서는 이러한 2D기반의 디지털 맵을 3-D 기반의 디지털 맵으로의 변환을 통해 2D GIS 거리산정 방법을 확장하여 3-D기반의 GIS거리 산정 방법을 개발하였다. 이러한 3가지의 거리산정방법; lp-Distance, 2-D 기반의 GIS거리산정 방법 및 3-D기반의 GIS거리산정 방법을 부산지역의 차량운송계획문제(VRP)에 응용하고 그 결과를 비교 분석하였다.
경제적 로트 일정계획 문제(Economic Lot Scheduling Problem : ELSP)는 지난 수십 여 년간 많은 연구가 이루어진 생산일정계획 문제 중의 한 분야이다. 이 문제는 NP-hard 문제이기 때문에 수많은 발견적 기법이 제안되고, 사용되어져 왔다. 그 중에서도 Dobson[1]의 발견적 기법이 그 수행도의 우수성으로 보아 최고의 기법으로 여겨지고 있는데, 본 연구에서는 Dobson[1]의 시변 로트 크기(time varying lot size) 접근방법에 유전자 알고리즘을 이용한 새로운 발견적 기법을 제안하고, 수치실험을 통해서 새로운 기법이 기존의 Dobson[1]의 기법보다 더 우수하다는 것을 보이고자 한다.
정수계획법에 기반 한 기법들은 다양한 승무일정계획 최적화 문제를 해결하는 데 매우 효과적인 것으로 알려져 있다. 그러나 정수계획법은 대상 문제의 제약조건 및 목적함수가 모두 선형적으로 표현되어야만 적용이 가능하다는 단점이 있으며 문제의 규모가 클 경우 과도한 수행 시간과 메모리 자원을 요구하게 된다. 반면 이웃해 탐색 기법과 같은 휴리스틱 탐색 기법은 대상 문제의 제약조건이나 목적함수의 형태에 관계없이 쉽게 적응이 가능하다. 그러나 이웃해 탐색 기법은 복잡한 탐색 공간을 탐색할 경우 국소 최적해에 도달한 후 국소 최적해로부터 쉽게 빠져나오지 못하는 경우가 많다. 본 논문에서는 이웃해 탐색 기법과 정수계획법의 장점을 효과적으로 결합하기 위한 방안을 제시하고 있으며 실제 운행중인 지하철 승무일정계획 문제에 적용해 봄으로써 대규모 승무일정계획 최적화 문제에 성공적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 다 물류센터 문제를 해결하기 위한 통합 차량운송계획모델의 연구로서 다음과 같은 3단계모델을 개발하였다. 첫 번째 단계로서 다 물류센터의 문제를 단일 물류센터 문제로 변환하는 단계로서 물류센터별 공급 가능한 수요지를 선정하기 위한 방법인 구역할당모델(Sector-Clustering Model)을 개발하였으며, 두 번째 단계에서는 구역할당이 이루어진 단일 물류센터별로 차량경로 계획문제를 해결하기 위하여 개선된 Saving 알고리즘을 개발하여 차량종류 및 운송능력 등을 고려한 차량경로계획모델 (VRP)을 개발하였다. 세 번째 단계에서는 차량경로별 차량운송거리 및 시간을 최소화하는 최적차량운송순서계획 모델 GA-TSP을 개발하였다. 또한 객체지향 프로그래밍기법(Object Oriented Programming)을 기반으로 하여 사용자를 위한 GUI-Type 프로그램을 개발하고 다 물류센터의 통합차량운송계획을 위한 실 예를 들어 본 모델의 우수성을 보였다.
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