본 연구에서 제약식프로그래밍을 이용하여 제약식 있는 동적계획법 모형을 푸는 한 방법을 제시한다. 현재 제약식 있는 동적계획법을 다루는 방법은 각 단계별 제약식들의 상태를 일반적인 동적계획법의 상태공간에 추가하여 마치 제약식이 없는 동적계획법 방식을 적용하는데 반해, 이 연구에서 제시하는 방식은 제약식의 상태가 제약식프로그래밍의 변수 도메인으로 표현되고 저장된다. 계산에 있어서도 일반적인 동적계획법의 벨만방정식의 해법과 함께 제약식을 다루기 위한 제약식프로그래밍의 확산-추론 방법을 사용하는 하이브리드 방식을 따른다. 이 두가지 방식의 비교를 위해 특별히 장기 자동차 렌탈 문제를 제시하고 이 문제의 단순화된 모형을 중심으로 다른 방식으로 해결하는 과정을 보고 그 장단점을 논한다.
본 논문은 기개발된 간선도로 연동하 신호최적화 모형인 KS-SIGNAL의 최적화 수행속도를 향상하기 위한 새로운 모형식 및 방법론을 제시하고 평가하였다. 본 논문에서는 탑재, 좌회전 현시순서에 관한 제약식 추가 등의 3단계 작업을 실시하였다. 첫 번째 단계인 모형식의 수정에 있어서는 기존의 모형식에서 변수로 사용하던 대가차량 소거시간을 상수로 산정함으로써 일부 제약식 및 변수를 소거시킬 수 있었으며, 두 번째 단계에서는 선형계획식의 해를 구하기 위한 툴로 사용되는 Wondow용 Lindo library를 탑재, 새로이 변형된 형식의 모형식을 제안한다. 마지막으로 세 번째 단계에서는 좌회전 현시 순서에 관한 제약식을 추가함으로써 최적화 작업에 대한 경우의 수를 줄임으로써 수행속도를 향상시키는 방법론에 대해 제시한다. 결론적으로 기존의 KS-SIGNAL과 비교해 최적화 수행속도는 99%이상 향상되었으며, 도출된 해 또한 타 모형식과 비교해 우수한 결과를 나타냈다.
제약식 프로그래밍과 최적화 솔버는 공통된 문제를 풀기 위한 해법으로서 서로 다른 영역에서 발전되어왔다. 특히 제약식 확산법과 선형 계획법은 두 영역의 주된 기법으로서 조합 최적화 문제를 푸는데 함께 사용될 수 있는 통합가능한 보완 기법들이다. 지금까지 이를 통합하기 위한 시도는 주로 한 기법을 다른 기법의 모형 틀안에 포함시키는 것이었다. 본 논문은 둘의 통합을 통한 잇점들은 충분히 사용하기 위해서는 모형 역시 통합될 필요가 있음과 그 모형 통합의 틀을 보이고 그 틀 안에서 어떻게 두 기법의 솔버의 수준으로 통합되어 새로운 혼합 솔버를 구축할 수 있는지를 보인다.
가상기업(virtual enterprise)은 21세기에 고객의 요구가 매우 다양해지고 기술은 점점 더 복잡해지는 상황에서 정보네트워크 기술의 발전을 이용한 새로운 기업간 협력을 통해 극복하려는 경쟁전략의 일환이다. 현재까지의 가상기업에서는 주로 EDI(Electronic Data Interchange)를 이용한 국한된 정보의 교류가 이루어졌다. 그러나 이러한 국한된 정보이외에도 실제 가상조직 내에서는 규칙 또는 제약식 형태의 정보의 교류 또한 필요한 실정이다. 이러한 정보의 교류에 시맨틱 웹 플랫폼을 이용하게 되면 더욱 쉽고 유연한 정보의 전달이 가능하다. 현재 웹 온톨로지 언어인 OWL과 시맨틱 웹 규칙언어인 SWRL을 통해서 사실 및 규칙의 포맷은 갖추어져 있는 상황이지만 제약식의 표현에 있어서는 뚜렷한 포맷이 정해져 있지 않아 가상조직 내에서의 구성원간의 제약조건의 교류에 문제가 있는 상황이다. 본 논문에서는 가상기업조직에 있어서 각각의 구성 기업들간의 제약식 공유가 이루어 질 수 있도록, 시맨틱 웹 표현의 대표적 언어인 OWL 기반으로 하는 제약식 표현언어(Semantic Web Constraint Language)를 응용한다. 또한 실제로 이러한 SWCL이 가상기업 문제에 얼마나 효율적으로 적용될 수 있는지 증명하기 위해 실례를 적용해 보고자 한다.
제약식 프로그램과 최적화는 상이한 배경에서 출발하였지만 현실의 동일한 의사결정 문제의 해법을 시도해 왔다는데서 공통점을 가진다. 이 논문은 이 두가지 학문영역의 성과들을 하나의 문제풀이 틀에 통합하는 시도로서 혼합형 문제해결기의 구조를 제시한다. 특히 워렌의 추상기계와 한정도메인 제약식 프로그램의 문제해결기의 구조를 이용하여 최적화 특히 선형계획법의 문제해결기을 결합시키는 한 해법을 통합 모형의 틀을 통해 구체적인 구현의 단계로 제시한다. 또한 그 구현시 해결해야 할 문제들을 제시하고 그 해법을 논의한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제6권2호
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pp.17-27
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1995
제약 조건 만족의 관점에서 불확실한 지식을 표현하고 처리하는 방법을 제안하였다. 등식이나 부등식은 만족되어야 할 제약 조건들이며, 제약 조건들은 수리 논리식으로 표현될 수 있는데 이들은 주어진 수리 논리식들의 집합에 대한 만족성을 계산하는 제약 조건 해결 프로그램에 의해 답을 얻을 수 있다. 불확실성을 포함한 규칙 기반 시스템들은 확률론의 초보적인 내용을 응용하여 표현되는데, 이 경우 제약 조건 해결 프로그램으로 효율적인 결과를 얻을 수 있다.
제약 데이터베이스의 투플은 제약 논리식으로 구성되었으며, 공간 데이터의 표현 및 질의를 비교적 간결하게 처리할 수 있다. 제약 데이터베이스를 통한 공간 데이터의 실렉션, 합집합, 교집합 등의 질의 연산 처리는 간단하게 관련 투플 간에 제약식을 포함시켜 주면 된다. 그러나 중복되거나 불필요한 데이터가 증가할 수 있으며, 그에 따른 질의 비용이 증가될 수도 있다. 이 논문에서는 제약 데이터베이스에서의 질의처리 결과에 대한 문제점을 밝히고, 효율적인 질의처리를 위해서 결과 릴레이션에 대한 투플 최소화 정리기법의 제안 및 그 효과를 분석했다. 우리는 투플 최소화 기법을 이용하여 제약 릴레이션의 불필요한 제약식을 제거함에 따른 질의처리의 효율성이 개선됨을 확인할 수 있었다.
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.
이 연구는 전기비저항 역산의 해상도를 높이기 위한 구조제약과 부등식 제약조건을 적용한 전기비저항역산법을 소개하고 적용한 결과를 보여준다. 이들 역산에서는 지하투과레이다와 표면파 탐사자료로부터 사전 해석된 층서구조를 전기비저항 참조모델로 도입하고 구조제약과 부등식 제약의 유용성을 합성모델을 이용한 역산실험으로 확인하였다. 연약지반 조건을 가정한 실험모델에 대한 구조제약과 부등식 제약 역산실험 모두 일반적인 전기비저항 역산보다 향상된 역산결과를 보여주었으나, 부등식제약 역산에서는 참조모델이 다소 부정확한 경우에도 배경층서구조를 정확히 재구성하는 동시에 천부(약 10 m 심도)의 전도성 이상체들도 정확히 나타내는 역산결과를 보여주었다.
2020년을 목표로 한 국내 중기 온실가스 감축목표가 2009년에 발표된 이후 다양한 온실가스 방안들이 제시되고 있다. 장기적인 온실가스 감축 정책들을 체계적으로 평가하기 위해 대부분의 국가에서는 상향식 모형 또는 하향식 모형이 이용이 되고 있다. 본 연구에서는 상향식 모형의 일반적인 현황 및 적용방안에 대해서 알아보고, 또한 가장 많이 사용되는 LP를 이용한 상향식 모형에 대한 이론적 고찰을 수행하였다. 특히 새롭게 제시된 단순화된 LP 정식화를 제시하기 위해, 의사결정변수 분석, 목적함수에 대한 분석, 기본적인 제약식인 흐름보존제약 및 용량제약에 대한 보다 간결한 정식화를 제시하고 있으며, 다양한 시나리오나 정책의 효과를 LP에 포함시킬 수 있도록 선형제약식을 만드는 방법도 제시하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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