본 연구에서는 낙동강수계 일별 운영 계획 수립을 위한 저수지군 최적 연계운영 모형(CoMOM, Coordinated Multiple Reservoir Operating Model)을 개발하였다. 이를 위하여 동적 네트워크 흐름 모형을 기반으로 한 다중목적 혼합 정수 목표계획 모형 (MOMIGP, Multiple Objective Mixed Integer Goal-Programming)을 수립하였다. 이 모형은 월말 목표 수위 및 운영 제약 등을 목표 계획법으로 구성하였으며, 일별 운영의 특성을 고려하여 하도추적의 효과를 반영하였고, 선형화된 발전함수를 이용하여 발전량을 최대화 하도록 한 후 정확한 발전량을 사후에 산정하였다. 이와 같이 수립된 수학 모형을 GUI를 비롯한 프로그램(CoMOM)으로 개발하여 사용자가 편리하게 수행 할 수 있도록 하였다. 이 프로그램은 의사결정자의 운영 목표와 의도를 효과적으로 반영할 수 있도록 대화형 목표 계획법을 구현하였으며, 상충되는 여러 목적에 대하여 가능한 파래토(Pareto) 최적해를 제시하고 의사결정자가 가장 선호하는 해를 선택하도록 대화형 다중목적 계획법 CBITP(Convex hull of individual maxima Based Interactive Tchebycheff Procedure)를 활용하여 구현하였다. 한편 객체지항적 프로그램 기법을 활용하여 수계 내의 노드(저수지, 수요지, 발전소 등)를 추가 하거나 삭제 할 수 있도록 하여, 다른 수계로의 확장이 용이하도록 개발하였다.
본 논문에서는 최적화 기법에 기반한 지능형 시스템의 재무응용사례를 다룬다. 본 연구에서 제안하는 모형은 대표적인 최적화 기법 중 하나인 시뮬레이티드 어니일링인데 이는 유전자 알고리듬과 유사한 최적화 성능을 가지고 있는 것으로 알려져 있으나 재무분야에서 응용된 사례가 거의 없다. 본 연구에서 제안하는 지능형 시스템은 시뮬레이티드 어니일링과 기계학습 기법을 결합한 것이다. 일반적으로 최적화와 기계학습 기법을 결합하는 방법은 특징선택(feature selection), 특징 가중치 최적화(feature weighting), 사례선택(instance selection), 모수 최적화(parameter optimization) 등의 방법이 있는데 선행연구에서 가장 많이 사용된 것은 특징선택에 두 기법을 결합하는 방식이다. 본 연구에서도 기계학습 기법을 재무 문제에 활용함에 있어서 최적의 특징선택을 위해 시뮬레이티드 어니일링을 결합하는 방식을 사용한다. 본 연구에서 제안된 기법의 유용성을 확인하기 위하여 실제 재무분야의 데이터를 활용하여 예측 정확도를 확인하였으며 그 결과를 통하여 제안하는 모형의 유용성을 확인할 수 있었다.
도시공원 계획에 관한 선형계획모형은 사람들의 선택행위를 명시적으로 고려할 수 없으며, 목적함수가 사람들의 만족을 총합하는데 있어서 불충분하다는 약점을 지니고 있다. 이와 같은 문제점들을 극복하기 위하여 본 논문에서는 다음과 같은 점들을 모색하였다. 공원에 대한 사람들의 선택행위를 명시적으로 고려하기 위하여 효용극대화를 전제로 행동하는 사람들의 선호관계에 입학한 이항 및 다향로짓(logit)모형을 구축하고 구축되어진 모형을 합리적으로 총합할 수 있는 사회후생함수를 목적함수로 설정하여, 도시공원 계획시 선형계획모형이 갖는 약점을 보완하였다. 향후 본 논문에서 분석된 모형을 활용함으로써 도시공원에 대한 최적투자 계획을 수립하는 것이 가능할 것으로 생각되며, 현재 도시공원의 최적 기준 설정에 관한 실증적 분석이 국내의 경우 거의 전무한 상황이다. 국민소득수준의 향상에 따른 위락시설 이용수요의 증가추세를 고려하는 경우 희소한 자원에 효율적 배분을 위하여 본 논문이 제시한 바와 같은 이론적 기준이 현실적으로 적용되어야 할 것이다.
본 연구는 특정 조직의 정보 인프라 개발을 위한 전략적 계획을 수립하기 위해 의 사결정 지원 도구로서 다수 목표 의사결정 모형 (Multiple Objective Decision-Making Model : MODEM), 구체적으로는 목표 계획법(Goal Programming : GP)의 응용을 제시하고 있다. 연구대상 조직은 3년 동안의 정보 인프라 개발 프로젝트를 추진하고 있다. 이러한 특 별 프로젝트는 조직 전체에 궁극적인 통합 정보 기술 서비스를 제공하기 위하여 최고 의사 결정자의 전략적 계획 측면에서 추진되고 있다. 본 연구는 총 8개의 목표가 수립되었고 현 조직 환경하에서 이들 목포들에 대한 우선 순위가 설정되었다. Micro Manager가 본 연구 모형의 실행을 위하여 활용되었고 분석결과 6개의 정보 인프라 프로젝트 중 첫 5개가 실행 되기 위하여 선택되어 졌으며 4개의 네트? 대안 중에서 첫 번째 대안이 최적 대안으로 선 택되었다. 초기 설정 목표들에 대한 우선 순위를 변경시킴으로써 연구 모형의 가변성을 검 토하기 위해 민감도 분석이 실행되었다. 변경된 목표와 우선 순위하에서는 6개의 정보 인프 라 프로젝트 중 3개만이 실행을 위하여 선택되었고 네트? 대안은 첫 번째 대안이 역시 최 적 대안으로 선택되었다. 본 연구 모형은 다수의 서로 상층하는 목표를 가지는 조직 및 이 와 유사한 경영환경에 직면해 있는 전략적 의사결정 수립에 효과적인 방안을 제시할 것이다.
본 연구는 해외건설수주액을 설명하는 다양한 시계열 모형의 비교와 검증을 통해, 예측력 관점에서 가장 적합한 해외건설수주 예측모형을 선택하고(모형선택), 이를 다른 국가의 해외건설수주 예측에도 적용하여 개발된 모형의 보편성을 확인하는데(일반화 검증) 목적이 있다. 연구에는 1981년부터 2019년까지의 연도별 해외건설수주액, 두바이유가 및 국가별 환율 데이터를 활용하였다. 2016~2019년간 예측치와 실측치 간의 오차(MAPE, RMSE, MAE)가 낮고, 2018-2019년간 해외건설수주액 증감여부를 정확하게 맞추는 모형을 선택하였는데, 이러한 기준에 따라 VAR모형이 선택되었다. 이를 활용하여 중국 해외건설수주액을 예측한 결과도 실제와 부합하였다. 이러한 분석 결과는 추후 세계 건설수주 시장 전반을 분석하는 종합적 모형개발 가능성을 시사한다.
도시지역에서는 이상강우, 돌발홍수와 더불어 급속한 도시화에 따라 침수 발생의 위험성이 증가하고 있다. 지자체에서는 빗물펌프장, 지하저류조 등을 이용하여 적극적으로 침수대책을 강구하고 있지만, 저지대 침수피해는 계속적으로 발생하고 있다. 2013년 7월 서울 경기북부 강원영서에 발생한 집중호우로 1명이 사망하고 피해액은 94,036백만원이 발생하였다. 춘천시 효자동 저지대지역의 주택침수는 인근 하천의 수위가 높아져 내수배제 및 하수도 처리 능력이 부족하여 침수가 발생하였다. 2014년 8월 경남지역에 발생한 집중호우로 2명 사망하였고, 피해액은 134,158백만원에 이르렀으며, 도시화 토지피복변화로 인한 홍수량이 증가하여 피해가 가중되었다. 이에 따라 도시 내 정확한 도시유출 및 침수해석을 통하여 과거 침수양상을 재현하고 앞으로 발생할 수 있는 침수피해를 방지할 수 있도록 침수 예 경보 시스템을 개발하여 도시침수에 대비하고 도시주민들의 인명과 재산피해를 경감하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 도시지역의 관망해석에 적합한 모형을 선택하여야 하며, 그 모형의 매개변수를 결정하여야 한다. 도시유출해석 및 관망해석을 위하여 SWMM 모형을 선정해서 유역분할조건, 매개변수에 대한 최적 검정과정을 제시하여, 1D-2D 연계모형을 통해서 침수지역예측의 정확도를 증대시키고자 한다. 본 연구에서는 서울시 강남역 주변 일대의 5개 배수분구을 대상으로 도시유출해석을 위한 최적화 모의를 위하여 1D-2D모형의 연계해석하였다. 실제 강우사상을 적용하여 매개변수와 소유역 개수를 달리하여 자동최적화기법인 PEST를 이용하여 최적인자를 도출하여, 실제 배수맨홀의 수위관측 자료를 이용하여 비교 보정을 하였다. 도시유출해석뿐만 아니라 내수침수시의 최적인자 도출을 위해 2차원 범람해석을 통하여 NDMS 자료를 이용하여 비교 보정을 한 뒤 다른 강우사상을 이용하여 검증을 하여 도시침수 해석의 정확도를 개선을 위한 최적인자들을 검토하였다.
본 논문은 다양한 회로 연결선 모형 중에서 연결선 변수 및 동작 환경에 다라 최적 모형을 쉽게 선택할 수 있는 기준을 제시하고자 한다. 이를 위하여 먼저 연결선의 총 저항, 인덕턴스, 커패시턴스 값 및 신호의 동작주파수를 기반으로 정량적 모형화 오차 분석에 근거하여 인덕턴스의 영향을 고려하여 모형화해야 하는 RLC-class 모형 영역과 그럴 필요가 없는 RC-class모형 영역으로 분할하는 방법을 제시한다. 칩 내부 연결선의 대부분을 차지하는 RC-class 회로 모형은 모형 차수 축소 기법을 통하여 효율적으로 해석될 수 있다. RLC-class 회로 모형은 주어진 허용 모형화 오차 및 전기 변수에 따라 ILC(Iterative Ladder Circuit) 거시 모형, MC(Method of Characteristics)거시 모형 및 상태 기반 컨벌루션(comvolution) 방법 중에서 최적인 모형을 선정하게 된다. 본 논문은 SPICE류의 범용 회로 시뮬레이션 앨고리즘을 가정할 때, 세부 모형들의 시뮬레이션 비용을 감안하고서 최적 모형을 찾는 영역 구성도를 제시한다. 본 논문에서 제시하는 거시모형화 방법은 회로의 수동성을 유지하며, 따라서 무조건적 안정도를 보장할 수 있다.
토양침식 및 유사유출로 인한 피해를 예방하고 대응방안을 수립하기 위해서는 침식의 발생원인과 규모에 대한 정량적 평가가 필요하다. 이를 위해서는 지속적인 계측에 의한 토양침식량 산정이 가장 바람직하지만 실질적으로 유역규모의 지속적인 모니터링은 불가능하므로 유역의 수문/지형/지질학적 특성을 고려한 수치모형을 사용하여 토양침식량 및 유사유출량을 산정하는 것이 일반적이다. 이러한 수치모형을 이용한 수문모의의 경우 모형의 구조, 모델링에 사용되는 자료, 매개변수 등에 포함된 다양한 불확실성 요인에 의해 계산결과에 상당한 불확실성을 포함하고 있다. 본 연구에서는 매개변수의 불확실성 전이에 따른 수문모의결과의 불확실성의 정량적인 평가를 위해 서로 다른 두가지 수문량(유출량, 유사유출량)을 제공하는 강우-유사-유출 모형을 선택하고, 다중최적화기법인 MOSCEM-UA을 이용하여 매개변수 상호작용에 의한 Pareto 최적해 군 및 균형최적해를 산정하고, 이에 따른 수문예측결과의 불확실성을 평가하였다.
약물유전체학 연구의 주요 목표는 고차원의 유전 변수를 기반으로 개인의 약물 반응성을 예측하는 것이다. 변수의 개수가 많기 때문에 변수의 개수를 줄이기 위해서는 변수 선택이 필요하며, 선택된 변수들은 머신러닝 알고리즘을 사용하여 예측 모델을 구축하는데 사용된다. 본 연구에서는 400명의 뇌전증 환자의 차세대 염기서열 분석 데이터에 로지스틱 회귀, ReliefF, TurF, 랜덤 포레스트, LASSO의 조합과 같은 여러 가지 혼합 변수 선택 방법을 적용하였다. 선택된 변수들에 랜덤포레스트, 그래디언트 부스팅, 서포트벡터머신을 포함한 머신러닝 방법들을 적용했고 스태킹을 통해 앙상블 모형을 구축하였다. 본 연구의 결과는 랜덤포레스트와 ReliefF의 혼합 변수 선택 방법을 이용한 스태킹 모형이 다른 모형보다 더 좋은 성능을 보인다는 것을 보여주었다. 5-폴드 교차 검증을 기반으로 하여 적합한 최적 모형의 평균 검증 정확도는 0.727이고 평균 검증 AUC 값은 0.761로 나타났다. 또한, 동일한 변수를 사용할 때 스태킹 모델이 단일 머신러닝 예측 모델보다 성능이 우수한 것으로 나타났다.
이용자의 경로선택 형태를 모사하는 통행배정모형 결과의 정확도는 교통계획에 상당한 영향을 미친다. 이용자의 경로선택 결정과정에서 가장 중요한 판단기준은 통행시간과 통행요금이다. 그런데 통행요금은 이용자의 경로 거리에 따라 다양한 방식으로 부과되므로, 링크를 분석단위로 하는 기존의 통행배정모형은 현실적인 통행요금 반영이 힘들었고 또한 수요예측 결과를 이용한 다양한 분석에서 제약을 받아 왔다. 본 연구는 이러한 배경에서 경로교통량을 도출할 수 있는 경로기반 통행배정모형을 구축하였고, 또한 경로거리에 따라 결정되는 현실적인 통행요금을 반영할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 경로기반 배정모형에서는 GP(Gradient Projection) 알고리즘을 이용하였고, 계산상의 효율성 제고를 위해 K-최단경로 알고리즘 중 MPS(Minimal Path Search) 알고리즘을 이용하였다. 개발된 배정모형은 현실적인 통행요금을 반영할 수 있으므로 통행배정 결과의 정밀도를 향상시켰을 뿐만 아니라 기존 배정모형에 비해 최적해로의 수렴속도도 개선되는 것으로 나타났다. 본 논문의 배정모형은 경로교통량이 도출되고 통행요금을 반영할 수 있으므로, 통행요금과 통행거리 관계에 따른 목적함수의 규명과 그에 따른 효과척도를 계량화할 수 있다. 따라서 본 모형은 통행배정에서 실재상황을 보다 현실여건에 맞도록 규명할 수 있고, 기존의 제한적인 효과분석의 문제점을 해결할 수 있으므로 그 활용범위가 넓다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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