Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권3호
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pp.495-504
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2013
진화 알고리즘 계산 지능을 이용한 예측 방법이 다목적 최적화 문제에서 많이 이용되고 있고, 이러한 방법들은 많은 근사 파레토 최적해들을 좀 더 정확하게 생성하기 위해서 개선되고 있다. 본 논문은 다목적 최적화 문제에서 서포트 벡터기계를 이용하여 근사 파레토 프런티어를 찾는 방법을 제안한다. 또한 제안된 방법과 진화 알고리즘을 결합한 것이 파레토 프런티어를 더 잘 근사시킨다는 것과 두 개혹은 세 개의 목적함수를 가진 의사결정은 제안된 방법으로 파레토 프런티어를 시각화한 것에 근거하여 더 쉽게 수행된다는 것을 보인다. 마지막으로 몇 개의 수치예제를 통해 제안된 방법의 효율성에 대해 보일 것이다.
습지의 보전 및 복원은 지속 가능한 인간 사회와 환경을 위한 필수적 과제로, 생물다양성 유지, 자연재해 저감, 기후 변화 완화 등 중요한 혜택을 제공한다. 본 연구는 습지 복원 및 조성을 위한 다양한 이해관계자들 간의 전략적 상호작용과 이익을 게임 이론을 통해 분석하고, 정책 결정에 중요한 근거를 제공하고자 한다. 이 연구에서는 대도시, 중소도시, 소도시의 세 가지 도시 유형에 대해 가상의 상황을 설정하고, 정부, 개발회사, 환경단체, 지역 주민 등의 이해관계자를 정의하였다. 각 이해관계자별 전략적 선택 사항을 도출하고, 습지생태 전문가들의 논의를 통해 보수행렬을 설정하였다. 이후 비협력적 게임 이론을 적용하여 내쉬 균형과 파레토 효율성을 분석하였다. 대도시에서는 '습지 보존'과 '친환경 개발', 중소도시에서는 다양한 전략들, 그리고 소도시에서는 '친환경 개발'이 이해당사자 모두에게 이득이 되는 해결책으로 나타났다. 파레토 효율성 분석 결과, 각 도시 유형별로 습지 관리와 관련하여 이해당사자들 간의 최적의 해결책이 어떻게 달라질 수 있는지를 보여주었다. 도시 유형별로 습지 보존, 친환경 개발, 습지 복원 사업이 각각 중요하게 부각되었다. 이에 따라 정책 입안자들은 환경 보호와 도시 개발의 조화를 이루는 규제와 인센티브를 마련하고, 지역 사회의 참여를 촉진하는 프로그램을 고려해야 한다. 이해당사자별 역할과 전략을 통해 습지 보존과 지역 경제 발전을 동시에 촉진하는 방안을 모색해야 한다. 전략별 장단점을 이해하고, 이를 바탕으로 보다 효과적인 정책 결정을 내리는 것이 중요하다.
소프트웨어 개발과정에서 소프트웨어 신뢰도 평가는 매우 중요한 문제이다. 특히, 소프트웨어 개발자에게 높은 신뢰도을 만족시키는 최적의 개발모형을 찾아내는 일은 더욱 중요한 과제이다. 이를 위해, 본 연구에서는 파레토 및 어랑 수명분포을 유한고장 NHPP 모형에 적용하여, 신뢰도 속성을 평가하였다. 이를 위하여 모수추정은 최우추정법을 적용하였고, 비선형 방정식의 풀이는 이분법을 사용하였다. 그 결과, 강도함수와 평균값함수에서 Erlang 모형이 Pareto 모형보다 우수한 성능을 보였고, 평균제곱오차도 작아서 효율적인 모형임을 확인하였다. 또한, 미래의 임무시간을 투입하고 신뢰도를 평가한 결과, Erlang 모형이 Pareto모형과 함께 효율적으로 높게 나타났으나, 반면에 Goel-Okumoto 기본모형은 감소하는 추세를 보였다. 결론적으로, Erlang 모형이 제안된 모형중 가장 우수한 성능을 가진 모형임을 알 수 있었다. 본 연구를 통하여 소프트웨어 개발자들이 최적의 소프트웨어 신뢰성 모형을 탐색하고, 평가하는데 필요한 기본지침으로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
소프트웨어 시스템의 대규모자료의 적용 때문에 소프트웨어 신뢰도는 소프트웨어 개발에 중요한 역할을 해왔다. 본 연구에서는 고장시간에 관련된 소프트웨어 신뢰성장모형이 제안되었다. 이러한 검사시간은 미리 정해진 절단 고정 시간을 의미한다. 본 연구에서는 소프트웨어의 강도함수, 평균값 함수 및 신뢰도와 모수추정에 대하여 나열하고 파레토 분포를 수명분포로 적용한 비동질적인 포아송 과정을 적용하였다. 본 논문의 수치적인 예에서는 고장 간격 시간 자료를 적용하고 모수추정 방법은 최우 추정 법을 이용하고 추세분석을 통하여 자료의 효율성을 입증한 후 평균자승오차와 $R_{SQ}$(결정계수)를 이용하고 예측 값과 실제 값의 차이에 의존한 효율적인 모형을 선택 비교하였다.
다목적 최적화 문제의 목표는 다양한 파레토 최적해(Pareto Optimal Solution)을 찾는데 있으며, 마이크로-유전자 알고리즘(Micro-Genetic Algorithm)은 단순 유전자 알고리즘(Simple Genetic Algorithm)에 비해 소수의 유전자들만을 선별하여 진화시키는 방식으로 효율성을 극대화시킨다. 본 논문에서는 다양한 목적을 동시에 최적화하는 다목적 멀티캐스트 라우팅 문제를 해결하기 위해서 다목적 유전자 알고리즘과 마이크로-유전자 알고리즘을 결합한 다목적 마이크로-유전자 알고리즘을 적용하였다.
자산가격의 비대칭적 변동을 설명하기 위해 최근 비대칭적 점프확산 모형이 제안되었다. 본 논문에서는 이러한 자산가격 모형을 분석하는데 사용되는 효율적인 베이지안 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안되는 방법은 모형 요소가 쉽게 추출되는 편의성을 희생하지 않으면서도 조건부 분포들간의 함수적 비호환성을 통해 효율성을 향상시킬 수 있는 부분붕괴 깁스 샘플러를 고안함으로써 개발되었다. 제안된 방법은 모의실험 자료에 적용되어 그 효율성을 검증하였고 1980년 9월부터 2014년 8월까지 관찰된 일별 S&P 500 자료에 적용되었다.
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.
베버가 관료제 모형을 최초로 제시했을 때 관료제의 효율성은 실로 엄청난 것이었다. 그러나 정부 및 관료조직은 이제 변화의 중심에 서 있다고 할 수 있다. 본 연구의 목적은 거버넌스(governance)에 대한 절대적인 비전 선택을 강요하지는 않는다. 보다 더 분명하게 정부에 대한 유용한 선택을 하고자 하는 것이다. 정부나 행정에 대한 어떠한 패러다임의 선택도 파레토의 최적의 상태를 가져다주지는 못한다. 그러나 우리가 거버넌스에 대한 판단을 할 때 무엇을 채택하고 무엇을 희생해야 하는 지를 명백하게 해준다. 오늘날의 정부와 관료제는 변화를 모색하지 않으면 더 이상 효율성을 보장하지 못한다. 정부와 관료조직은 개혁과 혁신을 하지 않으면 안 된다. 정부개념은 통치개념에서 이제 합치의 의미를 가진 거버넌스로 바뀌어야 한다. 거버넌스는 국가경영을 의미한다. 관료제 개혁을 통한 정부조직의 개혁과 민주적 참여, 그리고 분권화 등을 통한 정부의 경쟁력을 확보하는 정부활동이 곧 현대적 의미의 국가경영이다.
EDCA (Enhanced Distributed Channel Access)는 무선 로컬 네트워크에서 QoS를 지원하기 위해 IEEE 802.11e 표준에서 채택한 채널 접근 방법이다. EDCA는 트래픽을 몇 개의 범주로 분류하고 각 범주마다 채널 접근 매개변수 값을 달리 갖도록 하여 서비스 차등화를 제공한다. 본 논문에서는 비실시간 트래픽에 대해서는 처리량(throughput)을 최대화하면서 실시간 트래픽에 대해서는 지연 및 처리량 제약조건을 만족시키도록 EDCA 매개변수를 트래픽 환경에 동적으로 적응시키는 기법을 제안한다. 이를 위해, 먼저 EDCA 매개 변수 값의 조합이 갖는 공간을 효율적으로 탐색하는 설계 단계 알고리즘을 개발한다. 그리고 이 알고리즘을 이용하여 각 예상되는 트래픽 환경에 대해 지연-처리량 이득/손실에 대한 파레토 커브 (Pareto curve)를 유도한다. 이 파레토 데이터베이스는 트래픽 환경 및 관리 정책에 따라, 최적으로 매개변수를 조절하는데 사용될 수 있다. 시뮬레이션에 따르면, 표준에서 제시된 매개변수 값을 이용하는 경우에 비해서, 제안된 방법이 실시간 트래픽의 지연 및 처리량 보장에 탁월한 성능을 보이며 비실시간 트래픽의 처리량을 평균적으로 12% 증가시키는 것으로 나타났다.
Optimization using a hybrid multi-objective evolutionary algorithm coupled with response surface approximation has been performed to improve the performance of a transonic axial compressor with circumferential casing grooves. In order to optimize the operating stability and peak adiabatic efficiency of the compressor with circumferential casing grooves, tip clearance, angle distribution at blade tip and the depth of the circumferential casing grooves are selected as design variables. Three-dimensional Reynolds-averaged Navier-Stokes equations with the shear stress transport turbulence model are discretized by finite volume approximations. The trade-off between two objectives with the interaction of blade and casing treatment is determined and discussed with respect to the representative clusters in the Pareto-optimal solutions compared to the axial compressor without the casing treatment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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