이 논문은 공공 컨테이너 터미널에서 직면하는 선석할당 계획문제를 다루고 있다. 선석할당 계획문제의 주된 논점은 ETA가 주어진 컨데이너 선박들을 어떻게 선석에 할당할 것인가를 결정하는 것이다. 선석할당 계획문제의 세 가지 최적화 모형들은 집합 문제 유형으로 정식화시켜 제시하였다. 또한, 제안된 최적화 모형의 의사결정 변수를 생성하기 위한 경험론적 알고리듬은 선박의 대기시간과 선석 점유율을 사용하여 고안하였다. 계산 실험은 실제 공공 컨데이너 터미널의 데이터로 수행하였으며, 그 결과들은 제안된 최적화 모형들과 경험론적 알고리듬들이 공공 컨테이너 터미널의 선석할당 계획문제에 대하여 유용하게 적용될 수 있음을 제시하고 있다.
분산 시스템에서 파일 할당 문제는 시스템의 운영비용을 최소화하기 위해 파일 및 그의 복제물의 최적 위치를 결정하는 것이다. 정적인 파일 할당 문제는 분산 시스템의 각 노드에서 특정 파일에 발생하는 질의 및 갱신에 관련된 비용이 일정하다는 가정에서 출발하고 있다. 그러나 실제로는 시간이 지남에 따라 질의 및 갱신 등에 관련된 매개변수들은 변하게 마련이다. 이 연구에서 다루고 있는 동적인 파일 할당 문제는 변화하는 매개변수들을 고려하고 있으며, 또한 시스템 내에 파일이 한 종류만 있는 경우뿐만 아니라 여러 종류가 있는 경우도 다루고 있다. 동적인 파일 할당 문제는 혼합 정수계획법으로 모형화 되었으며 문제 해결을 위해 Lagrange 함수를 이용한 분단탐색법(branch-and-bound method) 알고리즘이 개발되었다. 제시된 알고리즘은 포트란으로 프로그램화되었으며, 여러 종류의 문제 해결을 통하여 그의 유용성을 보여주고 있다.
상위단계 합성에서 데이터 저장을 위한 메모리 할당 문제는 중요하게 다루어지는 영역의 하나이다. 이 논문에서는, 다중포트(multiport)메모리 할당 문제에 대한 새로운 방법을 제안한다. 문제의 복잡도를 줄이기 위해, 기존의 연구들은 요약하면, 두 단계의 과정으로 이루어지고 있다. 첫 번째 단계에서는 변수들을 몇 개씩 묶어서 하나의 메모리를 형성한다. (즉 메모리 최적화 문제를 푼다.) 두 번째 단계에서는 메모리들과 기능모듈들 간의 연결선을 최적화시킨다. (즉, 연결선 최적화 문제를 푼다) 이 경우 심각한 단점은 연결선의 비용을 최소화하는 데는 한계가 있다는 것이다. 다시 말해, 연결선의 비중이 점점 중요하게 되어지는 설계 추세에서 기존의 방법은 다중포트 메모리 사용을 통해 얻을 수 있는 연결선 최소화를 극대화하는데 한계가 있음을 뜻한다. 이를 극복하기 위해, 우리는 새로운 할당 방법을 제시한다. 구체적으로 먼저, 연결선 최소화를 해결하고, 그 다음에, 메모리 최적화를 시도한다. 또한 제안한 알고리즘은 연결선 최소화 과정 동안 다음 단계에서 결정될 메모리 비용도 적절히 고려한다. 우리는 다양한 실험을 통해, 우리의 제안한 방법이 기존의 연구보다 상당히 효율적인 것임을 보인다.
지금까지 대부분의 리던던시 할당문제(RAP: redundancy allocation problems) 관련 연구들에서는 최상위 수준에서의 시스템 리던던시보다는 최하위 수준인 부품의 리던던시를 고려하였다. 이는 최하위 수준에서의 리던던시가 최상위 수준의 리던던시보다 효과적이라고 알려진 일반적 원리 때문이었다. 최근 한 연구에서는 동일하지 않은 예비부품을 사용하여 리던던시를 실시하는 경우 직렬구조의 시스템에서도 일반적 원리와 다른 결과가 나타날 수 있음을 보이고, 시스템을 구성하는 모든 수준에서 리던던시가 가능한 다수준 리던던시 할당문제(MRAP: multi-level RAP)를 제시하였다. 그러나 MRAP는 모든 수준에서의 리던던시를 고려하지만 단지 한 수준을 선택하여 리던던시를 할 수 있다는 가정사항을 포함하고 있다. 본 연구에서는 MRAP의 이러한 가정사항을 완화하여 시스템을 구성하는 모든 수준에서 리던던시를 위한 수준을 복수로 선택 가능한 혼합 다수준 리던던시 할당문제(MMRAP: multiple MRAP)를 제시하고 모형화하며, 문제의 해법을 위한 유전자 알고리듬(GA: genetic algorithm)을 제시한다. 제시한 GA를 활용한 몇 가지 수치실험을 통해 모형이 기존의 RAP 경우보다 효과적임을 입증한다.
일반적으로 한국어 문장에서 명사는 용언의 항가(valency)에 의해 격이 할당된다. 그러한 이유로, 한국어는 용언이 문장 끝에 온다는 일반적인 제약 이외에는 그 어순이 비교적 자유롭다. 그러나 격 할당과 자유 어순에 대한 여러 가지 비규칙적인 현상들 때문에 문장 분석이나 생성에 문제가 일어난다. 예를 들면, "나 머리 아프다"에서처럼 명사에 격조사가 표시되지 않고 문장이 생성될 수도 있고, "은/는"이나 "도"와 같은 특수조사와 결합할 때는 그 격이 드러나지도 않는다. 어순의 경우, "물이 얼음이 되었다"=/= "얼음이 물이 되었다" 에서처럼 주격이 이중으로 나타나면 어순이 자유롭지 않는 반면, 용언의 어미가 문장 종결형일 때에는 "어서 가자 백두산으로"에서처럼 용언이 문미에 오지 않을 수도 있다. 이 논문은 한국어의 어순과 격 할당에 관한 이러한 문제를 어떻게 처리할 것인가를 보이는 것이 그 목적이다. 문제를 가급적 명시적으로 해결하기 위하여, 본 논문은 문장 분석과 생성에 대한 규칙과 제약 조건들을 형식화하고 문장 처리 과정에서 일어나는 격 할당과 어구 결합 및 배열 과정을 malaga라는 프로그래밍 언어로 구현하여 실험할 것이다.
본 논문은 선형 병목할당 문제의 최적해를 간단히 찾는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 병목할당 문제의 최적해는 한계 또는 증대경로 알고리즘으로 구한다. 제안된 알고리즘은 2단계를 수행하는 역-삭제 알고리즘이다. 첫 번째로, 행 또는 열의 개수가 1개가 될 때까지 최대 비용을 삭제하여 초기해를 구한다. 두 번째로 한계치 보다 큰 값이 초기해로 선택되었으면 해를 개선하는 과정을 수행하였다. 제안된 알고리즘을 28개의 병목 균형 할당 문제와 7개의 병목 불균형 할당 문제에 적용한 결과 최적해를 쉽게 찾는데 성공하였다.
다수 에이전트 시스템(Multi-agent system)은 에이전트 각자의 결정으로 최상의 조직화 된 결정을 달성하는 것을 목표로 하는 시스템으로 본 논문에서는 다수 에이전트-다수 작업의 할당 문제를 제시한다. 본 문제는 각 에이전트가 하나의 작업에 할당이 되어 수행하고, 작업 수행에 대한 작업 완료 확률(completion probability)이 있으며 모든 작업의 수행 확률을 최대화하는 할당을 결정한다. 비선형(non-linearity)의 목적함수와 조합 최적화(combinatorial optimization)로 표현되는 본 문제는 NP-hard로, 효과적이면서 효율적인 문제 해결 방법론 제시가 필요하다. 본 연구에서는 한계 이익(marginal gain)의 감소를 의미하는 하위모듈성(submodularity)을 활용한 근사 알고리즘(approximation algorithm)을 제안하고, 확장성(scalability)과 강건성(robustness) 측면에서 우수한 알고리즘임을 이론 및 실험적으로 제시한다.
분산 컴퓨터 시스템에서 정보 화일을 효율적으로 관리, 운용하기 위한 화일 할당 문제의 최적해를 구하는 화일 할당 알고리듬을 제안한다. 컴퓨터 노드(site)가 많은 경우 화일 할당에 많은 시간이 소요되므로 선 할당(preassignment)을 수행하여 문제의 규모를 축소하고 계산시간을 개선한다. 할당이 진행중인 상태의 표시치(representative value)를 정확하게 나타내기 위해 기대값을 이용한 평가치 계산기법을 제안하고 빠른 시간에 최적 할당이 이루어지도록 후보 노드(candidate node)에 대한 선택기준(selection criteria)을 설정한다. 선택기준에 의해 각 노드의 화일 할당 여부를 결정하고 최종 평가치가 할당 상태의 전체 비용을 나타낸다. 제안한 알고리듬은 다항식 시간(polynomial time)알고리듬이며 여러 예제에 실현한 결과 할당 소요시간이 개선되고 기존의 할당 알고리듬과 비교하여 최적해를 구하는데 있어 우수함을 나타냈다.
소프트웨어 시스템을 집적하는데 있어서 컴퍼넌트 중심의 소프트웨어 개발 접근 방법이 큰 경향이다. 집적 소프트웨어 시스템의 전체 신뢰도를 확보하기 위해 소프트웨어 컴퍼넌트의 테스트 및 자원의 유한성 내에서 소프트웨어가요하는 조건을 만족해야만 한다. 기지의 비용, 신뢰도, 테스트 노력, 시스템 컴퍼넌트의 기타 다른 공헌 인자를 가지고 순열조합의 최적화 문제로서 시스템 테스트의 최적화 문제 효율을 공식화할 수 있다. 본 연구에서는 그 각각이 사전에 명세화한 신뢰도 요건을 가진 단일 또는 다중 실용화 시스템에 대한“소프트웨어 컴퍼넌트 테스트 자원 할당”을 고려한다. 이것은 내고장(fault-tolerant) 시스템에도 확장해서 실용화할 수 있다. 테스트 자원 할당문제에 체계적으로 접근하는 절차를 논하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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