본(本) 연구(硏究)는 투자안(投資案)들간의 상호관계(相互關係) 및 위험(危險)을 고려한 자본예산문제(資本豫算問題)를 다루고 있다. 기존(旣存)의 개발(開發)된 모형(模型)은 확률제약조건계획모형(確率制約條件計劃模型) 및 기대효용극대화모형(期待效用極大化模型)의 두 범주(範疇)로 구분(區分)될 수 있다. 전자의 경우 목적함수(目的凾數)가 다소 제약적(制約的)이며 위험(危險)을 직접적인 형태로 고려하지 않고 있는 반면에 후자는 기대효용(期待效用)에 대한 근사치(近似値)를 사용하기 때문에 투자결정(投資決定)이 최적화(最摘化)되지 못할 가능성이 있다. 본(本) 연구(硏究)는 목적함수(目的凾數)를 보다 일반적(一般的)인 형태로 수정(修正) 보완(補完)함으로써 현실적용성(現實適用性)을 높이고자 하였다. 해법절차(解法節次)로는, 자본예산문제(資本豫算問題)를 우선 비선형(非線型) 0-1 정수계획(整數計劃) 문제로 정식화(定式化)하고, 이를 선형(線型) 0-1 정수계획(整數計劃)문제로 변형(變形)하여 원문제(原問題)의 하한(下限)을 찾은 후 B&B 연산법(演算法)으로 원문제(原問題)의 최적해(最適解)를 구하고 있다.
관계형 데이터베이스 성능을 향상시키는데 중요한 요소 중의 하나는 트랜잭션을 처리하기 위해 데이터를 디스크에서 주 기억장치로 옮기는데 필요한 디스크 액세스(access) 횟수이다. 본 연구는 관계형 데이터베이스에서 트랜잭션을 처리할 때, 릴레이션(relation)을 속성의 중복할당을 허용하여 분할하고, 디스크에 단편(fragment)으로 저장하므로써 필요한 단편만을 액세스하여 디스크의 액세스 횟수를 줄이는 방법을 연구하였다. 본 연구에서는 속성의 중복할당을 허용하여 디스크의 액세스 횟수를 최소화시킬 수 있는 수직분할문제에 수리모형을 조회, 갱신트랙잭션을 모두 고려하여 0-1 정수계획법으로 개발하였다. 또한 모형에 대한 최적해법으로 분지한계법을 제안하였으며, 분지한계법으로 큰 문제를 푸는데는 많은 시간이 소요되므로 계산량을 줄일 수 있는 초기처리방법과 비용계산방법을 제안하였다. 속성의 중복을 허용하여 구한 해가 중복을 고려하지 않은 경우의 해보다 디스크 액세스횟수가 감소한 것으로 나타났으며, 갱신트랜?션의 수가 증가함에 따라 중복되는 속성의 수가 감소하는 결과를 나타내었다.
본 논문은 하나의 도시가 여러 구역으로 분할되고, 응급환자가 발생하였을 때, 모든 구역에 대해 최대 허용 도착시간 T를 충족시키도록 응급시설을 배치하는 문제에 대한 알고리즘을 제안하였다. 이 문제는 일반적으로 다항시간으로 해를 구하는 알고리즘이 존재하지 않아 두 구역 간 소요시간이 최대허용 도착시간이내이면 1로, 그렇지 않으면 0으로 하는 정수계획법으로 변환시키고, 선형계획법 도구를 활용하여 해를 구한다. 본 논문은 최소차수 노드의 이웃 노드들 중 최대 차수 노드를 응급시설의 위치로 결정하는 집합피복 알고리즘을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 텍사스 오스틴 시의 33개 구역에 대한 사례에 대해 $3{\leq}T{\leq}20$ (분)을 적용하고, Swain의 55개 노드 망에 대해 T=15에 대해 응급시설의 위치를 결정할 수 있는지 여부를 검증하였다. 선형계획법을 활용한 전통적인 집합피복 알고리즘은 몇 개의 T에 대해 해를 구하지 못한 반면에, 제안된 알고리즘은 18개의 모든 T에 대해 해를 구하였다.
Knapsack 암호체계는 NP-Complete 인 Knapsack 문제에 기초한 공개키 암호체계이다. 이러한 암호체계의 안정성에 관하여서는 그동안 많은 논란이 있어 왔다. 쉬운 Knapsack 문제를 모듈라연산으로 숨기는 거의 모든Knapsack 암호체계가 계속하여 개발되어 왔다.특히 Bose-Chowla 정리에 근거하여 모듈라 연산을 사용하지 않는 Chor_Rivest knapsack 암호체계는 기존의 모든 암호분석 방법에 대하여 안전한 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 Knapsack 문제를 정수계획법 문제로 변환하고 이를 이완하여 해를 구함으로써 Knapsack 문제의 부분해를 구할 수 있음을 보인다. 이는 일반적인 Knapsack 암호체계는 구현상의 효율성이 제고된 안전한 Knapsack 공개키 암호체계를 제시하고자 한다.
본 논문은 군항에서의 선석할당문제(BAP)를 다루고 있다. 일반적으로 민간선박이 컨테이너 부두에서 컨테이너 적 하역 작업을 주로 하는 반면에 해군함정은 긴급수리, 무장적재, 유류수급 등 다양한 서비스를 필요로 한다. 또한 해군함정은 제한된 부두의 능력과 설비 때문에 민항에선 거의 일어나지 않는 잦은 선석이동을 해야 한다. 본 연구의 목적은 전시상황 하에서 여러 해군함정이 필요한 서비스를 받기 위해 부두에 입항 시 입항하는 모든 함정이 최단시간 내 요구 서비스를 모두 마치고 다시 전비태세를 유지토록 서비스 완료시간을 최소화하는 것이다. 즉, 부두에 계류중인 함정 수의 최소화를 통하여 해상에서 교전 가능한 함정의 수를 최대화하는 것이다. 제시된 문제를 해결하기 위해 혼합정수계획법(MIP)으로 수리모형을 작성하였고 ILOG CPLEX 11.0을 이용해서 최적해를 산출하였다. 연구결과는 수리모형에 의한 선석할당이 불필요한 선석이동을 최소화하고 전시 교전에 참가할 수 있는 함정 수를 더 증가시킬 수 있다는 결과를 나타낸다.
In this paper, we deal with the separation of data by concurrently determined, piecewise nonlinear discriminant functions. Toward the end, we develop a new $l_1$-distance norm error metric and cast the problem as a mixed 0-1 integer and linear programming (MILP) model. Given a finite number of discriminant functions as an input, the proposed model considers the synergy as well as the individual role of the functions involved and implements a simplest nonlinear decision surface that best separates the data on hand. Hence, exploiting powerful MILP solvers, the model efficiently analyzes any given data set for its piecewise nonlinear separability. The classification of four sets of artificial data demonstrates the aforementioned strength of the proposed model. Classification results on five machine learning benchmark databases prove that the data separation via the proposed MILP model is an effective supervised learning methodology that compares quite favorably to well-established learning methodologies.
콘태이너 선박은 출발항과 종착항의 두항구 사이를 잇는 지정된 항로를 오가면서 항로의 중도에 있는 각 항구에 기항하여 화물을 상.하역하는 형태로 각 항구 사이의 화물운송을 수행한다. 이때 이윤을 최대화 하기 위해서 선박을 어느 항구에 기항하고, 또 기항하는 항구에서는 얼마만큼의 화물을 항.하역할 것인지를 적절하게 결정해야 한다. 이러한 콘테이너 선박 운항경로 문제를 모형화 하고, 0-1 혼합정수 계획법을 이용한 수리모형을 제시한 후, 최소비용 흐름문제와 분지한계 기법을 이용한 최적해법을 제시하였다. 본 논문에서는 제시한 해법에서는 먼저, 기항하기로 한 항구의 집합에 따라 부분문제를 정의한다. 또한 분해된 부분문제에서 추가로 기항할 항구들에 대한 운항구간의 적제 한계와 운항비용을 완화시킨 문제를 정의하고, 그것을 다시 최소비용흐름문제를 이용하여 풀어서 상한값ㄹ 구한다. 이와 같은 방법으로 각 부분문제의 하한값과 하한값을 계신히여, 그것을 이용하여 분지를 절단하고, 또한 상한값이 높은 부분문제를 우선적으로 선택하여 분지합으로써 최적해를 구한다.
본 논문은 여러 구역으로 분할된 도시에서 응급환자가 발생하였을 때 이에 대처하기 위한 최대 허용 도착시간 T를 충족시키면서, 응급시설 수 p를 한정시켰을 때 최대한의 주민수를 커버할 수 있는 응급시설의 최적 위치를 결정하는 알고리즘을 제안하였다. 이 문제는 일반적으로 두 구역 간 소요시간이 최대허용 도착시간이내이면 1로, 그렇지 않으면 0으로 하는 정수계획법으로 변환시키고, 선형계획법 도구를 활용하여 해를 구한다. 본 논문은 p=1인 경우 최대로 커버하는 노드로 결정하며, $p{\geq}2$인 경우 최대한으로 커버할 수 있는 노드 상위 5개를 $p_1$기준으로 포함-배제 원칙을 적용하여 $p_1$이 커버하는 영역을 삭제하였을 때 남은 노드들 중에서 최대로 커버하는 노드를 $p_2$로, $p_1,p_2$ 커버 영역을 삭제시 최대로 커버할 수 있는 노드를 $p_3$로 결정하였다. 이들 5개 기준 노드 집합 들 중에서 최대로 커버하는 노드 집합을 최적의 응급시설 위치로 결정하였다. 제안된 알고리즘을 12-노드 망, 21-노드 망과 Swain의 55-노드 망에 적용한 결과 최적해를 쉽고 빠르며, 정확하게 결정할 수 있었다.
한국데이타베이스학회 1997년도 International Conference MULTIMEDIA DATABASES on INTERNET
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pp.504-514
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1997
관계형 데이터베이스의 성능을 향상시키는데 중요한 요소 중의 하나는 트랜잭션을 처리하기 위해 데이터를 디스크에서 주기억장치로 옮기는데 필요한 디스크 액세스(access) 횟수이다. 본 연구는 관계형 데이터베이스에서 트랜잭션을 처리할 때, 릴레이션(relation)을 수직분할하여 디스크에 단편(fragment)으로 저장하므로써 필요한 단편만 액세스하여 액세스 횟수를 감소시키는데 목적이 있다. 단편에 속성을 중복할당하여 수직분할하므로써 트랜잭션을 만족시키는 단편의 수를 감소시켜 중복할당을 고려하지 않은 방법보다 디스크 액세스 횟수를 감소시킬 수 있다. 갱신트랜잭션의 경우 하나의 속성이 갱신되면 중복된 속성을 모두 갱신하여야 하므로 액세스 횟수가 증가하지만, 조회트랜잭션의 경우 각 단편에 속성을 중복할당하여 액세스 횟수를 감소시킬 수 있다. 본 연구에서는 속성의 중복을 허용하여 단편을 구성하는 경우에 중복을 고려하지 않은 경우를 포함하므로 효과적으로 디스크 액세스 횟수를 감소시킬 수 있다. 본 연구에서는 중복할당을 고려하여 디스크의 액세스 횟수를 최소화시킬 수 있는 수직분할문제의 0-1 정수계획모형을 개발하고, 모형에 대한 최적해법으로 분지한계법을 제안한다.
구획화는 인간 활동에 영향을 미치는 새로운 지역적 틀을 만들어내는 공간 의사결정 과정이다. 그러나 구역 내 포함되어 있는 자연적 장애물은 재조직화된 구역 내에서 이루어지는 인간 활동의 효율성을 떨어뜨릴 수 있다. 이는 구획화 과정에서 경계의 특성, 즉 고도와 같은 자연적 특성, 상호작용과 같은 관계적 특성을 고려할 필요가 있음을 의미한다. 본 연구의 목적은 이러한 경계 특성을 반영하는 새로운 구획모델을 고안하는 것이다. 경계를 '결합' 혹은 '분리'와 같이 이분법적으로 간주하기 보다는 인접한 두 공간 단위 사이의 길이, 고도 편차, 상호작용과 같은 여러 경계 특성을 바탕으로 평가된 결합의 가능성을 나타내는 연속적 함수로 간주하고 목적함수 형태로 모델에 반영한다. 모델은 인구, 면적과 같은 수요 균형을 부여하는 제약조건뿐만 아니라 명시적인 연접성 제약조건을 갖는다. 경계 속성을 자연적 특성과 관계적 특성으로 구분하고, 이와 관련된 다양한 요인들에 대하여 적합도 분석을 수행하여 인접한 두 기본 공간 단위 사이의 결합 가능성을 평가한다. 행정구역 재설정문제에 고안된 모델 및 경계 특성 분석 방법을 적용한다. 분석 결과는 혼합정수계획법의 틀로 다양한 경계 특성을 고려한 구획화가 가능함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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