• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제32권5호
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• pp.1463-1464
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• 2011

• 한국산업정보학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.187-196
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• 2010

네트워크 최적화 문제는 의사결정 문제 중에서 노드와 아크로 표현되는 수 많은 문제를 포함하고 있어서, 그 응용범위가 매우 다양할 뿐만 아니라 매우 실질적인 문제를 해결하는 좋은 방법론이다. 직접적으로 관련이 없는 많은 최적화 문제들도 네트워크로 적절히 표현할 수 있는 경우가 많으며 이를 통해 보다 섬도 있는 문제에 대한 이해와 해의 도출이 가능하게 된다. 이처럼 광범위한 응용분야를 가지는 네트워크 최적화 문제는 경영과학 및 산업공학에서 기본이 중요 학문이며, 이를 체계적으로 이해하고 실제 문제를 해결하려면 최적화 이론, 계산이론, 프로그래밍 등의 종합적인 지식을 필요로 한다. 본 연구에서는 네트워크 최적화 문제를 실질적으로 해결하는 필요한 지식 전달에 중점을 두고, 선형계획법 및 정수계획법을 위한 소프트웨어인 LPSolve를 소개하고 이 LPSolve와 엑셀을 연동하는 방법을 알아본다. 또한 네트워크 자체를 엑셀에서 그리는 방법을 알아보고, 이를 통해 네트워크 최적화 문제를 보다 실질적인 다룰 수 있도록 한다.

• 한국습지학회지
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• 제18권3호
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• pp.226-231
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• 2016

토지이용에 따른 수질에 미치는 영향을 파악하기 위해서는 토지피복기반의 토지계 발생부하 원단위가 필요하다. 실측자료를 기반으로 토지피복기반 원단위를 도출하기에는 많은 인력과 시간을 필요로 한다. 이에 본 연구에서는 최적화를 통해 토지피복기반의 원단위 도출 방법을 제안하였다. 최적화란 주어진 조건 안에서 가장 좋은 최적해를 구하는 과정이며, 본 연구에서는 상용 프로그램인 Microsoft Excel에서 제공하고 있는 Excel Solver를 이용하여 최적화를 수행하였다. 공주시와 서천군의 2010년 위성영상 기반으로 작성된 2012년 환경부 중분류 토지피복도를 활용하여, BOD, T-N, T-P에 대한 토지피복기반 원단위를 도출하였다. 본 연구에서 수행한 토지피복기반 원단위 산정 연구는 국토 이용에 따른 오염원 발생변화를 보다 명확히 판별할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한화학회지
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• 제65권2호
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• pp.79-82
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• 2021

• Computers and Concrete
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• 제12권4호
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• pp.553-563
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• 2013

The present study aims to show how the problem of reproducing, as closely as possible, binders of historic mortars by mixing raw materials which are commercially available, can be formulated as a linear optimization problem. The study points out that by mixing five standard raw materials (end-members) it is possible to obtain mortar binders with the almost same chemical compositions of those determined on the historic and archaeological mortar samples studied in some recent scientific papers. An advanced function of the Microsoft Excel spreadsheet, the Solver add-in, was used for the calculation of the right amount of each raw material to be mixed for producing the new binders. This approach could be useful to provide an optimal solution in the process of restoration of ancient monuments, where it is necessary to replace the historic mortars with new highly compatible repair mortars.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제16권1호
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• pp.141-153
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• 2017

A binary integer programming model is proposed for a complex timetabling problem in a university faculty which conducts various degree programs. The decision variables are defined with fewer dimensions to economize the model size of large scale problems and to improve modeling efficiency. Binary matrices are used to incorporate the relationships between the courses and students, and the courses and teachers. The model includes generally applicable constraints such as completeness, uniqueness, and consecutiveness; and case specific constraints. The model was coded and solved using Open Solver which is an open-source optimizer available as an Excel add-in. The results indicate that complicated timetabling problems with large numbers of courses and student groups can be formulated more efficiently with fewer numbers of variables and constraints using the proposed modeling framework. The model could effectively generate timetables with a significantly lower number of work hours per week compared to currently used timetables. The model results indicate that the particular timetabling problem is bounded by the student overlaps, and both human and physical resource constraints are insignificant.

• 경영과정보연구
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• 제33권5호
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• pp.85-95
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• 2014

동일 항로를 운항하는 해운사들 간의 전략적 제휴는 과당 경쟁을 피하고 운송합리화를 통한 비용 절감 목적으로 다양한 형태와 방식으로 진행되어 왔다. 특히 컨테이너 정기선 선사들 간의 전략적 제휴 형태로 가장 활발하게 시도되고 있는 것이 공동배선을 통한 컨테이너 수송이다. 동일 항로를 운항하는 제휴사들 간에 이와 같이 공동배선을 통해 수송하게 되면 제휴를 맺은 선사들 공히 비용을 줄이고 수익을 높일 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 전략적 제휴를 맺고 공동배선을 하는 경우 총 비용을 최소화하는 수학적 모형을 제시하였고, 이를 풀기 위한 해법으로서 엑셀의 최적화 도구를 사용하는 방법을 제시하였다. 기존 논문들에서도 동일한 문제를 대상으로 수학적 모형을 제시하고 있으나, 이들 모형은 비선형계획법 모형으로서 해법을 적용하여 풀기에 한계가 있다는 단점이 있었다. 본 연구에서 제시하는 모형은 선형계획법 모형으로서, 기존 논문들에서 제시하고 있는 비선형계획법 모형에 비해 개선된 모형이라고 할 수 있다. 기존 비선형계획법 모형을 이용하여 항로별 컨테이너 수송 할당 방법을 찾고자 할 경우 현실적인 문제를 대상으로 풀기가 까다로워 현실 적용가능성 측면에서 상당히 많은 제약이 따르게 되지만, 본 연구에서 제시하는 모형을 적용하면 현실적인 문제에 대해서 쉽게 해결할 수 있는 장점이 있다. 본 모형의 현실 적용가능성을 테스트하기 위해 기존 논문에서 사용한 예제 문제와 동일한 문제를 대상으로 적용해 보았다. 추가기능 프로그램인 Premium Solver Platform을 엑셀 최적화 도구에 연동하여 풀어 본 결과, 자사 선박 및 제휴사 선박에 대한 최적 할당방법을 아주 쉽게 찾을 수 있었다. 그리고 자사 단독으로 컨테이너 수송하는 경우의 모형도 제시하여 동일한 문제를 대상으로 적용해 본 결과, 제휴 선사와 공동배선을 하는 경우가 자사 단독으로 컨테이너 수송하는 경우보다는 총비용 측면에서 많은 절감이 있다는 사실을 알 수 있었다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제10권1호
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• pp.139-144
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• 2008

Recently, a multi-facility, multi-product and multi-period industrial production-distribution planning problem has been widely investigated in Supply Chain Management (SCM). One of the key issues in the current SCM research area involves reducing both production and distribution costs. We have developed an optimization model to tackle the above problems under the restricted conditions such as transportation time and a zero inventory. Computational experiments using commercial tool Ms-Excel Solver show that the real size problems we encountered can be solved in reasonable time. The model can be used to decide an appropriate production-distribution planning problem in SCM research area.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.53-55
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• 2014

Offshore 에서의 oil & gas 생산은 해상이라는 환경으로 인한 고유의 특성 때문에 항상 다수의 변수들에 영향을 받으며, 막대한 비용이 소요되기 때문에 비용을 최소화하며, 비용 대비 수익을 최대화시키기 위한 optimal design이 필수이다. 본 논문은 가상의 offshore plant와 이에서 생산된 oil의 수요지들을 설정하여 시장수요에 따른 offshore 생산의 최적화 문제를 연구대상으로 하며, 다수의 offshore oil fields를 보유한 major oil company가 당면할 수 있는 offshore production에 관한 문제를 일반화하여 정의하고, 이윤을 극대화시킬 수 있는 최적화 모형을 혼합정수계획모형(mixed integer programming)으로 정식화 하였다. 최적화 모형의 해는 Microsoft office excel solver를 통해 구하였으며 그 계산실험의 결과를 요약하여 보고한다.

• 한국수산과학회지
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• 제29권5호
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• pp.567-577
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• 1996

본 연구는 한국 연근해 갈치의 자원생태학적 특성치인 성장계수와 생잔율, 순간자연 및 어획사망계수, 어획개시연령 및 연령별 성장률을 추정하는 것이다. 갈치의 성장을 나타내는데는 세가지의 성장모델에 적합시켰으며, 이 중 차후의 자원평가연구를 목적으로 von Bertalanffy 성장식을 채택하였다. von Bertalanffy 성장계수는 EXCEL의 Solver를 사용하여 비선형회귀 방법에 의하여 다음과 같이 추정되었다. $L_\infty=46.01cm,\;K=0.3868,\;t_0=-0.3220$. 갈치의 연간생잔율 (S)은 0.277 (분산=0.00035)로 추정되었으며 순간자연사망 계수 (M)는 0.4411년으로 추정되었다. 근년의 순간어획사망계수 (F)는 0.843/년으로서 자연사망보다 어획에 의한 영향이 약 2배나 되고 있음을 암시하였다. 어획개시연령 $(t_c)$은 0.787세로 $50\%$ 성숙연령의다 훨씬 어린 연령이었다 마지막으로 갈치의 연령별 성장률이 추정되었다.