Weather is an influential factor to sales of companies. There have been growing attempts with which companies apply weather to developing their strategic marketing plans. By executing weather marketing activities, companies minimize risks (or negative impacts) of weather to their business and increase sales revenues. In spite of managerial importance of weather management, there are scarce empirical studies that comprehensively investigate its impact and present an efficient method that optimally allocates marketing budget. Our research was conducted in two parts. In the first part, we investigated influences of weather on sales based on real-world daily sales data. We specifically focused on the contextual factors that were less focused in the weather related research. In the second part, we propose an optimization model that can be utilized to efficiently allocate weather marketing budget across various regions (or branches) and show how it can be applied to real industry cases. The results of our study are as follow. Study 1 investigated the impact of weather on sales using store sales data of a family restaurant company and an outdoor fashion company. Results represented that the impacts of weather are context-dependent. The impact of weather on store sales varies across their regional and location characteristics when it rains. Based on the results derived from Study 1, Study 2 proposes a method on how optimally companies allocate their weather marketing budgets across each region.
본 연구는 무선통신기반 열차제어시스템의 ATP 기능을 차상장치와 지상장치에 배치하고 이를 검증하기 위한 ATP시뮬레이터 개발과 ATP알고리즘 검증을 포함한다. 무선통신기술을 열차제어에 적용하면 열차제어 시스템을 단순화하고 실시간 열차위치정보를 활용하여 열차운행의 안전성을 높이는 특징이 있다. 특히 ATP 지상장치와 차상장치에서 vital기능을 처리할 수 있다. 이 같은 vital기능을 어디에 배치하는 가에 따라서 인터페이스내용이 상이한 서로 다른 시스템이 구현된다. 따라서 지상과 차상에 vital 기능을 배치하는 것에 따른 특징을 도출하고, 이것에 의해서 영향을 받는 인터페이스 내용을 확인하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 ATP 지상장치에 열차이동권한과 열차속도제한 등의 기능을 배치하였고, 전동기를 직접 구동하여 실시간 열차위치정보를 생성하는 ATP시뮬레이터를 개발하였고, 본 시뮬레이터를 사용하여 ATP 알고리즘을 검증하였다. ATP 알고리즘을 검증하기 위한 적절한 모의환경을 확인하였고, ATP 기능에 영향을 주는 주요 인자를 확인하였다.
본 연구는 CCTV(Closed Circuit Television) 촬영범위에 영향을 주는 카메라 사양 및 위치 등 설치 요인에 대한 변수를 고려한 3차원 시뮬레이션 개발을 목적으로 한다. 현재 각 지자체는 방범, 교통, 산불감시와 같은 다양한 공공분야에서 CCTV를 운영하고 있다. 그러나 현재로서 CCTV의 설치는 신규입지의 선정을 위한 분석적 기법의 활용보다는 결정권자의 경험에 의존하여 최종 입지가 선정되고 있는 실정이다. 또한 최근에는 여러 기관이 운영하는 개별 CCTV의 다목적 또는 공동 활용의 중요성이 강조되고 있다. 위에 제시된 상황을 해결하기 위한 방법 중 하나로 이용 목적에 적합한 CCTV 사양 선택 및 최적입지분석 방법론의 필요성이 커지고 있는 실정이다. 이에 본 연구는 기존 연구들의 CCTV 입지점 선정 및 촬영범위 구현 방법의 장단점을 분석하여 이를 보완한 3차원 시뮬레이션 기법을 개발하고자 하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 CCTV 촬영범위 산정을 위해 기존 연구의 단점을 보완할 수 있는 요인을 도출하고, GIS기법을 활용하여 도출 요인을 적용한 3차원 촬영범위 분석을 하였다. 도출된 요인은 카메라의 화각에 영향을 주는 촬상소자의 크기와 초점거리, 촬영범위에 관련된 설치 높이 및 설치각 등 총 8개이었다. 위 요인들을 적용한 3차원 시뮬레이션 기법을 ArcObject와 Visual C#을 이용하여 자동화하였다. 이를 이용하여 CCTV 사양에 따른 촬영범위를 시뮬레이션 할 수 있었으며, 신규 설치 시 최적 배분된 입지점의 도출 또한 가능하였다. 이에 본 연구의 결과는 CCTV의 사양 선택 및 입지점 도출을 위해 결정권자의 합리적인 의사결정을 제공할 수 있을 것이다.
최근 한반도에서도 크고 작은 지진이 발생하여 더 이상 한국은 지진 안전지대로 볼 수 없으며, 특히 큰 규모의 지진 발생이 잦은 주변국의 영향으로 인해 발생할 수 있는 지진해일에 대한 신속한 대응이 필요하다. 지진해일의 발생은 큰 인명피해를 초래할 수 있으므로 지진 발생에 대비하여 대피소의 위치를 선정하는 것은 매우 중요한 일이다. 기존에 대피소 관련 연구가 다양하게 진행되었지만, 사용한 자료는 대부분 대피소 주변의 정적인 정주인구를 바탕으로 분석되어 현실성이 결여되어있다. 본 연구에서는 긴급상황 발생 시 현실성을 반영하기 위해 유동인구 데이터를 사용하였고, 대피소 위치선정에 다수 활용되고 휴리스틱 알고리즘 중 좋은 결과를 도출해내는 유전자 알고리즘을 이용하였다. 선택, 교차, 변이 과정을 통해 대피 가능 인원을 유전자 알고리즘의 목적함수로 사용하여 최적지를 탐색하였으며, 연구지역으로 선정한 부산 해운대구를 중심으로 연구한 결과, 총 8개의 대피소를 설치하는 것이 가장 효율성이 높은 것으로 최종 도출되었다. 최종 선정된 대피소의 위치는 일반거주지역뿐만 아니라 주요 관광지 주변도 선정되었는데, 이는 정주인구 통계자료만으로는 도출될 수 없는 결과로 본 연구를 통해 유동인구 데이터 활용의 중요성을 확인하였다.
Road traffic accidents (RTAs) are the leading cause of accidental death among children. RTA reduction is becoming an increasingly important social issue among children. Municipalities aim to resolve this issue by introducing "Smart Pedestrian Crosswalks" that help prevent traffic accidents near children's facilities. Nonetheless such facilities tend to be installed in relatively limited number of areas, such as the school zone. In order for budget allocation to be efficient and policy effects maximized, optimal location selection based on machine learning is needed. In this paper, we employ machine learning models to select the optimal locations for smart pedestrian crosswalks to reduce the RTAs of children. This study develops an optimal location index using variable importance measures. By using k-means clustering method, the authors classified the crosswalks into three types after the optimal location selection. This study has broadened the scope of research in relation to smart crosswalks and traffic safety. Also, the study serves as a unique contribution by integrating policy design decisions based on public and open data.
위치를 기반으로 하는 서비스가 다양해짐에 따라 고가용성과 고확장성을 제공하기 위한 분산 데이터 스트림 처리 기법에 대한 연구가 널리 수행되고 있다. 기존 연구는 분산된 노드들에서 부하의 균형을 유지하기 위해 공간 데이터 스트림의 지리적인 특성을 고려하지 않고 있어 공간적으로 인접한 연산을 수행함에 있어 전체 시스템의 부하를 증가시키고 있다. 본 논문에서는 분산 환경의 공간 데이터 스트림을 처리하기 위해 공간 영역의 겹침을 고려한 연산배치 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 인접한 공간 영역을 대상으로 하는 연산을 효율적으로 분리하기 위해 질의 영역이 겹치는 부분의 연산을 우선적으로 동일 노드에 분배하여 중복 영역에 대한 공유의 최대화를 보장한다.
In this paper we address a design problem for hub and spoke transportation networks and then consider a capacitated hub locations problem with direct shipment (CHLPwD). We determine the location of hubs, the allocation of nodes to hubs, and direct shipment paths in the network, with the objective of minimizing the total cost in the network. An evolutionary algorithm is developed here to solve the CHLPwD. To do this, we propose the representation and the genetic operators suitable for the problem and adopt a heuristic method for the allocation of nodes to hubs. To enhance the search capability, problem-specific information is used in our evolutionary algorithm. The proposed algorithm is compared with the heuristic method in terms of solution quality and computation time. The experimental results show that our algorithm can provide better solutions than the heuristic.
The current Air defense missile, Nike, will be replaced by the Patriot missile in the near future. In this paper, we developed an optimal allocation model for the Patriot missile. In order to formulate the model, we applied a set covering and If model. This model considers not only weapon's characteristics and performances but also the threat of enemy aircrafts and SCUD missiles. When we apply this model, we can find the optimal location of Patriot batteries which maximizes the kill probability of enemy aircrafts and SCUD missiles attacking vital area of our forces. This model can directly be used to the decision making for the optimal military facility allocation.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제29권2호
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pp.236-242
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2005
Dynamic Positioning(DP) system maintains ship's position (fixed location or predetermined track) exclusively by means of CPPs and thrusters. To generate the control input adequate to various situation an integrated controller for CPPs and thrusters is required. The integrated controller is composed of a thrust calculation algorithm and a thrust allocation algorithm. The thrust calculation algorithm generates thrusts in the surge direction and the sway direction from the desired forward and lateral speed and generates a moment about the yaw axis from desired heading angle. The thrust allocation algorithm allocates the generated thrusts and moment to each CPP and thruster. Computer simulations are executed to confirm the effectiveness of the suggested controller.
Supply in military operations has a significant impact on overall combat capability and efficiency. Therefore, modernization of military logistics is underway to ensure rapid and accurate distribution. And, effective warehouse management is paramount. This paper proposes a new product allocation model that uses a genetic algorithm. The model considers order frequency and mass of products because the military equipment is usually heavier than available products. A computer simulation shows that products are assigned to optimal locations and reduce the consumed energy for forklifts by more than 25 % with similar travel time. Also, we show the superiority of genetic algorithm by comparing them with other algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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