크루즈 관광 산업은 모든 관광 산업 중 세계적으로 가장 빠르게 성장하고 있는 관광산업임에도 불구하고, 지금까지 합리적 크루즈 경영의사결정에 관한 학술적 연구가 매우 미진한 상황이다. 이 논문은 크루즈 경영에 관한 기초적인 전략적 의사결정이라고 할 수 있는 크루즈 운항일정계획을 다루고 있다. 이전에 개발된 한척의 크루즈선박에 관한 모형의 제한점을 극복하여, 여러 척의 크루즈선박으로 구성된 크루즈 선대를 일반적으로 다룰 수 있는 최적화 의사결정계획 모형을 개발하였다. 후보운항일정계획들 간의 복잡성을 체계화하기 위해 선박별 후보운항일정계획 네트워크를 제안하였으며, 후보운항일정계획 네트워크 전체를 통합하는 정수계획모형을 개발하였다. 공개된 크루즈 운항일정 자료들에 바탕을 둔 가상 사례를 활용하여 개발된 모형을 실험하였다.
The purpose of this study is to develop the evaluation factors for formation of the future - oriented rural residential environment and to derive the importance of this evaluation factors. The main research methods are network analysis using Net-miner, AHP analysis and importance analysis for experts. The main research results are as follows. First, 6 factors for evaluation rural residential environment(environmental-sustainability, communality, self-reliance, aesthetic, enjoyment, settlement), 3 sub-factors of each factors, and key physical facilities(10 for rural center and 28 for rural villages) were derived by literature analysis and network analysis on it. Second, key priority factors that should be considered in physical formation of rural residential environment was deducted by AHP analysis. Improving accessibility of living services in the settlement factor, improvement of garbage collection and wastewater treatment system around the residential area, and ensuring topographic continuity in the environmental-sustainability factor was derived as a priority factors. Third, as a result of evaluation of the importance of physical facilities in the rural residential environment, there was a high demand for cultural welfare facilities in common. However, when compared with the villages where the harmony between the natural environment and the living environment is emphasized, convenience of living and accessibility of transportation were important in the rural center. These results suggest that solving the qualitative conditions as residential environment will help to attract new population. This study will contribute to enhance the qualitative level of the rural residential environment by suggesting strategic priority items when carrying out projects related to the rural residential environment creation in the future.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제18권2호
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pp.111-118
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2017
The increased diversity of different types of energy sources requires moving towards smart distribution networks. This paper proposes a probabilistic DG (distributed generation) units planning model to determine technology type, capacity and location of DG units while simultaneously allocating ESS (energy storage systems) based on pre-determined capacities. This problem is studied in a wind integrated power system considering loads, prices and wind power generation uncertainties. A suitable method for DG unit planning will reduce costs and improve reliability concerns. Objective function is a cost function that minimizes DG investment and operational cost, purchased energy costs from upstream networks, the defined cost to reliability index, energy losses and the investment and degradation costs of ESS. Electrical load is a time variable and the model simulates a typical radial network successfully. The proposed model was solved using the DICOPT solver under GAMS optimization software.
This paper provides a global path planning method using self-organizing feature map which is a method among a number of neural network. The self-organizing feature map uses a randomized small valued initial weight vectors, selects the neuron whose weight vector best matches input as the winning neuron, and trains the weight vectors such that neurons within the activity bubble are move toward the input vector. On the other hand, the modified method in this research uses a predetermined initial weight vectors, gives the systematic input vector whose position best matches obstacles, and trains the weight vectors such that neurons within the activity bubble are move toward the input vector. According to simulation results one can conclude that the modified neural network is useful tool for the global path planning problem of a mobile robot.
A global path planning method using self-organizing feature map which is a method among a number of neural network is presented. The self-organizing feature map uses a randomized small valued initial weight vectors, selects the neuron whose weight vector best matches input as the winning neuron, and trains the weight vectors such that neurons within the activity bubble are moved toward the input vector On the other hand, the modified method in this research uses a predetermined initial weight vectors of 1-dimensional string and 2-dimensional mesh, gives the systematic input vector whose position best matches obstacles, and trains the weight vectors such that neurons within the activity bubble are moved toward the input vector. According to simulation results one can conclude that the modified neural network is useful tool for the global path planning problem of a mobile robot.
In this paper, we present a distribution planning method for a supply chain. Like a typical distribution network of manufacturing firms, we have the form of arborescence. To consider more realistic situation, we investigated that an outside supplier has limited capacity. The customer demands are given in deterministic form in finite number of discrete time periods. In this environment, we attempt to minimize the total costs, which is the sum of inventory holding and backorder costs over the distribution network during the planning horizon. To make the best of the restricted capacity, we propose the look-ahead feature. For looking ahead, we convert this problem into a single machine scheduling problem and utilize tabu search approach to solve it. Numerous simulation tests have shown that the proposed algorithm performs quite well.
This paper presents a new approach for the optimal routing problem of distribution system planning using the well known Hopfield Neural Network(HNN) method. The optimal routing problem(ORP) in distribution system planning(DSP) is generally formulated as combinational mixed integer problem with various equality and inequality constraints. For the exceeding nonlinear characteristics of the ORP most of the conventional mathematical methods often lead to a local minimum. In this paper, a new approach was made using the HNN method for the ORP to overcome those disadvantages. And for this approach, a appropriately designed energy function suited for the ORP was proposed. The proposed algorithm has been evaluated through the sample distribution planning problem and the simulation results are presented.
In this paper, assuming that local range information is available, a collision-free path planning algorithm for multiple mobile robots is presented by using Hopfield neural optimization network. The energy function of the network is built using the present position and the goal position of each robot as well as its local range information. The proposed algorithm has several advantages such as the effective passing around obstacles with the directional safety distance, the easy implementation of robot motion planning including its rotation, the real-time path planning capability from the totally localized computations of path for each robot, and the adaptivity on arbitrary environment since any special shape of obstacles is not assumed.
Propriety of PERT network for planning and management in large-scale systems was investigated. We also review the example of small and middle size system to compare the appropriateness of PERT analysis method. For comparing the appropriateness of PERT analysis method the calculation time, and the variances were estimated. Eventualy, we proposed the criteria of PERT analysis method for planning and management large-scale systems.
This paper presents an application of a newly designed Adaptive Genetic Algorithm (AGA) to solve the Optimal Feeder Routing (OFR) problem for distribution system planning. The main objective of the OFR problem usually is to minimize the total cost that is the sum of investment costs and system operation costs. We propose a properly designed AGA, in this paper, which can handle the horizon-year expansion planning problem of power distribution network in which the location of substation candidates, the location and amount of forecasted demands are given. In the proposed AGA, we applied adaptive operators using specially designed adaptive probabilities. we also a Simplified Load Flow (SLF) technique for radial networks to improve a searching efficiency of AGA. The proposed algorithm has been evaluated with the practical 32, 69 bus test system to show favorable performance. It is also shown that the proposed method for the OFR can also be used for the network reconfiguration problem in distribution system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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