저류함수법의 최적 매개변수를 추정하기 위한 연구는 오랜 동안 여러 가지 방법으로 수행되어왔다. 그러나 여전히 최적 매개변수를 결정하는 것은 시간이 오래 걸리는 일이며, 유역의 물리적인 특성과 상관없는 매개변수가 결과로 제시되는 경우가 잦다는 인식이 팽배하다. 본 구에서는 저류함수모형의 연속방정식과 저류함수식을 충실히 분석하고 민감도 분석을 수행하였다. 그 결과, 많은 수의 국지해 중에서 유일해를 결정하는 방법을 제안할 수 있었다. 또한 유역의 직접유출 시작 시간을 고려하여 저류함수법의 지체시간을 결정할 수 있다는 것을 보였으며, 매개변수의 민감도 분석 결과, 모형의 지체시간을 결정하는 것이매우 중요하다는 것을 알수 있었다. 지체시간을 결정한 후에는 유일한해를 비교적 쉽게 찾을 수 있었다. 그러므로 제안된 방법은 기존의 최적화 방법과 같이 시간이 오래 걸리지 않으며, 강우사상별로 비교적 정확한 매개변수를 산정할 수 있다는 장점이 있다. 제안된 방법을 이용하여 기존의 저류함수법의 매개변수를 추정하기 위한 다양한 방법 중 상수고정법을 수정하였으며, 그 결과 실무에서 업무효율을 높일 수 있을 것으로 기대된다. 또한 제안된 방법은 기존의 유출수문곡선의 계산오차에만 의지하여 매개변수를 최적화하는 방법과는 다르게 유역의 특성을 고려할 수 있다는 점에서 그 의미가 있다.
기존의 패턴 탐사 기법들은 제한된 시간 및 공간영역에서 발생하는 다양한 이동 패턴들 중 단순히 사용자 요구에 적합할 것으로 추정되는 불특정한 빈발 이동 패턴만을 탐사하기 때문에 특정지점들 간의 최적 이동 경로나 정해진 시간 내의 스케줄링 경로 탐색과 같은 복합적인 시간 및 공간 제약 조건을 갖는 최적 이동 패턴을 탐사하는 문제에는 적용하기 어렵다. 이에 본 논문에서는 방대한 이동 객체의 이력 데이터 집합으로부터 복합적인 시간 및 공간 제약을 갖는 최적 이동 패턴을 탐사하는 문제를 보이고, 적용 가능한 위치 기반 서비스로서 최적 이동 경로에 해당하는 패턴을 탐색하기 위한 새로운 패턴 탐사 기법인 STOMP-F를 제안한다. 제안된 기법은 특정한 지점들 사이를 이동한 객체의 패턴들 중 객체가 가장 빈번하게 이동한 경로를 탐색하여 최적 경로로 결정하는 패턴 빈발도를 이용한 탐색 방법으로, 최적 이동 패턴 탐사 과정의 이동 시퀀스 생성 단계에서 객체의 위치 값과 공간영역 간의 위상 관계를 고려하여 이동 객체의 위치 속성에 대한 최하위 수준에서의 공간 일반화를 통해 보다 효율적으로 패턴 탐사를 수행할 수 있다. 제안 방법을 Dijkstra 알고리즘과 $A^*$ 알고리즘을 대상으로 실험 평가한 결과 $A^*$ 알고리즘의 휴리스틱 가중치에 따라 차이는 있으나 연산 처리 시간을 기준으로 타 알고리즘들 보다 효과적임을 알 수 있다.
공항에 불규칙한 시간간격으로 접근하는 항공기들을 최소의 비용으로 착륙시키는 항공기 착륙 문제 (ALP)는 최적 해를 구하기 어려워 다양한 메타휴리스틱 방법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 ALP에 대해 O(nlog n)의 다항시간으로 최적 해를 구하는 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 착륙 목표시간 오름차순으로 정렬시키고, 항공기들 간의 분리 시간과 착륙 비용을 고려하여 착륙순서를 변경시킨 최적화 과정을 수행하는 방법을 적용하였다. ALP에 대한 예제 데이터인 Airland1 ~ Airland8에 대해 소요비용이 0이 되는 활주로 개수 m까지 25개 데이터를 실험한 결과 모든 데이터에 대해 최적 해를 구하였다. 특히, Airland8의 m = 1 데이터에 대해서는 기존에 알려진 최적 해를 개선하였다.
1990년대 후반부터 구간 검지기를 이용한 링크통행시간 추정에 필요한 최소 표본수와 링크 및 경로 통행시간 추정과 예측을 위한 적정 집계간격에 대한 연구가 폭넓게 진행되어 왔다. 그러나 루프(지점)검지기를 이용한 교통정보수집체계의 경우, 합리적인 검증 없이 선정된 1분~5분의 집계간격을 이용하고 있다. 본 연구의 목적은 지점검지기인 루프검지기를 이용하여 통행시간자료를 수지하는 경우, 링크 및 경로 통행시간 추정과 예측을 위한 적정 집계간격 결정 모형을 개발하고 현장의 자료에 적용하는 것이다. 본 논문은 링크 및 경로 통행시간 추정을 위한 적정 집계간격 결정 모형으로 CVMSE(Cross Validated Mean Square Error)방법을 이용하였으며, 링크 및 경로 통행시간 예측을 위한 적정 집계간격 결정 모형으로는 FMSE(Forecasting Mean Square Error)를 적용하였다. 개발된 방법론은 경부고속도로의 루프이터에 적용되었다. 적용결과 링크 및 경로 통행시간 추정을 위한 적정 집계간격은 3분~5분으로, 링크 및 경로 통행시간 예측을 위한 적정 집계간격은 10~20분으로 분석되었다.
기존 교통신호등은 최적 교통신호주기기능을 상실했다. 기존 교통신호주기는 현시 교통주기와 30% -45% 가 일치하지 않고 있다. 본 논문에서는 평균 주행속도를 개선하고 평균 승용차 대기시간을 단축하기위해서 전자 교통신호등을 본 논문에서 제안한다. 본 논문에서는 실제 교통상황의 교통량, 출발 지연시간, 자동차속도 등의 40가지 센서 입력조건들을 저장하는 방법을 연구 중이다. 지능형 퍼지 기법을 이용하면, 서로 다른 10개의 교차로에 서 최 적의 녹색시간을 예측할 수 있다. 컴퓨터 모의실험 결과, 자동차 길이를 고려하지 않은 기존 교통신호등보다 . 오프셋 및 평균 자동차 대기시간을 줄일 수 있음이 입증되었다.
본 논문에서는 고정 우선순위 경성 실시간 시스템에 대한 에너지 측면에서의 최적의 전압 스케줄링 문제를 고려한다. 먼저, 이 문제가 NP-hard임을 증명한다. 다음으로 이 문제에 대한 fully polynomial time approximation scheme(FPTAS)을 제시한다 제안한 FPTAS는 주어진 임의의 $\varepsilon$>0에 대해 에너지 소모량이 최적의 전압 스케줄에 비해 (1+$\varepsilon$)배 이내에 있는 전압 스케줄을 문제의 입력의 크기와 1/$\varepsilon$의 다항함수 이내의 시간에 계산해준다. 실험 결과, 제안된 FPTAS는 기존의 휴리스틱에 비해 더 효율적인 전압 스케줄을 더 빠른 시간에 찾아주었다.
Queueing system with scheduled arrivals is useful in many fields where both customers' waiting time and servers' operation time (utilization) are important, and arrival time of customers is possible to be controlled. In this paper, we analyzed the operation of ship maintenance with the queueing system with scheduled arrival. Based on the model presented by Pegden and Rosenshine [8], who dealt with exponential service time, we extended the service time distributions to phase-type distribution which is able to include a wide range of real stochastic phenomena. Since most activities in the military are carried out under tight control and schedule, scheduled arrival queue has quite good applicability in this area. In this context, we applied queue with scheduled arrival to the optimal booking time decision for the ship maintenance in the navy.
There are some factors which cause the profits from the production to be decreased or increased. They are, for example, the rise in efficiency of production facilities resulting from the development of the scientific technique, the changes of purchase price of those, and the drop in efficiency of those owing to there long-term operation. In this connection, an manager can get the highest profit by deciding the proper time of new facilities replacement for those in operation or in being planned, which leads to good management planning of his manufactaring business for a given period or a long time. Main purpose of this is the study of how we decide the optimal time or facilities replacement in order to maximize the total profits for a given period by considering them as continous function as to the time in the case where a machineng is set. The results are following: 1. The definition of profit function is in duced in consideration of the breakdowns caused from continous operation of the machinery. 2. The necessary conditions are obtained for the optimal time of replacement and find out the methods of its solution. 3. Comparing between the 'Short cut' method and method in this paper, we obtained that our method is more realistic.
본 연구에서는 각 사거리에 맞는 최적의 현시를 찾는 모델을 만들었다. 사거리에서 각 방향의 교통량, 교통용량, 차선의 폭이 주어져 있을 때, 모든 현시의 교통 효율을 평가하는 평가함수를 만들어 최적의 현시를 탐색하였다. 평가함수는 한 방향에서의 평균 대기시간, 평균 지체시간, 지체시간의 표준편차, 그리고 각 방향 평균 지체시간의 표준편차의 값을 반영한다. 현시를 최적으로 하는 시간 배분은 경사하강법을 사용하여 얻어낼 수 있다. 이를 통해 신호에서 대기 시간을 줄이고, 도시의 전체적인 교통상황을 개선할 수 있을 것으로 예상한다.
It is time-consuming and difficulty to solve the time-cost trade-off problems, as there are trade-offs between time and cost to complete the activities in construction projects and this problems do not have unique solutions. Typically, heuristic methods, mathematical models and GA models has been used to solve this problems. As heuristic methods and mathematical models are have weakness in solving the time-cost trade-off problems, GA based model has been studied widely in recent. This paper suggests the time-cost trade-off optimization algorithm using particle swarm optimization. The traditional particle swarm optimization model is modified to generate optimal tradeoffs among construction time and cost efficiently. An application example is analyzed to illustrate the use of the suggested algorithm and demonstrate its capabilities in generating optimal tradeoffs among construction time and cost. Future applications of the model are suggested in the conclusion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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