• 대한교통학회지
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• 제22권7호
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• pp.131-137
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• 2004

기존 신호최적화모형에서 횡단시간은 직진신호시간에 대한 최소녹색신호시간으로 분석가에 의해 외부에서 주어지게 된다. 이로 인하여 실제로 차량이동류들에 대한 신호시간이 교통량/포화교통량 비에 의해 적절하게 배분되지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 횡단시간을 차량이동류와 동등한 이동류로 간주하여 이들을 동시에 최적화하는 신호최적화모형을 혼합정수선형계획법(BMILP)으로 제시하였다. 이를 위하여 차량 및 보행자 이동류들이 교차로를 상충없이 통과할 수 있도록 하는 선형제약조건들과 목적함수들을 구축하였다. 제시된 모형은 적색시간에 발생되는 주 대기차량과 대기차량이 소거되는 동안에 대기차량 후미에서 발생되는 부 대기차량으로 구분하여 이들 에게 발생되는 지체시간의 상대적인 크기를 반영해주는 대기차량을 모형화하고 이를 최소화해 주는 차량 및 보행자를 위한 신호시간을 산정해주게 된다. 횡단시간과 접근로에서의 횡단보도 수 에 따라 구분된 시나리오들에 대한 모형 적용 결과 기존 TRANSYT-7F 보다 신호주기에 대한 비율이 작으면서도 큰 횡단시간을 얻을 수 있었다. 그리고 시뮬레이션 결과 TRANSYT-7F 적용시보다 지체시간이 감소되는 것으로 나타났으며 횡단시간이 클수록 그 감소효과가 큰 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.39-55
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• 2019

최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제32권2호
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• pp.177-182
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• 2009

목 적 : 영상진단영역에서 이용되고 있는 3T(T, tesla) MR의 스핀에코(SE, spin echo) T1강조영상(T1-Weighted image)기법에서 숙임각(FA, flip angle)의 변화에 따른 영상의 질을 나타내는 신호대 잡음비(SNR, signal to noise ratio), 대조도 잡음비(CNR, contrast to noise ratio)를 평가한 후 특이흡수율(SAR, specific absorption rate)을 줄이면서 CNR를 향상시킬 수 있는 적정의 숙임각을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : 고식적 스핀에코에서 통상적으로 사용하는 90$^\circ$ RF pulse 대신 50$^\circ$ RF pulse에서 130$^\circ$까지 10$^\circ$씩 증가시키면서 대뇌 T1강조영상을 획득하였다. 이 영상들에서 백질(WM, white matter), 회백질(GM, gray matter)과 배경(background)에서 각각 신호강도를 측정하여 SNR를 구하였고, 기존의 T1 이완곡선 R1 = 1- exp ($\frac{-TR}{T1}$)으로, 즉 Ernst angle cos $\theta$ = exp ($\frac{-TR}{T1}$)과의 관계성으로 T1강조영상에서 WM과 GM의 SNR과 CNR의 정규성 검정과 비모수 검정인 Kruskal-wallis 분석으로 적정의 숙임각을 알아보고자 하였다. 결 과 : WM와 GM의 신호강도와 배경잡음 신호강도를 이용하여 SNR를 구한 결과 WM의 SNR는 숙임각 50$^\circ$보다 130$^\circ$에서 1.6배 정도 증가하였고, GM의 SNR는 약 1.9배 정도 높게 나타났다. 두 조직의 SNR은 T1 이완곡선과 동일한 양상을 보여주고 있다. R1 = 1- exp ($\frac{-TR}{T1}$)으로 분석한 SNR의 신호증가가 둔화되는 기점이 WM은 120$^\circ$의 숙임각에서, GM은 110$^\circ$ 이후로 나타나 두 조직에서 다르게 나타나는 것을 알 수 있었다. WM과 GM의 SNR는 130$^\circ$의 숙임각에서 높았지만 CNR에 있어서는 80$^\circ$에서 최고 높게 나타났으며, 80$^\circ$ 전후의 숙임각에서는 감소하였다. 결론 : 3.0T MR의 SE T1강조영상 기법에서 숙임각의 증가에 따라 SNR는 증가하였지만 CNR는 이전까지의 임상에서 사용하는 숙임각이 90$^\circ$ 보다 적은 80$^\circ$에서 CNR이 최고로 나타나 통상적으로 사용하는 숙임각보다 10$^\circ$ 낮은 RF pulse duration time 사용함으로써 3T에서 문제로 제기된 SAR도 줄일 수 있었다. 앞으로 3.0T MR의 SE T1강조영상 기법에서 적정 숙임각을 사용함으로서 CNR을 높일 수 있을 것으로 기대되어진다.

• 대한산업공학회지
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• 제37권4호
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• pp.358-366
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• 2011

Multi-criteria ABC inventory classification, which aims to classify inventory items by considering more than one criterion, is one of the most widely employed techniques for inventory control. The weighted linear optimization (WLO) model proposed by Ramanathan (2006) solves the problem of multi-criteria ABC inventory classification by generating a set of criterion weights for each inventory item and assigning a normalized score to the item for ABC analysis. However, the WLO model has some limitations. First, many inventory items can share the same optimal score, which can hinder a precise classification of inventory items. Second, the model allows too much flexibility in weighting multiple criteria; each item is allowed to choose its own weights so that it can maximize its score. As a result, if an item dominates the others in terms of a certain criterion, it may be classified into a higher class regardless of other criteria by assigning an overwhelming weight to the criterion. Consequently, an item with a high value in an unimportant criterion and low values in others may be inappropriately classified as class A, leading to an inaccurate classification of inventory items. To overcome these shortcomings, we extend the WLO model by using the cross-efficiency method in data envelopment analysis. We claim that the proposed model can provide a more reasonable and accurate classification of inventory items by mitigating the adverse effect of flexibility in the choice of weights and yielding a unique ordering of inventory items.

• 한국산림과학회지
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• 제110권4호
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• pp.665-677
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• 2021

본 연구는 홍천 가리산 선도산림경영단지의 경제적·공익적 기능을 증진하기 위한 산림관리 최적화 방안과 목재생산·탄소저장·수원함양 가치 사이의 상호관계를 분석하였다. 이를 위해 다목적 선형계획법을 이용하여 산림경영계획 모델을 개발하였다. 모델은 목재생산·탄소저장·수원함양의 가중치별 순현재가치의 합을 최대화하는 목적함수와 분기별 목재생산량의 변화율, 영급별·수종별 면적 비율, 경영구역별 침엽수·활엽수 면적 비율, 최소 목재생산량 및 목재판매액을 제약하는 조건식을 갖는다. 대상지의 산림조사부 및 종합계획을 바탕으로 현재 임분 정보와 경영제약요인을 분석하고, 목적함수의 기능별 가중치를 달리하여 경영대안을 구성하였다. 경영대안에 따라 최적해들을 비교한 결과, 목재생산·탄소저장·수원함양의 순현재가치 합은 한 가지 기능만 선택하여 최대화하는 대안보다 세 가지 기능을 동일한 비율로 고려하여 종합적 가치를 최대화하는 경영대안에서 가장 높게 나타났다. 또한 세 가지 기능이 동시에 작용할 때 목재생산 기능은 탄소저장 및 수원함양과 상쇄작용을 하였고, 탄소저장과 수원함양은 서로 상승작용을 하였다. 반면 세 가지 기능 중 두 가지만을 고려하는 경우에는 모든 기능 조합에서 서로 상쇄작용을 하였다. 따라서 한두 가지 기능보다는 세 가지 기능을 모두 고르게 고려하는 것이 가리산 선도산림경영단지의 가치를 최대화할 수 있는 것으로 나타났다.