설계단계에서 시스템의 불확실성을 반영하려는 노력이 다양하게 이루어지고 있으며, 강건 최적설계 혹은 신뢰도 기반 최적설계는 이에 대한 대표적인 설계 방법론이다. 이러한 최적화 수식에는 성능함수의 평균, 표준편차와 확률제한조건이 목적함수와 제한조건으로 주로 활용된다. 그러므로, 이러한 통계적 특성치를 효과적으로 계산하는 것은 필수적이며, 더 나아가 최적화 과정에서 비선형 계획법이 일반적으로 활용되므로 민감도가 반드시 필요하다. 본 연구에서는 통계적 모멘트와 확률제한조건에 대해 적분 형태로 정의되는 민감도 수식을 비정규 분포로 확장하고자 한다. 얻어진 민감도 해석 결과는 통계적 모멘트와 손상확률이 설계점에서 계산된 경우, 민감도를 얻기 위해 추가로 성능함수를 계산할 필요가 없음을 보여주므로 효율성 측면에서 우수하다. 그러나, 민감도 수식이 성능함수와 확률밀도함수의 미분과정에서 얻어지는 함수의 곱으로 정의되므로, 동일한 수치적분 방법이 적용되는 경우 민감도 해석 결과는 통계적 모멘트 결과의 정확도에 미치지 못할 가능성이 있다.
무선센서 네트워크에서 노드들의 데이터를 수집하고 기지국에 전달하는 중계노드의 위치(Relay Node Placement)를 구하는 문제는 전체 네트워크의 생존시간에 관련되어 있기 때문에 매우 중요하다. 중계노드 위치문제는 전체 네트워크의 센서노드에서 소비되는 에너지를 최소화시키는데 그 초점이 맞추어져 있다. 그러나 중계노드 위치와 센서노드와의 거리가 모두 다르므로 센서노드에서 소비되는 에너지의 불균형이 초래된다. 본 논문에서는 클러스터링 모델에서 에너지 균형비(Energy Balance Ratio)라는 개념을 제안하고 이 에너지 균형비를 최대화시키는 목적함수를 사용하여 중계노드의 위치를 구한다. 에너지 균형비를 최대화시키는 것은 클러스터에 할당된 센서노드들의 에너지 소비를 클러스터 간에 균형 잡히게 한다. 이것은 궁극적으로 대규모 센서 네트워크의 에너지 소비를 최소화시켜서 네트워크 생존기간을 최대화시키는 효과가 있다. 그러나 이 문제의 해를 구하는 것은 NP-hard 문제이므로 완전해(Exact Solution) 를 구하는 것은 현실적으로 힘들다. 따라서 제약프로그래밍 방법을 사용하여 에너지 균형비와 중계노드 위치를 함께 고려하는 EBR-RNP 문제로 모델링하여 근사해를 구한다.
최근 지식 정보의 양이 방대해지면서, 대용량 온톨로지를 효과적으로 추론하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 추론 방법들은 TBox 분류와 ABox 실체화로 나누어진다. TBox 추론은 스키마의 무결성과 종속성을 주로 다룬다면, ABox 추론은 인스턴스 위주의 다양한 문제를 다루어서 실제 응용에서의 중요성이 매우 크다. 따라서 본 논문은 클래스의 제약 조건을 분석하고, 이를 통해 인스턴스가 속하는 클래스를 추론할 수 있는 방법을 제안한다. 객체 지향 언어 기반의 분산 파일 시스템을 활용했던 기존 방법과 달리 함수형 프로그래밍 기반의 인 메모리 시스템인 스파크를 통해 대용량 온톨로지 실체화 방법에 대해서 설명한다. 제안하는 기법의 효율성을 검증하기 위해 W3C의 Wine 온톨로지를 이용해 인스턴스를 생성(1억 2천만~6억개의 트리플)하고 실험을 수행하였다. 6억개의 트리플을 대상으로 진행한 실험의 경우 전체 추론 시간이 51분(696 K Triple/sec)이 소요되었다.
This paper is concerned with the single vendor single buyer integrated production inventory problem. To make this problem more practical, space restriction and lead time proportional to lot size are considered. Since the space for the inventory is limited in most practical inventory system, the space restriction for the inventory of a vendor and a buyer is considered. As product's quantity to be manufactured by the vendor is increased, the lead time for the order is usually increased. Therefore, lead time for the product is proportional to the order quantity by the buyer. Demand is assumed to be stochastic and the continuous review inventory policy is used by the buyer. If the buyer places an order, then the vendor will start to manufacture products and the products will be transferred to the buyer with equal shipments many times. The mathematical formulation with space restriction for the inventory of a vendor and a buyer is suggested in this paper. This problem is constrained nonlinear integer programming problem. Order quantity, reorder points for the buyer, and the number of shipments are required to be determined. A Lagrangian relaxation approach, a popular solution method for constrained problem, is developed to find lower bound of this problem. Since a Lagrangian relaxation approach cannot guarantee the feasible solution, the solution method based on the Lagrangian relaxation approach is proposed to provide with a good feasible solution. Total costs by the proposed method are pretty close to those by the Lagrangian relaxation approach. Sensitivity analysis for space restriction for the vendor and the buyer is done to figure out the relationships between parameters.
In South Korea, Jeju Island has a role as a test bed for electric vehicles (EVs). All conventional cars on the island are supposed to be replaced with EVs by 2030. Accordingly, how to effectively set up EV charging stations (EVCSs) that can charge EVs is an urgent research issue. In this paper, we present a case study on planning the locations of EVCS for Jeju Island, South Korea. The objective is to determine where EVCSs to be installed so as to balance the load of EVCSs while satisfying demands. For a public service with EVCSs by some government or non-profit organization, load balancing between EVCS locations may be one of major measures to evaluate or publicize the associated service network. Nevertheless, this measure has not been receiving much attention in the related literature. Thus, we consider the measure as a constraint and an objective in a mixed integer programming model. The model also considers the maximum allowed distance that drivers would detour to recharge their EV instead of using the shortest path to their destination. To solve the problem effectively, we develop a heuristic algorithm. With the proposed heuristic algorithm, a variety of numerical analysis is conducted to identify effects of the maximum allowed detour distance and the tightness of budget for installing EVCSs. From the analysis, we discuss the effects and draw practical implications.
밴드 비트겐슈타인은 신해철이 이전에 결성했었던 대형 밴드 "넥스트" 이후 비교적 밴드의 형태를 갖춘 팀이다. 신해철 특유의 가사와 특정 컨셉이 돋보이는 이 앨범 또한 넥스트 앨범과 유사한 성향을 띄고 있다. 다만 샘플링과 컴퓨터음악을 바탕으로 다양한 형태의 밴드 사운드가 적절하게 융합을 이루고 있다는 점에서 그 차이점이 나타난다. 본 앨범은 300만원대의 비용으로 제작된 저예산 홈 레코딩 앨범으로 신해철은 메인보컬과 프로그래밍만 맡았고, 모든 작품들은 멤버가 함께 작업하였다. 이 앨범에서는 신해철 혼자만의 음악을 생산하기보다는 팀워크에 비중을 두어 멤버들과 공동 작업을 진행하였다. 앨범 녹음 저예산 홈 레코딩이 음악 생산에 제약이 될 수는 있었지만, 참신하고 매우 새로운 시도라는 점에서는 높이 평가받을 부분임을 틀림없는 사실이다. 음악을 창작하는 뮤지션들은 자신이 항상 선호하는 음악과 대중들이 선호하는 음악 사이에서 갈등을 초래한다. 그렇지만, 창작의 노력이 없으면 진화와 발전도 없다. 끊임없는 변화는 음악 능력을 계속해서 발전시킬 수 있으며, 이것은 한국대중음악의 발전으로 이어진다는 것은 분명한 사실이다.
공정관리는 건설 프로젝트에서 가장 중요한 프로젝트 성공 요인 중 하나이다. 그러나, 기존의 공정계획 기법은 건설 프로젝트에서 상당한 수작업과 관리자의 판단이 필요하기 때문에 신속한 공정계획과 운영에 많은 어려움이 있다. 본 연구는 공정계획을 자동화하고 시각화하기 위한 새로운 공정계획 기법과 알고리즘을 제안하는 것을 목적으로 하며, 이를 가산 그리드 공정계획 기법(CSM)이라고 한다. 이 기법은 시각화된 도구를 통해 작업 범위를 정의하면 각 작업의 생산성과 작업 가능 조건에 따라 일정계획이 자동으로 생성된다. 날짜별 작업의 위치를 그리드 기반 접근방식으로 시각화할 수 있다. 또한 작업 일정은 진행 상황에 따라 자동으로 갱신할 수 있다. 제안된 기법의 산업적 활용 가능성을 건설프로젝트의 샘플 데이터를 가지고 사례 연구를 통해 검증하였다. 본 연구는 공정관리 프로세스를 자동화하여 건설 산업에 기여할 수 있을 깃으로 기대한다.
이 논문에서는 이산형 상태공간 모델에 대한 $H_2$, $H_{\infty}$, 및 혼합 $H_{\infty}$ FIR 필터를 선형행렬부등식(LMI)를 이용하여 제안한다. 제안되는 필터는 FIR 구조로서 $H_2$ 및 $H_{\infty}$ 관점에서의 성능기준을 만족함과 더불어 선형성 및 불편향성의 특성을 지니고, 초기 상태에 관한 정보를 필요로 하지 않는다. 그리고 FIR 구조로 인해 기존의 FIR 형태의 필터에 비해 불확실성에 대해 보다 견실하며 빠른 수렴성을 갖는다. 모의 실험을 통해 이러한 장점을 예시한다.
본 논문은 여러개의 복합호우 자료로써 선형계획법에 의한 대표단위도를 유도하는 앨고리즘을 제공한다. 주어진 한 유역에서 종전의 방법은 여러 호우사상에 대해서 각각 단위도를 유도하여 첨두유량 및 시간에 대한 특성치 평균법을 썼다. 본 연구에서 사용한 LP모형은 Mays 등이 제안한 모형을 다음과 같이 수정하였다. 목적 함수는 가중치를 부여한 잔차의 합의 최소화로 설계하였고, Mays 논문에서 실제로는 적용하지 않은 부등호 제약보다 더 적극적인 2점 이동평균에 의한 부등식 제약조건을 두어 하강부의 진동을 제거하였다. 또한 Diskin이 지적한대로 강우 행렬의 구성을 개선하여 행렬의 차원을 줄였다. LP접근법은 대표값을 나타내는 우월성에도 불구하고 기저유출과 손실우량 분리의 정도에 매우 민감하였다. 유효우량 및 직접 유출량 분리를 위해 몇가지 방법을 적용하였으나 뚜렷이 우월한 방법은 없었다. 이것은 유역과 강우의 특성을 고려하여 판단할 문제였다. 본 연구의 앨고리즘을 낙동강 지류 위천에 적용하여 대표단휘도를 유도하였다. 기존의 IHP 성과와 비교할 때, 최적화된 대표단위 유량도의 첨두유량은 상대적으로 작고, 발생시간은 빨라졌으며, 하강부의 진동은 이동 평균법의 제약 조건에 의하여 성공적으로 소거할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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