국내 시설 농업의 99.2%를 차지하는 플라스틱온실의 내부 환경인자는 외부 환경의 변화에 민감하게 반응하고 온실 공간 내부에서 편차가 발생한다. 온도, 습도, CO2, 광도의 환경인자를 계측하기 위한 지점을 3 × 3 × 5로 구성하여 데이터를 취득하고 내부 공간을 수직, 수평적인 측면으로 분할하여 환경 인자의 분포를 확인하였다. 계측지점의 최적점을 선정하고자 계측 공간을 수직, 수평적인 방향으로 분할하고, 측정 데이터와 이를 활용한 예측지점의 선형회귀분석 결과로 성능평가를 실시하였다. 일반적인 상황에서는 온도와 습도 인자의 경우 1개의 센서로 플라스틱온실 내부 환경의 계측이 가능할 수 있으나, 특정 구간의 경우 다수의 센서를 활용하여 내부공간의 정밀성을 확보하는 것이 필요하다. CO2의 경우 실험기간 내의 계측 매트릭스의 증가에도 불구하고 변이를 정의하는데 한계가 있음을 발견하였다. 조도 분포의 경우 일출 이후 지속적으로 회귀분석 결과가 작아짐을 발견하였다. 구조물의 간섭 등을 고려해 동일한 수평적인 방향에서 미계측 지점의 결정계수가 감소하였고, 센서 매트릭스 배치를 작물 높이 위로 위치하여 다수의 센서 노드 설치로 개선 가능하다고 예상된다. 외부 환경의 변화에 따라 온실 내부 환경이 불규칙하게 변화되며, 이 구간은 시설의 규격을 고려하여 계측 매트릭스를 구성해야 한다. 반대로 안정적인 구간에서는 최소한의 센서 노드로 내부 환경의 예측이 가능한 것을 확인할 수 있었다. 결과적으로 측정하고자 하는 환경인자와 시설의 구조 등 연구 및 재배자의 목적에 맞는 계측 매트릭스 위치 선정의 유동성이 요구되며, 덕트의 개폐위치를 조절하여 필요한 곳에 에너지를 투입하는 국소냉난방 및 생육제어 모델링 설계에 적용 가능하다고 판단된다.

Airline schedules are highly dependent on various factors of uncertainties such as unfavorable weather conditions, mechanical problems, natural disaster, airport congestion, and strikes. If the schedules are not properly managed to cope with such disturbances, the operational cost and performance are severely affected by the delays, cancelations, and so forth. This is described as a disruption. When the disruption occurs, the airline requires the feasible recovery plan returning to the normal operations in a timely manner so as to minimize the cost and impact of disruptions. In this research, an Ant Colony Optimization (ACO) algorithm with re-timing strategy is developed to solve the recovery problem for both aircraft and passenger. The problem consists of creating new aircraft routes and passenger itineraries to produce a feasible schedule during a recovery period. The suggested algorithm is based on an existing ACO algorithm that aims to reflect all the downstream effects by considering the passenger recovery cost as a part of the objective function value. This algorithm is complemented by re-timing strategy to effectively manage the disrupted passengers by allowing delays even on some of undisrupted flights. The delays no more than 15 minutes are accepted, which does not influence on the on-time performance of the airlines. The suggested method is tested on the real data sets from 2009 ROADEF Challenge, and the computational results are compared with the existing ones on the same data sets. The method generates the solution for most of problem set in 10 minutes, and the result generated by re-timing strategy is discussed for its impact.

컨테이너 터미널에서 가장 중요한 운영 목표 중 하나는 각 선박에 대한 서비스 시간을 최소화함으로써 안벽의 생산성을 극대화하 는 것이다. 선박에 대한 서비스 시간을 최소화하기 위해서는 선박에 컨테이너를 싣고 내리는 해측의 안벽 크레인(QC: Quay Crane) 작업이 지연 없이 계속되어 그 효율이 극대화되어야 한다. 본 논문은 장치장과 QC 간 컨테이너 운반을 담당하는 트럭인 YT(Yard Tractor)의 운영 을 효율화함으로써 QC가 YT를 기다리게 되는 지체 상황을 최소화할 수 있도록 해 주는 전략 기반의 YT 배차 방안을 사용할 것을 제안한다. 특히 본 논문에서는 실제 컨테이너 터미널에의 적용을 위해 기존에 제안된 전략을 수정 보완하고, 실제 터미널 데이터를 이용한 시뮬레이션 실험을 통해 그 효과를 검증한다.

자동화 컨테이너 터미널의 장치장은 수출입 되기 전의 컨테이너를 임시로 보관하는 장소이다. 모든 컨테이너는 반드시 장치장을 거치기 때문에 효율적인 장치장 운영은 터미널 생산성 향상에 큰 영향을 미친다. 효율적인 장치장 운영을 위해서 컨테이너의 위치 선정은 매 우 중요하며 보통 컨테이너의 적재 위치는 컨테이너가 장치장으로 들어올 때 정해진다. 하지만 컨테이너가 처음에 최적의 장치 위치로 적재 되었더라도 시간이 흐름에 따라 최적의 위치가 달라질 수 있다. 이에 대부분 터미널에서는 컨테이너를 좋은 위치로 재배치하는 재정돈을 수 행하고 있다. 기존 연구에서 재정돈에 관한 여러 가지 방안이 제시되었지만 모두 본 작업이 없는 크레인 유휴 시간을 이용하는 것을 전제로 하여 현실적으로 적용에 제약이 있었다. 본 논문에서는 본 작업 중에 언제라도 기회가 있을 때마다 재정돈을 수행할 수 있는 크레인 작업 할 당 방안을 제안한다. 시뮬레이션을 통한 실험 결과 제안 방안이 터미널 생산성 향상에 효과적으로 기여함을 확인하였다.

As the market of express delivery services expands rapidly, delivery service companies are exposed to severe competition. As a result of the surplus of delivery companies, they are struggling with remaining competitive at a reasonable price with appropriate level of customer satisfaction. To cope with competition pressures, a strategic alliance is suggested as an effective solution to the challenges faced by small and medium enterprises (SMEs) in express delivery services. Therefore, this study suggests a combined optimization and simulation approach to the reconfiguration of an express delivery service network for strategic alliance with respect to strategy partnership of closing/keeping service centers among companies involved and adjustments of their cutoff times. An illustrative numerical example is presented to demonstrate the practicality and efficiency of the approach.

본 논문은 컨테이너 운송을 위한 AGV(Automated Guided Vehicle) 배차 전략을 대상으로 한다. AGV 배차 문제는 안벽 크레인의 대기 시간과 AGV의 주행 거리를 최소화하도록 AGV에 작업을 할당하는 것이 목표이다. 터미널 환경의 동적인 특성으로 인해 계획 결과의 정확한 예측이 어렵고 수정이 빈번하기 때문에 실무에서는 의사결정 시간이 짧은 단순 규칙 기반 배차가 많이 쓰인다. 그러나 단순 규칙 기반 배차는 근시안적 특성으로 인해 배차의 다양한 성능 지표를 만족시키지 못하는 한계가 있으며 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 복수 규칙 기반의 배차 전략을 제안한다. 복수 휴리스틱 기반 배차 전략은 여러 규칙의 가중합으로 구성되며 규칙 사이의 가중치를 최적화하기 위해 다목적 진화 알고리즘을 적용하였다. 시뮬레이션 실험을 통해 제안 방안이 기존 단일 규칙 기반 배차에 비해 더 좋은 성능을 보임을 확인하였다.