이 연구는 취업준비/구직활동을 하면서 취업을 유예하고 있는 지역청년들의 인식과 정서를 분석하고, 이를 통해 지역청년들의 삶의 특성을 드러내고자 하였다. 이를 위해 광주광역시에 거주하는 10명의 청년들을 심층면접 하였다. 연구대상자들은 대부분 지역대학 출신으로 표준화된 스펙쌓기와 취업준비를 해왔으며, 이들은 ‘취업준비’라는 이름으로 장시간 ‘무이력’의 위치에 놓이거나, 경력이 될 수 없는 ‘일-경험’을 반복하 면서 좌절을 경험한다. 그 과정에서 청년들은 좌절감, 불안감, 무력감, 체념적 달관 등 부정적 감정을 느끼기 도 하였지만, 사회적 관계망, 지인의 지지 등을 통해 자존감을 회복하고 위로를 얻기도 하였다. 그러나 결국 자신이 처한 어려움을 해소하기 위한 방안은 매우 개인적이고 일시적인 수준에 머물러 있었으며, 청년의 문제를 사회적 방식과 공적 지원으로 해결할 필요가 있다는 욕구는 있었지만, 이를 위해 적극적인 행동을 하거나 정치성을 드러내지 않는 소극적 태도를 보였다. 이는 청년들이 경험해 온 관계 자체가 매우 개인화되고 파편화된 형식으로 구성되어 왔기 때문이기도 하다. 이에 향후 지역사회는 청년들에게 새로운 사회적 경험과 관계를 지원할 수 있는 정책적 대안을 마련하고 사회적 신뢰를 구축해야 할 것이다.

The Probabilistic Traveling Salesman Problem (PTSP) is an important topic in the study of traveling salesman problem and stochastic routing problem. The goal of PTSP is to find a priori tour visiting all customers with a minimum expected length, which sim

The Probabilistic Traveling Salesman Problem (PTSP) is an important topic in the study of traveling salesman problem and stochastic routing problem. The goal of PTSP is to find a priori tour visiting all customers with a minimum expected length, which simply skips customers not requiring a visit in the tour. There are many existing researches for the homogeneous version of the problem, where all customers have an identical visiting probability. Otherwise, the researches for the heterogeneous version of the problem are insufficient and most of them have focused on search base algorithms. In this paper, we propose a simple construction algorithm to solve the heterogeneous PTSP. The Minimum Expected Length Insertion (MELI) algorithm is a construction algorithm and consists of processes to decide a sequence of visiting customers by inserting the one, with the minimum expected length between two customers already in the sequence. Compared with optimal solutions, the MELI algorithm generates better solutions when the average probability is low and the customers have different visiting probabilities. We also suggest a local search method which improves the initial solution generated by the MELI algorithm.

  본 논문은 시간 제약을 갖는 차량 라우팅 문제를 해결하기 위해 유전자 알고리듬과 부분 최적화 알고리듬을 적용한 방법을 소개한다. 유전자 알고리듬에서의 염색체는 노드를 나타내는 정수의 순열로 표현되어 직접적인 해를 나타내지 않지만, 경험적 방법에 의한 해석을 통해 유효한 해로 변형되도록 하였다. 유전자 알고리듬에 의해 생성된 주어진 수의 우수한 해들에는 세 부분 최적화 방법이 순차적으로 적용되어 보다 좋은 해를 생성하도록 하였다. 부분 최적화 방법들에

In designing and operating cellular networks, it is assumed that the area of coverage is geographically divided into hexagonal cells. Among these cells, a certain number of cells are chosen to install switches that serve as relays for communications between any pair of cells. Then, each cell is assigned to a switch to complete the cellular network. This decision regarding assignment of cells to switches is known as a CSA (Cell-to-Switch Assignment) problem. Since this problem is so-called NP hard problem, many researches have proposed heuristic-based algorithms to provide near-optimal solutions with a reasonable computation time. Considering these characteristics of the CSA problem, this work develops a genetic algorithm and a local search algorithm. Throu호out a number of experiments, the performance of the proposed algorithms are evaluated, and compared with existing heuristic method