안정적이고 효율적인 수자원 공급을 보장하는 것은 가정, 산업, 공공 보건 분야 복지에 필수적이다. 상수도 시스템에서 이상을 감지하기 위해 데이터 모델, 수리 모델 기반 시뮬레이션 등 다양한 접근 방식을 통해 이상감지 역량이 꾸준히 향상되어 왔으나, 현장 적용 및 검증에 한계가 있어 실질적인 활용은 폭 넓게 이루어지지 못하고 있다. 실제 적용 가능한 이상감지 시스템 측면에서, 본 연구에서는 유량 및 압력 계측 데이터를 활용하여 시스템 내 이상 발생을 신속하게 감지하고 개략적인 위치를 파악하기 위한 실시간 이상감지 및 탐색 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 유량수지 분석, 유량-수두손실 관계, EPANET 기반 수리 해석 방법을 통합하여 이상 감지 및 위치 파악의 정확성을 개선시키고자 하였다. 현장 실험 결과, 제안된 모델은 높은 신뢰도에서 시스템 내 이상유량의 발생을 효과적으로 감지하고, 발생 구간을 파악할 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구 성과는 시스템의 실시간 이상 감지 및 운영관리를 위한 실효성 있는 접근 방식을 제공함으로써 상수도 시스템의 지속 가능하고 회복력 있는 운영관리에 기여할 것으로 기대된다.

본 논문은 미술가 정규(鄭圭, 1923-1971)의 미술비평에 나타난 시대의식을 통해 그가 구 상한 전후 새로운 한국 현대미술을 분석하여 규명하는 데 목적을 둔다. 창작 활동 이외에도 비평, 교육, 행정 등 미술의 다방면에서 활약한 그의 예술관 중심에는 전전(戰前)에 대한 종합적 반성을 토대로 전후(戰後)라는 새 시대에 적합한 한국 현대미술의 모색이 있었다. 전후 한국미술계는 거 대한 흐름을 형성한 한국 앵포르멜을 중심으로 실존주의의 불안과 부조리를 내적으로 탐구했다. 반면 정규는 실존주의의 휴머니즘에 주목하여 극복의 징후로 이해한 뒤 동시대 한국의 현실에 반응 한 미술을 모색하고자 했다. 이러한 지점은 그가 회화를 중심으로 재편되어가던 한국미술계에서 낮은 장르로 취급되던 판화, 도예 등 독자적인 활동을 펼치게 추동했다. 본 연구는 초기 한국 현대 미술이 형성되어 가는 과정을 다각도로 이해하기 위하여 전후 시기 새로운 차원의 미술을 시도한 정규를 주목하면서 시작됐다. 이에 전후 시기 주요 논객으로 활동했던 그의 저술을 분석하여 그가 궁극적으로 정립하고자 했던 한국 현대미술을 체계화하고자 했다. 이를 통해 한국 현대미술의 형성 기인 전후 시기 미술에 관해 보다 입체적으로 해석할 가능성을 제안할 수 있을 것으로 기대한다.

  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

  Vehicle routing problem with time windows is determined each vehicle route in order to minimize the transportation costs. All delivery points in geography have various time restriction in camparision with the basic vehicle routing problem. Vechicle rout

Vehicle routing problem with Time Windows is determined each vehicle route in order to minimize the transportation costs. All delivery points in geography have various time restriction in camparision with the basic Vehicle routing problem. Vechicle routing problem with Time Windows is known to be NP-Hard, and it needs a lot of computing time to get the optimal solution, so that heuristics are more frequently developed than optimal algorithms. This study aims to develop a heuristic method which combines guided local search with a Tabu Search in order to minimize the transportation costs for the vehicle routing assignment and uses ILOG programming library to solve. The computational tests were performed using the benchmark problems.

We developed an algorithm to identify and determine periods of variable sources. With its robustness and high speed, it is expected to become an useful tool for surveys with large volume of data. This new scheme consists of an initial coarse. process of finding several candidate periods followed by a secondary process of much finer period search. With this multi-step approach, best candidates among statistically possible periods are produced without human supervision and also without any prior assumption on the nature of the variable star in question. We tested our algorithm with 381 stars taken from the ASAS survey and the result is encouraging. In about 76% cases, our results are nearly identical as their published periods. Our algorithm failed to provide convincing periods for only about 10% cases. For the remaining 14%, our results significantly differ from their periods. We show that, in many of these cases, our periods are superior and much closer to the true periods. However, the existence of failures, and also periods sometimes worse than manually controlled results, indicates that this algorithm needs further improvement. Nevertheless, the present experiment shows that this is a positive step toward a fully automated period analysis for future variability surveys.