The topic of this study is the field of humanitarian logistics for disaster response. Many existing studies have revealed that compliance with the golden time in response to a disaster determines the success or failure of relief activities, and logistics costs account for 80% of the disaster response cost. Besides, the agility, responsiveness, and effectiveness of the humanitarian logistics system are emphasized in consideration of the disaster situation’s characteristics, such as the urgency of life-saving and rapid environmental changes. In other words, they emphasize the importance of logistics activities in disaster response, which includes the effective and efficient distribution of relief supplies. This study proposes a mathematical model for establishing a transport plan to distribute relief supplies in a disaster situation. To determine vehicles’ route and the amount of relief for cities suffering a disaster, it mainly considers the urgency, effectiveness (restoration rate), and uncertainty in the logistics system. The model is initially developed as a mixed-integer nonlinear programming (MINLP) model containing some nonlinear functions and transform into a Mixed-integer linear programming (MILP) model using a logarithmic transformation and piecewise linear approximation method. Furthermore, a minimax problem is suggested to search for breakpoints and slopes to define a piecewise linear function that minimizes the linear approximation error. A numerical experiment is performed to verify the MILP model, and linear approximation error is also analyzed in the experiment.

PURPOSES: Pavement Management System contains the data that describe the condition of the road. Under limited budget, the data can be utilized for efficient plans. The objective of this research is to develop a mixed integer program model that maximizes remaining durable years (or Lane-Kilometer-Years) in road maintenance planning. METHODS: An optimization model based on a mixed integer program is developed. The model selects a cluster of sectors that are adjacent to each other according to the road condition. The model also considers constraints required by the Seoul Metropolitan Facilities Management Corporation. They select two lanes at most not to block the traffic and limit the number of sectors for one-time construction to finish the work in given time. We incorporate variable cost constraints. As the model selects more sectors, the unit cost of the construction becomes smaller. The optimal choice of the number of sectors is implemented using piecewise linear constraints. RESULTS: Data (SPI) collected from Pavement Management System managed by Seoul Metropolitan City are fed into the model. Based on the data and the model, the optimal maintenance plans are established. Some of the optimal plans cannot be generated directly in existing heuristic approach or by human intuition. CONCLUSIONS: The mathematical model using actual data generates the optimal maintenance plans.

This study aimed to evaluate the effectiveness of closed season policy using an integer linear programming, targeting the large purse seine fishery in Korea. In the analysis, based on Cheng and Townsend(1993), fishing effort (fishing days by month) was assumed to be distributed for profit maximization of vessels and catch of immature fish was estimated. The analytical results showed that the effects of closed season policy would vary in accordance with the monthly closures in terms of fishing profits and catch of immature fish. A closed season policy by month had different effects on fishing profits and catch of immature fish by species. It implies the importance of considering seasonal changes of fish species when limiting fishing efforts with the closed season policy.

지형 자료는 지구과학 여러 분야에서 중요한 기초 자료 중 하나이다. 최근 들어, 상세한 분해능을 가지는 DEM 자료가 활용가능하며 따라서 방대한 양의 자료를 효율적으로 다루는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 방대한 DEM 자료의 무손실 압축 및 효율적인 복원에 대해 알아보았다. 이를 위해 정수웨이블릿 변환과, 엔트로피 부호화의 개념을 이용하여, 웨이블릿 계수의 부호화 및 일부 영역의 지형복원 방법을 고안하였다. 또한, 정밀 중력 지형보정 과정에서 이러한 연구 결과의 활용성을 검토하였다. DEM의 압축률이 가장 좋은 웨이블릿은 CDF3.5이며, CDF3.1 또는 CDF3.5 웨이블릿을 사용하여 3단계 정도로 분해를 하는 것이 최적의 선택이다 (약 45.4%의 압축률). 또한 웨이블릿변환의 다중단계분석 특성을 활용하여 웨이블릿계수의 일부만을 추출하여 지형의 일부만을 복원할 수 있었다.

Previous researches have focused on the efficiency of project execution and the satisfaction of internal customers in view of the fact that a project is successful if any defects are not found in the short-term performance test of the project final outcom

본 논문에서는 H.264/AVC 비디오 코덱에 다차원 변환을 적용하여 높은 압축 성능을 갖는 비디오 부호화 방법을 제안한다. 다차원 변환은 4×4 변환의 장점과 높은 공간적 압축도를 갖는 변환 방법이다. 본 논문에서는 효율적인 변환을 위해 블록모드에 따라 동일한 방향성을 가진 영역을 설정하는 방법을 소개한다. 또한 다차원 변환에 맞는 변환계수 비용 함수를 제안하여 개선된 결과를 얻을 수 있다. 실험을 통해 제안하는 비디오 부호화기는 H.264/AVC에 비하여 BD-RATE 측면에서 약 6.14% 개선된 성능을 보였다.

본 연구는 제한된 예산에서 최대의 효율을 얻기 위해서 여러 대안 중에서 최적의 상수원 확보 방안을 결정하는 것이다. 상수원 할당 문제를 다루기 위해서는 해수 담수화 시설, 지하수 개발, 저수지개발, 해저관로 설치, 급수선, 해상 상수원 비축기지와 같은 제안된 여러 대안들이 있다. 본 논문에서는 가장 합리적인 대안을 결정하기 위하여 새로운 모델인 0-1정수계획모형이 제안된다. 제안된 모형은 지금까지 최적 상수원 확보 문제에 적용된 사례가 없다. 본 논문은 최소의 예산으로 가장 합리적인 대안을 결정하는데 기여할 뿐만 아니라 제안된 모형은 타 지역의 상수원 확보 문제에도 적용할 수 있다.

본 연구에서는 ABC(Activity-Based Costing),활동기준원가를 설명하고, 한 업체를 대상으로 Cost structure를 파악하여, (ABC=based objective function value)를 최대화 하는 값을 찾아 이익을 최대화 시켜 기업가치를 향상시키고자 모형을 설계한다. 이를 위해 변수를 결정하고, 제약을 설정하게 된다. 이를 통해 수학적 모형을 완성 시뮬레이션을 통한 이익을 최대화 시키는 활동원가의 활동들을 규명한다.

This study is concerned with developing a heuristic algorithm for solving a class of ninlinear integer programs(NLIP). Exact algrithm for solving a NLIP either may not exist, or may take an unrealistically large amount of computing time. This study develops a new heuristic, the Excursion Algorithm(EA), for solving a class of NLIP's. It turns out that excursions over a bounded feasible and/or infeasible region is effective in alleviation the risks of being trapped at a lical optimum. The developed EA is applied to the redundancy optimization problems for improving the system safety, and is compared with other existing heuristic methods. We also include simulated annealing(SA) method in the comparision experiment due to ist populatrity for solving complex combinatorial problems. Computational results indicate that the proposed EA performs consistently better than the other in terms of solution quality, with moderate increase in computing time. Therefore, the proposed EA is believed to be an attractive alternative to other heuristic methods.

In this paper, a new direct search method, Near-Up Search method, is proposed for the discrete nonlinear structural optimization. The proposed method is illustrated and tested by the minimum weight structural optimization problem of 3D truss. The results of the trusses design show that the Near-Up Search method is much more efficient than Genetic Algorithm.

본 연구는 마리나 건설 최적의 대상지를 결정하기 위하여 여러 가능해역 중에서 최적의 장소를 결정하는 것이다. 마리나 건설 후보지 선정 문제를 다루기 위해서 여수시 인근의 10개의 후보지를 대상으로 10개의 결정 요인들을 분석하여 최적의 장소를 선정한다. 본 논문에서는 가장 합리적인 장소를 결정하기 위하여 새로운 모델인 0-1정수 최적계획모형이 제안된다. 제안된 모형은 지금까지 최적 마리나 시설 분석 문제에 적용된 사례가 없다. 본 논문은 가장 합리적인 장소를 결정하는데 기여할 뿐만 아니라 제안된 모형은 타 지역의 마리나 시설 건설 후보지 선정 문제에도 적용할 수 있다.

지하수 수질 감시를 위한 관측망의 설치는 지하수자원의 보호를 위해 매우 중요하다. 그러나 현재 지하수 수질 관측망의 설계는 합리적인 방법보다는 현장전문가의 경험과 직관에 의존하는 경우가 많다. 본 논문에서는 3차원 수질모의와 최적화를 이용하는 지하수질 관측망의 설계방법론을 제안하였다. 설계과정은 다음의 세 가지 경우로 정형화되었다. (Ⅰ) 평균농도를 감시하는 위치를 선정하되 관측정의 수기 제한되는 경우, (2) 최대농도를 감시하는 위치를 선정하되 관측정

유역내의 수력 에너지자원과 수자원의 효율적 관리를 위하여 통합혼합정수계획법(combined mixed integer proguamming)을 사용한 최적 발전기 운영계획 모형을 개발하였다. 통합혼합정수계획법 모형은 기왕에 개발된 혼합정수계획법 모형에서 발생할 수 있는 모순을 해결하기 위하여 개발되었다. 또한, 조건부 제약조건과 택일 제약조건들을 선형계획법 모형에서 사용 할 수 있도록 수정하는 기법을 제안하였다. 미국 콜로라도강 하부유역에 통합혼합정수계획