$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

[국내논문] Simulated Annealing 알고리듬을 이용한 SAM-X 추가전력의 최적배치
Efficient Simulated Annealing Algorithm for Optimal Allocation of Additive SAM-X Weapon System 원문보기

산업공학 = IE Interfaces, v.18 no.4, 2005년, pp.370 - 381  

이상헌 (국방대학교 운영분석학과) ,  백장욱 (국방대학교 운영분석학과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study is concerned with seeking the optimal allocation(disposition) for maximizing utility of consolidating old fashioned and new air defense weapon system like SAM-X(Patriot missile) and developing efficient solution algorithm based on simulated annealing(SA) algorithm. The SED(selection by ef...

Keyword

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 연구에서는 신규 무기체계 설비배치 시 기존 전력 기반 위에 신·구 전력의 전체 능력을 통합적으로 평가하여 최적의 설비배치를 결정할 수 있는 새로운 지역담당모형을 개발하였고, 이 모형을 이용하여 한국공군에서 추진중인 SAM-X 사업의 패트리어트 배치문제에 적용함으로써 그 활용방안을 제시한다.
  • 따라서 본 연구에서는 새로운 지역담당모형의 개발과 더불어 다양한 형태의 조합최적화 문제들에서 이미 그 활용도를 인정받은 SA(Simulated Annealing) 알고리듬을 활용하여 대규모설비배치 문제에 대한 해 유도과정으로 구성하고 이 과정에서 야기되는 부분적인 제한사항들을 보완하였으며 여러 형태의 실험과 비교분석을 통해 메타휴리스틱 기법이 지역담당문제에 대한 일반 해법절차가 될 수 있음을 제안하고자 한다.
  • 신뢰도모형은 부분담당문제를 보다 일반화시킨 형태로 식 (3)과 같이 표현할 수 있으며 주어진 자원한도를 초과할 수 없다는 제약하에 모든 설비들이 각 고객을 담당할 수 있는 전체확률을 최대화시키는 것을 목적으로 한다.
  • 따라서 본 연구에서는 신뢰도모형을 적용한 대규모 배치문제에 SA를 도입하여 해 유도과정을 구성하고 그 효율성을 평가함으로써 메타휴리스틱 기법이 대규모 군사설비 배치문제를 위한 일반해법이 될 수 있는가를 판단하고자 한다
  • 본 연구에서는 기존 전력(호크)의 운용환경에서 패트리어트와 같이 설치방향에 따라 서비스영역이 변경되는 설치특성을 지닌 신규전력의 추가배치 시 신․구 전력이 함께 발휘하게 될 통합방공능력을 최대화할 수 있는 지역담당문제를 구상하였다.
  • 그리고 SAM-X 전력 규모 역시 사업추진 시부터 확정된 상태로 정해진 수량의 장비가 도입될 것이며, 각 후보지별로 설치비용이 다를 수는 있겠지만 이 비용차이로 인해 도입수량이 변경되지는 않을 것으로 예상된다. 따라서 이 문제는 여러 형태의 설비들을 제한된 수량만큼 배치하여 전체적인 고객담당을 최대화시키기 위한 조합최적화문제로 구성할 수 있다. 추가적으로 배치상황을 보다 세부적으로 구현하기 위해 유도탄의 설비특성을 반영한다면, 고객은 담당영역 내 인원과 시설이 되고 서비스의 대상은 적 공중위협이며 서비스 주체는 여러 유형의 유도탄 무기체계로 이중 일부 장비(패트리어트)는 설치방향에 영향을 받는 고유의 설치특성을 갖는다.
  • 따라서 본 연구는 평시 신규전력에 대한 초도배치문제뿐만 아니라 전시나 긴급사태 등의 긴박한 환경에서 신속한 의사결정을 필요로 하는 극단적인 배치문제들에 오히려 그 활용도가 높을 것으로 판단된다. 그리고 이러한 의사결정과정에서 본 연구가 광범위하게 활용되기 위해서는 현실적인 모형구성뿐만 아니라 모형에 대한 신속한 계산체계가 구축되어야 할 것이며 이를 위해 본 연구에서는 복잡한 구조로 이루어진 비선형의 배치모형들에 대한 효율적인 해법절차에 대해 추가 연구하였다.
  • 본 연구에서는 새로 제시한 병렬 신뢰도구조의 수리모형 식 (7)에 대한 해법으로 그 구조가 단순하면서도 전역탐색(global search)능력이 우수한 SA를 이용하여 기본적인 해법 알고리듬을 구성하고 이 과정에서 야기될 수 있는 부수적인 제한사항들을 파악하여 보완함으로써 대규모 배치문제에 대한 일반해법으로 제시하고자 한다
  • 따라서 본 연구와 같은 대규모 배치문제나 상황이 긴박한 전력 재배치상황에 SA를 활용하기 위해서는 해의 질을 떨어뜨리지 않으면서 계산시간을 단축시킬 수 있도록 SA의 변형이 필요하였고 이를 위해 Yeun and Cho(1996)가 제안한 ASA(Accelerated Simulated Annealing) 알고리듬을 적용하여 대규모배치문제에 대한 해유도과정을 구성하였다. 또한 군사설비 배치문제의 특성상 세밀하게 구성된 제약조건들을 구현시킴에 따라 크고 복잡해진 해공간 내에서도 이웃해 선별과정을 효과적으로 수행할 수 있는 방안에 대해 추가 제시하였다.
  • 본 연구에서는 신규전력 배치 시 기반전력과 연계하여 신·구전력이 발휘하게 될 전체 능력을 통합적으로 평가하여 설비배치를 결정할 수 있는 최적배치모형을 개발하였고 이 모형과 같은 대규모 군사설비 배치문제를 효과적으로 계산해내기 위해 SA를 응용한 새로운 해유도과정을 구성하였으며 이 연구를 이용하여 현재 한국공군에서 추진중인 SAM-X 사업의 배치문제에 적용함으로써 새로 도입할 패트리어트 전력배치를 체계적으로 판단할 수 있는 방법론을 제시하였다. 또한 추가적으로 지역담당모형의 개발과 효율적인 해법의 적용으로 양분화 되어 있는 기존 연구분야를 통합하여 연구 분석함으로써 SA와 같은 범용의 메타휴리스틱 기법이 신뢰도모형을 포함한 대규모 설비배치문제에 대한 일반적인 해법이 될 수 있음을 입증하였다.

가설 설정

  • (5) 각 고객별, 위협별, 설비별, 후보지별, 방위각별 여건과 중요도는 모두 동일한 것으로 가정한다.
  • (6) 이 배치문제에 있어 평가척도는 배치할 유도탄(설비)들이 적 공중위협(서비스 대상)으로부터 주어진 방어목표(고객)들을 전체적으로 얼마나 많이 보호(서비스)할 수 있느냐가 될 것이다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
지역담당(Set Covering)모형이란 무엇인가? 지역담당(Set Covering)모형이란 설비의 도입 및 배치 시 수학적분석방법을 이용하여 적정 수량과 최적의 배치를 판단할 수 있는 기법으로 여러 형태의 배치문제에 폭넓게 적용되어 왔으며 특히 무기체계 배치와 같이 보다 체계적인 분석노력이 필요한 군사설비분야에서 그 활용도가 더욱 높다.
지역담당문제는 어떻게 구분되는가? 지역담당문제는 주어진 지역 내 모든 고객을 담당할 수 있는 최소의 설비 수와 위치를 결정하기 위한 전체담당문제와 가용한 예산한도 내에서 가능한 많은 수의 고객을 담당할 수 있는 설비배치를 결정하기 위한 부분담당문제로 구분된다(Francis and White, 1974). 그리고 설비의 고객에 대한 담당 여부에 확률개념을 도입하고 중복담당효과를 고려할 수 있는 신뢰도 모형(Oh, 1981)이 있다.
전체지역담당 모형에서 문제의 해를 구하는 방법에는 무엇이 있는가? 전체담당문제의 해를 구하는 방법으로는 정수계획법에 의한 평면절단기법(Bellmore and Ratliff, 1971)과 분지한계법(Lawer and Wood, 1996) 등이 있는데, 이들 기법은 항상 최적해를 구할 수는 있으나 문제의 규모가 조금만 커져도 해를 찾는 데 제한이 따른다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (22)

  1. Beasley, J. E. and Chu, P. C (1996), Genetic Algorithm for the Set Covering Problem, European Journal of Operational Research, 94, 392-404 

  2. Bellmore, M. and Ratliff, H.D.(1971), Set Covering and Involute Bases, Management Science, 18(3), 194-206 

  3. Francis, R. L. and White, J. A(1974)., Facility Layout and Location, Prentice-Hall Inc., New Jersey 

  4. Garey, M. R. and Johnson, D. S.(1979), Computers and Intractability: A Guide to the Theory of NP-Completeness, W. H. Freeman and Co., New York, 222 

  5. Garfinkel, R.S., and Nemhauser, G.L. (1969), The Partitioning Problem: Set Covering with Equality Constraints, Operations Research, 17(5), 840-856 

  6. George C. Moors and Charles Revelle(1982), The Hierarchical Service Location Problem, Management Science, 28(7), 775-780 

  7. Ignizio, J. P.(1971), A Heuristic Solution to Generalized Covering Problems, Unpublished ph. D. Dissertation, Virginia Polytechnic Institute and State University 

  8. Jacobs, L. W. and Brusco, M. J.(1994), A Simulated Annealing-Based Heuristic for the Set Coveting Problem, Preceding Decision Sciences Institute, 1994 Annual meeting, 12, 1189-1191 

  9. Kim, S. B, (2003), A Study on the Optimal Disposition Model for the Future Missile System by Set Covering, Master Thesis, Korea National Defense University 

  10. Kim, S. I, (1987), Development of the Set Covering Model and Its Solution of Optimal Location for the Military Facilities, Proceeding of Hwarangdae Symposium 

  11. Kim, T, R, (1983), Set Covering Model for the Facility Having Different Capacity by Reliability, Master Thesis, Korea University 

  12. Kim, Y. G, Yeun, B. S, Lee, S. B, (2000), Meta -beuristic, Yeongji Moonhwasa, Seoul, Korea 

  13. Kirkpatrick, S., C.D. Gelatt Jr. M.P. Vecchi(1983), Optimization by Simulated Annealing, Science, 220, 671-680 

  14. Lawer, E, L., and Wood, D. E. (1996), Branch-and -Bound Method: A Survey, Operations Research, 14(4), 699-719 

  15. Lee, D. H, (1989), A Study on the Position Allocation for Artillery Weapon, Master Thesis, Korea National Defense University 

  16. Lee, H. L, Han C G, (1999), An Enhance Simulated Annealing Algorithm for the Set Covering Problem, IE Interface, 12(1), 94-101 

  17. Norbert Dee and John C Liebman(1972), Optimal Location of Public Facilities, Naval Research Logistics Quarterly, 19, 753-759 

  18. Oh, J. S, (1981), Set Covering Model for Maximizing Reliability, Master Thesis, Korea University 

  19. Oh, W. M, Kim, S. I, (1994), A Study on the Optimal Disposition fo the PATRIOT Missile, Proceedings of 1994 Spring Conference of the Korean Institute of Industrial Engineers 

  20. Revelle, C., and R. Swain(1970), Central Facilities Location, Geogr. Analysis, 2(1), 30-42 

  21. Yeun, B. S, Cho, G. Y, (1996), Acceleration of Simulated Annealing and Its Application for Virtual Path Management in ATM Network, Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society, 21(2), 125-140 

  22. Yoshiaki Toyoda(1975), A Simplified Algorithm for Obtaining Approxi- mate Solutions to 0-1 Programming Problems, Management Science, 21(12), 1417-1427 

저자의 다른 논문 :

활용도 분석정보

상세보기
다운로드
내보내기

활용도 Top5 논문

해당 논문의 주제분야에서 활용도가 높은 상위 5개 콘텐츠를 보여줍니다.
더보기 버튼을 클릭하시면 더 많은 관련자료를 살펴볼 수 있습니다.

관련 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로