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NP-난제로 다항시간으로 최적 해를 찾는 알고리즘이 제안되지 않고 있는 일반화된 배정 문제에 대해 기존에는 전적으로 메타휴리스틱 기법들에 치중하여 연구가 진행되었다. 반면에, 본 논문에서는 해를 찾아가는 규칙을 가진 휴리 스틱 탐욕 알고리즘을 제안한다. 첫 번째로, m대의 기계(용기)에 n개의 작업(물품)을 담을 수 있도록 l=n/m개가 되도 록 각 기계의 용량  에 대해 가중치 Wij≤bi/l 데이터로 축소시킨다. 축소된 데이터들을 대상으로 각 작업의 최대 이득 작업을 해당 기계에 배정하였다. 두 번째로, 각 기계에 배정된 가중치 합이 기계 용량을 초과하지 않도록 배정을 조정하 였다. 마지막으로 이득을 최대화시키기 위해 k-opt 교환 최적화를 수행하였다. 제안된 알고리즘을 50개 벤치마킹 데이 터들에 적용한 결과 약 1/3 데이터에 대해서는 알려진 최적 해를 찾을 수 있었으며, 나머지 2/3 데이터에 대해서는 메타휴리스틱 기법들과 견줄만한 결과를 보였다. 따라서 제안된 알고리즘은 GAP에 대해 다항시간으로 해를 찾아가는 규칙이 존재할 가능성을 보여 NP-난제에서 P-문제로 될 수 있음을 실험을 통해 증명하였다.

The researchers entirely focused on meta-heuristic method for generalized assignment problem(GAP) that is known as NP-hard problem because of the optimal solution within polynomial time algorithm is unknown yet. On the other hand, this paper proposes a heuristic greedy algorithm with rules for finding solutions. Firstly, this paper reduces the weight matrix of original data to Wij≤bi/l in order to n jobs(items) pack m machines(bins) with l=n/m. The maximum profit of each job was assigned to the machine for the reduced data. Secondly, the allocation was adjusted so that the sum of the weights assigned to each machine did not exceed the machine capacity. Finally, the k-opt swap optimization was performed to maximize the profit. The proposed algorithm is applied to 50 benchmarking data, and the best known solution for about 1/3 data is to solve the problem. The remaining 2/3 data showed comparable results to metaheuristic techniques. Therefore, the proposed algorithm shows the possibility that rules for finding solutions in polynomial time exist for GAP. Experiments demonstrate that it can be a P-problem from an NP-hard.

시뮬레이션은 현대의 복잡한 환경에서 효율적인 의사 결정을 위한 도구로서 폭넓게 사용되고 있다. 하지만, 대부분은 결과의 분석 보다는 시뮬레이션 모델의 개발 및 수행에 중점을 두고 있다. 본 논문에서는 시뮬레이션 모델링은 물론 결과의 분석도 중요하고 체계적으로 진행되어야 한다는 점을 강조하고, 이를 위하여 통계분석과 다양한 데이터 조작 및 그래픽 기능을 가진 R을 사용하여 이윤 최적화 시뮬레이션에 대한 모델링과 결과 데이터의 조작 및 다양한 그래픽을 사용한 분석 작업을 수행하여 유용성을 입증하였다.

Simulation is now using in various area as an effective decision analysis tool in complex environment of today. But, There is a focus to the simulation model development and execution better than result analysis. This article will emphasis to the importance of result analysis apart from model development in simulation, and will use R package for profit optimization simulation. R has a various function in statistic analysis and data manipulation, graphic display. So this research can show the value of R as a tool for simulation.

국내 전력 산업은 과거 수직통합적 독점구조에서 부문별 기능분할 및 경쟁도입을 점진적으로 추진하고 있으며 먼저 발전회사간 경쟁을 도입하기 위하여 한국전력의 발전부문을 6개의 발전회사로 분할 하였다. 2004년부터는 본격적으로 양방향 도매전력시장을 도입하여 운영할 계획에 있다. 도매전력시장의 도입으로 발생할 수 있는 가장 큰 시장 위험요소로는 시장가격의 수준 및 변동성에 대한 불확실성을 들 수 있다. 이는 시장참여자 모두에게 위험요소가 될 수 있으며 이를 위하여 정부주도하에 경쟁시장 이행기 동안의 과도기적 위험관리 도구를 제공하게 되며 발전회사와 판매회사 사이의 강제적 계약인 베스팅 계약이 포함될 것으로 예상된다. 여러가지의 베스팅 계약 중에서 Two-way 베스팅 계약은 발전회사와 판매회사와의 계약량, 계약가격을 정부 또는 관련기관에서 지정하는 것으로 이러한 Two-way 베스팅 계약은 도매전력시장의 초기에 발전회사의 손실을 최소화하는 역할을 할 것으로 예상되지만 반대로 수익을 제한하는 요소로도 작용할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 베스팅 계약 중에서 Two-way 베스팅 계약에 대한 분석을 수행하고 이를 토대로 하여 베스팅 계약 하에서 발전회사의 수익을 최적화 할 수 있는 전략에 대한 연구를 수행하였다.

This paper presents an operational technique to maximize profit of a cogeneration power plant. To minimize errors in a loss and gain analysis of a cogeneration power plant, the energy sale profit in the cost-based-pool electric power trade market, the heat sale profit, and the supplementary fund profit for electric power industry are taken into consideration. The objective is to optimize the heat-electric power ratio to maximize profit of a cogeneration power plant. Furthermore, the constrained bidding technique to optimize heat-electric power ratiocan be obtained. Profits from of a cogeneration power plant are composed of three categories, such as the energy sale profit in the cost-based-pool electric power trade market, the heat sale profit, and the supplementary fund profit for electric power industry. Profits of a cogeneration power plant are varied enormously by the operation modes. The profits are mainly determined by the amount of constrained heat generation in each trading time. And the three profit categories arecoupled tightly via the heat-electric power ratio. The result of this case study can be used as a reference to a cogeneration power plant under the power trading system considered in this case.

현재 대규모 부동산 복합개발사업은 땅값 상승, 아파트 후분양 제도 도입 및 논의, 사무실 및 소매시설 수요 감소 등 수요에 대한 변동성 확대 등으로 위기에 처하여 있다. 본 연구는 서울에서 진행된 실제 대규모 부동산 복합개발 프로젝트를 바탕으로 부동산 개발 리스크를 정의하고, GP와 LP 사이에 관련 리스크를 효율적으로 배분하며, 시뮬레이션 기법을 이용하여 손익을 적절히 배분해 그 구조를 탐구하였다. 본 연구는 지속 가능한 부동산 개발사업의 자금조달을 위한 LP의 관점에서 GP의 행동을 통제하기 위하여 다양한 자본 및 인센티브 구조를 설계하고 제안함으로써 향후 부동산 개발 금융 시장에서 지속 실현가능한 사업 구조를 확보하고 개발하는데 기여하는것을 목표로 한다.

Currently, large-scale real estate complex development projects are in crisis due to rising land costs, discussion of the introduction of the post-sale system of residential facilities, reduced demand for office and retail facilities, and increased volatility of demand. Based on the actual large-scale real estate complex development project conducted in Seoul, this study explores the structure of defining real estate development risks, efficiently distributing related risks between GPs and LPs, and appropriately distributing the gains and losses between the two, using simulation techniques. This study aims to contribute to securing and developing a feasible business structure in the real estate development financial market in the future by designing and proposing various capital and incentive structures to control GP’s behavior from the perspective of LPs for sustainable real estate development financing.