공학경제 3장 문제풀이

문서 내 토픽

1. 농작물 재배량 최적화

의사결정변수는 귀리 재배량 X1, 보리 재배량 X2, 옥수수 재배량 X3입니다. 의사결정기준은 농작물 총 수익 최대화이며, 제약조건은 노동 최대시간 6500시간, 가용 비료량 200입니다. 최적해는 X1=100, X2=25, X3=0이며 총 이익은 65,000입니다.
2. 막대 생산량 최적화

의사결정변수는 60인치 막대 개수 X1, 12인치 막대 개수 X2, 18인치 막대 개수 X3, 24인치 막대 개수 X4, 40인치 막대 개수 X5입니다. 의사결정기준은 최소한의 60인치 막대 개수 최소화이며, 제약조건은 각 막대 조합 요구량입니다. 최적해는 X1=154, X2=25, X3=52, X4=45, X5=30이며 총 60인치 막대 개수는 154개입니다.
3. 제품 수송 최적화

의사결정변수는 i번 공장에서 j창고로 가는 수송량 Xij입니다. 의사결정기준은 생산비용과 운송비용 최소화이며, 제약조건은 각 창고의 수요량, 각 공장의 생산량입니다. 최적해는 X11=80, X12=10, X13=0, X21=0, X22=50, X23=70이며 총 비용은 133,580입니다.
4. 수업 입찰 최적화

의사결정변수는 i번 학생이 j번 수업에 입찰했는지 여부 Xij입니다. 의사결정기준은 각 수업 입찰 포인트 최대화이며, 제약조건은 과목당 수강생 수 5명, 필수 수강 과목 수 2개입니다. 최적해는 총 포인트 705점입니다.
5. 자원 배분 최적화

의사결정변수는 i번째 활동량 Xi입니다. 의사결정기준은 총 수익 최대화이며, 제약조건은 각 자원의 수량 제한입니다. 스프레드시트 모형을 통해 최적해를 도출합니다.
6. 제품 생산 최적화

의사결정변수는 제품 i의 생산량 Xi입니다. 의사결정기준은 총 이익 최대화이며, 제약조건은 각 기계의 가용시간 제한입니다. 스프레드시트 모형을 통해 최적해를 도출합니다.
7. 자산 투자 최적화

의사결정변수는 i번째 자산 투자 금액 Xi입니다. 의사결정기준은 총 투자 금액 최소화이며, 제약조건은 각 연차별 최소 현금 요구액 만족입니다. 스프레드시트 모형을 통해 최적해를 도출합니다.
8. 공간 임대 최적화

의사결정변수는 i월에 j개월 임대한 공간 Xij입니다. 의사결정기준은 임대비용 최소화이며, 제약조건은 각 월별 요구 공간량입니다. 스프레드시트 모형을 통해 최적해를 도출합니다.
9. 직원 배치 최적화

의사결정변수는 풀타임 아침/오후/야간 근무 수 X1/X2/X3, 파트타임 시간대별 근무 수 X4/X5/X6/X7입니다. 의사결정기준은 총 비용 최소화이며, 제약조건은 각 시간대별 필요 인원입니다. 최적해는 X1=6, X2=8, X3=6, X4=0, X5=0, X6=4, X7=0이며 총 비용은 305입니다.
10. 광산 제품 수송 최적화

의사결정변수는 i번째 광산에서 j번째 수요지로 가는 수송량 Xij입니다. 의사결정기준은 총 수송비용 최소화이며, 제약조건은 각 공급 가능량과 요구량입니다. 스프레드시트 모형을 통해 최적해를 도출합니다.
11. 투자 포트폴리오 최적화

의사결정변수는 시점 t에 투자안 A/B/C/D에 투자한 금액 At/Bt/Ct/Dt, 투자하지 않고 남은 금액 Rt입니다. 의사결정기준은 투자가치 최대화이며, 제약조건은 각 시점의 투자 금액 제한입니다. 스프레드시트 모형을 통해 최적해를 도출합니다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

1. 농작물 재배량 최적화

농작물 재배량 최적화는 농업 생산성 향상을 위해 매우 중요한 과제입니다. AI 기술을 활용하여 토지, 기후, 자원 등 다양한 요인을 고려하여 최적의 재배량을 산출할 수 있습니다. 이를 통해 농가의 수익을 높이고 식량 안보에도 기여할 수 있습니다. 다만 AI 모델 개발 시 지역별 특성을 충분히 반영해야 하며, 농민들의 의견을 적극 수렴하여 실제 현장에 적용할 수 있도록 해야 할 것입니다.
2. 막대 생산량 최적화

막대 생산량 최적화는 제조업 분야에서 중요한 과제입니다. AI 기술을 활용하여 원자재 투입, 공정 효율, 수요 예측 등 다양한 요인을 고려하여 최적의 생산량을 산출할 수 있습니다. 이를 통해 제조 비용을 절감하고 재고 관리를 효율화할 수 있습니다. 다만 AI 모델 개발 시 제품 특성, 시장 변화, 공급망 등 다양한 요인을 종합적으로 고려해야 하며, 실제 현장 적용을 위한 지속적인 모니터링과 개선이 필요할 것입니다.
3. 제품 수송 최적화

제품 수송 최적화는 물류 효율성 향상을 위해 매우 중요한 과제입니다. AI 기술을 활용하여 운송 경로, 차량 배치, 재고 관리 등 다양한 요인을 고려하여 최적의 수송 계획을 수립할 수 있습니다. 이를 통해 운송 비용을 절감하고 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 다만 AI 모델 개발 시 실시간 교통 상황, 기상 정보, 고객 요구사항 등 다양한 요인을 반영해야 하며, 지속적인 모니터링과 개선이 필요할 것입니다.
4. 수업 입찰 최적화

수업 입찰 최적화는 교육 분야에서 중요한 과제입니다. AI 기술을 활용하여 강사 정보, 수강생 수요, 강의 내용 등 다양한 요인을 고려하여 최적의 수업 입찰 전략을 수립할 수 있습니다. 이를 통해 교육 기관의 수익을 높이고 학생들의 만족도를 향상시킬 수 있습니다. 다만 AI 모델 개발 시 교육 정책, 강사 역량, 학생 특성 등 다양한 요인을 반영해야 하며, 윤리적 측면에서도 고려해야 할 사항이 있을 것입니다.
5. 자원 배분 최적화

자원 배분 최적화는 다양한 분야에서 중요한 과제입니다. AI 기술을 활용하여 예산, 인력, 시설 등 다양한 자원을 효율적으로 배분할 수 있습니다. 이를 통해 조직의 생산성과 효율성을 높일 수 있습니다. 다만 AI 모델 개발 시 각 부서의 요구사항, 우선순위, 상호 의존성 등 다양한 요인을 고려해야 하며, 의사결정 과정의 투명성과 공정성을 확보해야 할 것입니다.
6. 제품 생산 최적화

제품 생산 최적화는 제조업 분야에서 매우 중요한 과제입니다. AI 기술을 활용하여 원자재 투입, 공정 효율, 설비 가동률 등 다양한 요인을 고려하여 최적의 생산 계획을 수립할 수 있습니다. 이를 통해 제조 비용을 절감하고 생산성을 향상시킬 수 있습니다. 다만 AI 모델 개발 시 제품 특성, 시장 수요, 공급망 등 다양한 요인을 종합적으로 고려해야 하며, 실제 현장 적용을 위한 지속적인 모니터링과 개선이 필요할 것입니다.
7. 자산 투자 최적화

자산 투자 최적화는 금융 분야에서 매우 중요한 과제입니다. AI 기술을 활용하여 시장 동향, 경제 지표, 포트폴리오 구성 등 다양한 요인을 고려하여 최적의 투자 전략을 수립할 수 있습니다. 이를 통해 투자 수익을 극대화하고 위험을 최소화할 수 있습니다. 다만 AI 모델 개발 시 윤리적 투자 원칙, 규제 환경, 고객 성향 등 다양한 요인을 반영해야 하며, 투자 의사결정 과정의 투명성과 설명 가능성을 확보해야 할 것입니다.
8. 공간 임대 최적화

공간 임대 최적화는 부동산 분야에서 중요한 과제입니다. AI 기술을 활용하여 입지, 시설, 임대료 등 다양한 요인을 고려하여 최적의 공간 임대 전략을 수립할 수 있습니다. 이를 통해 공간 활용도를 높이고 임대 수익을 극대화할 수 있습니다. 다만 AI 모델 개발 시 지역 특성, 경쟁 환경, 고객 선호도 등 다양한 요인을 반영해야 하며, 공정성과 투명성을 확보해야 할 것입니다.
9. 직원 배치 최적화

직원 배치 최적화는 인적 자원 관리 분야에서 중요한 과제입니다. AI 기술을 활용하여 직원의 역량, 선호도, 업무 특성 등 다양한 요인을 고려하여 최적의 직원 배치 계획을 수립할 수 있습니다. 이를 통해 직원의 만족도와 생산성을 높일 수 있습니다. 다만 AI 모델 개발 시 개인정보 보호, 공정성, 다양성 등 윤리적 측면을 충분히 고려해야 하며, 직원들의 의견을 적극 수렴하여 실제 현장에 적용할 수 있도록 해야 할 것입니다.
10. 광산 제품 수송 최적화

광산 제품 수송 최적화는 광업 분야에서 중요한 과제입니다. AI 기술을 활용하여 운송 경로, 차량 배치, 재고 관리 등 다양한 요인을 고려하여 최적의 수송 계획을 수립할 수 있습니다. 이를 통해 운송 비용을 절감하고 생산성을 향상시킬 수 있습니다. 다만 AI 모델 개발 시 광산 지형, 기상 조건, 도로 상황 등 광산 특유의 요인을 반영해야 하며, 안전성과 환경 영향 등을 종합적으로 고려해야 할 것입니다.
11. 투자 포트폴리오 최적화

투자 포트폴리오 최적화는 금융 분야에서 매우 중요한 과제입니다. AI 기술을 활용하여 자산 수익률, 위험도, 상관관계 등 다양한 요인을 고려하여 최적의 투자 포트폴리오를 구성할 수 있습니다. 이를 통해 투자 수익을 극대화하고 위험을 최소화할 수 있습니다. 다만 AI 모델 개발 시 시장 변동성, 규제 환경, 고객 성향 등 다양한 요인을 반영해야 하며, 윤리적 투자 원칙과 투명성을 확보해야 할 것입니다.

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