• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.114-114
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• 2018

과거 수십년간 댐의 운영방법은 과거 관측 유입량 자료를 바탕으로 결정되었지만, 미래 기후변화의 불확실성을 고려하면 기존 운영방법이 더 이상 유효하지 않을 수 있다. 따라서, 이에 대응하여 수자원을 적절히 운용하기 위해서는 기후변화의 불확실성을 고려한 댐의 운영방법에 대한 연구가 필요하다. 본 연구는 예측 유입량의 불확실성을 고려하기 위하여 로버스트(Robust) 의사결정 방법을 댐 운영 최적화에 접목한 다목적 로버스트 최적화(Multi-Objective Robust Optimization) 방법을 제안한다. 이는 기존의 다목적 로버스트 의사결정이론(MORDM, Multi Objective Robust Decision Making)과 로버스트 최적화이론(Robust Optimization)을 결합한 의사결정 방법이다. 로버스트 최적화의 목적함수는 로버스트 항(Robust Term)을 신뢰도, 심각도, 그리고 회복도 등의 여러 관점으로 구성할 수 있으며, 이는 다목적 최적화의 일종으로 볼 수 있다. 본 연구는 신뢰도와 심각도 관점으로 로버스트 항을 적절히 구성하고 그 가중치들을 조절하며, 그에 따라 기후변화의 상황에서 댐 운영의 수행결과가 어떻게 변하는지 의사결정자들이 파악할 수 있도록 가시화한다. 그리고 동시에, 목표하는 댐 운영의 안정성이 다양한 미래 기후변화 시나리오 상에서 유지되도록 하는 로버스트 항과 각 항의 가중치들을 결정하는 방법을 제시한다. 이를 통해 의사결정자는 여러 측면에서 안정적인 다목적 로버스트 최적화의 해를 찾아갈 수 있다. 댐 운영을 위한 로버스트 최적화를 진행하기 위해서 본 연구는 Robust-SDP(Stochastic Dynammic Programming)을 수행하였으며, 대상유역인 보령댐이 이수기동안 인근지역의 수요량만큼 물을 충분히 공급함을 목적으로 로버스트 최적화를 진행하였다. 아울러, 저수지 용량이 로버스트 최적화에 미치는 영향을 분석하기 위해서 남강댐에 동일한 최적화 방법을 적용하고 이를 비교하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.108-108
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• 2017

깊은 불확실성이 내재되어 있는 기후변화의 특성을 고려한 의사결정은 강건함(Robustness)의 특성을 지니고 있어야 한다. 강건한(Robust) 의사결정은 광범위한 불확실성의 상황에서 모든 요구사항을 충족시키는 전략을 제시한다. 이러한 강건함의 개념은 저수지운영 규칙 산정에 필요한 최적화 과정에도 적용될 수 있는데, 이를 로버스트(Robust) 최적화 과정이라고 한다. 로버스트 최적화 과정은 기존 최적화과정이 현재의 자료를 바탕으로 최적의 해를 찾기 때문에 미래 입력자료의 불확실성을 반영하지 못하는 한계를 극복하기 위하여 등장하였다. 로버스트 최적화 과정은 크게 두 가지 방법으로 나눌 수 있는데, 확률적 로버스트 최적화 방법과 비확률적 로버스트 최적화 방법이다. 확률적 로버스트 최적화 과정은 전통적인 최적화 과정과 동일하게 불확실 변수의 확률분포를 가정하지만, 비확률적 로버스트 최적화 과정은 불확실 변수의 확률분포를 가정하지 않는다. 본 연구는 최근 수자원의 부족을 겪었던 보령댐의 보다 안정적인 이수기 운영방안 산정을 위해 로버스트 최적화 과정을 적용하였다. 먼저 전통적인 최적화 방법을 적용하여 운영방안을 도출한 뒤 기후변화 상황에서의 취약성, 신뢰성, 지속가능성 그리고 회복탄력성 등을 검토하였다. 다음으로 이에 대한 대안으로 로버스트 최적화 방법으로 운영방안을 산출하였으며 이를 기존의 최적화방법과 여러 기준으로 비교하여 그 타당성을 검토하였다. 또한 두 가지 로버스트 최적화 방법을 비교하여 각 과정의 장단점에 대해 논의 하였으며, 어떤 최적화 과정이 댐 운영방안 산정에 있어 보다 합리적이고 타당한지 비교하였다. 본 연구의 결과를 통해, 기후변화의 영향 하에서 보다 안정적인 수자원 관리 방안을 제안할 수 있었다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2002년도 춘계공동학술대회
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• pp.16-22
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• 2002

STEP Method(STEM)는 의사결정자와 최적화 모형간의 상호작용을 통하여 문제를 해결하는 다목적 최적화 기법이다 STEM은 최적화 모형을 계산하는 계산 단계와 계산 단계에서 도출된 결과에 대하여 의사결절자의 선호도 정보를 모형에 반영하는 의사결정 단계로 구성되어 있다. STEM의 두 단계에서는 의사결정자의 선호도 정보가 불확실성을 포함한 경우를 적절히 고려하지 못하고 있다. 본 연구에서는 퍼지모델링 기법을 사용하여 STEM의 문제점을 보완한 기법을 제안하고자 한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2001년도 추계학술대회 논문집
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• pp.97-100
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• 2001

제조 기업의 가치사슬 최적화를 위한 전략적, 운영상 의사결정 문제는 수리적 모델을 이용한 DSS의 효과적인 활용을 통하여 해결 될 수 있다. 의사결정 프로세스는 필연적으로 공급사슬의 여러 성과 목표와 관련 조직간의 Trade-off 및 연계관계(Interaction)가 고려되므로 복수의 DSS 활용이 필요하게 된다. 이와 관련하여 본 논문에서는 공급 사슬 전체의 최적화를 위한 다수의 전략적 목표 및 의사결정 프로세스, 연계된 수리적 모델들을 정의하고, 관련 조직 및 성과 지표 별 부분적 최적화(Local Optimality)를 지양하고 전체최적화 (Global Optimality)를 달성하기 위한 DSS Logic을 철강산업 프로세스를 대상으로 수리적 모델들의 분할(Decomposition) 및 통합개념을 통하여 제시하였다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제19권1호
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• pp.1-11
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• 1994

방사선 방어의 최적화 수행에는 적용의 다양함 등을 고려할 때, 절차론이 반드시 필요하게 된다. 본 연구에서는 발전소 설계 단계에서의 최적화 절차론을 제시하고, 이를 피폭 저감대안의 선정 문제에 적용하였다. 의사결정 보조기법으로는 다기준 기법을 사용하였으며, 그 결과 대안의 우선순위를 결정하고, 최적화의 결과를 실제 적용하는 문제를 분석하였다. 이러한 최적화 절차론은 발전소 이외에 방사성 폐기물 관리나 방사선의 의학적 이용 둥의 분야에도 적용될 수 있다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권5호
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• pp.519-528
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• 2003

컨테이너 터미널에서느 매일 24시간, 365일 운영하는 데에 있어서 다양한 의사결정을 필요로 하며, 이 모든 의사결정들은 상호 관계를 가지게 된다. 이러한 의사결정의 궁극적인 목표는 선박 작업시간, 작업 처리를 위해 사용되는 자원들, 터미널 내부 도로의 혼잡도 등을 최소화하는 것이다. 또한 필요한 저장 공간을 효율적으로 이용하는 것이다. 따라서 컨테이너 터미널의 운용 효율을 더 한층 강화하기 위해서는 이러한 의사결정의 범위와 복잡성이 더해지게 되어 의사결정 도구의 필요성이 강조될 수 밖에 없다. 이 논문은 이러한 목적을 위해 의사결정시스템을 위한 평가요소들을 도출하고, 의사결정시스템 설계에 가장 큰 영향을 주는 평가요소, 즉 야드장치장 배경, RTGC 배정, QC당 YT 배정의 최적화 전략을 제안한다. 그리고 G2 언어를 상요한 시뮬레이션에 의해 의사결정시스템 설계의 효율성을 선박작업시간 비교를 통하여 평가한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.323-332
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• 2002

전자상거래와 같은 분산컴퓨팅환경에서는, 의사결정을 위해 협동적 문제해결과 사례기반의 자동 모형화가 더욱 중요시 되고 있다. 왜냐하면, 문제요구는 다양하고 이에 대응하기 위해 모든 모형을 준비한다는 것은 실제로 어려우며, 모형의 저장 및 관리관점에서도 비효율적이기 때문이다. 이에 따라, 최적화 에이전트 기반의 자동 모형화에 의한 문제해결을 위한 연구의 필요성이 인식되고 있다. 본 연구에서는 최적화 모형에 대한 지식이 부족한 사용자 수준의 XML 표현과 같은 문제요구를 이해하고, 최적화 모형 사례로부터 목표모형을 탐색하는 최적화 에이전트를 위한 사례기반 자동 모형화의 프레임웍을 제시한다. 이를 위해, 자동 모형화 지식의 표현과 목표모형 탐색을 위한 전방향 추론절차를 제시한다 최적화 에이전트는 모형화 노력을 줄이기 위해서, 민감도분석을 통해 성능이 평가된 탐색 알고리즘을 사용한다.

• 지능정보연구
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• 제8권2호
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• pp.51-69
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• 2002

웹상의 공급망 환경에서는, 의사결정을 위해 협동적 문제 해결과 사례 기반의 자동 모형화가 더욱 중요시 되고있다. 왜냐하면, 문제요구는 다양하고 이에 대응하기 위해 모든 모형을 준비한다는 것은 실제로 어려우며, 모형의 저장 및 관리 관점에서도 비효율적이기 때문이다. 따라서, 사례 기반의 모형 자동 생성에 의한 문제 해결 접근에 관한 연구 필요성이 인식되고 있다. 본 연구에서는 최적화 모형에 대한 지식이 부족한 사용자 수준의 XML 표현과 같은 문제요구 해석하여 최적화 모형 사례로부터 사례 기반의 최적화 모형을 자동 생성하는 프레임웍, 모형화 지식의 표현과 목표모형 탐색을 위한 전방향 추론 절차, 그리고 모형화 노력을 줄이기 위해서, 민감도 분석을 통해 성능이 평가된 탐색 알고리즘을 제시한다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제19권2호
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• pp.99-107
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• 1994

방사선방호의 최적화 검토에 대하여 계층화 의사결정법에 의한 의사결정과정의 예시적 방법론이 제시되었다. ICRP Publ. 55의 우라늄 광산 환기시스템 결정 사례의 방호데이터를 이용하여 주어진 방호선택대안 가운데 최적안을 도출하는 과정을 나타내었다. 이 AHP 방법은 방사선방호의 최적안 결정에 있어 방사선방호 관리자 또는 의사 결정자가 이해하기 쉽고 간편한 방법으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.21-29
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• 2015

본 논문은 목적이 네 개 이상인 고도 다목적 문제(many-objective problem)에서의 의사 결정을 위한 새로운 이중(two-tier) 최적화 접근법을 제안한다. 목적의 개수가 증가할수록, 특히 네 개 이상부터는, 전체해(solution) 중에서 파레도 최적해(Parero-optimal solution)가 차지하는 비율이 기하급수적으로 증가한다. 그래서 일반 다목적 문제와는 달리, 의사 결정을 하는데 단순히 파레토 최적 해만을 찾는 것으로는 충분하지 않고, 찾은 파레토 최적 해들 중에서도 상대적으로 좀 더 선호하는 해들을 가려내는 것이 필요하다. 제안하는 접근법에서는 추가적인 최적화 단계를 추가함으로써 사용자의 선호도를 균형있게 반영하는 방향으로 파레토 최적해들을 찾는다. 이러한 2차 최적화는 관련된 2차 목적들을 수반하게 되는데, 2차 목적으로는 광역평가값과 혼잡 거리를 사용하였다. 광역평가값과 혼잡 거리는 각각 사용자의 선호도와 다양성을 대변하는 척도이다. 제안한 접근법의 우수성을 보이기 위해서는 잘 알려진 검증 함수들을 활용하는데, 같은 함수에 대해 제안한 접근법을 적용한 경우와 적용하지 않은 경우의 결과를 비교한다. 제안한 접근법을 적용함으로써 기존보다 사용자의 선호도를 잘 반영하면서 동시에 우수하고 다양한 의사 선택이 가능하다.