• 한국경영과학회지
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• 제16권2호
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• pp.159-163
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• 1991

For a continuous-time absorvation Markov chain, we apply and simplify the general method of finding the transition rates given the transition probabilities obtained from discrete observation of the continuous system. An example is given.

• 대한산업공학회지
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• 제39권4호
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• pp.290-297
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• 2013

The increasing level of operation in high-tech industry is likely to require ever more complex structure in reliability problem. Furthermore, system failures are more significant on society as a whole than ever before. Reliability redundancy optimization problem (RROP) plays a important role in the designing and analyzing the complex system. RROP involves selection of components with multiple choices and redundancy levels for maximizing system reliability with constraints such as cost, weight, etc. Meanwhile, previous works on RROP dealt with system with perfect failure detection, which gave at most a good solution. However, we studied RROP with imperfect failure detection and switching. Using absorbing Markov Chain, we present not a good solution but the optimal one. In this study, the optimal system configuration is designed with warm and cold-standby redundancy for k-out-of-n system in terms of MTTF that is one of the performance measures of reliability.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1995년도 추계학술대회발표논문집; 서울대학교, 서울; 30 Sep. 1995
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• pp.99-107
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• 1995

The Phase-type(PH) distribution, defined as a distribution of the time until the absorption in a finite continuous-time Markov chain state with one absorbing state, has been widely used for various stochastic modelling. But great computational burdens often make us hesitate to apply PH methods. In this paper, we propose a seemingly efficient approximation method for phase type distributions. We first describe methods to bound the first passage time distribution in continuous-time Markov chains. Next, we adapt these bounding methods to approximate phase-tupe distributions. Numerical computation results are given to verify their efficiency.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.558-565
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• 2021

대한민국 해군은 북한과 주변국 등의 위협에 효과적으로 대응하기 위해 동/서/남해에 해군 함대를 배치하여 경비임무를 수행하고 있다. 그러나 함정의 도입연도, 임무일수, 무장능력, 교대시간이 서로 다르고, 함정고장률 등 불확실성이 매우 크기 때문에 적정 함정 임무 할당이 어렵다. 이런 이유로 현장에서는 근무 인원과 함정에 피로도가 높은 경비나 비상대기 임무의 비중을 높이고 있다. 본 연구에서는 사건 발생률이 시간에 따라 변화하는 복잡한 현상을 모형화하고 분석하는데 용이한 연속시간 흡수 마코프 체인을 활용하여 해군 함정의 임무를 최적으로 할당할 수 있는 시뮬레이션 모형을 제시했다. 수립한 모형의 수치분석을 통해 임무기간 동안 목표 운용률을 유지하기 위한 최적 임무기간 및 함정 수량 결정을 할 수 있었고, 각 임무별로 최적 함정을 할당함으로써 불필요한 비상대기 함정을 감소시키고, 승조원의 피로도와 고장 발생을 감소시킬 수 있다. 이 모형은 임무 할당 뿐만 아니라 적정 소요량 산정, 재고분석 등 여러 범위에 확장하여 적용할 수 있다는데 의의가 크다.