• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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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.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2003.10a
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• pp.163-170
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• 2003

본 논문에서는 로버스트 파라미터(robust parameter) 설계에서 다특성(multiple quality characteristics)인 경우 제어인자의 동시 최적화 조건을 찾는 방안으로 인자분석(factor analysis)에 의한 최적화 방안을 제시한다. 또한 하나의 사례를 들어 제안한 방안과 기존의 방안을 비교 연구하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.05a
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• pp.135-137
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• 2018

다수의 원유 선적항으로부터 여러 정유공장으로 수송된 원유를 정제하여 생산한 제품유를 글로벌 수요시장으로 배분하는 2단계 석유물류네트워크의 최적화는 글로벌 석유 메이저의 중요한 의사결정문제이다. 본 연구는 제품유 시장의 가격 및 수요 변동의 영향을 반영하여 원유 수송, 정제 및 제품유 배분을 최적화하기 위한 석유물류네트워크의 로버스트 추계적 모형을 제시하고 있다. 계산실험은 제품유 시장의 가격 및 수요 변동에 관한 시나리오 기반의 데이터를 사용하여 최적화 모형에 적용하였으며, 그 결과를 바탕으로 제시한 최적화모형의 유용성과 타당성을 검증하여 보고하고 있다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1993.04a
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• pp.303-303
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• 1993

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.11 no.1
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• pp.65-72
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• 2000

Robust design is an approach to reducing performance variation of quality characteristic values in quality engineering. Taguchi parameter design has a great deal of advantages but it also has some disadvantages. The various research efforts aimed at developing alternative methods. In the Taguchi parameter design, the product-array approach using orthogonal arrays is mainly used. However, it often requires an excessive number of experiments. An alternative approach, which is called the combined-array approach, was suggested by Welch et. al. (1990) and studied by others. In this paper we make a comparative study on optimization procedures to robust design in the two different experimental design(product array, combined array) approaches the Mough the Monte Carlo simulation.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.51 no.spc
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• pp.1135-1148
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• 2018

Previous studies on reservoir operation have been assumed that the climate in the future would be similar to that in the past. However, in the presence of climate non-stationarity, Robust Optimization (RO) which finds the feasible solutions under broader uncertainty is necessary. RO improves the existing optimization method by adding a robust term to the objective function that controls the uncertainty inherent due to input data instability. This study proposed Robust-SDP that combines Stochastic Dynamic Programming (SDP) and RO to estimate dam operation rules while coping with climate non-stationarity. The future inflow series that reflect climate non-stationarity were synthetically generated. We then evaluated the capacity of the dam operation rules obtained from the past inflow series based on six evaluation indicators and two decision support schemes. Although Robust-SDP was successful in reducing the incidence of extreme water scarcity events under climate non-stationarity, there was a trade-off between the number of extreme water scarcity events and the water scarcity ratio. Thus, it is proposed that decision-makers choose their optimal rules in reference to the evaluation results and decision support illustrations.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.20 no.1
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• pp.133-140
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• 2019

The concrete mix should be designed and produced to reflect the specific site conditions during concrete placement. That is, the concrete mix design should be planned considering temperatures, work environments, pouring methods, etc. The objective of this research is to understand the external factors of curing temperature and delay time that influence concrete strengths during pouring work, and provide concrete mix design that can be most robust to the effects of external factors. The Taguchi's robust method is used in preparing the concrete mix design to achieve the research objective. In a case study, an indoor concrete test was performed to find the optimal combination of concrete mixes with external factors of curing temperature and delay time. Concrete test cylinders were made to test concrete strengths given different external factors. The study results showed that the optimal performance of concrete strength can be achieved by applying the robust method when preparing a concrete mix design.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.43 no.6
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• pp.462-468
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• 2019

Offshore oil production faces several difficulties caused by oil price decline and unexpected changes in the global petroleum logistics. This paper suggests a stochastic model for optimizing the offshore oil production under uncertainty. The proposed model incorporates robust optimization and restricted recourse framework, and uses the lower partial mean as the measure of variability of the recourse profit. Some computational experiments and results based on the proposed model using scenario-based data on the crude oil price and demand under uncertainty are examined and presented. This study would be meaningful in decision-making for the offshore oil production problem considering risks under uncertainty.

• Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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• 1998.11a
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• pp.556-567
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• 1998

Robust design in industry is an approach to reducing performance variation of quality characteristic value in products and processes. Taguchi has used the signal-to-noise ratio(SN) to achieve the appropriate set of operating conditions where variability around target is low in the Taguchi parameter design. Taguchi has dealt with having constraints on both the mean and variability of a characteristic (the dual response problem) by combining information on both mean and variability into an SN. Many Statisticians criticize the Taguchi techniques of analysis, particularly those based on the SN. In this paper we propose a substantially simpler optimization procedure for robust design to solve the dual response problems without resorting to SN. Two examples illustrate this procedure. in the two different experimental design(product array, combined array) approaches.