• 한국산업정보학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.75-87
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• 2015

중복시스템의 일반적인 구조는 기능을 수행하는 주요부품과 주요부품이 고장 나는 경우에 그 기능을 대신 수행하는 대기부품으로 구성되어 있다. 본 연구에서는 하나의 대기부품이 여러 개의 주요부품의 기능을 동시에 대신 수행할 수 있는 다기능 대기부품을 갖는 병렬시스템을 고려한다. 이 시스템을 구성하고 있는 모든 부품들은 작동상태와 고장상태만 갖는 반면 시스템은 구성 부품들의 상태에 따라 다중 상태를 갖는 것을 가정한다. 이러한 중복구조는 항공기와 같이 시스템의 중량이 중요한 요소인 시스템에서 많이 채택되고 있는 구조이다. 본 연구에서는 이와 같은 중복시스템의 신뢰도를 평가하기 위한 새로운 신뢰도모델링 기법을 제안하고 부품들이 상수고장률을 갖는 경우 마코프 분석 방법을 적용하여 시스템의 신뢰도를 구한다. 또한 본 연구에서 고려하고 있는 시스템과 기존에 이미 알려진 병렬시스템과 중복구조를 갖는 병렬시스템의 신뢰도를 비교하여 다기능 대기부품의 효과를 분석한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.354-359
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• 2006

The analysis of large-scale water resources systems is often complicated by the presence of multiple reservoirs and diversions, the uncertainty of unregulated inflows and demands, and conflicting objectives. Reinforcement learning is presented herein as a new approach to solving the challenging problem of stochastic optimization of multi-reservoir systems. The Q-Learning method, one of the reinforcement learning algorithms, is used for generating integrated monthly operation rules for the Keum River basin in Korea. The Q-Learning model is evaluated by comparing with implicit stochastic dynamic programming and sampling stochastic dynamic programming approaches. Evaluation of the stochastic basin-wide operational models considered several options relating to the choice of hydrologic state and discount factors as well as various stochastic dynamic programming models. The performance of Q-Learning model outperforms the other models in handling of uncertainty of inflows.