• 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 Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2004.11a
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• pp.272-275
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• 2004

플라즈마 식각공정은 소자제조를 위한 미세 패턴닝 제작에 이용되고 있다. 공정 메커니즘의 정성적 해석, 최적화, 그리고 제어를 위해서는 컴퓨터 예측모델의 개발이 요구된다. 역전파 신경망 (backpropagation neural network-BPNN) 모델을 개발하는 데에는 다수의 학습인자가 관여하고 있으며, 가장 그 최적화가 어려운 학습인자는 초기웨이트이다. 모델개발시, 초기웨이트는 random 값으로 설정이 되며, 이로 인해 초기웨이트의 최적화가 어렵다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘 (genetic algorithm-GA)을 이용하여 BPNN의 초기웨이트를 최적화하였으며, 이를 식각공정 모델링에 적용하여 평가하였다. 실리카 식각공정 데이터는 $2^3$ 인자 실험계획법을 이용하여 수집하였으며, GA에 관여하는 두 확률인자의 영향을 42 인자 실험계획법을 이용하여 최적화 하였다. 종래의 모델에 비해, 최적화된 모델은 실리카 식각률, Al 식각률, Al 선택비, 그리고 프로파일 응답에 대해서 각 기 24%, 13%,, 16%, 그리고 17%의 향상률을 보였다. 이는 제안된 최적화 기법이 플라즈마 모델의 예측성능을 증진하는데 효과적으로 응용될 수 있음을 의미한다.

• Computational Structural Engineering
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• v.11 no.4
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• pp.267-274
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• 1998

본 연구에서는 기지개와 미시구멍으로 구성된 복합재료에 입자보강 복합재료의 등가 재료상수 예측기법인 평균장 근사이론과 등가원리를 적용하여 위상 최적화에 필요한 등가 재료상수와 설계변수와의 상관관계식을 유도하였다. 또한, 유도된 관계식에 중간값을 갖는 설계변수의 수를 줄이기 위하여 벌칙인자를 도입하였다. 그리고 본 연구의 타당성을 검증하기 위하여 벌칙인자가 도입된 위상 최적화문제를 순차이차계획법인 PLBA 알고리즘을 이용하여 해석하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.07d
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• pp.2749-2751
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• 2002

일반화된 회귀 신경망 (GRNN)을 이용하여 플라즈마을 분류하는 새로운 알고리즘을 보고한다. 데이터분포를 통계적인 평균치와 표준편차를 이용하여 특징지었으며, 바이어스 인자을 이용하여 9 종류의 데이터을 발생하였다. 각 데이터에 대하여 GRNN의 학습인자를 최적화하였으며, 모델성능은 예측과 분류 정확도로 나누어 바이어스와 학습인자의 함수로 분석하였다. 바이어스는 모델성능에 상당한 영향을 주었으며, 학습인자와의 상호작용을 통하여 완전 분류를 이루었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.102-104
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• 1998

공간 질의 제약조건 검증을 위해서는 다양한 공간객체와 이에 대응하는 복잡한 공간 연산자를 고려한 최적화가 필요하다. 그러나 이에 대한 연구가 아직은 미진한 상태이고, 공간 데이터베이스 시스템의 공간 술어는 기존의 단순 비교 술어와 비교할 때 수행시 많은 시간이 소비되기 때문에 기존의 질의 최적화 기법을 공간 최적화 기법에 적용하기에는 부적합하므로 공간 술어가 포함된 제약 조건이나 질의에 대해 효과적인 최적화 기법의 확장이 요구된다. 본 논문에서는 공간 제약조건 검증시 최적의 수행계획을 얻기 위하여 먼저 중복되는 공간 연산을 제거하고 공간 연산을 위한 선택인자와 복잡도를 계산하여 산출된 랭킹을 기반으로 재배치 기법을 사용하는 공간 제약조건 최적화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 선택인자와 데이터베이스 접근시간 뿐만 아니라 공간 연산의 복잡도까지 반영하므로 최적화된 수행계획을 얻을 수 있는 장점을 지니고 있으며, 향후 공간 질의의 최적화 기법에도 적용이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 2003.09a
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• pp.557-560
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• 2003

어떠한 소유역에서 구하여진 함양율에 대한 영향을 주는 지역화 변수가 있을 때, 이들 변수를 구성하는 인자들에 대한 기여도를 분석하고자 하여 최적화 기법을 이용하였다. 지역화 변수들을 구성하는 각 인자들의 기여도에 면적 가중치를 적용찬 합이 주어진 함양율에 대한 값을 나타낸다고 하면, 함양율이 주어져 있는 여러 개의 소유역에 대하여 방정식을 만들 수 있고, 선형기법(LP)을 이용하여 인자들의 기여도를 계산할 수 있다. 이러한 방법에 의하여 계산된 각각의 지역화 변수들의 인자별 기여도를 통하여 미지의 소유역의 함양율을 추정할 수 있다.

• Journal of the Korean Vacuum Society
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• v.16 no.6
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• pp.405-413
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• 2007

Effect of design factors on the performance of vacuum system was simulated for optimum design of system. In this investigation, the feasibility of modelling mechanism for $VacSim^{Multi}$ simulator was proposed. Simulation results of pumping design factor showed the possibilities of simulation fore-study for the detailed design factors. Simulation of roughing pump presented the expected pumping behaviors based on the specifications of commercial pump. Application of booster pump exhibited the high pumping efficiency for middle vacuum range. Combinations of optimum backing pump for diffusion and turbo vacuum system were obtained. And, the characteristics of process application of both systems were also acquired.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.20 no.5
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• pp.829-835
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• 2009

Parameter design is an approach to reducing performance variation of quality characteristic value in products and processes. Taguchi has used the signal-to-noise ratio to achieve the appropriate set of operating conditions where variability around target is low in the Taguchi parameter design. However, there are difficulties in practical application, such as complexity and nonlinear relationships among quality characteristics and control factors (design factors), and interactions occurred among control factors. Neural networks have a learning capability and model free characteristics. There characteristics support neural networks as a competitive tool in processing multivariable input-output implementation. In this paper we propose a substantially simpler optimization procedure for parameter design using neural network. An example is illustrated to compare the difference between the Taguchi method and neural network method.

• Journal of the Korean Geosynthetics Society
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• v.6 no.1
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• pp.39-43
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• 2007

Geocomposites of needle punched and spunbonded nonwovens having the reinforcement and drainage functions were manufactured by use of thermal bonding method. The physical properties (e.g. tensile, tear and bursting strength, permittivity) of these multi-layered nonwovens were dependent on the processing parameters of temperatures, pressures, bonding periods etc. - in manufacturing by use of thermal bonding method. Therefore, it is very meaningful to optimize the processing parameters and physical properties of the geocomposites by thermal bonding method. In this study, an algorithm has been developed to optimize the process of the geocomposites using an artificial neural network (ANN). Geocomposites were employed to examine the effects of manufacturing methods on the analysis results and the neural network simulations have been applied to predict the changes of the nonwovens performances by varying the processing parameters.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2004.11a
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• pp.159-162
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• 2004

플라즈마 공정 모델 개발에 역전파 신경망이 가장 많이 응용되고 있으나, 관여하는 다수의 학습인자로 인해 그 최적화가 매우 어렵다. Radial basis function network (RBFN)은 관여하는 학습인자의 수가 적어 그 최적화가 상대적으로 용이하지만, 두인자의 다양한 조합에 의해 RBFN의 예측성능이 상당히 영향을 받을 수 있다. 본 연구에서는 학습인자 상호간의 작용을 유전자 알고리즘 (genetic algorithm-GA)을 이용하여 최적화하는 기법을 소개한다. 제안하는 알고리즘을 광도파로 제작을 위해 수행한 실리카 식각공정 데이터에 적용하여 평가하였다. 평가에 이용된 식각 응답은, 실리카 식각률, aluminum (Al) 식각률, Al 선택비, 그리고 실리카 프로파일 각도이다. 최적화한 모델은 종래의 모델과 비교하였으며, 그 향상도는 실리카 식각률, Al 식각률, Al 선택비, 그리고 실리카 프로파일 각도에 대해서 각 기 0.8%, 32.4%, 20.3%, 1.3% 등이었다. Al 식각률과 선택비에 대해서 예측성능은 상당이 향상되었다.