• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2003년도 추계학술대회
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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.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2004년도 추계학술대회 논문집 Vol.17
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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.

• 전산구조공학
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• 제11권4호
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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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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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.

• 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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• 한국지하수토양환경학회 2003년도 추계학술발표회
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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.

• 한국진공학회지
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• 제16권6호
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• pp.405-413
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• 2007

진공시스템 최적화 설계를 위한 시스템 성능에 대한 설계인자 영향이 전산모사로 연구되었다. 본 연구로 상업화 전산모사기인 $VacSim^{Multi}$에 의한 진공시스템 모델링기구가 제시되었으며 진공시스템의 진공생성기구인 펌핑계 설계인자의 영향을 평가하여 향후 여러 설계인자들의 전산모사 연구 가능성이 확인되었다. $VacSim^{Multi}$의 저진공펌프 모델 전산모사 결과와 펌프사양에 의한 배기거동이 오차범위로 일치하였으며 부스터펌프의 사용이 중진공영역 응용에 효과적인 것으로 확인되었다. 또한 자체 배기능력이 없는 유확산펌프와 터보분자펌프 배기계의 최적화보조펌프 조합이 제시되었으며, 유확산 및 터보분자펌프 배기계의 시스템 공정응용특성도 확인되었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권5호
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• pp.829-835
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• 2009

다구찌 파라미터 설계는 품질특성의 변동을 최대한 줄이면서 동시에 품질특성의 평균을 목표치 가까이 가져가기 위한 설계인자의 최적조건을 찾는 방법이다. 제품의 설계단계에서 품질특성과 여러 개의 설계인자와의 관계는 복잡한 비선형 형태를 가지는 경우가 대부분이다. 신경망에서 유연한 모형선택과 학습능력은 알 수 없는 복잡한 비선형 형태를 파악하는데 아주 유용한 도구이다. 본 연구는 파라미터 설계에서 설계인자의 최적조건을 찾기 위하여 신경망을 이용한 최적화 방안을 제안하였다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제6권1호
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• pp.39-43
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• 2007

열융착법을 이용하여 보강과 배수기능을 가진 니들펀치 및 스펀본딩 부직포의 지오컴포지트를 제조하였다. 이 다층 부직포의 물성(인장, 인열 및 파영강도, 투수도 등)은 열융착법을 사용하여 제조될 경우 온도, 압력, 접착시간 등의 공정인자에 좌우된다. 따라서, 열융착법으로 제조된 지오컴포지트의 공정인자와 물성의 최적화는 매우 중요하다. 본 연구에서는 인공신경망(ANN)을 사용하여 지오컴포지트의 제조공정 최적화를 위한 알고리즘이 개발되었다. 지오컴포지트의 공정인자를 변화시켜 부직포 성능변화를 예측하기 위한 신경망 모사가 적용되었으며, 분석결과에 대한 제조방법의 효과를 조사하였다.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2004년도 추계학술대회 논문집 Vol.17
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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.