• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.28 no.6
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• pp.1227-1234
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• 2015

Traditional criteria for optimum experimental designs depend on the specifications of the model; however, there will be a dilemma when we do not have perfect knowledge about the model. Box and Draper (1959) suggested one direction to minimize bias that may occur in this situation. We will demonstrate some examples with exact solutions that provide a no-bias design for polynomial regression. The most interesting finding is that a design that requires less bias should allocate design points away from the border of the design space.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.23 no.4
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• pp.765-775
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• 2012

The cross-validation is a popular method to select bandwidth in all types of kernel estimation. The maximum likelihood cross-validation, the least squares cross-validation and biased cross-validation have been proposed for bandwidth selection in kernel density estimation. In the case that the probability density function has a discontinuity point, Huh (2012) proposed a method of bandwidth selection using the maximum likelihood cross-validation. In this paper, two forms of cross-validation with the one-sided kernel function are proposed for bandwidth selection to estimate the location and jump size of the discontinuity point of density. These methods are motivated by the least squares cross-validation and the biased cross-validation. By simulated examples, the finite sample performances of two proposed methods with the one of Huh (2012) are compared.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1995.04a
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• pp.678-681
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• 1995

가속수명시험은 매우 신뢰성이 높은 제품의 수명분포에 대한 정보를 빨리 얻기 위해 사용된다. 이때, 빠른 시간안에 정보를 얻기 위해 제품의 사용조건보다 높은 스트레스 즉 온도, 압력, 전압, 진동등을 사용하여 시험을 하게 되는데 최대 시험 스트레스는 미리 실험자에 의해 선택되게 된다. 그러나 주어진 최대 시험 스트레스가 스트레스의 한계범위를 벗어나는 경우에는 사용조건과 다른 고장구조가 발생할 수 있고, 이로 인하여 편의가 큰 신뢰수명의 추정치를 얻을 수 있다. 기존의 논문에서는 실험자의 경험 또는 사전시험을 통해 미리 설정된 최대 시험 스트레스하에서 제품수명의 표준편차를 최소화하기 위한 최적가속수명시험 설계방법을 제시하였다. 그러나 본 논문에서는 와이불 분포에서 1) 사용조건에서의 수명추정치의 분산 .leq. k, 2) 스트레스의 범위를 벗어나지 않는 최대 시험 스트레스의 최소값을 구하는 설계방법을 제시하고, 또한 구한 스트레스에서의 수명 및 최소 시험 스트레스에서 시험되어야 할 제품의 수를 추정한다. 이때, 사용전압에서의 수명을 계산하기 위하여 inverse power law 모형을 도입하였으며, type I censoring 방법을 사용하여 수명 데이타들은 모든 제품이 고장나기 전에 분석될 수 있도록 하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.28 no.1
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• pp.77-83
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• 2009

This paper proposes a new noise-biased compensation of minimum statistics(MS) method using a nonlinear function and a priori speech absence probability(SAP) for speech enhancement in non-stationary noisy environments. The minimum statistics(MS) method is well known technique for noise power estimation in non-stationary noisy environments. It tends to bias the noise estimate below that of true noise level. The proposed method is combined with an adaptive parameter based on a sigmoid function and a priori speech absence probability (SAP) for biased compensation. Specifically. we apply the adaptive parameter according to the a posteriori SNR. In addition, when the a priori SAP equals unity, the adaptive biased compensation factor separately increases ${\delta}_{max}$ each frequency bin, and vice versa. We evaluate the estimation of noise power capability in highly non-stationary and various noise environments, the improvement in the segmental signal-to-noise ratio (SNR), and the Itakura-Saito Distortion Measure (ISDM) integrated into a spectral subtraction (SS). The results shows that our proposed method is superior to the conventional MS approach.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.15 no.2
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• pp.395-403
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• 2002

In the third phase of the response surface methods, the first-order model is assumed and the curvature of the response surface is checked with a fractional factorial design augmented by centre runs. We further assume that a true model is a quadratic polynomial. To choose an optimal design, Box and Draper(1959) suggested the use of an average mean squared error (AMSE), an average of MSE of y(x) over the region of interest R. The AMSE can be partitioned into the average prediction variance (APV) and average squared bias (ASB). Since AMSE is a function of design moments, region moments and a standardized vector of parameters, it is not possible to select the design that minimizes AMSE. As a practical alternative, Box and Draper(1959) proposed minimum bias design which minimize ASB and showed that factorial design points are shrunk toward the origin for a minimum bias design. In this paper we propose a robust AMSE design which maximizes the minimum efficiency of the design with respect to a standardized vector of parameters.

• Journal of Welding and Joining
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• v.15 no.3
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• pp.12-20
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• 1997

구조의 용접접합부에는 재료의 항복응력 크기의 용접잔류응력이 발생되고, 이 잔류응력 상태에서는 응력비(최소응력/최대응력)의 영향이 거의 없다는 것이 일정 진폭 하중조건의 피로실험결과로부터 알려져 있다. 이와 관련하여, 용접구조의 설계 단계에서는 초기 용접잔류응력이 그래도 잔류한 소형실험편의 일정진폭하중 상태의 피로실험 결과로부터 도출된 피로설계선도(S-N 선도)를 이용, 변동하중에 의한 응력 진폭의 밀도분포만으로 일생동안의 누적피해도를 구해 피로강도를 평가하는 것이 일 반적이다. 지금까지는 선박용접구조의 경우도 이러한 개념으로 피로강도 평가를 수행 하였으나, 일반적인 육상 또는 해상 용접구조물과는 달리, 화물의 적재 등의 정하중 이력에 의한 응력변동폭은 피로를 유발하는 파랑 응력변동폭보다 상당히 크다. 그리 고, 정하중에 의해 용접접합부에 인장응력을 발생시키는 하중이력을 받을 경우, 초기 용접잔류 응력은 상당히 저하될 것으로 생각된다. 본 연구에서는 인장응력을 유발하는 정하중 이력에 의해 저하된 용접잔류응력분포와 이러한 잔류응력분포를 가진 선측 종늑골 용접접합부의 피로강도를 검토한다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1996.05a
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• pp.1-3
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• 1996

시뮬레이션 기법을 이용한 시스템의 분석에 있어서 실험의 자동화는 현재 많은 연구와 개발이 진행 중인 분야이다. 컴퓨터와 정보통신 시스템에 대한 시뮬레이션의 예를 들어 보면, 수많은 모델을 대한 시뮬레이션을 수행할 경우 자동화된 실험의 제어가 요구되고 있다. 시뮬레이션 수행회수, 수행길이, 데이터 수집방법 등과 관련하여 시뮬레이션 실험방법이 자동화가 되지 않으면, 시뮬레이션 실험에 필요한 시간과 인적 자원이 상당히 커지게 되며 출력데이터에 대한 분석에 있어서도 어려움이 따르게 된다. 시뮬레이션 실험방법을 자동화하면서 효율적인 시뮬레이션 출력분석을 위해서는 시뮬레이션을 수행하는 경우에 항상 발생하는 초기편의 (initial bias)를 제거하는 문제가 선결되어야 한다. 시뮬레이션 출력분석에 사용되는 데이터들이 초기편의를 반영하지 않는 안정상태에서 수집된 것이어야만 실제 시스템에 대한 올바른 해석이 가능하다. 실제로 시뮬레이션 출력분석과 관련하여 가장 중요하면서도 어려운 문제는 시뮬레이션의 출력데이터가 이루는 추계적 과정 (stochastic process)의 안정상태 평균과 이 평균에 대한 신뢰구간(confidence interval: c. i.)을 구하는 것이다. 한 신뢰구간에 포함되어 있는 정보는 의사결정자에게 얼마나 정확하게 평균을 추정할 구 있는지 알려 준다. 그러나, 신뢰구간을 구성하는 일은 하나의 시뮬레이션으로부터 얻어진 출력데이터가 일반적으로 비정체상태(nonstationary)이고 자동상관(autocorrelated)되어 있기 때문에, 전통적인 통계적인 기법을 직접적으로 이용할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션 출력데이터 분석기법이 사용된다.본 논문에서는 초기편의를 제거하기 위해서 필요한 출력데이터의 제거시점을 찾는 새로운 기법으로, 유클리드 거리(Euclidean distance: ED)를 이용한 방법과 현재 패턴 분류(pattern classification) 문제에 널리 사용 중인 역전파 신경망(backpropagation neural networks: BNN) 알고리듬을 이용하는 방법을 제시한다. 이 기법들은 대다수의 기존의 기법과는 달리 시험수행(pilot run)이 필요 없으며, 시뮬레이션의 단일수행(single run) 중에 제거시점을 결정할 수 있다. 제거시점과 관련된 기존 연구는 다음과 같다. 콘웨이방법은 현재의 데이터가 이후 데이터의 최대값이나 최소값이 아니면 이 데이터를 제거시점으로 결정하는데, 알고기듬 구조상 온라인으로 제거시점 결정이 불가능하다. 콘웨이방법이 알고리듬의 성격상 온라인이 불가능한 반면, 수정콘웨이방법 (Modified Conway Rule: MCR)은 현재의 데이터가 이전 데이터와 비교했을 때 최대값이나 최소값이 아닌 경우 현재의 데이터를 제거시점으로 결정하기 때문에 온라인이 가능하다. 평균교차방법(Crossings-of-the-Mean Rule: CMR)은 누적평균을 이용하면서 이 평균을 중심으로 관측치가 위에서 아래로, 또는 아래서 위로 교차하는 회수로 결정한다. 이 기법을 사용하려면 교차회수를 결정해야 하는데, 일반적으로 결정된 교차회수가 시스템에 상관없이 일반적으로 적용가능하지 않다는 문제점이 있다. 누적평균방법(Cumulative-Mean Rule: CMR2)은 여러 번의 시험수행을 통해서 얻어진 출력데이터에 대한 총누적평균(grand cumulative mean)을 그래프로 그린 다음, 안정상태인 점을 육안으로 결정한다. 이 방법은 여러 번의 시뮬레이션을 수행에서 얻어진 데이터들의 평균들에 대한 누적평균을 사용하기 매문에 온라인 제거시점 결정이 불가능하며, 작업자가 그래프를 보고 임의로 결정해야 하는 단점이 있다. Welch방법(Welch's Method: WM)은 브라운 브리지(Brownian bridge) 통계량()을 사용하는데, n이 무한에 가까워질 때, 이 브라운 브리지 분포(Brownian bridge distribution)에 수렴하는 성질을 이용한다. 시뮬레이션 출력데이터를 가지고 배치를 구성한 후 하나의 배치를 표본으로 사용한다. 이 기법은 알고리듬이 복잡하고, 값을 추정해야 하는 단점이 있다. Law-Kelton방법(Law-Kelton's Method: LKM)은 회귀 (regression)이론에 기초하는데, 시뮬레이션이 종료된 후 누적평균데이터에 대해서 회귀직선을 적합(fitting)시킨다. 회귀직선의 기울기가 0이라는 귀무가설이 채택되면 그 시점을 제거시점으로 결정한다. 일단 시뮬레이션이 종료된 다음, 데이터가 모아진 순서의 반대 순서로 데이터를 이용하기 때문에 온라인이 불가능하다. Welch절차(Welch's Procedure: WP)는 5회이상의 시뮬레이션수행을 통해 수집한 데이터의 이동평균을 이용해서 시각적으로 제거시점을 결정해야 하며, 반복제거방법을 사용해야 하기 때문에 온라인 제거시점의 결정이 불가능하다. 또한, 한번에 이동할 데이터의 크기(window size)를 결정해야 한다. 지금까지 알아 본 것처럼, 기존의 방법들은 시뮬레이션의 단일 수행 중의 온라인 제거시점 결정의 관점에서는 미약한 면이 있다. 또한, 현재의 시뮬레이션 상용소프트웨어는 작업자로 하여금 제거시점을 임의로 결정하도록 하기 때문에, 실험중인 시스템에 대해서 정확하고도 정량적으로 제거시점을 결정할 수 없게 되어 있다. 사용자가 임의로 제거시점을 결정하게 되면, 초기편의 문제를 효과적으로 해결하기 어려울 뿐만 아니라, 필요 이상으로 너무 많은 양을 제거하거나 초기편의를 해결하지 못할 만큼 너무 적은 양을 제거할 가능성이 커지게 된다. 또한, 기존의 방법들의 대부분은 제거시점을 찾기 위해서 시험수행이 필요하다. 즉, 안정상태 시점만을 찾기 위한 시뮬레이션 수행이 필요하며, 이렇게 사용된 시뮬레이션은 출력분석에 사용되지 않기 때문에 시간적인 손실이 크게 된다.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.17 no.3
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• pp.48-55
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• 2013

In this study, fatigue tests were performed on longitudinal out-of-plane gusset fillet welded joints and transverse non-load-carrying cruciform rib fillet welded joints, and then applicability of hammer-peening treatment on improvement of fatigue life for fatigue damaged weld joints were investigated. Fatigue tests were carried out on three types of gusset and rib welded specimens: as-welded specimens, post-weld hammer peened specimens and hammer peened specimens at 50% of as-welded specimen's fatigue life. Before and after hammer peening treatment, the geometry of weld toes and surface stresses near weld toes were measured. As a result of hammer peening treatment, compressive residual stresses of 30-83MPa were introduced near weld toes of the gusset and rib welded joints, and 130% increase in fatigue life and fatigue limit of the welded joints could be realized by hammer peening treatment at 50% fatigue life of as-welded conditions.

• Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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• v.12 no.5
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• pp.35-42
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• 2008

This study describes the tensile test results of AISI type 304 under room and elevated temperatures. The tensile tests for AISI type 304, which is widely used for airframe structural applications, are performed according to ASTM standard. Normal probability plot was used to evaluate A and B Basis value for tensile strengths. Ramberg-Osgood parameter assuming an exponential relationship between stress and small plastic strain was obtained by least square estimate for test data. After room and elevated temperature tensile tests the surface of fractured specimens was observed by SEM images and EDX.

• Journal of the military operations research society of Korea
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• v.33 no.1
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• pp.59-74
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• 2007

Computer simulation models are in general quite complex and time-consuming to run, and therefore, a simpler meta-model is usually constructed for further analysis. In this paper, JANUS, a war-game simulator, is used to describe a certain tank combat situation. Then, second-order response surface and artificial neural network meta-models are developed using the data from eight different experimental designs. Relative performances of the developed meta-models are compared in terms of the mean squared error of prediction. Computational results indicate that, for the given problem, the second-order response surface meta-model generally performs better than the neural network, and the orthogonal array-based Latin hypercube design(LHD) or LHD using maximin distance criterion may be recommended.