• 응용통계연구
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• 제28권6호
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• pp.1227-1234
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• 2015

전통적으로 최적실험을 위한 실험기준들은 기본적으로 가정된 모형에 의존한다. 따라서 모형에 대한 완벽한 정보를 가지지 않는 경우 실험자는 곤란에 빠질 수 밖애 없다. Box와 Draper (1959) 이런 상황에 대비해 적분된 평균제곱오차의 편의부분에 해당하는 적분된 편의를 최소화하는 실험기준을 제안하고 필요충분조건을 명시하였다. 그러나 간단한 예제를 제외하고는 문헌에서는 이러한 필요충분조건을 만족하는 실험에 대한 구채적인 예제는 계산상의 문제로 예상외로 많이 연구가 되어 있지 않다. 비록 수치적인 해이긴 하지만 다항회귀모형을 중심으로 최소편의를 만족하는 실험의 성격을 파악하였는데 결론적으로 양극단에서 안쪽 방향으로 이탈되는 위치에서 받힘점이 형성되는 것을 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권4호
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• pp.765-775
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• 2012

교차타당성은 커널추정량의 평활모수인 띠폭의 선택 방법으로 흔히 활용되고 있다. 연속인 확률밀도함수의 커널추정량의 띠폭 선택으로 널리 쓰이는 교차타당성 방법으로는 최대가능도교차타당성과 더불어 최소제곱교차타당성과 편의교차타당성이 있다. 확률밀도함수가 하나의 불연속점을 가질 때, Huh (2012)는 불연속점 추정을 위한 커널추정량의 띠폭 선택으로 최대가능도교차타당성을 이용한 방법을 제시하였다. 본 연구에서는 Huh (2012)에 의해 최대가능도교차타당성으로 제안된 띠폭선택의 방법과 같이 한쪽방향커널함수를 이용한 최소제곱교차타당성과 편의교차타당성으로 띠폭 선택 방법을 제시하고, 이들 띠폭 선택 방법들과 Huh (2012)의 최대가능도교차타당성을 이용한 띠폭 선택 방법을 모의실험을 통하여 비교연구 하고자 한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1995년도 춘계공동학술대회논문집; 전남대학교; 28-29 Apr. 1995
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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.

• 한국음향학회지
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• 제28권1호
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• pp.77-83
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• 2009

본 논문에서는 비정상 잡음환경에서 음질향상을 위한 비선형 함수와 사전 음성부재 확률을 이용한 최소 통계치(MS) 방법의 잡음전력편의 보상 방법을 제안한다. 비정상 잡음환경에서 잡음전력추정을 위해 최소 통계치 방법이 잘 알려져 있지만, 예측된 잡음전력 추정 값은 실제 잡음 전력 값보다 하향 편의 되는 특성을 나타낸다. 제안한 방법은 비선형 함수를 적용한 적응보상파라미터와 사전 음성부재 확률 값을 혼용하는 잡음전력편의 보상방법이다. 특히, 적응보상 파라미터는 사후 SNR을 이용한 비 선형함수를 적용하여 잡음수준의 증감에 따라 파라미터 값을 조절한다. 또한, 사전 음성부재확률 값이 1로 수렴할 경우, 적응보상파라미터 값은 각 주파수별로 최대치까지 증가하지만, 확률 값이 0에 가까워지면 반대의 특성을 나타낸다. 제안한 알고리즘의 잡음전력추정 및 음질향상의 성능평가를 위해 다양한 종류의 잡음과 비정상적인 극심한 잡음환경을 설정하여 실험하고, 음질향상을 위해 주파수 차감법과 결합하였다. 알고리즘의 성능은 다양한 잡음환경의 신호 대 잡음비 (SNR)와 Itakura-Saito 음질왜곡 평가법을 이용하여 기존 최소 통계치 (MS)방법에 비해 우수한 결과를 나타냈다.

• 응용통계연구
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• 제15권2호
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• pp.395-403
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• 2002

반응표면방법론에서의 세번째 단계에서는 일차모형이 가정되고, 반응표면의 곡선효과는 중앙점과 2수준 부분실시법에서의 실험을 통해서 검토된다. 참모형이 2차 모형인 경우를 가정하자. 최적실험계획을 선택하기 위해서 Box와 Draper(1959)는 관심영역에서 예측치 y(x)의 평균제곱오차를 적분한 값인 가중평균제곱오차(AMSE)를 최소화 시키는 최적실험계획 기준을 제안하였다. AMSE는 예측치의 가중분산과 가중제곱편의 량의 합으로 분할될 수 있다. AMSE는 실험계획 적률과 참모형의 회귀계수들의 값에 종속되어서 가중평균제곱오차를 최 소화하는 실험 계획을 찾기는 불가능하다. 실용적인 대안으로 Box와 Draper(1959)는 가중제곱편의 량을 최소화하는 실험계획을 제안했고, 이 실험계획의 상자점들이 중앙점을 향해서 축소됨을 보였다. 이 논문에서는 표준화된 회귀계수들의 값에 대해서 실험계획의 최소효율을 최대화하는 강건한 실험계획을 제안한다.

• Journal of Welding and Joining
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• 제15권3호
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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.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1996년도 춘계학술대회
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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.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제17권3호
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• pp.48-55
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• 2013

본 연구에서는 피로 손상된 용접이음의 피로수명 향상을 위한 방법으로 햄머피닝 처리법의 적용성을 검토하기 위하여 면외거셋 필렛 용접이음과 하중비전달형 리브 필렛 용접이음의 피로실험을 실시하였다. 본 실험에서는 면외거셋과 리브를 필렛 용접한 후 햄머피닝 처리를 하지 않은 용접그대로의 시험편, 용접후 햄머피닝 처리한 시험편, 그리고 용접그대로 시험편의 피로수명의 50% 시점에 햄머피닝 처리를 한 시험편의 피로실험을 실시하였다. 그리고 햄머피닝 처리에 의한 면외거셋과 리브 용접토우부의 형상 및 표면응력의 변화를 측정하였다. 그 결과, 햄머피닝처리에 의해 30~83MPa의 압축잔류응력이 도입 되었으며, 이로 인하여 강구조물의 제작시 용접후에 햄머피닝 처리를 실시하면 피로수명을 크게 향상 시킬 수 있을 뿐만 아니라, 이를 공용기간이 예상 피로수명의 50% 이하인 강구조물의 용접이음에 적용하여도 최소 1.3배 이상의 피로수명과 피로한계 향상효과를 기대할 수 있음을 제시하였다.

• 한국추진공학회지
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• 제12권5호
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• pp.35-42
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• 2008

본 연구는 AISI 304강의 상온 및 고온 인장실험을 수행한 결과이다. 항공구조재료로 널리 사용되고 있는 AISI 304강의 인장실험을 ASTM 규정에 따라 상온 및 고온에서 수행하였다. A Basis와 B Basis 인장강도를 평가하기 위하여 정규확률지를 사용하였다. 응력과 소성변형률과의 관계를 지수함수로 가정하는 Ramberg-Osgood 파라미터는 시험데이터의 최소제곱추정을 이용하여 구하였다. 인장실험 후 시험편의 표면을 SEM 영상과 EDX를 사용하여 관찰하였다.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제33권1호
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• pp.59-74
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• 2007

컴퓨터 시뮬레이션 모델은 일반적으로 복잡할 뿐더러 운용 시 많은 시간이 소요된다. 따라서 분석의 편의를 위해 좀 더 간단한 메타모델을 수립할 필요가 있다. 본 논문에서는 워게임 모델 JANUS를 사용하여 전차 전투 상황을 묘사하고 이에 대한 메타모델을 수립하였다. 메타모델을 수립하기 위해, 데이터 수집방법으로는 8가지의 실험계획법을, 모델링 방법으로는 2차 반응표면분석과 인공신경망을 고려하였다. 수립된 메타모델의 상대적 성능은 예측치의 평균제곱오차를 기준으로 비교하였다. 본 논문에서 고려한 전투상황에 대해서는 대체적으로 2차 반응표면 모형이 인공신경망 모형보다 더 높은 정확도를 보였으며, 실험계획법으로는 직교배열이나 최대최소거리 기준을 적용한 라틴 하이퍼큐브 계획법이 우수한 성능을 보였다.