• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.06a
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• pp.415-421
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• 1999

Altman의 연구(1965, 1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA： multiple discriminant analysis), 로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 둥이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고려한 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적요인인 비재무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적요인으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출하여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation )알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉충의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적 중률을 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.03a
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• pp.415-421
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• 1999

Altman의 연구(1965, 1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA:multiple discriminant analysis), 로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 등이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고려한 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적 요인인 비재무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적요인으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출하여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation)알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉층의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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• v.18 no.8
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• pp.1997-2004
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• 1994

A model analysis method has been developed in the paper. The method estimates the modal parameters of multiple input-output systems, assesses their quality, and seperates structural modes form computation ones. The modal parameter extraction algorithm is the least squares method with a finite difference model relating input and output time data. The quality of the estimated system model can be assessed in narrow frequency bands by comparing the measured and model predicted responses in time domain with the aid of digital filters. Structural modes can be effectively separated from computational ones using the convergence factor which represents the pole convergence rate. The modal analysis method has been applied to simulated and experimental vibration data to evaluate its utility and limitations.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.411-412
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• 2008

본 논문에서는 차세대원자로인 APR1400(Advanced Power Reactor 1400)의 출력제어방법으로 모델예측제어 알고리즘을 적용하고, 일일부하추종 운전을 하였을 때 최적의 제어기 구현을 위해 제어 로직의 주요 변수인 예측구간, 제어구간, 모델 차수의 변화에 따른 제어 성능을 평가하였다. 성능 평가는 원자로 출력제어 성능 검증시 사용하는 방법으로 제어대상인 차세대 원자로(APR1400)를 3차원 노심해석 전산코드인 MASTER(Multipurpose Analyzer for Static and Transient Effects of Reactor)로 시뮬레이션하여 제어 성능을 평가하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1668_1669
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• 2009

보일러 연료제어의 근본 목적은 보일러 입력에너지와 출력에너지 간의 평형을 유지하는 것이다. 보일러 출력에너지는 유출증기가 가지고 나가는 총 에너지에 해당하고, 입력에너지는 보일러에 공급되는 연료의 연소에 의해 발생하는 열 에너지에 해당한다. 보일러 연료의 공급과 연소제어에는 여러 가지 변수가 상존하고 있으며, 이 변수들의 영향을 잘 반영하여 필요한 연료량을 실시간으로 정확히 제어하는 것이 결코 쉬운과제가 아니다. 석탄연소발전소의 주연료는 당연히 석탄이며 석탄을 입자가 매우 적은 미분탄으로 가공해서 연소하는 '미분탄 연소방식'을 많이 사용한다. 석탄의 공급과 연소에 영향을 미치는 인자로는 도입 탄종 변화에 따른 발열량, 수분함유량, 기타 성분의 변화가 있으며, 미분기 특성 및 성능변화, 연소용 공기 공급상태 변동에 따른 연소상태변화 등을 들 수 있다. 이 논문에서는 국내 석탄화력 발전소에서 가장 많이 사용하고 있는 전형적인 보일러 연료제어 전략과 알고리듬을 분석하였으며, 여기서 습득한 이론을 바탕으로 내년에는 실제 발전소에 적용할 연료제어로직을 설계할 예정이다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1650_1651
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• 2009

DC/DC 승압 컨버터는 인덕터 내부 저항으로 인하여 부하 저항의 변화가 시스템 동작점에 영향을 미치게 되며, 이로 하여 제어기 설계의 기준이 되는 선형화된 모델은 불확실성을 가지게 된다. 본 논문은 인덕터의 내부 저항과 출력단의 부하 변동으로 인한 불확실성에 대하여 출력 전압의 강인성을 향상시키기 위해 PI 관측기 기반 적분형 상태 변수 궤환 제어기를 제안한다. PI 관측기는 불확실한 시스템 제어에 널리 사용되는 오차의 적분항을 Luenberger 관측기에 추가한 형태로써 불확실성에 강인한 추정 성능을 보인다. 모의실험을 통해 불확실성이 존재하는 경우 제안된 제어기의 강인성을 확인하고 설계된 관측기가 Luenberger 관측기에 비해 상태변수 추정 성능이 우수함을 보인다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.409-412
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• 2006

펀드의 성과 평가는 펀드선택 의사결정시 가장 중요한 고려요인이다. 전통적인 펀드 성과평과 지표인 샤프비율이나 트레이너 비율은 운용비용과 거래비용 등과 같은 다양한 요소들을 반영하지 못하고 있다. 펀드의 여러 수익과 비용요인들을 반영하기 위해, 본 연구에서는 DEA를 이용하여 펀드의 상대적인 효율성을 측정하였다. 분석자료는 2005년 12월 31일까지 국내에 존재하는 3년 이상 운용된 67개의 장기펀드를 대상으로 분석하였다. 입력변수는 비용과 관련된 총 보수율, 월수익률의 표준편차, 펀드 규모를 나타내기 위한 평균설정좌수를 이용하였고 출력변수는 이익과 관련된 예상 월평균수익률과 시장포트폴리오의 월수익률을 상회한 기간의 비율을 사용하였다. 본 연구결과, DEA를 통해 수익률만으로는 평가할 수 없는 펀드의 운용능력을 평가할 수 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10c
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• pp.32-34
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• 2008

Latin Hypercube sampling strategy(LHS)는 출력변수에 의한 목적함수들의 기댓값의 추정을 위한 입력변수를 생성하는데 사용할 수 있는 샘플링 포인트 추출 방법으로, 샘플링 포인트의 "quality"를 향상시켜준다. multi-objective Pare optimization 에 근거한 LHS와 ($1+\lambda$) 진화기법으로 이루어진 최적화 algorithm을 제안 하였고, 이를 이용하여 6MW BLDC 전동기의 코깅토크를 최소화 하였다, 총 2단계의 최적 설계를 통해 초기형상의 코킹토크에 비해 19%로 감소하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 2001.04a
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• pp.59-62
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• 2001

An axial-type turbine design technology is developed. In order to design one-stage turbine, preliminary design method is applied, and then design parameters are chosen after analyzing the gas properties within the turbine passage using the streamline curvature method. Stator blade is designed using C4 Profile, and rotor blade is designed using shape parameters. The output power is measured with various RPM and input power. The experimental result shows that the output power is proportionally decreased with the negative incidence angle.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.203-206
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• 2000

신경망을 이용해 고객집단을 분류하고 고객의 특성에 따라 세분화된 고객들에 대해 다단계 연관규칙을 적용해서 고객의 상품 구매패턴을 찾아 줌으로써 마케팅 전략 결정을 지원하는 구매패턴분류 시스템을 설계한다. 고객분류를 위한 신경망 시스템은 다층 퍼셉트론에 역전파 알고리즘을 이용한다. 주소, 구매금액, 구매횟수, 고객 구분, 상긴 등과 같은 고객정보를 입력층에 입력변수로 지정하고, 이에 따른 우량/일반고객을 출력변수로 지정한 후 신경망을 학습시키면, 실제의 우량/일반의 간과 예측되는 우량/일반의 값의 차이론 최소화시키면서 모형을 형성시켜 나가게 된다. 구매패턴 분류 시스템은 다단계 연관규칙을 이용한다. 고객분류 서브시스템을 통해 고객집단이 세분화되면 각각의 고객집단에 대해 TID와 품목 트랜잭션을 입력으로 cumulate 알고리즘과 개념계층을 이용해 일반화 과정을 수행하면서 빈발 항목을 찾게 되고 이론 근거로 항목간의 연관규칙을 찾아내게 된다.