• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2001년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.109-114
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• 2001

m=2 또는 n=2이고, ${\lambda}_1<{\lambda}_2$인 그룹분류가능계획을 매개디자인으로 사용한 완전이면교배가 A-최적, D-최적임을 보였다. 또한, ${\lambda}_2={\lambda}_1+1$이면 일반화된 최적계획이 됨을 보였다.

• 응용통계연구
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• 제4권2호
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• pp.171-178
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• 1991

고정된 접목점을 갖는 다항 스플라인 회귀모형에 대한 D-최적실험 계획의 성질들이 연구되 었다. 또한 정규화된 B-스플라인을 이용하여 몇가지 경우에 대한 D-최적실험계획을 이론적 으로 구하였다. Kiefer-Wolfowitz 동치정리에 의하여 몇가지 모형에 대한 D-최적실험 계획 이 수리적인 방법에 의해 근사적으로 구하여 졌다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제39권5호
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• pp.535-541
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• 2015

본 연구에서는 벽걸이 모니터 브라켓 암의 다중목적 근사최적설계를 수행하였다. 이를 위해 브라켓 암의 자유도를 고려하여 평면내의 회전 각도를 선정해 응력과 처짐량이 크게 발생하는 경우에 대한 최적화 문제를 정식화 하였다. 직교배열표와 반응표면법을 사용하여 평균 및 파라미터 분석을 통해 성능지수에 대한 설계변수 민감도를 확인하였으며, 중심합성계획법과 D-최적 계획법을 사용하여 목적함수와 제한조건함수에 대하여 반응표면 근사모델을 생성하고 $R^2$ 값을 통해 정확도를 평가하였다. 이를 비지배 분류 유전알고리즘에 적용하여 최적화를 수행하고 유한요소해석을 통해 검증하였다. 또한, 중심합성 계획법과 D-최적 계획법을 이용한 최적해를 비교 분석하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제47권5호
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• pp.379-387
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• 2019

다중 임무점 방문을 위한 경로 계획의 복잡도는 단일 구간 경로 계획을 위한 복잡도보다 크게 더 높다. n개의 다중 임무점을 방문하는 경로 계획을 위해서는 $n^2+n$번의 단일 구간 경로 계획이 필요하다. 본 논문에서는 동적 변화 환경에서 다중 임무점을 방문하기 위한 최적의 경로 계획 알고리즘인 Multiple Mission $D^*$ Lite($MMD^*L$) 알고리즘을 제안하였다. $MMD^*L$은 앞서 수행된 단일 구간 경로 계획 정보를 재사용함으로써 복잡도를 감소시킨다. 시뮬레이션 결과를 통해 경로의 최적성은 양보하지 않으면서도 복잡도가 급격하게 감소하였음을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제13권2호
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• pp.393-405
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• 2000

원래 최적실험의 이론은 주어진 모형과 그에 따른 가정에 기초하여 발달되었기 때문에 하나의 최적실험기준이 실험이 가족 있는 여러 목적을 모두 반영하는 것이 무리이다. 따라서 실험자가 다목적 실험기준의 필요성을 느끼는 경우에는 종종 여러 최적실험 기준들의 균형을 이루는 방법을 통해 이러한 문제가 다루어진다. 본 연구에서는 이 분산 구조를 가지고 있는 모형을 예를 들어 복합적인 실험기준들을 알아본다. 왜냐하면 이분산인 경우 D-최적과 G-최적실험간의 동격이론은 더 이상 성립되지 않음에 따라 두 실험기준의 특징은 현격하게 구분되어지기 때문이다. 제약조건최적실험, 결합최적실험, 그리고 minimax 설험방법을 통한 실험기준들간의 균형을 꾀하여 보았다. 처음 두 방법은 실험자의 주관이 반영되어 실제적으로 매우 세심한 주의가 필요한 반면, minimax는 그러한 점을 해소하였다고 본다. 또한 이를 확장하여 오차의 이분산 구조에 대한 불확실성이 존재할 때 적용될수 있는 두 가지 실험기준도 마련하여 보았다. 간단한 알고리즘과 결어를 첨부하였다.

• 응용통계연구
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• 제10권1호
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• pp.69-84
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• 1997

선형 캘리브레이션 실험계획 문제에 대하여, 베이지안 의사결정론을 이용하여 평균제곱오차손실을 최소화한 Kim(1988, 1993)의 실험계획과 관련 문헌의 결과인 몇 가지 최적계획을 비교한다. 비교대상 실험계획으로서 고전적 추정량의 점근분산을 최소화하는 Buonaccorsi(1986)의 최적계획, 회귀분석 모형에서 $ M(x) = \sum x_i x_i '$의 함수를 최대화 또는 최소화하는 D-optimal 또는 A-optimal 계획, Hunter and Lamboy(1981)가 베이지안 추정량의 특성을 설명하기 위하여 그 논문에서 예로 들었던 실험계획을 고려한다. 서로 다른 기준에 의한 최적계획을 비교하기 위해서 우선 기대사후분산을 계산하여 비교하고 몇가지 사전분포에 대하여 몬테칼로 시뮬레이션을 통한 평균분산과 HPD 구간의 크기를 비교한다.

• 응용통계연구
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• 제4권2호
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• pp.195-207
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• 1991

1986년 Cook 이 발표한 Local Influence Approach란 방법을 이용하여 최적 실험계획법에서 일반적으로 가정하는 등분산가정에 대한 민감도 분석을 수행할 수 있는 진단방법을 연구하 였다. D-최적계획법의 갖고 있는 제약조건을 부분적으로 완화시킬 수 있는 방안을 모색하 여 몇가지 예들에 적용시켜 보았다. 결론 및 이 방법에 대한 향후 연구과제에 대한 토의를 마지막절에 첨부하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제39권7호
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• pp.673-679
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• 2015

본 연구는 비지배 분류 유전알고리즘(NSGA-II)을 이용하여 흐트러진 쿼드콥터의 자세를 빠르게 회복 할 수 있는 최적화된 PID(Proportional-Integral-Derivative) 이득 값을 얻고자 하였다. PID 제어에 앞서 로터가 4 개로 이루어진 쿼드콥터의 간격을 전산유체해석을 통해 정의하였으며, 정의된 쿼드콥터 모델을 통하여 PID 제어 알고리즘을 생성하였다. 반응표면 모델을 생성하기 위해 실험계획법의 하나인 D-최적계획법 이용하여 실험점을 배치 시킨 후 반응표면모델을 생성하였다. Roll 과 Altitude 의 두 값을 동시에 만족할 수 있는 PID 의 이득 값을 NSGA-II 를 통해 쿼드콥터의 최단 시간의 자세제어를 할 수 있는 최적의 이득 값을 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.765-772
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• 2011

본 논문은 삼차원 공간에서 방향정보를 이용하여 위치측정을 위한 방향탐지장비의 최적배치 방법을 제시한다. 방향탐지장비는 전파를 발신하는 적의 위치를 탐지하는 장비로써 현재 육군에서 전력화되어 운용 중에 있다. 위치측정을 위해서는 두 대 이상의 장비를 동시에 운용해야 한다. 만일 한 대 이상의 장비를 공중에서 운용할 경우, 보다 나은 장비배치 형상을 이룸으로써 위치측정 정확도를 향상시킬 수 있다. 제안된 방법에서는 이차원 위치측정 알고리즘을 비선형계획법을 활용하여 삼차원으로 확장하고 수리적으로 그 해를 구하였다. 삼차원 위치측정 알고리즘을 토대로 시뮬레이션 기법과 탐색 기법을 융합한 최적배치 알고리즘을 고안하였다. 실험을 통하여 제안된 최적배치 방법은 적이 존재하는 지역에 대한 위치측정 정확도를 향상시킴으로써 방향탐지장비의 운용효과를 증대시킬 수 있음을 확인하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제24권4호
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• pp.894-900
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• 2000

Optimization of chassis frame is performed according to the minimization of eleven responses representing one total frame weight, three natural frequencies and seven strength limits of chassis frame that are analyzed by using each response surface model from D-optimal design of experiments. After each response surface model is constructed form D-optimal design and random orthogonal array, the main effect and sensitivity analyses are successfully carried out by using this approximated regression model and the optimal solutions are obtained by using a nonlinear programming method. The response surface models and the optimization algorithms are used together to obtain the optimal design of chassis frame. The eleven-polynomial response surface models of the thirteen frame members (design factors) are constructed by using D-optimal Design and the multi-disciplinary design optimization is also performed by applying dual response analysis.