• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제2권1호
• /
• pp.1-6
• /
• 2013

소프트웨어의 결함 경향 모듈 예측을 위해 SVM 분류기가 우수한 성능을 보인다는 연구들이 많지만, SVM에서 필요한 파라미터 선정 시 매 커널마다 다르게 선정해야 하고, 파라미터의 변경에 따른 결과예측을 위해 알고리즘을 반복적으로 수행해야 하는 불편함이 있다. 따라서 본 논문에서는 SVM의 파라미터 선정 시 유전알고리즘을 이용하여 스스로 찾게 하는 GA-SVM 모델을 구현하였다. 그리고 분류 성능 비교를 위해 신경망의 역전파알고리즘을 이용하여 분류했던 기존 논문과 비교 분석한 결과, GA-SVM 모델의 성능이 더 우수함을 확인하였다.

• 한국전기전자재료학회논문지
• /
• 제31권7호
• /
• pp.450-454
• /
• 2018

Because of the rapidly changing environment and high uncertainties, the semiconductor industry is in need of appropriate forecasting technology. In particular, both the cost and time in the test process are increasing because the process becomes complicated and there are more factors to consider. In this paper, we propose a prediction model that predicts a final "good" or "bad" on the basis of preconditioning test data generated in the semiconductor test process. The proposed prediction model solves the classification and regression problems that are often dealt with in the semiconductor process and constructs a reliable prediction model. We also implemented a prediction model through various machine learning algorithms. We compared the performance of the prediction models constructed through each algorithm. Actual data of the semiconductor test process was used for accurate prediction model construction and effective test verification.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제2권6호
• /
• pp.369-376
• /
• 2013

금융정보시스템은 국가나 사회의 중요한 인프라로서 실효성 있는 장애관리를 위해서는 장애요인변수의 선택이 매우 중요하다. 본 연구에서는 A사의 3년 간 금융정보시스템에서 발생한 장애를 조사 분석하였다. 조사 분석 결과, 거래량, KOSDAQ 지수의 등락, 공시건수 등 9개의 변수가 채택되어, 이 장애요인 변수들이 실제 장애를 유발한다는 가설을 세우고, 실제 발생한 장애와의 상관관계를 분석하였다. 분석 결과, 거래량, 주문/체결건수, 변경업무, 나스닥 지수의 등락이 유효한 장애요인 변수로서 채택되었다. 따라서 본 연구에서는 이 변수들을 금융정보시스템의 장애관리를 위한 장애모델변수로서 장애예측 모델에 활용할 수 있도록 제안한다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.249-255
• /
• 2022

본 연구는 최근 가공 불량 예측 방법으로 주목받고 있는 머신러닝 기반의 모델을 이용하여 CNC 가공 불량 발생의 실시간 예측을 위한 분석 프레임워크를 제안하고, 해당 프레임워크에 기반하여 XGBoost, CatBoost, LightGBM, 랜덤 포레스트, Extra Trees, SVM, k-최근접 이웃, 로지스틱 회귀 모델을 CNC 설비에 기본 내장된 센서들로부터 추출된 데이터에 적용 및 분석하였다. 분석 결과 XGBoost, CatBoost, LightGBM 모델이 동일하게 가장 우수한 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수, AUC 값을 보였으며, 이 중 LightGBM 모델이 소요 실행 시간이 가장 짧은 것으로 나타났다. 이러한 짧은 소요 실행 시간은 실 시스템 구축 비용 절감, 빠른 불량 예측에 따른 CNC 장비 파손 확률 감소, 전체적인 CNC 활용률 증가 등의 실무적 장점을 가지므로 LightGBM 모델이 기본 센서들만 설치된 CNC 설비에 적용 시 가공 불량 예측에 가장 효과적으로 판단된다. 또한 소요 실행 시간 및 컴퓨팅 파워의 제약이 없는 상황에서는 LightGBM, Extra Trees, k-최근접 이웃, 로지스틱 회귀 모형으로 구성된 앙상블 모델을 적용할 경우 분류 성능이 최대화됨을 확인하였다.

• Journal of Welding and Joining
• /
• 제19권5호
• /
• pp.460-465
• /
• 2001

본고에서 피로균열성장에 대한 일반사항과 배관용접부 결함의 피로수명평가 방안에 대해서 알아보았다. 고압의 가연성 가스나 액체를 수송하는 배관이 피로에 의해 파괴되는 경우에는 엄청난 재산과 인적 손실을 발생시킬 수 있다. 따라서 배관운용회사들은 배관의 안정적인 운용을 위하여 다양한 환경에 노출되어있는 배관의 피로특성을 정확히 평가해야 한다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
• /
• 한국정밀공학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.607-608
• /
• 2008

• 한국주조공학회지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.159-166
• /
• 2000

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
• /
• 한국정밀공학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.673-674
• /
• 2007

• Journal of Welding and Joining
• /
• 제13권2호
• /
• pp.42-52
• /
• 1995

In the evaluation of aging degradation on the structural materials based on the fracture mechanics, the detection and size prediction of defect are very important. Aiming at nondestructive detection and size prediction ol defect with high accuracy and resolution, therefore, an lnduced Current Focusing Potential Drop(ICFPD) technique has been developed. The principle of this technique is to induce a focusing current at an exploratory region by an induction wire flowing an alternating current(AC) that is a constant ampere and frequency. Defects are assessed with the potential drops that are measured the induced current on the surface of metallic material by the potential pick-up pins. In this study, the lCFPD technique was applied for evaluating the location and size of the surface crack and blind crack made in plate specimens, and also for detecting the defects existing in valve, a field component, that were developed by SCC etc. during the service. The results of this present study show that surface crack and blind crack are able to defect with potential drop. these cracks are distinguished with the distribution of potential drop, and the crack depths can be estimated with each normalized potential drop that are parameters estimating the depth of each type crack. In the field component, the defects estimated by experiment result correspond with those in the cutting face of the measuring point within a higher sensitivity.

• 한국정밀공학회지
• /
• 제28권9호
• /
• pp.1078-1085
• /
• 2011

Prediction of a minimum crack size for growth, which is defined as a crack size that grows fast enough to keep ahead of its removal by contact wear and periodic grinding, is the most demanding work to prevent rail from fatigue failure and develop cost effective railway maintenance strategy In this study, we investigated the wheel load increment due to a rail defect during a train ran over it, and its effect on the minimum crack size for growth. For this purpose, we developed simulation software based on the Fletcher and Kapoor's "2.5D" model and measured wheel load increment during a train passed over a defect. A maximum contact pressure and contact patch size were calculated by 3D FEM and crack growth analyses were performed by varying two of dominant contact contributors; surface friction coefficient(0.1, 0.2, 0.3 and 0.4) and crack aspect ratio. The minimum crack sizes for growth were calculated from 0.29 to 1.44mm depending on the contact conditions. They were decreasing with increasing surface friction coefficient and decreasing with crack aspect ratio(a/b).