본 다중반응표면 최적화는 다수의 반응변수(품질특성치)를 동시에 고려하여, 입력변수의 최적 조건을 찾는 것을 목적으로 한다. 지금까지 다중반응표면 최적화를 위하여 다양한 방법이 제안되어 왔는데, 그 중 평균제곱오차 최소화법은 다수의 반응변수의 평균과 표준편차를 동시에 고려하여 최적화하는 방법이다. 이 방법은 기본적으로 평균과 표준편차가 동일한 가중치를 가지고 있다는 것을 전제로 하고 있다. 그러나 문제의 상황에 따라 평균과 표준편차에 서로 다른 가중치를 부여해야 하는 경우도 있다. 이에 본 논문에서는 기존의 평균제곱오차를 확대하여 평균과 표준편차에 서로 다른 가중치도 부여할 수 있도록 가중평균제곱오차 최소화법을 제안하고자 한다.
In robust design, the mean and variance of design performance are frequently used to measure the design performance and its robustness under uncertainties. In this paper, we present the Gauss-type quadrature formula as a rigorous method for mean and variance estimation involving arbitrary input distributions and further extend its use to robust design optimization. One dimensional Gauss-type quadrature formula are constructed from the input probability distributions and utilized in the construction of multidimensional quadrature formula such as the tensor product quadrature (TPQ) formula and the univariate dimension reduction (UDR) method. To improve the efficiency of using it for robust design optimization, a semi-analytic design sensitivity analysis with respect to the statistical moments is proposed. The proposed approach is applied to a simple bench mark problems and robust topology optimization of structures considering various types of uncertainty.
In a recent article, Leon et al. lucidly explained the ideas of the Taguchi two-stage procedure for parameter design optimization, and proposed alternative performance measures called PerMIA to the signal-to-noise ratios. On the other hand, Box proposed an empirical approach to the problem based upon monotone transformations of the performance characteristic(y). This paper develops procedures for parameter design optimization under the assumptions that the expected loss(not necessarily a mean squared error loss) is increasing with respect to the variance of the error in y, and that the mean of y satisfies certain conditions of adjustability. It turns out that the variance of the error in y can play the role of PerMIA, and it is further shown that the derived PerMIA can be adapted to the Box empirical procedure for the minimization of the expected loss in the original metric.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제38권8호
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pp.961-967
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2014
In onshore and offshore plant engineering, a broad use of pipe system have been achieved and accordingly related technologies has been developed especially in the field of flow control valves. The aim of this study is to suggest the quadruple offset butterfly valve for bi-directional applications which show equivalent operating torque characteristics of the triple offset butterfly valve. Seat design parameters for the quadruple offset butterfly valve are determined by the proposed method utilizing both ANOVA (analysis of variance) and the orthogonal array. Through additive model considering the effect of design parameters on seating torque, mean estimation is performed and thus its optimization results are verified by design of experiment results. The insight obtained from the present study is beneficial for valve design engineers to develop reliable and integrated design of the quadruple offset butterfly valve.
Markowitz (1952)의 분산투자 모형 발표 이후 포트폴리오 최적화에 대한 많은 연구가 이루어졌다. 마코위츠의 평균-분산 포트폴리오 최적화 모형은 수익 분포가 정규분포를 따른다는 가정하에서 성립한다. 그러나 실생활에서는 수익 분포가 정규분포를 따르지 않는 경우가 존재한다. 또한 분산은 이상치의 영향을 많이 받는 민감한 지표이다. 이런 분산의 단점을 보완할 수 있는 하방위험인 숏폴(Shortfall)을 위험 지표로 적용함으로써 수익 분포에 대해 최적화가 가능한 평균-숏폴 포트폴리오 모형이 제안되었다. 또한 Jorion (2003)과 Park(2019)은 포트폴리오의 위험도를 최소화하는 동시에 적은 수의 자산으로 구성(sparse)되고 안정적(stable)인 포트폴리오를 얻는 퍼터베이션 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 평균-숏폴 포트폴리오 모형에 퍼터베이션 방법과 adaptive Lasso를 적용하여 사용되는 자산의 수가 적으면서 안정적이고 쉽게 적용 가능한 포트폴리오 모형을 제안한다. 그리고 실증 데이터 분석을 통하여 모형의 타당성을 입증한다.
본 연구에서는 기존 설계요구도 정립과정에서 고려할 수 없었던 설계자의 주관적인 판단의 배제 및 사용자 요구도의 변화, 시스템의 생산 및 운용환경에서 발생하는 오차 등을 개념 설계과정에서 고려하는 설계 프로세스를 개발하였다. 사용자 요구도를 의사결정 모델 및 시스템 엔지니어링 기법을 사용하여 구체화하여 대안형상들을 도출하고 그 가운데에서 우수한 대안형상을 선정한다. 선정된 대안형상들에 대해 최적설계 기법을 적용한 개념설계 결과를 도출하고 여기에 강건최적설계 기법을 적용하여 사용자의 요구를 만족하면서 오차에 영향을 적게 받는 결과를 도출하도록 하였다. 본 논문에서는 최근 각광받고 있는 Very Light Jet 항공기에 대하여 개발된 프로세스를 적용해 보았다.
This paper presented a robust ship scheduling model using the quadratic programming problem. Given a set of available carriers under control and a set of cargoes to be transported from origin to destination, a robust ship scheduling that can minimize the mean-variance objective function with the required level of profit can be modeled. Computational experiments concerning relevant maritime transportation problems are performed on randomly generated configurations of tanker scheduling in bulk trade. In the first stage, the optimal transportation problem to achieve maximum revenue is solved through the traditional set-packing model that includes all feasible schedules for each carrier. In the second stage, the robust ship scheduling problem is formulated as mentioned in the quadratic programming. Single index model is used to efficiently calculate the variance-covariance matrix of objective function. Significant results are reported to validate that the proposed model can be utilized in the decision problem of ship scheduling after considering robustness and the required level of profit.
Uncertain factors in finical markets make the prediction of future returns and risk of asset much difficult. In this paper, a model,assuming the admissible errors on expected returns and risks of assets, assisted in the multiperiod mean variance portfolio selection problem is built. The model considers transaction costs, upper bound on borrowing risk-free asset constraints, cardinality constraints and threshold constraints. Cardinality constraints limit the number of assets to be held in an efficient portfolio. At the same time, threshold constraints limit the amount of capital to be invested in each stock and prevent very small investments in any stock. Because of these limitations, the proposed model is a mix integer dynamic optimization problem with path dependence. The forward dynamic programming method is designed to obtain the optimal portfolio strategy. Finally, to evaluate the model, our result of a meaning example is compared to the terminal wealth under different constraints.
다중반응표면 최적화는 다수의 반응변수(품질특성치)를 최적화하는 입력변수의 조건을 찾는 것을 목적으로 한다. 다중반응표면 최적화를 위해 제안된 가중평균제곱오차(Weighted Mean Squared Error, WMSE) 최소화법은 평균제곱오차의 구성요소인 제곱편차와 분산에 서로 다른 가중치를 부여하는 방법이다. 지금까지 WMSE 최소화법과 관련하여, 개별 반응변수의 WMSE를 구성한 후 이들의 가중합을 최소화하는 가중합 기반 WMSE 최소화법이 제안되었다. 그러나 가중합 기반법은 목적함수 공간에서 볼록하지 않은 구간이 있고 이 구간에서 가장 선호되는 해가 존재할 경우 이 해를 찾아내지 못한다는 한계를 지니고 있다. 본 논문에서는 기존의 가중합 기반법의 한계점을 극복하기 위하여 Tchebycheff Metric 기반 WMSE 최소화법을 제안하고자 한다.
최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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