• 대한기계학회논문집A
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• 제36권10호
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• pp.1109-1114
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• 2012

제품 생산 시 발생하는 제작 공차, 항복강도와 탄성계수 등 재료 물성치의 불확실성, 온도와 습도 같이 시스템에 작용하는 환경인자 등은 시스템의 성능에 영향을 미친다. 강건 최적설계는 이러한 인자들이 시스템에 미치는 영향을 최소화하면서 성능을 개선하는 설계기법으로 최근 많은 연구가 이루어지고 있다. 하지만 기존의 강건 최적설계 기법은 여러 인자들의 분포를 고려해야 하기 때문에 막대한 계산비용이 드는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 곱분해 기법을 이용한 강건 최적설계를 제안한다. 제안된 기법을 이용하여 설계영역을 크리깅 메타모델로 근사하고 곱분해 기법을 적용하여 평균과 분산을 효율적이고 정확하게 계산하여 강건 최적설계를 수행한다. 제안된 방법을 수학예제와 공학예제에 적용하여 유용성을 검증한다.

• 한국항해항만학회지
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• 제36권8호
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• pp.637-641
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• 2012

본 논문에서는 저전력 수중음향통신 시스템을 구현하기 위해 선형 등화기에 최적화된 탭 길이를 결정하는 기법을 제안하였다. 먼저 선형 등화기에서 탭 길이와 결정지연과의 관계를 조사하였다. 이 결과를 토대로 일정 이상 MSE(Mean Square Error) 성능을 만족하는 탭 길이에 대하여 분산을 구하고 이를 활용하여 최적의 결정 지연 범위가 추정된다. 또한 탭 길이에 따른 최적의 결정지연을 결정하기 위해 MSE 그래프를 도출하였으며, 이를 통해 최적의 값을 얻어냈다. 모의실험을 수행한 결과 최대의 탭 길이에서보다 40% 적은 탭 길이로도 충분한 성능을 보여주었으며, 동해 해상시험에서 획득한 데이타에 적용한 결과 탭 계수가 충분히 수렴했다고 볼 수 있는 최대 길이의 탭보다 33% 적은 탭 길이로 충분한 성능을 보여주었음을 확인하였다.

• 대한산업공학회지
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• 제19권2호
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• pp.15-21
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• 1993

This paper considers the optimal design of accelerated life test in which the stress is linearly increased. It discusses the special case when the life distribution under constant stress follows an exponential distribution and the accelerated equation satisfies the inverse power law. It is assumed that cumulative damage is linear, that is, the remaining life of test units depends only on the current cumulative fraction failed and current stress(cumulative exposure model). The optimization criterion is the asymptotic variance of the maximum likelihood estimator of the log mean life at a design stress. The optimal increasing rate is obtained to minimize the asymptotic variance. Table of sensitivity analysis is given for the prior estimators of model parameters.

• 전력전자학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.534-539
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• 2015

The DC overhead line voltage of an electric railway substation swings depending on the accelerating and regenerative-braking energy of trains, and it deteriorates the energy quality of the electric facility in the DC railway substation and restricts the powering and braking performance of subway trains. Recently, an energy storage system or a regenerative inverter has been introduced into railway traction substations to diminish both the variance of the overhead line voltage and the peak power consumption. In this study, the variance of the overhead line voltage in a DC railway substation is modelled by RC parallel circuits in each feeder, and the RC parameters are estimated using the recursive least mean square (RLMS) scheme. The forgetting factor values for the RLMS are selected using simulated annealing optimization, and the modelling scheme of the overhead line voltage variation is evaluated through raw data measured in a downtown railway substation.

• 경영과학
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• 제29권3호
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• pp.81-89
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• 2012

Since introduced by Vining and Myers in 1990, the concept of dual response approach based on response surface methodology has widely been investigated and adopted for the purpose of robust design. Separately estimating mean and variance responses, dual response approach may take advantages of optimization modeling for finding optimum settings of input factors. Explicitly assuming functional relationship between responses and input factors, however, it may not work well enough especially when the behavior of responses are poorly represented. A sufficient number of experimentations are required to improve the precision of estimations. This study proposes an alternative to dual response approach in which additional experiments are not required. An artificial neural network has been applied to model relationships between responses and input factors. Mean and variance responses correspond to output nodes while input factors are used for input nodes. Training, validating, and testing a neural network with empirical process data, an artificial data based on the neural network may be generated and used to estimate response functions without performing real experimentations. A drug formulation example from pharmaceutical industry has been investigated to demonstrate the procedures and applicability of the proposed approach.

• 경영과학
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• 제29권1호
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• pp.57-71
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• 2012

In this paper, we deal with a sector investment strategy by implementing the black-litterman model that incorporates expert evaluation and sector rotation momentum. Expert evaluation analyzes the relative performance of the industry sector compared with the market, while sector rotation momentum reflects the price impact of significant sector anomaly. In addition, we consider the portfolio impact of sector cardinality and weight constraints within the context of mean-variance portfolio optimization. Finally, we demonstrate the empirical viability of the proposed sector investment strategy with KOSPI 200 data.

• 한국기계가공학회지
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• 제7권4호
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• pp.149-154
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• 2008

The concept of robust design was introduced by Dr. G. Taguchi in the late 1940s, and his technique has become commonly known as the Taguchi method or the robust design. In this research, a robust design procedure for microgyroscope is suggested based on the kriging and optimization approaches. The kriging interpolation method is introduced to obtain the surrogate approximation model of true function. Robustness is calculated by the kriging model to reduce real function calculations. For this, objective function is represented by the probability of success, thus facilitating robust optimization. The statistics such as mean and variance are obtained based on the reliable kriging model and the second-order statistical approximation method.

• 응용통계연구
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• 제35권2호
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• pp.229-250
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• 2022

포트폴리오 최적화 이론의 초석인 Markowitz의 평균-분산 포트폴리오 모형 (1952)이 발표된 이후로 많은 분야에서 포트폴리오 최적화에 대한 다양한 연구가 진행되었다. 기존의 평균-분산 포트폴리오 모형은 주로 목적함수나 제약식에 비선형 볼록 형태를 포함한다. 이를 Dantzig의 선형계획법을 적용하여 선형으로 변환시켜 알고리즘 계산 시간을 효율적으로 감소시켰다. 또한 시계열 데이터 특성을 반영하여 시간에 따른 가중치를 고려하는 가우시안 커널 가중치 공분산을 제안하였다. 여기에 일정 부분은 벤치마크에 투자하고 나머지는 포트폴리오 최적화 모형으로 제안된 자산들에 투자하는 퍼터베이션 방법을 적용하여 평균 수익률과 위험도를 목적에 맞게 조절하도록 하였다. 또한, 본 논문에서는 안정적이면서도 적은 자산을 보유하게 포트폴리오를 구성하여 관리비용(management costs)과 거래비용(transaction costs)를 낮출 수 있는 Dantzig-type 퍼터베이션 포트폴리오 모형을 제안하였다. 제안된 모형의 성능은 5개의 실제 데이터 세트로 벤치마크 포트폴리오와 비교 분석하여 평가하였다. 최종적으로 제안한 최적화 모형은 벤치마크보다 높은 기대수익률이나 낮은 위험도를 갖는 포트폴리오를 구성하여 퍼터베이션 목적을 만족하며, 투자한 자산의 수와 시간에 따른 자산 구성 변화를 일정 수준 이하로 조절하는 희소하며 안정적인 결과를 얻었다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제18권5호
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• pp.359-366
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• 2013

In the lower arm design process, a tolerance optimization of the variance of design variables should be preceded before manufacturing process, since it is very cost-effective compared to a strict management of tolerance of products. In this study, a design of experiment (DOE) based on response surface model (RSM) was carried out to find optimized design variables of the lower arm, which can meet a given requirement of probability constraint for the process capability index (Cpk) of the weight and maximum stress. Then, the design space was explored by using the central composite design method, in which the 2nd order Taylor expansion was applied to predict a standard deviation of the responses. The optimal solutions satisfying the probability constraint of the Cpk were found by considering both of the mean value and the standard deviation of the design variables.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권6호
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• pp.1479-1494
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• 2015

최적의 포트폴리오를 선택하기 위한 연구는 평균-분산모형을 시작으로 다양하게 진행되어 왔다. 과거에는 위험자산의 확률분포가 정규분포를 따른다고 가정하여, 투자자가 보유한 위험자산의 분산이 최소화되고 기대수익률이 최대가 되도록 포트폴리오를 구성하도록 하였다. 그러나 실제 위험자산의 분포에는 극단적인 사건들이 많이 발생하기 때문에 정규분포보다 훨씬 꼬리부분이 두꺼우며, 또한 왼쪽꼬리와 오른쪽꼬리가 대칭적이지도 않은 것으로 밝혀졌다. 이에 본 논문에서는 위험자산의 확률분포를 극단치 이론에서 널리 사용되는 일반화 파레토분포 (GPD)로 모형화하였고 체계적인 위험의 추정을 위하여 VaR를 이용하는 한편, 최적의 포트폴리오의 탐색을 위해서는 유전자 알고리즘을 사용하였다. 제안 방법의 적정성을 확인하기 위해 국내 증시에서 최적 포트폴리오를 탐색해 보았으며, 그 결과 GPD로 투자자산의 위험을 추정하였을 때 가장 좋은 결과를 얻을 수 있었다.