• 한국자기학회지
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• 제24권5호
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• pp.160-164
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• 2014

본 논문에서는 설계변수의 불확실성을 고려한 BLDC 전동기의 코깅 토크 저감 설계를 수행하기 위하여 개선된 다구찌법을 이용한 효율적인 강건 최적설계 기법을 제안하였다. 일반적인 강건 최적설계 문제를 처리할 때 발생하는 기존 다구찌법의 단점을 해결하기 위하여, 벌칙함수와 최적수준 탐색기법이 새로이 도입되었다. 제안된 설계기법의 타당성을 검증하기 위하여 5 kW, 정격속도 2,300 rpm, 정격 토크 20 Nm의 전기자동차 구동용 BLDC 전동기의 코깅 토크 저감을 위한 강건 설계가 수행되었다. 또한 도출된 설계결과를 코깅 토크, 정격 토크 및 토크 리플에 대해 개념설계와 결정론적 최적설계 된 전동기들의 결과와 비교하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2002년도 춘계공동학술대회
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• pp.1044-1051
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• 2002

This paper proposes a two-phase mathematical programming approach by considering classification gap to solve the proposed credit scoring problem so as to complement any theoretical shortcomings. Specifically, by using the linear programming (LP) approach, phase 1 is to make the associated decisions such as issuing grant of credit or denial of credit to applicants. or to seek any additional information before making the final decision. Phase 2 is to find a cut-off value, which minimizes any misclassification penalty (cost) to be incurred due to granting credit to 'bad' loan applicant or denying credit to 'good' loan applicant by using the mixed-integer programming (MIP) approach. This approach is expected to and appropriate classification scores and a cut-off value with respect to deviation and misclassification cost, respectively. Statistical discriminant analysis methods have been commonly considered to deal with classification problems for credit scoring. In recent years, much theoretical research has focused on the application of mathematical programming techniques to the discriminant problems. It has been reported that mathematical programming techniques could outperform statistical discriminant techniques in some applications, while mathematical programming techniques may suffer from some theoretical shortcomings. The performance of the proposed two-phase approach is evaluated in this paper with line data and loan applicants data, by comparing with three other approaches including Fisher's linear discriminant function, logistic regression and some other existing mathematical programming approaches, which are considered as the performance benchmarks. The evaluation results show that the proposed two-phase mathematical programming approach outperforms the aforementioned statistical approaches. In some cases, two-phase mathematical programming approach marginally outperforms both the statistical approaches and the other existing mathematical programming approaches.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권6호
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• pp.1350-1364
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• 2019

The ice damage occurs frequently in cold and dry region of western China in winter ice period and spring thaw period. In the drift ice condition, it is easy to form different extrusion force or impact force to damage tunnel lining, causing project failure. The failure project could not arrive the original planning and construction goal, giving rise to the water allocation pressure which influences diversion irrigation and farming production in spring. This study conducts the theoretical study on contact-impact algorithm of drift ices crashing diversion tunnel based on the symmetric penalty function in finite element theory. ANSYS/LS-DYNA is adopted as the platform to establish tunnel model and drift ice model. LS-DYNA SOLVER is used as the solver and LS-PREPOST is used to do post-processing, analyzing the damage degrees of drift ices on tunnel. Constructing physical model in the experiment to verify and reveal the impact damage mechanism of drift ices on diversion tunnel. The software simulation results and the experiment results show that tunnel lining surface will form varying degree deformation and failure when drift ices crash tunnel lining on different velocity, different plan size and different thickness of drift ice. The researches also show that there are damages of drift ice impact force on tunnel lining in the thawing period in cold and dry region. By long time water scouring, the tunnel lining surfaces are broken and falling off which breaks the strength and stability of the structure.

• 한국전자파학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.1184-1190
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• 2003

HNL-DSF(Highly Nonlinear Dispersion Shifted Fiber) 광 위상 공액기를 이용한 MSSI(Mid-Span Spectral Inversion) 기법이 적용된 320 Gbps WDM시스템에서 전송 형식으로 각각 NRZ와 RZ를 사용하는 경우 채널 입력 전력, 광섬유 분산 계수, 전송 거리 변화에 따른 보상 특성을 분석해 보았다. 우선 광섬유의 분산 계수가 비교적 낮은 WDM시스템에서는 파형 형식이 RZ인 경우가 NRZ인 경우보다 더욱 높은 전력의 신호에 대해서도 고품질 전송이 가능하다는 것을 알 수 있었다. 두 번째 광섬유로 입사되는 공액파의 전력이 낮은 채널들에 대한 보상 효과 감소가 광섬유의 분산 계수가 클수록, 그리고 NRZ 형식보다는 RZ 형식에서 더욱 두드러지게 나타나고, 그로 인해 전체 채널의 고품질 전송을 보장하는 광섬유의 분산 계수가 제한되어야 한다는 것을 확인할 수 있었다. 또한 광섬유의 분산 계수가 작은 WDM 시스템에서는 RZ 형식이, 광섬유의 분산 계수가 큰 WDM 시스템에서는 NRZ 형식이 장거리 전송에 적합하다는 것을 확인하였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제56권5호
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• pp.707-726
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• 2015

There is a growing trend of considering uncertainty in optimization process since last few decades. In this regard, Robust Design Optimization (RDO) scheme has gained increasing momentum because of its virtue of improving performance of structure by minimizing the variation of performance and ensuring necessary safety and feasibility of constraint under uncertainty. In the present study, RDO of reinforced concrete folded plate and shell structure has been carried out incorporating uncertainty in the relevant parameters by Monte Carlo Simulation. Folded plate and shell structures are among the new generation popular structures often used in aesthetically appealing constructions. However, RDO study of such important structures is observed to be scarce. The optimization problem is formulated as cost minimization problem subjected to the force and displacements constraints considering dead, live and wind load. Then, the RDO is framed by simultaneously optimizing the expected value and the variation of the performance function using weighted sum approach. The robustness in constraint is ensured by adding suitable penalty term and through a target reliability index. The RDO problem is solved by Sequential Quadratic Programming. Subsequently, the results of the RDO are compared with conventional deterministic design approach. The parametric study implies that robust designs can be achieved by sacrificing only small increment in initial cost, but at the same time, considerable quality and guarantee of the structural behaviour can be ensured by the RDO solutions.

• 전기학회논문지
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• 제66권12호
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• pp.1772-1781
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• 2017

In this study, the design methodology for alleviating the overfitting problem of Polynomial Neural Networks(PNN) is realized with the aid of two kinds techniques such as L2 regularization and Sum of Squared Coefficients (SSC). The PNN is widely used as a kind of mathematical modeling methods such as the identification of linear system by input/output data and the regression analysis modeling method for prediction problem. PNN is an algorithm that obtains preferred network structure by generating consecutive layers as well as nodes by using a multivariate polynomial subexpression. It has much fewer nodes and more flexible adaptability than existing neural network algorithms. However, such algorithms lead to overfitting problems due to noise sensitivity as well as excessive trainning while generation of successive network layers. To alleviate such overfitting problem and also effectively design its ensuing deep network structure, two techniques are introduced. That is we use the two techniques of both SSC(Sum of Squared Coefficients) and $L_2$ regularization for consecutive generation of each layer's nodes as well as each layer in order to construct the deep PNN structure. The technique of $L_2$ regularization is used for the minimum coefficient estimation by adding penalty term to cost function. $L_2$ regularization is a kind of representative methods of reducing the influence of noise by flattening the solution space and also lessening coefficient size. The technique for the SSC is implemented for the minimization of Sum of Squared Coefficients of polynomial instead of using the square of errors. In the sequel, the overfitting problem of the deep PNN structure is stabilized by the proposed method. This study leads to the possibility of deep network structure design as well as big data processing and also the superiority of the network performance through experiments is shown.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제10권3호
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• pp.175-185
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• 2006

본 연구는 FSM 공법의 PSC 박스 거더교를 최소경비로 자동 설계하는 최적설계 프로그램을 이용하여 다양한 변단면 거더유형을 가진 등경간 및 부등경간 거더교에 대하여 최적설계를 수행하였다. 또한 각 변단면 거더유형에서 산출된 최적의 긴장재 배치에 관하여 연구함으로서 향후 복잡한 구조물에 대하여 더욱 적절한 긴장재의 배치형태에 대한 방향을 제시하고자 하는데 목적이 있다. 사용된 최적설계 프로그램은 축차 무제약 최소화 기법을 이용하였고, 설계과정에서 설계점들이 설계가능 영역밖에 있는 것을 허용할 수 있도록 Kavlie가 제안한 확장 벌칙함수를 도입하였다. 또한 설계점들의 탐사 방법은 Powell's direct search method를 사용하며, 설계시간을 단축시키기 위해 설계점 변화에 따른 단면력 변화를 Gradient를 이용하여 근사화 시키는 방법을 사용하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권9호
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• pp.143-153
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• 2021

본 논문의 목적은 빠른 배송을 위한 배송 차량의 유연 회차와 크라우드쉬핑(Crowd Shipping) 배달원인 플렉스를 활용한 "유연 회차와 플렉스" 방식을 제안하고, 풀이 알고리즘을 제안하는 것이다. 알고리즘은 선행 연구에서 성능이 검증된 2-opt를 사용하여 차량 경로를 계산하고, 절약 휴리스틱(Saving heuristic)을 변형한 방식으로 플렉스에 할당할 고객을 계산한다. 알고리즘은 차량과 플렉스를 분리하는 것이 아니라, 상호 보완적으로 운용될 수 있게 한다. 이를 위해 차량 정보가 플렉스 할당 과정에 고려되도록 하였다. 본 연구의 실험은 다양한 도심지의 상황을 상정한 Random, Mixed, Cluster 인스턴스로 구성되었다. 실험 결과 모든 인스턴스에서는 플렉스의 사용이 차량 유연 회차의 효율성을 높여주는 것을 확인하였다. 또 플렉스와 배송 지연 시간 비용에 대한 민감도 분석에서는 "유연 회차와 플렉스"가 차량만을 사용하는 방식의 차량 대수에 따라 값에 차이를 보였지만, 플렉스 비용이나 배송 지연 시간 비용이 200% 증가하는 경우에도 우위를 유지하는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 플렉스가 차량과 연계되어 활용되는 경우, 플렉스에 의해 서비스되는 고객뿐만 아니라 차량으로 서비스되는 고객들의 서비스 품질을 높일 수 있음을 보여준다.

• 응용통계연구
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• 제34권3호
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• pp.411-425
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• 2021

가속화 실패시간모형은 로그 생존시간과 공변량간의 선형적 관계를 묘사해 준다. 가속화 실패시간모형에서 생존시간의 평균뿐만 아니라 변동성에도 영향을 미치는 공변량 효과를 추론하는 것은 흥미가 있다. 이를 위해 생존시간의 평균뿐만 아니라 분산을 모형화 하는 것이 필요하며, 이러한 모형을 평균-분산 가속화 실패시간모형이라 부른다. 본 논문에서는 벌점 가능도함수를 이용하여 평균-분산 가속화 실패시간모형에서 회귀모수에 대한 변수선택 절차를 제안한다. 여기서 벌점함수로서 LASSO, ALASSO, SCAD 그리고 HL (계층가능도)와 같은 네 가지 벌점함수를 연구한다. 제안된 변수선택 절차를 통해 중요한 공변량의 선택 뿐만 아니라 회귀모수의 추정을 동시에 제공할 수 있다. 제안된 방법의 성능은 모의실험을 통해 평가하고, 하나의 임상 예제자료를 통해 제안된 방법을 예증하고자 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권6호
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• pp.1229-1244
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• 2017

최근 여러 분야에서 데이터에 근거한 분석방법론에 대한 수요가 증대됨에 따라 이를 처리할 수 있는 최적화 방법이 발전되고 있다. 특히 통계학과 기계학습 분야의 문제들에서 요구되는 다양한 제약 조건은 볼록 최적화 (convex optimization) 방법으로 해결할 수 있다. 본 논문에서 리뷰하는 alternating direction method of multipliers (ADMM) 알고리즘은 선형 제약 조건을 효과적으로 처리할 수 있으며, 합의 방식을 통해 병렬연산을 수행할 수 있어서 범용적인 표준 최적화 툴로 자리매김 되고 있다. ADMM은 원래의 문제보다 최적화가 쉬운 부분문제로 분할하고 이를 취합함으로써 복잡한 원 문제를 해결하는 방식의 근사알고리즘이다. 부드럽지 않거나 복합적인 (composite) 목적 함수를 최적화할 때 유용하며, 쌍대이론과 proximal 작용소 이론을 토대로 체계적으로 알고리즘을 구성할 수 있기 때문에 통계 및 기계학습 분야에서 폭 넓게 활용되고 있다. 본 논문에서는 최근 통계와 관련된 여러 분야에서 ADMM알고리즘의 활용도를 살펴보고자 하며 주요한 두 가지 주제에 중점을 두고자 한다. (1) 목적식의 분할 전략과 증강 라그랑지안 방법 및 쌍대문제의 설명과 (2) proximal 작용소의 역할이다. 알고리즘이 적용된 사례로, 별점화 함수 추정 등의 조정화 (regularization)를 활용한 방법론들을 소개한다. 모의 자료를 활용하여 lasso 문제의 최적화에 대한 실증결과를 제시한다.