• Nuclear Engineering and Technology
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• 제27권3호
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• pp.336-343
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• 1995

적응제어의 한 방식인 자기동조제어(STR) 방식이 비선형 노심 모델의 출력 조정에 적용된다. 적응제어는 비선형, 시변 및 확률(Stochastic) 시스템을 위한 준최적 제어기를 설계하기 위한 적절한 제어 방식이다. 제어계통은 미지의 시변 파라메타를 갖는 3차 선형 모델에 기초한다. 파라메타는 가변 망각계수를 도입한 늑장 최소자승법에 의하여 매시간(Time Step) 순환적으로 평가된다. 평가된 파라메타를 이용하여 한 스텝 먼저 냉자재 평균온도가 예측되고 이 예측된 값과 Setpoint 값과의 차이를 최소화함은 물론, 제어봉의 움직임을 막고자 가중(Weighted) One-step-ahead 제어기가 설계된다. 또한 적분동작이 첨가되어 정상상태 에러가 제거된다. 넓은 운전영역을 포괄하는 비선형 PWR 모델이 원자로 출력 조정을 위한 본 제어기를 시뮬레이션하는데 이용되었다. 시뮬레이션 결과로부터 본 제어기의 성능이 우수한 것으로 판명되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제45권2호
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• pp.229-242
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• 2012

본 연구에서는 괴산댐 하류 달천에서 성어기 피라미에 대한 물리 서식처 모의를 수행하였다. 이를 위하여 퍼지논리에 의한 서식처 적합도 지수를 산정하는 CASiMiR 모형을 이용하였다. 또한 모의결과를 서식처 선호도 곡선을 이용하여 서식처 적합도 지수를 산정할 수 있는 수리모형인 River2D 모형의 결과와 비교, 분석하였다. CASiMiR 모형의 수위 자료는River2D 모형을 통한 수위계산결과를 활용하였으며 현장측정자료와 비교한 결과 잘 반영하는 것을 확인하였다. 대상구간의 만곡부 상류 직선구간에 있는 여울에서 성어기 피라미의 서식처가 가장 적합한 것으로 나타났다. CASiMiR 모형의 경우$7.23m^3/s$의유량조건에서가중가용면적이최대값을보였고, River2D 모형은$9m^3/s$의 유량에서 최대 가중가용면적을 예측하였다. 또한 갈수량(Q355), 저수량(Q275), 평수량(Q185), 풍수량(Q95) 유량조건에서CASiMiR 모형은River2D 모형에 비해 가중가용면적을 0.3~25.3% 정도 과대 추정하는 결과를 보였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권2호
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• pp.597-604
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• 2014

본 연구는 현재 국내 BIS에서 버스도착시간 안내를 위해 개별노선 단위로 산정되고 있는 정류소간 통행시간 기반의 버스도착시간 추정 모형의 한계점을 제시하고, 이를 극복하기 위한 방안을 제시하였다. 정류소간 운행시간을 기반으로 산출되는 버스도착시간정보의 특성을 이용하여 버스노선번호에 관계없이 버스정류소에 도착한 동일 구간을 운행하는 모든 버스의 정보를 순서대로 이용하여 버스도착시간을 추정하는 버스도착시간 추정모형을 제안하였다. 제안한 모형은 실제 버스운행정보를 수집하여 RMSE를 기준으로 검증을 실시하였으며, 분석결과 오차는 기존 모형 대비 최대 20%가 감소하였고 버스도착시간정보의 정확도와 직결될 수 있는 데이터 업데이트 주기는 절반수준으로 감소하였다. 이를 통해 버스도착시간의 급격한 증가나 감소, 동일한 구간을 운행하는 다른 노선의 도착예정시간 차이, 운행계획과 다르게 운행시의 정보제공 불가함 등의 문제가 해결될 것으로 기대된다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제40권4호
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• pp.147-153
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• 2017

The mortality rate in industrial accidents in South Korea was 11 per 100,000 workers in 2015. It's five times higher than the OECD average. Economic losses due to industrial accidents continue to grow, reaching 19 trillion won much more than natural disaster losses equivalent to 1.1 trillion won. It requires fundamental changes according to industrial safety management. In this study, We classified the risk of accidents in industrial complex of Ulju-gun using spatial analytics and data mining. We collected 119 data on accident data, factory characteristics data, company information such as sales amount, capital stock, building information, weather information, official land price, etc. Through the pre-processing and data convergence process, the analysis dataset was constructed. Then we conducted geographically weighted regression with spatial factors affecting fire incidents and calculated the risk of fire accidents with analytical model for combining Boosting and CART (Classification and Regression Tree). We drew the main factors that affect the fire accident. The drawn main factors are deterioration of buildings, capital stock, employee number, officially assessed land price and height of building. Finally the predicted accident rates were divided into four class (risk category-alert, hazard, caution, and attention) with Jenks Natural Breaks Classification. It is divided by seeking to minimize each class's average deviation from the class mean, while maximizing each class's deviation from the means of the other groups. As the analysis results were also visualized on maps, the danger zone can be intuitively checked. It is judged to be available in different policy decisions for different types, such as those used by different types of risk ratings.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권1호
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• pp.75-87
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• 2022

재작업은 제품의 품질 만족을 위해 요구되는 활동으로 제조 현장에서 필수적인 공정이다. 사전에 수행 여부의 파악이 어려운 재작업은 공정시간의 증가 및 제품의 납기 지연으로 이어질 수 있어 이를 고려한 스케줄링이 중요하다. 본 연구에서는 자동차 배관 생산라인인 재작업이 존재하는 유연흐름라인을 대상으로 Dispatching을 통한 평균 흐름시간과 납기지연의 가중합을 최소화하는 스케줄링 연구를 진행하였다. 본 연구에서는 제품별 납기 등 고객 요구와 재작업 및 가공시간 등의 변동성이 존재하는 제조환경에서 Dispatching을 위한 가중치 기반 Dispatching 규칙(WDR)을 제안한다. WDR은 여러 단일 Dispatching 규칙의 가중합으로 구성되며 본 연구는 가중치 탐색을 위해 시뮬레이션 기반 유전알고리즘을 적용하였다. 시뮬레이션 실험을 통해 WDR이 단일 Dispatching 규칙에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제15권6호
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• pp.825-835
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• 2008

계량경제학 분야에서 널리 쓰이는 MGARCH(multivariate GARCH)모형은 여러개의 시계열자료들의 변동성을 함께 모형화한다. 그러나 변수가 많아질수록 추정해야 할 모수의 수가 급격하게 늘어나는 문제점이 있다. 본 연구에서는 인자 모형을 통해 자료의 차원을 축소시킴로써 이러한 문제를 해결하고자 하였다. 국내의 주가수익률 자료에 통계적 인자 모형과 fundamental factor model을 적용하여 각각의 의미 있는 인자들을 얻은 후 이를 MGARCH모형에 적합시켰다. 또한 두 인자모형을 바탕으로 얻어진 최종 모형들의 MSE, MAD와 VaR(Value at Risk)를 계산하여 예측력을 비교하고자 한다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제17권12호
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• pp.1208-1216
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• 2007

Turbomachinery such as turbines, pumps and compressors, which are installed in transportation systems, including aircrafts, ships, and space vehicles, etc., often perform crucial missions and are exposed to potential dangerous impact environments such as base-transferred shock forces. To protect turbomachinery from excessive shock forces, it may be needed to accurately analyze transient responses of their rotors, considering the dynamics of mount designs to be applied. In this study a generalized FE transient response analysis model, introducing relative displacements, is proposed to accurately predict transient responses of a flexible rotor-bearing system with mount systems to base-transferred shock forces. In the transient analyses the state-space Newmark method of a direct time integration scheme is utilized, which is based on the average velocity concept. Results show that for the identical mount systems considered, the proposed FE-based detailed flexible rotor model yields more reduced transient vibration responses to the same shocks than a conventional simple model, obtained by treating a rotor as concentrated lumped mass, equivalent spring and a damper or Jeffcott rotor model. Hence, in order to design a rotor-bearing system with a more compact light-weighted mount system, preparing against any potential excessive shock, the proposed FE transient response analysis model herein is recommended.

• 응용통계연구
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• 제34권4호
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• pp.623-632
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• 2021

본 연구에서는 여러가지 시계열 모형 중 평활법(가법계절지수, 승법계절지수), 계절 ARIMA 모형, ARARCH 그리고 AR-GARCH 회귀모형을 이용하여 최대 전력수요를 예측하는 방법을 연구하였다. 이 때 가중 평균모형으로 추세를 갖는 시계열 모형과 온도에 대한 회귀 모형을 적절한 가중치로 예측 정확도를 높이는 방법도 연구하였다. 결과적으로 AR-GARCH 회귀모형으로 예측하는 것이 가중 우수함을 보였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제40권2호
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• pp.51-59
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• 2017

Due to the rapid change of global business environment, the growth of China's steel industry and the inflow of cheap products, domestic steel industry is faced on downward trend. The change of business paradigms from a quantitative growth to a qualitative product is needed in this steel industry. In this environment, it is very important for domestic steel distribution companies to secure their competitiveness by selecting good supply companies through a efficient procurement strategy and effective method. This study tried to find out the success factors of steel distribution industry based on survey research from experts. Weighted values of each factors were found by using AHP (analytic hierarchy process) analysis. The weighted values were applied to DEA(data envelopment analysis) model and eventually the best steel supply company were selected. This paper used 29 domestic steel distribution firms for case example and 5 steps of decision process to select good vendors were suggested. This study used quality, price, delivery and finance as a selection criteria. Using this four criterions, nine variable were suggested. Which were product diversity, base price, discount, payment position, average delivery date, urgency order responsibility and financial condition. These variables were used as a output variable of DEA. Sales and facilities were used as an input variable. Pairwise comparison was conducted using these variables. The weighted value calculated by AHP pairwise comparison were used for DEA analysis. Through the analysis of DEA efficiency process, good DMU (decision making unit) were recommended as a steel supply company. The domestic case example was used to show the effectiveness of this study.

• 한국경영과학회지
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• 제38권2호
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• pp.75-93
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• 2013

In applying Markowitz's portfolio selection model to the stock market, we developed a comprehensive investment decision-making framework including key inputs for portfolio theory (i.e., individual stocks' expected rate of return and covariance) and minimum required expected return. For estimating the key inputs of our decision-making framework, we utilized an exponentially weighted moving average (EWMA) which places more emphasis on recent data than the conventional simple moving average (SMA). We empirically analyzed the investment results of the decision-making framework with the same 15 stocks in Samsung Group Funds found in the Korean stock market between 2007 and 2011. This five-year investment horizon is marked by global financial crises including the U.S. subprime mortgage crisis, the collapse of Lehman Brothers, and the European sovereign-debt crisis. We measure portfolio performance in terms of rate of return, standard deviation of returns, and Sharpe ratio. Results are compared with the following benchmarks : 1) KOSPI, 2) Samsung Group Funds, 3) Talmudic portfolio based on the na$\ddot{i}$ve 1/N rule, and 4) Markowitz's model with SMA. We performed sensitivity analyses on all the input parameters that are necessary for designing an investment decision-making framework : smoothing constant for EWMA, minimum required expected return for the portfolio, and portfolio rebalancing period. In conclusion, appropriate use of the comprehensive investment decision-making framework based on the Markowitz's model integrated with EWMA proves to achieve outstanding performance compared to the benchmarks.