RISS 학술연구정보서비스

검색
다국어 입력

http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

예시)
  • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
  • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
닫기
    인기검색어 순위 펼치기

    RISS 인기검색어

      검색결과 좁혀 보기

      선택해제
      • 좁혀본 항목 보기순서

        • 원문유무
        • 원문제공처
        • 등재정보
        • 학술지명
          펼치기
        • 주제분류
        • 발행연도
          펼치기
        • 작성언어

      오늘 본 자료

      • 오늘 본 자료가 없습니다.
      더보기
      • 무료
      • 기관 내 무료
      • 유료
      • A Bayesian Mixture Inference of RUL Integrating Reliability Information

        ( Junhyun Byun ),( Suhong Min ),( Jihoon Kang ) 한국품질경영학회 2022 한국품질경영학회 학술대회 Vol.2022 No.1

        현대 제조 공정이 복잡해짐에 따라 기존의 고장물리(Failure Physics) 기반 잔여수명(Remained Useful Lifecycle : RUL) 예측 방법론의 일반적 활용에 한계가 있다. 이에, 센서 데이터를 기반으로 한 머신러닝 모델을 활용하는 잔여 수명 예측 방법론이 광범위하게 개발되었으나, 대표적인 데이터 기반의 잔여수명 예측 방법론은 주로 단일모델의 예측성능에 의존되는 경향이 있어 이로 인한 예측 불확실성이 존재한다. 이에, 본 연구에서는 기존 방법론의 한계점을 해결하기 위해 기존 신뢰성 분포를 활용해 다양한 가상패턴을 생성하고 실제 데이터와 가상패턴 분포 간 적합도를 확률 가중치로 조합하는 혼합형 모델을 제안한다. 또한 예측 불확실성을 줄이기 위해 적합도 확률 가중치에 베이지안 업데이트 기법을 적용하여 실시간으로 확률적 적합도 가중치를 업데이트하는 방법을 제안한다. 본 수명예측 방법론은 성능 검토를 위해 일반적으로 널리 활용되는 지수함수 가중치를 반영한 가중 선형회귀(Exponentially Weighted Linear Regression) 모델과 비교해서 정확도를 검증했다.

      • KCI등재

        수요예측에서의 이상점 인지 휴리스틱에 관한 연구

        변준현 ( Junhyun Byun ),문성암 ( Seongam Moon ) 한국로지스틱스학회 2019 로지스틱스연구 Vol.27 No.1

        수요예측 과정에서 주변의 데이터들과 큰 차이를 보이는 데이터는 관리가 필요하다. 이를 이상점 관리라고 한다. 데이터가 소음이면 제거하는 것이 맞지만, 신호였다면 제거는 잘못된 것이다. 수요를 예측하는 과정에서 신호인지 소음인지에 대한 판단은 어려운 일이다. 본 연구에서는 신호와 소음의 기준을 정하는 것은 접어두고, 수요예측 과정에서의 판단(이하 ‘과정판단’이라 명함)보다 일정 기간 후의 결과적 판단(이하 ‘결과판단’이라 명함)에서 이상점을 보다 잘 인지한다는 것을 실험을 통해 검증한다. 한 명의 피실험자는 크게 두 번의 의사결정을 내린다. 한 번은 1일 단위로 수요를 예측하고, 다른 한 번은 과거 데이터를 한데 모아서 예측한다. 두 실험의 수요는 동일하며 이상점이 포함되어 있다. 실험결과는 과정판단이 결과판단에 비해 이상점을 잘 식별하지 못하는 것으로 나타났다. 즉 과정판단은 평균으로부터 멀리 떨어진 수요를 이상점으로 여겨 예측과정에서 제외시키는 비율이 결과판단보다 낮았다. 이는 과정판단이 결과판단보다 예측정확도가 높다는 것을 의미하지는 않는다. 다만 과정판단의 경우 이상점 관리가 제대로 이루어지지 않을 가능성이 높음을 보여준다고 할 수 있다. In the process of forecasting the future using past data, we can increase accuracy of forecasting by deleting strange data. This is outlier management. If we analyze past data frequently, it is not easy to distinguish specific data away from the average. It is still difficult for this process to decide that deleting such data is better. In this research, we verify through experimentation that judging after the process (hereinafter ‘consequence judgment’) is more rigorous than judging during the process (hereinafter ‘in-process judgment’). Each subject makes two major decisions. They forecast the demand on a daily basis, and then forecast once more with all previous data. The demand includes outlier. As a result, the proportion of outlier detection in in-process judgment is less than in consequence judgment. This does not mean that the forecasting accuracy of progress judgment is higher than result judgment. In case of in-process judgment, it only can be shown that there is a high possibility that outlier management is not appropriately performed.

      • 베이지안 혼합형 모델을 이용한 잔여수명 예측

        변준현(Junhyun Byun),민수홍(Suhong Min),강지훈(Jihoon Kang) 한국정보기술학회 2021 Proceedings of KIIT Conference Vol.2021 No.11

        현대에 이르러 산업이 빠른 발전속도로 인해 제조 공정이 복잡해짐에 따라 기존의 고장물리(Failure Physics) 기반 잔여수명 (Remained Useful Lifecycle : RUL) 예측 방법론의 일반적 활용에 한계가 있다. 이에 센서 데이터를 기반으로 한 머신러닝 모델링을 활용하는 잔여수명 예측 방법론이 광범위하게 개발되었으나, 데이터 기반의 잔여수명 예측 방법론은 주로 단일모델의 예측성능에 의존되는 경향이 있어 이로 인한 불확실성이 존재한다. 이에, 본 연구에서는 해당 한계를 극복하기 위해 확률적 수명분포를 활용한 다양한 가상패턴을 생성하고 실제 데이터와 가상패턴 분포의 적합도를 확률 가중치로 조합하는 혼합모델을 제안한다. 뿐만 아니라, 베이지안 업데이트 기법을 접목한 실시간 적합도 확률 업데이트 열화 패턴 변화에 대한 불확실성을 줄였다. 본 수명예측 방법론의 성능 검토를 위해 일반적으로 널리 활용되는 지수함수 가중치를 반영한 가중 선형 회귀(Exponentially Weighted Liner Regression) 모델과 비교해서 정확도를 검증하였다. As the manufacturing process becomes more complicated due to rapid development of the industry, Existing RUL (Remained Useful Lifecycle) prediction method based on failure physics that used in general was hard to use. Thus, although machine learning model with sensor data in RUL prediction has been widely developed, data-driven RUL prediction methodology tends to depend primarily on the predictive performance of a single model and have uncertainty of degradation patterns change. In this paper, we proposed a mixture model combining several artificial hazard functions with their fitness of the performance. Then Bayesian update is adopted in real time to reduce uncertainty of degradation pattern change. We compared the performance of proposed idea, with existing Exponentially weighted linear regression (EWLR). Experiments with the simulations and real datasets demonstrate the effectiveness and usefulness of the proposed algorithm.

      • KCI등재
      • KCI우수등재
      • 경제 지표 분석 및 다변량 모니터링 프레임워크

        김나은(Naeun Kim),변준현(Junhyun Byun),민수홍(Suhong Min),강지훈(Jihoon Kang) 한국정보기술학회 2021 Proceedings of KIIT Conference Vol.2021 No.11

        사회 · 경제 시장의 불확실성으로 인하여 경제 지표를 정량적으로 예측하고 모니터링하는 것은 올바른 의사결정에 중요한 사항이다. 기존의 단변량 시계열 모델과 다변량 머신러닝 모델은 사회 · 경제 모형의 복잡한 인과성을 반영하지 못하고 단일 모델의 성능에 의존하여 경제 지표를 거시적으로 예측하고 모니터링하기에는 한계가 있다. 본 연구는 단변량 시계열모형과 다변량 머신러닝 모델을 혼합하여 경제 지표를 안정적으로 예측하여 상기 한계점을 극복하고, MSET(Multivariate State Estimation Technique) 기법을 활용하여 경제 지표 이상감지 및 해석 방법론을 하나의 프레임워크로 제안한다. Since the socioeconomic market is uncertain, it is important to quantitatively predict and monitor economic indicators in order to make the right decisions. The existing univariate time series model and multivariate machine learning model do not reflect the complex causality of the socioeconomic state and depend on the performance of a single model and there are limitations in macroscopically predicting and monitoring economic indicators. This study stably predicts the economic state by mixing the univariate time series model and the multivariate machine learning model to overcome the above limitations. Using MSET(Multivariate State Estimation Technique) techniques, anomaly detection and interpretation of economic indicators are performed. We propose the monitoring process of economic indicators as a framework.

      • KCI등재

        근위 척골 이면성 골절에서의 구상돌기 역행성 나사 고정을 통한 주두 금속판 고정술의 수술 결과

        변성은(Seong-Eun Byun),이호재(Ho-Jae Lee),김준현(Junhyun Kim),이상준(Sang-June Lee),김욱(Uk Kim),한수홍(Soo-Hong Han) 대한정형외과학회 2016 대한정형외과학회지 Vol.51 No.5

        목적: 근위 척골 이면성 골절은 주두 골절에 구상돌기 골절이 동반된 골절이다. 본 연구에서 이러한 골절에 대해 저자들이 적용한 술기의 결과를 분석 보고하고자 한다. 대상 및 방법: 2006년부터 2014년까지 이면성 골절로 수술 받은 15명의 환자를 후향적으로 분석하였다. 전체 예에서 주두 골절의 잠김 압박 금속판 고정 및 금속판의 나사 구멍을 통하여 역행적으로 삽입된 나사를 통한 구상돌기 골절 고정을 시행하였다. 방사선적 평가에서 골유합 및 관절면 불일치, 임상적 평가에서 최종 추시 시 운동 범위, disability of the arm, shoulder and hand (DASH) 및 Mayo elbow performance score를 분석하였다. 결과: 평균 추시기간 18.6개월로 전체 예에서 추시 방사선 사진상 골유합을 보여주었고, 2 ㎜ 이상의 관절면 불일치를 보인 예는 없었다. 최종 추시 시 평균 관절 운동 범위는 128<SUP>o</SUP>, Mayo elbow score는 92.14점이었으며 DASH score는 7.11점이었다. 합병증으로 1예에서 이소성 골화가 확인되었으나 기능적인 제한이 없어 추가 치료를 요하지는 않았다. 결론: 주두 골절에 구상돌기 골절이 동반된 이면성 골절에서 해부학적 잠김 금속판과 금속판 나사 구멍을 통한 역행적 나사 고정술은 방사선적 및 임상적으로 만족할 만한 결과를 보여 유용한 술기로 생각된다. Purpose: Bifocal fracture of the proximal ulna is a fracture of the olecranon accompanied by fracture of the coronoid process. The purpose of the current study was to analyze the clinical results of the author’s technique in bifocal fracture of the proximal ulna. Materials and Methods: Fifteen patients (10 men, 5 women) treated at CHA Bundang Medical Center from April 2006 to October 2014 were analyzed retrospectively. All patients underwent internal fixation using a locking compression plate (LCP) with retrograde screw fixation of the coronoid process through a screw hole of the plate. Mean age of the patients was 42.6 years and the mean follow-up period was 18.6 months. Comminuted coronoid fractures with hard to screw fixation, complex injuries combined with open damage, and complete ligament rupture were excluded. Fracture union and articular congruity were examined on the follow-up radiographs. Range of motion, disability of the arm, shoulder and hand (DASH) score, and Mayo elbow performance score were evaluated for functional analysis. Results: Fracture union was achieved and articular step off was less than 2 mm in all patients on the follow-up radiographs. The mean value of modified Mayo elbow score was 92.14 (80–100) and DASH score was 7.11 at last follow-up. The mean range of motion of elbow was 128o. There was one case of small heterotopic ossification as a radiographic complication which had no functional deficit. Conclusion: Internal fixation of bifocal multifragmentary articular fractures of the proximal ulna with anatomically contoured LCP olecranon plate and retrograde long screws could be a recommendable surgical procedure. This study showed that the precontoured plate with retrograde coronoid process screw fixation can produce good clinical and radiographic outcomes in bifocal fractures of the proximal ulna. We recommend this procedure in this type of fracture.

      연관 검색어 추천

      이 검색어로 많이 본 자료

      활용도 높은 자료

      해외이동버튼