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김성식(Sung-Shick Kim),이태진(Tae-Jin Lee),김재만(Jae-Man Kim) 대한전자공학회 1992 대한전자공학회 학술대회 Vol.1992 No.10
Due to the inherent complexity in the CIM operation, achieving the triple, meeting duedates, maximizing machine utilization, and maximizing system throughput simultaneously is practically impossible. Targeting the small-to-medium size industries of Korea, we propose an exrert system that provides a good and practical solution to the CIM operation problems. Heavy consideration has given to the real-time and dynamic nature of CIM in the development process of the system. The system is under testing stage at KU-FMS, model CIM plant.
서비스 수준 제약하의 공급망 분배계획을 위한 수요선택 방안에 관한 연구
박기태,김성식,권익현,Park, Gi-Tae,Kim, Sung-Shick,Kwon, Ick-Hyun 한국시뮬레이션학회 2006 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.15 No.3
대부분의 공급망 계획에서 사용되는 각 계획 기간 내의 예측수요는 확정적인 것으로 간주한다. 그러나 현실에서 주어진 계획 기간 내의 수요 예측값은 확률적으로 분포를 따르는 것이 일반적이다. 본 연구는 기존의 안전재고를 통한 서비스 수준을 관리하는 방법을 대신하여 고객 수요의 분포내의 특정한 값을 수요 예측값으로 사용하는 수요선택 방법에 대해 다룬다. 수요 분위수와 계층 재고의 개념을 활용하여 서비스 수준 제약이 존재하는 시리얼 재고시스템을 대상으로 비교적 간단하지만 효과적인 수요선택을 위한 휴리스틱 알고리듬을 제안한다. 시뮬레이션을 활용한 비교 실험을 통해 제안된 알고리듬이 최적해와 유사한 매우 정확한 결과를 보임을 입증하였다. In most of supply chain planning practices, the estimated demands, which are forecasted for each individual period in a forecasting window, are regarded as deterministic. But, in reality, the forecasted demands for the periods of a given horizon are stochastically distributed. Instead of using a safety stock, this study considers a direct control of service level by choosing the demand used in planning from the distributed forecasted demand values for the corresponding period. Using the demand quantile and echelon stock concept, we propose a simple but efficient heuristic algorithm for multi-echelon serial systems under service level constraints. Through a comprehensive simulation study, the proposed algorithm was shown to be very accurate compared with the optimal solutions.
QR분해를 이용한 Least Angle Regression 개선 알고리즘
김동일(Dongil Kim),김지현(Jihyun Kim),황지빈(Jibin Hwang),김성식(Sung-Shick Kim) 한국경영과학회 2008 한국경영과학회 학술대회논문집 Vol.2008 No.5
입ㆍ출력변수간의 예측모델을 만드는 과정에서 출력변수에 실제적인 영향을 주는 변수들을 찾아내는 변수선택(Variable Selection) 문제는 예측력이 높은 모델을 만들고 입력할 데이터를 줄이는데 필요하다. 효과적인 변수선택을 위한 휴리스틱 기법가운데 하나인 LARS는 기존에 있던 대표적인 휴리스틱 기법인 Stepwise Regression Forward를 향상시킨 우수한 알고리즘이다. 그러나 기존 LARS의 연구논문을 보면 LARS도 예측 정확도 측면에서 개선해야 할 문제를 가지고 있다. 본 논문은 기존 LARS 알고리즘에서 입력변수에 QR 분해를 사용하여 만들어 낸 인자로 상관도를 계산하여 예측 정확도가 보다 높은 알고리즘을 제안한다.
LARS(Least Angle Regression)와 유전알고리즘을 결합한 변수 선택 알고리즘
김동일(Dongil Kim),한아향(Ahyang Han),김성식(Sung-Shick Kim),백준걸(Jun-Geol Baek) 한국경영과학회 2009 한국경영과학회 학술대회논문집 Vol.2009 No.5
예측모델에 있어서 출력변수에 영향을 주는 입력변수의 선택은 예측력이 높은 모델을 만들고 필요한 데이터를 줄이는 역할을 한다. 변수선택의 방법 중 LARS(Least Angle Regression)는 입력변수와 출력변수의 상관도를 이용한 휴리스틱 알고리즘의 발전적인 형태이다. 그러나 탐욕적 변수선택 방법(Greedy Search)에 의하여 변수선택이 단조롭다는 한계와 Over-fitting에 의해 잘못된 변수선택을 할 수 있다는 약점이 있다. 이를 개선하기 위하여 본 논문은 LARS와 조합 최적화를 위한 메타 휴리스틱 기법인 유전 알고리즘을 결합시킨 알고리즘을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 LARS에 n-fold cross validation을 적용시켜 유전 알고리즘에 사용할 초기 해의 집합을 구하는 단계와 유전 알고리즘을 실행하여 최종적인 변수를 선택하는 단계로 진행된다. 제안한 알고리즘을 검증하기 위해 공개 데이터를 이용한 실험과 시뮬레이션 데이터를 이용한 실험을 수행하였다.
LARS(Least Angle Regression)와 유전알고리즘을 결합한 변수 선택 알고리즘
김동일(Dongil Kim),한아향(Ahyang Han),김성식(Sung-Shick Kim),백준걸(Jun-Geol Baek) 대한산업공학회 2009 대한산업공학회 춘계학술대회논문집 Vol.2009 No.5
예측모델에 있어서 출력변수에 영향을 주는 입력변수의 선택은 예측력이 높은 모델을 만들고 필요한 데이터를 줄이는 역할을 한다. 변수선택의 방법 중 LARS(Least Angle Regression)는 입력변수와 출력변수의 상관도를 이용한 휴리스틱 알고리즘의 발전적인 형태이다. 그러나 탐욕적 변수선택 방법(Greedy Search)에 의하여 변수선택이 단조롭다는 한계와 Over-fitting에 의해 잘못된 변수선택을 할 수 있다는 약점이 있다. 이를 개선하기 위하여 본 논문은 LARS와 조합 최적화를 위한 메타 휴리스틱 기법인 유전 알고리즘을 결합시킨 알고리즘을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 LARS에 n-fold cross validation을 적용시켜 유전 알고리즘에 사용할 초기 해의 집합을 구하는 단계와 유전 알고리즘을 실행하여 최종적인 변수를 선택하는 단계로 진행된다. 제안한 알고리즘을 검증하기 위해 공개 데이터를 이용한 실험과 시뮬레이션 데이터를 이용한 실험을 수행하였다.
박시저,박정술,김성식,백준걸,Park, Si-Jeo,Park, Cheong-Sool,Kim, Sung-Shick,Baek, Jun-Geol 한국시뮬레이션학회 2011 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.20 No.4
본 연구에서는 시계열 공정데이터 관리를 위한 모델모수 기반 이상 탐지방법을 제안한다. 일반적인 공정관리에 널리 쓰이는 전통적인 통계적 관리기법의 관리도(SPC chart)는 측정되는 데이터가 특정 분포를 따르며 상관관계가 없는 상황을 가정한다. 따라서 공정데이터 형태가 시계열데이터와 같이 특정분포를 따르지 않고, 자기상관관계를 갖는다면 전통적인 관리도로는 관리에 한계를 보인다. 본 연구는 시계열을 따르는 공정의 이상을 탐지를 위한 MPBC(Model Parameter Based Control-chart) 방법을 제안한다. 제안된 MPBC는 시계열공정을 모델링하고, 모델모수의 변화를 감지하여 공정의 이상을 탐지하는 방법이다. 시계열 공정은 ARMA(p,q) 모델을 가정하며, RLS(Recursive Least Square)를 이용하여 시계열 모델의 모수를 추정하고, 추정된 모수를 $K^2$관리도로 관리한다. 제안된 방법은 기존 알고리즘과 비교하여 시계열 공정 변화 탐지에 우수한 성능을 보였으며 시계열 데이터에 있어서 보다 효율적인 공정관리 방향을 제시한다. The statistical process control (SPC) assumes that observations follow the particular statistical distribution and they are independent to each other. However, the time-series data do not always follow the particular distribution, and most of cases are autocorrelated, therefore, it has limit to adopt the general SPC in tim series process. In this study, we propose a MPBC (Model Parameter Based Control-chart) method for fault detection in time-series processes. The MPBC builds up the process as a time-series model, and it can determine the faults by detecting changes parameters in the model. The process we analyze in the study assumes that the data follow the ARMA (p,q) model. The MPBC estimates model parameters using RLS (Recursive Least Square), and $K^2$-control chart is used for detecting out-of control process. The results of simulations support the idea that our proposed method performs better in time-series process.
강석찬,황지빈,김성식,김지현,Kang, Seok-Chan,Hwang, Ji-Bin,Kim, Sung-Shick,Kim, Ji-Hyun 한국시뮬레이션학회 2007 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.16 No.2
EWMA(지수가중평균)을 사용한 제어 방법은 반도체 제조 공정의 런투런 제어 환경에서 사용되는 대표적인 제어 방법이다. EWMA 제어에서는 제어 모수 값의 선택이 제어 결과에 주된 영향을 미치기 때문에, 공정 상황에 적합한 제어 모수 값을 사용하는 것이 중요하다. 불안정적인 공정 상황에서는 변화하는 공정 상황에 적합한 값으로 EWMA 제어 모수를 동적으로 변경하면서 제어해 주는 것이 고정된 모수 값을 사용하는 EWMA 제어에 비해 효율적이다. 본 연구에서는 동적인 EWMA 제어 모수를 사용한 기존 연구들을 살펴보고 이들의 단점을 보완한 새로운 알고리즘을 제시하며, 시뮬레이션을 통해 우수한 수행 결과를 확인하였다. EWMA is one of the most popular controller method used in Run-to-Run control system for semiconductor manufacturing. The value of the control parameter in EWMA has major effect on the result. Therefore, it is important to use control parameter value fitting for the process state. When the process is unstable, it is more efficient to change EWMA control parameter dynamically to compensate for the changing process state than using fixed control parameter. In this paper, we review previous studies using dynamic EWMA control parameter and propose a new algorithm complementing the weaknesses of the previous studies. The performance of the proposed algorithm is validated using simulation.