• 분석과학
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• 제34권6호
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• pp.241-250
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• 2021

검량선 작성은 기기분석을 통해 생체시료에서 분석물질의 농도를 측정하는 정량분석법 개발과 측정값의 정확도 향상에 있어서 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 R 기반 통계분석기법을 이용하여 개별 분석물질 정량에 적합한 가중계수와 회귀모델 선정하기 위한 단계별 선택 기준을 적용하여 분석 프로그램을 설정하였다. 국내에서 남용빈도가 가장 높은 필로폰과 대마 복용여부 확인을 위해 액체크로마토그래피-질량분석법(LC-MS/MS)이 적용되었으며, 분석물질로 마약의 복용 여부를 확인에 일반적으로 사용되는 대상 마약의 모체와 대사체를 소변 시료에서 분석하였다. 검량선 작성에 있어서 가중계수 적용여부는 원본데이터의 이분산성 검정을 통해 확인하였고, 가중계수가 필요하다고 판단된 경우 분산분석을 통해 적정 가중계수를 선정하였다. 다음으로 편분산분석을 이용하여 회귀모델에 적합한 차수를 결정하였다. 분석물질인 메트암페타민, 암페타민, 대마 대사체에 대해 R 기반 프로그램에 적용한 결과, 단계별 결과 및 최종 모델식을 직관적으로 이해하기 쉽고 신속하게 얻을 수 있었다. 이러한 결과는 문서 파일로 저장이 가능하여 보관의 편의성을 제고하였으며, 본 연구를 통해 제작된 R 기반 프로그램을 활용하여 검량선 작성을 필요로 하는 다양한 약물분석 분야에 확대 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 터널과지하공간
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• 제14권2호
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• pp.133-141
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• 2004

현장조사를 통해 암반사면의 안정성을 평가하기 위해서 여러 연구자들에 의해 평가법이 제안되었다. 그러나 기존의 평가법들은 제안자의 주관적 판단에 의해 평가항목의 선정과 가중치가 달리 적용되고 있어 평가법에 따라 안정성 평가결과도 서로 상이하게 나타나고 있다. 따라서 각 평가항목에 대한 가중치의 객관성을 확보하기 위해 로지스틱 회귀분석을 실시하여 안정성 평가법을 제안하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1989년도 한국자동제어학술회의논문집; Seoul, Korea; 27-28 Oct. 1989
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• pp.913-917
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• 1989

In this paper, the selection method of weighting matrices in the discrete-time LQ problem are suggested in order to improve the guaranteed stability margins, i.e. the gain and phase margins. The asymptotic properties of the solution of the algebraic Riccati equations are investigated by using the closed form solution of the difference Riccati equations. It is shown that the solution of the algebraic Riccati equations monotonically increases as the state weighting matrix Q or the control weighting matrix R increase. The increasing rate of the solution is shown to be much less than that of R for large R. It is also proven that the guaranteed stability margins increases as the ratio between Q and R decreases.

• 한국조명전기설비학회지:조명전기설비
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• 제13권2호
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• pp.234-234
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• 1999

The aim of this paper is to suggest a design method of the optimal model following control system using genetic algorithm (GA). This control system is designed by applying GA with reference model to the optimal determination of weighting matrices Q, R that are given by LQ regulator problem. The method to do this is that all the diagonal elements of weighting matrices are optimized simultaneously by GA, in the search domain selected adequately. And we design the model following control system to boi1er-turbine equipment by the proposed method. The model following control system designed by this method has the better command tracking performance than that of the control system designed by the trial-and-error method. The effectiveness of this control system is verified by computer simulation.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제48권3호
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• pp.212-219
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• 1999

In this paper we present a neural network approach to select weighting matrices of Linear-Quadratic-Gaussian(LQG) controller for TCSC control. The selection of weighting matrices is usually carried out by trial and error. A weighting matrices of LQG control are selected effectively using Kohonen network. It is shown that simulation results in application of this method to three machine nine bus system are satisfactory.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.101-108
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• 2010

본 논문에서는 퍼지 k-NN과 reconstruction error에 기반을 둔 feature selection을 이용한 lazy 분류기 설계를 제안하였다. Reconstruction error는 locally linear reconstruction의 평가 지수이다. 새로운 입력이 주어지면, 퍼지 k-NN은 local 분류기가 유효한 로컬 영역을 정의하고, 로컬 영역 안에 포함된 데이터 패턴에 하중 값을 할당한다. 로컬 영역과 하중 값을 정의한 우에, feature space의 차원을 감소시키기 위하여 feature selection이 수행된다. Reconstruction error 관점에서 우수한 성능을 가진 여러 개의 feature들이 선택 되어 지면, 다항식의 일종인 분류기가 하중 최소자승법에 의해 결정된다. 실험 결과는 기존의 분류기인 standard neural networks, support vector machine, linear discriminant analysis, and C4.5 trees와 비교 결과를 보인다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.197-211
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• 2017

In recent years, it is natural that the development and the maintenance of information systems are strongly dependent on outside service providers for economic reasons, especially in public sector. There has been an unexpected growth in the number of selection activities for outsourcing related works. At this time, selection of the contractor generally considers the proposals received based on the RFP(requested for proposal) and determines the ranking by experts committee. However, it is difficult even for expert giving a specific numeric score in weighting criteria or rating alternatives. In this context, an extended fuzzy TOPSIS method is applied for selection problem of IT proposals. A numerical illustration is also provided to demonstrate the applicability of the approach. This approach is very practical to help decision makers in assessing proposals during the selection phase under uncertainties.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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• pp.219-223
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• 2001

Within a mechanical system such as an automotive the number of standard machine parts is increasing, so that the parts selection becomes more important than ever before. Selection of appropriate bearings in the preliminary design phase of a machine is also important. In this paper, three decision-making approaches are compared to find out a model that is appropriate to bearing selection problem. An artificial neural network, which is trained with real design cases, is used to select a bearing mechanism at the first step. Then, the subtype of the bearing is selected by the weighting factor method. Finally, types of peripherals such as lubrication methods are determined by a rule-based expert system.

• 정보관리학회지
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• 제25권1호
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• pp.211-233
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• 2008

로치오 알고리즘에 기반한 자동분류의 성능 향상을 위하여 두 개의 실험집단(LISA, Reuters-21578)을 대상으로 여러 가중치부여 기법들을 검토하였다. 먼저, 가중치 산출에 사용되는 요소를 크게 문헌요소(document factor), 문헌집합 요소(document set factor), 범주 요소(category factor)의 세 가지로 구분하여 각 요소별 단일 가중치부석 기법의 분류 성능을 살펴보았고, 다음으로 이들 가중치 요소들 간의 조합 가중치부여 기법에 따른 성능을 알아보았다. 그 결과, 각 요소별로는 범주 요소가 가장 좋은 성능을 보였고, 그 다음이 문헌집합 요소, 그리고 문헌 요소가 가장 낮은 성능을 나타냈다. 가중치 요소 간의 조합에서는 일반적으로 사용되는 문헌 요소와 문헌집합 요소의 조합 가중치(tfidf or ltfidf)와 함께 문헌 요소를 포함하는 조합(tf*cat or ltf*cat) 보다는, 오히려 문헌 요소를 배제하고 문헌 집합 요소를 범주 요소와 결합한 조합 가중치 기법(idf*cat)이 가장 좋은 성능을 보였다. 그러나 실험집단 측면에서 단일 가중치와 조합 가중치를 서로 비교한 결과에 따르면, LISA에서 범주 요소만을 사용한 단일 가중치(cat only)가 가장 좋은 성능을 보인 반면, Reuters-21578에서는 문헌집합 요소와 범주 요소간의 조합 가중치(idf*cat)의 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 따라서 가중치부여 기법에 대한 실제 적용에서는, 분류 대상이 되는 문헌집단 내 범주들의 특성을 신중하게 고려할 필요가 있다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제4권2호
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• pp.100-109
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• 1999

The bearing design includes the steps of selection bering type, selection bearing subtype, and determining the peripheral equipments. In this paper decision making methodologies are compared to propose a stepwise decision methodology to the bearing selection problem. An artificial neural network trained with design cases is used for selecting a bearing type in the first step. Then the subtype of the bearing is selected using the weighting method, high is a kind of multi-criteria decision making method. Finally, the types of peripheral equipments such as lubrication devices, seals and bearing housings are determined using a rule-based expert system.