• 한국경영과학회지
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• 제26권3호
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• pp.95-104
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• 2001

In this paper, we consider a maximin version of the linear programming knapsack problem with extended generalized upper bound (GUB) constraints. We solve the problem efficiently by exploiting its special structure without transforming it into a standard linear programming problem. We present an O(n$^3$) algorithm for deriving the optimal solution where n is the total number of problem variables. We illustrate a numerical example.

• 지식경영연구
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• 제20권3호
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• pp.39-47
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• 2019

Response surface methodology (RSM) is a group of statistical modeling and optimization methods to improve the quality of design systematically in the quality engineering field. Its final goal is to identify the optimal setting of input variables optimizing a response. RSM is a kind of knowledge management tool since it studies a manufacturing or service process and extracts an important knowledge about it. In a real problem of RSM, it is a quite frequent situation that considers multiple responses simultaneously. To date, many approaches are proposed for solving (i.e., optimizing) a multi-response problem: process capability function approach, desirability function approach, loss function approach, and so on. The process capability function approach first estimates the mean and standard deviation models of each response. Then, it derives an individual process capability function for each response. The overall process capability function is obtained by aggregating the individual process capability function. The optimal setting is given by maximizing the overall process capability function. The existing process capability function methods usually use the arithmetic mean or geometric mean as an aggregation operator. However, these operators do not guarantee the Pareto optimality of their solution. Moreover, they may bring out an unacceptable result in terms of individual process capability function values. In this paper, we propose a maximin-based process capability function method which uses a maximin criterion as an aggregation operator. The proposed method is illustrated through a well-known multiresponse problem.

• 산업경영시스템학회지
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• 제20권43호
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• pp.145-152
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• 1997

We present a continuous resource allocation problem with maximin objective functions under the generalized lower bound(GLB) and generalized upper bound(GUB) constraints. This problem is an extension for the problems of previous studies. An efficient algorithm is developed by exploiting extended structural properties, where n is the total number of variables. The worst computational complexity of the proposed algorithm is O(nlogn).

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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• pp.501-505
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• 1998

In this paper, an LP problem with convex polyhedral objective coefficients is treated. In the problem, the interactivities of the uncertain objective coefficients are represented by a bounded convex polyhedron (a convex polytope). We develop a computation algorithm of a maxmin achievement rate solution. To solve the problem, first, we introduce the relaxation procedure. In the algorithm, a sub-problem, a bilevel programing problem, should be solved. To solve the sub-problem, we develop a solution method based on a branch and bound method. As a result, it is shown that the problem can be solved by the repetitional use of the simplex method.

• 품질경영학회지
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• 제17권2호
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• pp.93-100
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• 1989

Nonlinear rank statistics for the simple tree alternatives problem are considered. Pitman efficiencies between several procedures are studied. A new maximin procedure is suggested and shown to have good efficiency properties. Additionally, it is desirable to terminate the experiment early comparing well known rank statistics or multiple comparison test statistics.

• 대한기계학회논문집A
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• 제39권4호
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• pp.369-374
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• 2015

효율적인 최적설계를 위해 공학분야에 도입된 대체모델의 정확성은 표본점에 큰 영향을 받는다. 대체모델의 정확성을 높이는 방법으로 기 추출한 응답을 이용하는 순차실험계획이 제안되었다. 크리깅 대체모델의 상관계수를 가중치로 적용하여 대체모델의 정확성을 향상시킨 연구가 있었으나, 주어진 정보가 부족하거나 상관계수가 잘못 추정된 경우 표본점이 잘못 추출되어 대체모델의 강건성이 저하된다. 본 논문에서는 기존 순차실험계획의 여러 문제점을 제시하고, 이를 해결하기 위한 가중함수 기반 순차 최소거리최대화계획을 제안한다. 제안하는 순차실험계획의 효용성을 수학 함수에 적용하여 기존 순차실험계획들과 비교하여 정확성과 강건성이 향상됨을 예시한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제19권1호
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• pp.65-75
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• 2012

실험영역을 벗어난 점에서의 분산을 최소화 하는 외삽-최적의 문제는 모형의 불확실성을 내재하고 있다. 즉, 실험영역을 벗어나게 되면 모형의 불확실성이 높아지므로 모형의 타당성 여부를 진단하여야 한다. 본 연구에서는 외삽(extrapolation) 문제하에서 기본적인 3가지 실험, 즉 제약 실험과 최대최소 실험, 그리고 복합실험 등을 융합한 새로운 제약조건형의 실험 2가지를 제안하였다. 그리고 실험영역의 바깥에 위치한 점의 위치가 실험영역을 얼마나 벗어나느냐에 따른 실험결과에 대한 영향력도 고려하여 보았다. 문제의 특성상 유전 알고리즘을 이용하여 해를 구하였다.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제33권1호
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• pp.59-74
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• 2007

컴퓨터 시뮬레이션 모델은 일반적으로 복잡할 뿐더러 운용 시 많은 시간이 소요된다. 따라서 분석의 편의를 위해 좀 더 간단한 메타모델을 수립할 필요가 있다. 본 논문에서는 워게임 모델 JANUS를 사용하여 전차 전투 상황을 묘사하고 이에 대한 메타모델을 수립하였다. 메타모델을 수립하기 위해, 데이터 수집방법으로는 8가지의 실험계획법을, 모델링 방법으로는 2차 반응표면분석과 인공신경망을 고려하였다. 수립된 메타모델의 상대적 성능은 예측치의 평균제곱오차를 기준으로 비교하였다. 본 논문에서 고려한 전투상황에 대해서는 대체적으로 2차 반응표면 모형이 인공신경망 모형보다 더 높은 정확도를 보였으며, 실험계획법으로는 직교배열이나 최대최소거리 기준을 적용한 라틴 하이퍼큐브 계획법이 우수한 성능을 보였다.

• 응용통계연구
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• 제27권5호
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• pp.693-703
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• 2014

실험영역을 벗어나는 다중 외삽점들에 관한 실험설계를 기획하는 경우 실험자는 종종 어느 외삽점에 더 많은 노력을 집중하여야 하는지 주어진 모형이 있다하더라도, 고민하는 경우가 있다. 본 연구에서는 이러한 상황에 관한 실험설계 문제를 다루었다. 첫 번째는 주어진 모형이 실험영역을 벗어나더라도 모형이 타당한 경우 다중 외삽점에 관한 실험설계고 다른 하나는 그렇지 않은 경우이다. 첫 번째인 경우는 비교적 기존 문헌에서 알려진 방법들이 적용될 수 있으나 그렇지 않은 경우 즉, 모형의 타당성이 의심되는 경우는 다른 실험설계기준을 제시하여야 한다, 본 연구는 이와 관련 다양한 하이브리드 방법을 제시하여 다중 외삽점에서의 문제가 어떻게 모형 불확실성하에서 전개되어야 하는지 다루어 보았다, 이를 위해 서치알고리즘의 하나인 유전알고리즘을 적용하였다. 왜냐하면 전통적인 교환알고리즘의 복잡성보다는 유전알고리즘의 효율성이 더 뛰어났다고 보기 때문이다.