• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1992년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 울산대학교, 울산; 01월 02일 May 1992
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• pp.117-126
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• 1992

This study proposes a new interactive multicriteria method for determining the best levels of the decision variables needed to optimize a stochastic computer simulation with multiple response variables. The method, called the Pairwise Comparison Stochastic Cutting Plane (PCSCP) method, combines good features from interactive multiple objective mathematical programming methods and response surface methodology. The major characteristics of the PCSCP algorithm are: (1) it interacts progressively with the decision maker (DM) to obtain his preferences, (2) it uses good experimental design to adequately explore the decision space while reducing the burden on the DM, and (3) it uses the preference information provided by the DM and the sampling error in the responses to reduce the decision space. This paper presents the basic concepts of the PCSCP method along with its performance for solving randomly selected test problems.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제11권3호
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• pp.135-145
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• 2011

Accurate process characterization and optimization are the first step for a successful advanced process control (APC), and they should be followed by continuous monitoring and control in order to run manufacturing processes most efficiently. In this paper, process characterization and recipe optimization methods with multiple outputs are presented in high density plasma-chemical vapor deposition (HDP-CVD) silicon dioxide deposition process. Five controllable process variables of Top $SiH_4$, Bottom $SiH_4$, $O_2$, Top RF Power, and Bottom RF Power, and two responses of interest, such as deposition rate and uniformity, are simultaneously considered employing both statistical response surface methodology (RSM) and neural networks (NNs) based genetic algorithm (GA). Statistically, two phases of experimental design was performed, and the established statistical models were optimized using performance index (PI). Artificial intelligently, NN process model with two outputs were established, and recipe synthesis was performed employing GA. Statistical RSM offers minimum numbers of experiment to build regression models and response surface models, but the analysis of the data need to satisfy underlying assumption and statistical data analysis capability. NN based-GA does not require any underlying assumption for data modeling; however, the selection of the input data for the model establishment is important for accurate model construction. Both statistical and artificial intelligent methods suggest competitive characterization and optimization results in HDP-CVD $SiO_2$ deposition process, and the NN based-GA method showed 26% uniformity improvement with 36% less $SiH_4$ gas usage yielding 20.8 ${\AA}/sec$ deposition rate.

• Steel and Composite Structures
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• 제42권1호
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• pp.59-74
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• 2022

This study introduces a general reliability-based, performance-based design framework to design frames regarding their uncertainties and user-defined design goals. The Iterative-R method extracted from the main framework can designate a proper R (i.e., response modification factor) satisfying the design goal regarding target reliability index and pre-defined probability of collapse. The proposed methodology is based on FEMA P-695 and can be used for all systems that FEMA P-695 applies. To exemplify the method, multiple three-dimensional, four-story steel special moment-resisting frames are considered. Closed-form relationships are fitted between frames' responses and the modeling parameters. Those fits are used to construct limit state functions to apply reliability analysis methods for design safety assessment and the selection of proper R. The frameworks' unique feature is to consider arbitrarily defined probability density functions of frames' modeling parameters with an insignificant analysis burden. This characteristic enables the alteration in those parameters' distributions to meet the design goal. Furthermore, with sensitivity analysis, the most impactful parameters are identifiable for possible improvements to meet the design goal. In the studied examples, it is revealed that a proper R for frames with different levels of uncertainties could be significantly different from suggested values in design codes, alarming the importance of considering the stochastic behavior of elements' nonlinear behavior.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.7061-7070
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• 2015

다중반응표면 최적화는 다수의 반응변수(품질특성치)를 동시에 고려하여 최적의 입력변수 조건을 찾는 반응표면분석의 세부 분야이다. 가중평균제곱오차(Weighted Mean Squared Error, WMSE) 최소화법은 평균제곱오차의 두 구성 요소인 제곱편차와 분산에 가중치를 부여한 WMSE를 활용하는데, 반응변수별로 WMSE를 구하여 이들을 종합적으로 최소화한다. 지금까지 WMSE 최소화법과 관련하여 개발된 기법은 대부분 의사결정자의 선호도 정보를 문제풀이 이전에 결정할 것을 요구하는 선호도사전제시법에 해당된다. 그러나 현실적으로 의사결정자가 자신의 선호도 정보를 사전에 정확히 제공하는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 이러한 한계점을 개선하기 위하여 WMSE 최소화를 위한 선호도사후제시법을 제안한다. 제안된 방법은 의사결정자의 선호도 정보 없이 다수의 비지배적해를 생성한 후, 의사결정자가 생성된 비지배해 중 최고선호해를 선택하는 단계로 진행된다. 제안된 방법은 의사결정자로 하여금 전체 해집합의 트레이드오프 관계를 보다 폭넓은 시각으로 이해한 후 선호도 정보를 제시할 수 있도록 함으로써, 의사결정자의 선호도에 부합하는 최고선호해를 효과적으로 도출할 수 있다.

• 대한치과보철학회지
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• 제52권3호
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• pp.211-221
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• 2014

목적: 기존의 SLA 표면을 높은 친수성을 가지는 표면으로 개질하고자 NaOH에 침적하는 방법이 SLA 표면 형상 및 특성에 어떤 영향을 미치는지 알아보고, 골모유사세포의 증식, 부착 및 분화에 어떤 영향을 미치는지 알아보고자 계획되었다. 재료 및 방법: Machined surface (대조군), SLA surface (SLA 군), SLA에 NaOH 처리한 표면(SLA/NaOH 군)의 각 시편을 제조하고 친수성을 극대화한 SLA/NaOH 군의 표면 특성을 평가하기 위해 표면성분(XPS), 표면 거칠기, 표면 접촉각 등을 평가하였다. 그 이후 MG-63 세포 배양 후 이번 실험에서 만든 표면들이 세포독성을 가지는지를 평가하고, WST assay를 통하여 세포 증식, F-actin 염색을 통하여 세포의 부착형태를 관찰하였다. 이 후 ALP assay를 통하여 세포 분화를 평가하였다. 각 군간 통계측정을 위해 ANOVA 후 다중비교를 하였다(P<.05). 결과: SLA/NaOH 군의 접촉각은 $5.59{\pm}1.13$도였다. 모든 군들은 MG-63 세포에 대해 세포독성을 가지지 않았다. 세포 부착 평가에서 SLA/NaOH 군에서 가장 높은 부착 정도를 보였고(P<.05), Machined 군과 SLA 군에서도 표면 거칠기가 높은 SLA군에서 더 높은 세포 부착정도를 확인할 수 있었다(P<.05). 배양 7일까지 모든 군에서 MG-63 세포의 증식이 점차 증가하였다. 모든 군에서 3일과 7일에 세포의 증식에서 유의할 만한 차이가 보였고, SLA/NaOH 군에서 가장 높은 세포증식을 보였다. ALP 활성도는 7일에서는 세 군 사이에 차이가 없었다. 하지만 14일에는 SLA/NaOH 군이 유의성 있는 증대를 보였다(P<.05). 결론: 본 연구를 통하여 NaOH를 처리하는 수화방식을 통해 SLA 표면을 변형시킴으로서 세포의 부착, 증식 및 분화를 촉진시켜 임플란트의 골유착을 증진시킬 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제38권1호
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• pp.43-48
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• 2017

우리가 예상했던 DPNs의 지름은 약 500 nm였으며 이는 SEM과 AFM 영상, Size Distribution을 통해 기대했던 것과 유사한 크기를 가진다는 것을 확인하였다. 또한, Zeta potential은 약 $-17.8{\pm}4.4mV$으로 측정되었다. Zeta potential이 +30 mV이상이면 강한 양성을 띤다고 한다. 나노 입자의 Zeta potential이 강한 양성이면 nonspecific cellular interaction이 높아지지만 간에 의해 쉽게 제거되며, hemolytic activity가 높아지기 때문에 약물 전달을 하기에 적합하지 않은 것으로 알려져 있다. 또한 강한 음성이어도 간에 의해 제거될 확률이 높아진다. 하지만 나노 입자의 Zeta potential이 중성이거나 약한 전하를 띠면 혈액에서 제거가 잘 되지 않아 혈액에 오랫동안 남을 수 있어 약물전달에 유리하고, 약 -15 mV의 전하를 띤 입자는 tumor site에 high accumulation됨이 알려져 있다[14]. DPNs의 경우 $-17.8{\pm}4.4mV$이므로 인체에 적용하기에 적합한 것으로 판단된다. DPNs의 Encapsulation Efficiency는 약 $43.8{\pm}6.6%$로 Nano-precipitation과 같은 Bottom-up 방식보다 낮은 수치를 나타내었지만, 독성이 강한 Salinomycin을 사용함으로써 이를 해결할 수 있을 것으로 생각되며 적은 양의 약물만으로 항암효과를 나타낼 수 있을 것으로 기대된다. 암세포와 함께 배양했을 때 형광 현미경으로 확인해본 결과 암세포 주변에 나노 입자가 이동한 것으로 보아 Targeting ligand나 Peptide, Aptamer를 이용하면 더욱 정확한 암세포 표적화를 이룰 수 있을 것으로 예상된다[15]. DPNs의 Drug Carrier로서의 평가는 Loading Amount와 Drug Releasing Profile을 통해 추가로 검증을 할 예정이며, Cell viability를 실행하여 DPNs의 In vitro 항암 효과를 확인하고 In vivo 실험을 진행할 예정이다.