주요 논문
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2025Current Status and Development Methods for the Co-prosperity Cooperative Program to Prevent Industrial Accidents in Small-Scale Subcontracting Enterprises
Hong-In Cheng, M. Jeong, Sangmun Shin
Journal of the Ergonomics Society of Korea
https://doi.org/10.5143/jesk.2025.44.2.233
Prosperity
Scale (ratio)
Business
Current (fluid)
Engineering
Operations management
Transport engineering
Economic growth
Economics
Geography
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2025Development of a robust design optimization algorithm for hierarchical time series pharmaceutical problems
Vo Thanh Nha, Park Kyungjin, Jang Hyeonae, Gyu M. Lee, Le Tuan-Ho, Seong Hoon Jeong, Sangmun Shin
IF 3.7 (2025)
Operations Research Perspectives
• 약물 개발에서 학제 간 최적화 문제를 동시에 해결하기 위한 개선의 여지가 있다. • 입력 요인과 계층적 시간지향 출력 응답 간의 기능적 관계를 나타내기 위해, 의약품 품질 특성(즉, 시간지향, 다중, 계층적 응답)을 표현하는 맞춤형 실험 및 추정 프레임워크를 제안한다. • 이러한 학제 간 의약품 제형 문제를 위해, 계층적 시간지향 강건 설계 최적화 모델(즉, 우선순위 기반, 가중치 기반, 통합 모델)을 제안한다. 실험 설계 및 강건 설계(Robust Design, RD) 방법론은 다양한 품질 특성의 성능을 향상시키고 낮은 비용으로 문제를 해결하기 위해 연구자들의 주목을 받아왔다. 그러나 시간지향, 다중, 계층적 응답과 관련된 학제 간 최적화 문제를 동시에 해결하기 위한 개선의 여지가 존재한다. 본 논문은 약물 개발을 위한 새로운 RD 모델링 및 최적화 알고리즘을 제안하며, 세 가지 연구 동기에 기반한다. 첫째, 의약품 품질 특성(즉, 시간지향, 다중, 계층적 응답)과 입력 요인 및 계층적 시간지향 출력 응답 간의 기능적 관계를 표현하기 위한 맞춤형 실험 및 추정 프레임워크를 제안한다. 둘째, 이러한 학제 간 의약품 제형 문제를 위해 새로운 계층적 시간지향 강건 설계(HTRD) 최적화 모델(즉, 우선순위 기반, 가중치 기반, 통합 모델)을 개발한다. 마지막으로, 약물 제형 개발에 대한 제약(의약품) 사례 연구를 시연 목적 으로 수행한다. 사례 연구 결과에 근거하면, 제안된 접근법은 편향과 분산이 유의미하게 작은 상태에서 최적해를 제공할 수 있다.
https://doi.org/10.1016/j.orp.2025.100355
Quality by Design
Quality (philosophy)
Optimization problem
Optimization algorithm
Hierarchical database model
Design of experiments
Optimal design
Development (topology)
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2023Multiple parameter optimization methodology by integrating a game theory principle into priority-based decision making
Li Dai, Mengyuan Tang, Sangmun Shin
IF 6.7 (2023)
Computers & Industrial Engineering
https://doi.org/10.1016/j.cie.2023.109384
Stackelberg competition
Mathematical optimization
Computer science
Game theory
Optimization problem
Quality (philosophy)
Decomposition
Operations research
Mathematics
Mathematical economics
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2022Robust Process Parameter Design Methodology: A New Estimation Approach by Using Feed-Forward Neural Network Structures and Machine Learning Algorithms
Tuan-Ho Le, Dai Li, Hyeonae Jang, Sangmun Shin
IF 2.7 (2022)
Applied Sciences
강건 설계(Robust design, RD) 모델링에서 최소제곱법(least-squares method, LSM)에 기반한 반응표면분석법(response surface methodology, RSM)은 입력 요인과 이에 대응하는 출력 반응 간의 기능적 관계를 추정하기 위한 유용한 통계적 도구이다. 신경망(neural network, NN) 기반 모델은 LSM 기반 RSM에서 필요한 가정 없이 입력-출력 함수를 수행할 수 있는 대안적 수단을 제공한다. 그러나 현재의 NN 기반 추정 방법들은 항상 적절한 반응 함수를 제공하지는 않는다. 따라서 RD 모델링 영역에서는 개선의 여지가 있다. 본 연구에서는 공정 평균 및 표준편차 반응 함수를 얻기 위한 새로운 NN 기반 RD 모델링 절차를 제안한다. 둘째, 순전파 역전파 신경망(feed-forward back-propagation neural network, FFNN), 연쇄전파 역전파 신경망(cascade-forward back-propagation neural network, CFNN), 방사기저함수 신경망(radial basis function network, RBFN)에 기반한 RD 모델링 방법들을 제안한다. 셋째, 제안된 세 가지 방법을 검증하기 위해 주어진 진짜 함수(true function)를 사용한 두 가지 시뮬레이션 연구를 수행한다. 넷째, 제안된 접근법의 잠재력을 보여주기 위해 사례 연구를 살펴본다. 결론적으로, 본 연구에서 제안한 세 가지 순전파 NN 구조 기반 모델링 방법과 기존의 LSM 기반 RSM에 대한 비교 분석 결과, 제안된 방법들은 기대 품질 손실(expected quality loss, EQL)과 다양한 변동성 지표들에서 유의하게 더 낮은 수준을 보였다.
https://doi.org/10.3390/app12062904
Artificial neural network
Computer science
Feedforward neural network
Radial basis function
Algorithm
Process (computing)
Response surface methodology
Machine learning
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2022Integration of game theory and response surface method for robust parameter design
Min Tang, Li Dai, Sangmun Shin
IF 0.5 (2022)
Revista Internacional de Métodos Numéricos para Cálculo y Diseño en Ingeniería
강건한 파라미터 설계(Robust parameter design, RPD)는 노이즈 요인으로 인해 발생하는 품질 성과의 변동을 최소화하면서 품질에 영향을 미치는 최적의 조절 가능 인자를 결정하는 것이다. 이중 반응표면(dual response surface) 접근법은 RPD에서 가장 흔히 적용되는 방법 중 하나로, 공정 편의(process bias, 즉 공정 평균이 목표로부터 벗어나는 정도)뿐만 아니라 공정 변동성(process variability, 즉 분산 또는 표준편차)도 동시에 최소화하고자 한다. 공정 편의와 변동성 간의 이러한 트레이드오프 문제를 해결하기 위해, 문헌에서는 공정 편의와 변동성에 상대적 가중치 또는 우선순위를 부여하는 방식으로 다수의 RPD 방법이 보고되어 있다. 그러나 부여되는 상대적 가중치나 우선순위는 종종 두 요소(공정 편의와 변동성)의 상대적 중요도를 판단할 데 충분한 사전 지식이 없는 경우도 있는 의사결정자(DM)가 주관적으로 결정한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 최적 요인 설정을 도출하기 위해 RPD 모형에 교섭 게임(bargaining game) 이론을 통합하는 대안적 접근법을 제안한다. 공정 편의와 변동성은 입력 변수 값이 어떻게 할당되어야 하는지에 대해 협상하는 두 개의 합리적 플레이어로 간주된다. 그리고 이 게임의 최적이고 공정하며 유일한 해(즉, 균형 합의 지점)를 구하기 위해 Nash 교섭 게임 해(Nash bargaining game solution) 기법을 적용한다. 이 기법은 최종 결정을 내리기 전에 DM이 고려할 만한 유용한 권고를 제공할 수 있다. 제안된 방법은 공정 편의와 변동성 간의 상호작용을 고려함으로써 DM의 선호 정보가 필요하지 않을 수 있다. 도출된 해의 효율성을 검증하기 위해, 흔히 이목적 최적화(bi-objective optimization) 문제에 사용되는 사전식(lexicographic) 가중 Tchebycheff 방법을 활용한다. 마지막으로 두 가지 수치 예제에서 제안된 방법은 특정 볼록(convex) 파레토 전선(pareto frontier) 경우에 대해 지배되지 않는(tradeoff) 해를 제공한다. 또한 불일치 및 합의 지점과 관련된 검증을 위해 민감도 분석도 수행한다.
https://doi.org/10.23967/j.rimni.2022.06.002
Process (computing)
Variance (accounting)
Computer science
Game theory
Preference
Standard deviation
Mathematical optimization
Quality (philosophy)
Negotiation
Point (geometry)