Search
Search

연구성과물 검색 타이틀 이미지

HOME ICON HOME > Search by Achievements Type > Reports View

Reports Detailed Information

https://www.krm.or.kr/krmts/link.html?dbGubun=SD&m201_id=10071993&local_id=10086741
품질설계 단계에서 최적해 도출을 위한 후보해 탐색 방법의 정교화 및 사례 개발 연구
Reports NRF is supported by Research Projects( 품질설계 단계에서 최적해 도출을 위한 후보해 탐색 방법의 정교화 및 사례 개발 연구 | 2016 Year 신청요강 다운로드 PDF다운로드 | 정인준(대구대학교) ) data is submitted to the NRF Project Results
Researcher who has been awarded a research grant by Humanities and Social Studies Support Program of NRF has to submit an end product within 6 months(* depend on the form of business)
사업별 신청요강보기
  • Researchers have entered the information directly to the NRF of Korea research support system
Project Number 2016S1A5A8017349
Year(selected) 2016 Year
the present condition of Project 종료
State of proposition 재단승인
Completion Date 2017년 10월 15일
Year type 결과보고
Year(final report) 2017년
Research Summary
  • Korean
  • 반응표면분석은 반응변수 (품질특성치)와 입력변수 (공정변수) 간의 관계를 연구하는 품질관리의 수리적 연구방법론이다. 쌍대반응표면분석은 반응변수의 평균만을 최적화하는 방식이 아닌, 평균과 산포를 동시에 고려하여 최적화하는 방법론이다. 쌍대반응표면최적화는 두 개의 반응함수를 목적함수로 두고 최적화한다는 점에서 다목적의사결정 문제의 특수한 경우로 볼 수 있다. 다목적의사결정론 분야에서는 방법론을 의사결정자의 선호도 정보 반영 시점에 따라 사전/대화식/사후선호도정보반영법으로 구분하고 있는데, 쌍대반응표면최적화 분야의 연구도 이러한 체계를 활용하여 분류할 수 있다. 이 세가지 접근법 중 사후선호도정보반영법은 의사결정자와 상호작용 과정을 거치고 다수 대안해를 의사결정자에게 제시함으로써, 의사결정자는 공정 평균과 산포에 대한 상충관계를 이해할 수 있게 된다. 즉, 의사결정자에게 쉬운 방법이며 특히 공정에 대한 사전 지식이 없을 경우에 유용하다고 할 수 있다. 반복 과정과 다수 대안해를 생성해야 한다는 측면에서 계산부담이 발생할 수 있지만, 컴퓨터 성능의 발달과 해찾기 알고리즘의 발달로 계산에 대한 어려움이 해소되면서 사후선호도정보반영법에 해당하는 연구가 최근에 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 최근에 제안된 Lee et al. (2010)의 사후선호도정보반영법에 초점을 맞추고 있다. Lee et al. (2010)의 방법은 일반적인 사후선호도정보반영법과 마찬가지로 평균-표준편차 공간의 관점에서 다수의 비지배적해를 생성하는 단계와 생성된 비지배적해로부터 의사결정자가 가장 선호하는 해를 선택하는 단계 등 크게 2 단계로 구성된다. Lee et al. (2010)의 사후선호도정보반영법에서는 충분히 많은 수의 비지배적해를 생성하기 위하여 ε-Constraint 방법을 활용하고 있는데. 여기서 발생할 수 있는 문제는 생성된 비지배적해와 연계된 목적함수 값들의 분포 간격이 일정하지 않을 수 있다는 것이다. 만약 목적함수 값들의 분포 간격이 균일하지 못한 상태에서 의사결정자가 원하는 최적의 절충해가 간격이 넓은 구간에서 존재한다면, 최고선호해를 정밀하게 찾지 못할 가능성이 커진다. 본 연구에서는 기존 사후선호도정보반영법의 한계점, 즉 ε-Constraint 방법에 의해 생성된 목적함수 값들의 분포 간격이 넓어서 최고선호해를 정밀하게 찾지 못할 수 있다는 한계점을 개선한 방법을 개발하는 것을 목표로 한다. 제안된 방법은 일반적인 사후선호도정보반영법의 절차, 즉 비지배적해의 생성 단계와 최고선호해의 선택 단계로 구성한다. 본 연구는 여기서 비지배적해의 생성을 위하여 기존의 ε-Constraint 방법을 개선한 새로운 방법을 제안한다.
  • English
  • The Dual Response Surface Optimization (DRSO) approach attempts to simultaneously optimize the mean and standard deviation of a response variable. In DRSO, the mean and standard deviation of a response are often in conflict and thus, it is extremely critical to compromise the two conflicting functions. Recently, a Posterior preference articulation approach for DRSO (P-DRSO) was proposed. P-DRSO generates a set of nondominated solutions and allows a Decision Maker (DM) to select the most preferred solution. P-DRSO has an advantage in that the DM can better understand the tradeoffs between the mean and standard deviation. Thus, the most satisfactory compromised solution can be easily obtained. One important issue of P-DRSO is to generate uniformly distributed nondominated solutions for the DM to obtain better understanding of the tradeoffs between the mean and standard deviation. P-DRSO employs a conventional ε-constraint method. However, it often generates nondominated solutions that are not uniformly distributed. To address this issue, we propose a new approach to generate the nondominated solutions. We demonstrated that the uniformity of the generated nondominated solutions is better than that of P-DRSO in two well-known DRSO case problems.
Research result report
  • Abstract
  • 반응표면분석은 반응변수 (품질특성치)와 입력변수 (공정변수) 간의 관계를 연구하는 품질관리의 수리적 연구방법론이다. 쌍대반응표면분석은 반응변수의 평균만을 최적화하는 방식이 아닌, 평균과 산포를 동시에 고려하여 최적화하는 방법론이다. 쌍대반응표면최적화는 두 개의 반응함수를 목적함수로 두고 최적화한다는 점에서 다목적의사결정 문제의 특수한 경우로 볼 수 있다. 다목적의사결정론 분야에서는 방법론을 의사결정자의 선호도 정보 반영 시점에 따라 사전/대화식/사후선호도정보반영법으로 구분하고 있는데, 쌍대반응표면최적화 분야의 연구도 이러한 체계를 활용하여 분류할 수 있다. 이 세가지 접근법 중 사후선호도정보반영법은 의사결정자와 상호작용 과정을 거치고 다수 대안해를 의사결정자에게 제시함으로써, 의사결정자는 공정 평균과 산포에 대한 상충관계를 이해할 수 있게 된다. 즉, 의사결정자에게 쉬운 방법이며 특히 공정에 대한 사전 지식이 없을 경우에 유용하다고 할 수 있다. 반복 과정과 다수 대안해를 생성해야 한다는 측면에서 계산부담이 발생할 수 있지만, 컴퓨터 성능의 발달과 해찾기 알고리즘의 발달로 계산에 대한 어려움이 해소되면서 사후선호도정보반영법에 해당하는 연구가 최근에 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 최근에 제안된 Lee et al. (2010)의 사후선호도정보반영법에 초점을 맞추고 있다. Lee et al. (2010)의 방법은 일반적인 사후선호도정보반영법과 마찬가지로 평균-표준편차 공간의 관점에서 다수의 비지배적해를 생성하는 단계와 생성된 비지배적해로부터 의사결정자가 가장 선호하는 해를 선택하는 단계 등 크게 2 단계로 구성된다. Lee et al. (2010)의 사후선호도정보반영법에서는 충분히 많은 수의 비지배적해를 생성하기 위하여 ε-Constraint 방법을 활용하고 있는데. 여기서 발생할 수 있는 문제는 생성된 비지배적해와 연계된 목적함수 값들의 분포 간격이 일정하지 않을 수 있다는 것이다. 만약 목적함수 값들의 분포 간격이 균일하지 못한 상태에서 의사결정자가 원하는 최적의 절충해가 간격이 넓은 구간에서 존재한다면, 최고선호해를 정밀하게 찾지 못할 가능성이 커진다. 본 연구에서는 기존 사후선호도정보반영법의 한계점, 즉 ε-Constraint 방법에 의해 생성된 목적함수 값들의 분포 간격이 넓어서 최고선호해를 정밀하게 찾지 못할 수 있다는 한계점을 개선한 방법을 개발하는 것을 목표로 한다. 제안된 방법은 일반적인 사후선호도정보반영법의 절차, 즉 비지배적해의 생성 단계와 최고선호해의 선택 단계로 구성한다. 본 연구는 여기서 비지배적해의 생성을 위하여 기존의 ε-Constraint 방법을 개선한 새로운 방법을 제안한다.
  • Research result and Utilization method
  • <산학협력 및 기술이전 측면의 기여>
    ● 최종적으로 개발된 절차 체계를 패키지로 구성하여, 대기업 및 중소기업 등의 산업계로 이전하는 것이 가능
    ● 기업의 경영성과를 극대화할 수 있는 제품의 생산이 가능하기 때문에, 본 기술에 대한 기업의 수요가 클 것으로 기대됨
    ● 우선, 제조업의 품질관리 부서를 대상으로 하여 개발된 체계를 이전하고, 이를 활용할 수 있도록 다양한 후속 지원을 할 예정
    <경제ㆍ사회적 기여>
    ● 본 연구를 통해 개발된 기술은 작게는 개별 기업의 품질경쟁력을 강화하고 기업의 경영성과를 극대화하는데 기여
    ● 본 기술이 다양한 기업에 널리 확산되면 국내 제조업의 경쟁력을 향상시키는 데에도 일정한 기여를 할 수 있을 것으로 기대됨
    <학문적 기여>
    ● 본 연구는 품질관리 활동에서 가장 영향력이 큰 설계품질에 초점을 맞추고 있음
    ● 본 연구의 결과물은 설계품질 관련 연구의 최첨단에 위치하고 있어, 국내 뿐만 아니라 국제적으로도 관련 분야의 연구를 선도할 것으로 기대됨
    <교육적 기여>
    ● 본 연구의 결과물을 학부 고학년 또는 대학원 수준의 품질경영 또는 품질관리 교과목의 강의주제로 추가할 수 있으며,
    ● 기업의 품질관리 부서 직원을 대상으로 한 재교육 프로그램에도 활용이 가능할 것으로 기대됨
  • Index terms
  • 쌍대반응표면최적화, 사후선호도정보반영법, 비지배적해, ε-constraint 방법, 파레토해의 균일 분포
  • List of digital content of this reports
데이터를 로딩중 입니다.
  • This document, it is necessary to display the original author and you do not have permission
    to use copyrighted material for-profit
  • In addition , it does not allow the change or secondary writings of work
데이터 이용 만족도
자료이용후 의견
입력
트위터 페이스북
NRF Daejeon
(34113) 201, Gajeong-ro, Yuseong-gu, Daejeon, Korea
Tel: 82-42-869-6114 / Fax: 82-42-869-6777
NRF Seoul
(06792) 25, Heonreung-ro, Seocho-gu, Seoul, Korea
Tel: 82-2-3460-5500 / Fax: 82-2-3460-5759
KRM Help Center
Tel : 042-710-4360
E-mail : krmcenter@nrf.re.kr / Fax : 042-861-4380