본문 바로가기
HOME> 논문 > 논문 검색상세

논문 상세정보

Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지 v.21 no.2, 2010년, pp.211 - 218   피인용횟수: 1
본 등재정보는 저널의 등재정보를 참고하여 보여주는 베타서비스로 정확한 논문의 등재여부는 등재기관에 확인하시기 바랍니다.

파라미터 설계에서 신호대 잡음비 사용 없이 신경망을 이용한 최적화 대체방안
Alternative optimization procedure for parameter design using neural network without SN

나명환    (전남대학교 통계학과   ); 권용만    (조선대학교 컴퓨터통계학과  );
  • 초록

    다구찌는 파라미터 설계에서 설계인자의 최적조건을 구하는데 필요한 수행측도로서 신호대 잡음비를 이용하여 자료 분석을 하였다. 다구찌 품질공학은 품질을 개선하는데 있어서 큰 기여를 하였으나 자료 분석하는데 있어서 망목특성에서의 신호대 잡음비의 사용은 많은 문제점이 지적되었고 여러 학자들에 의하여 대체방안 연구되었다. 제품의 설계단계에서 품질특성과 여러 개의 설계인자와의 관계는 복잡한 비선형 형태를 가지는 경우가 대부분이다. 신경망은 유연한 모형 선택과 학습능력은 알수 없는 복잡한 비선형 형태를 파악하는데 아주 유용한 도구이다. 본 논문은 파라미터 설계에서 설계인자의 최적조건을 찾는데 있어서 문제가 되는 신호대 잡음비을 사용하지 않고 신경망을 이용한 최적화 방안을 제안하고자 한다. 아울러 예제를 들어 기존의 다구찌 방법과 새로이 제안한 대체방안을 비교하고자 한다.


    Taguchi has used the signal-to-noise ratio (SN) to achieve the appropriate set of operating conditions where variability around target is low in the Taguchi parameter design. Many Statisticians criticize the Taguchi techniques of analysis, particularly those based on the SN. Moreover, there are difficulties in practical application, such as complexity and nonlinear relationships among quality characteristics and design (control) factors, and interactions occurred among control factors. Neural networks have a learning capability and model free characteristics. There characteristics support neural networks as a competitive tool in processing multivariable input-output implementation. In this paper we propose a substantially simpler optimization procedure for parameter design using neural network without resorting to SN. An example is illustrated to compare the difference between the Taguchi method and neural network method.


  • 주제어

    설계 (제어)인자 .   신경망 .   신호 대 잡음비 .   최적조건 .   최적화 방안 .   파라미터 설계.  

  • 참고문헌 (11)

    1. 박성현 (1990). <응용실험계획법>, 영지문화사, 서울. 
    2. 박우창, 승현우, 용환승, 최기헌 (2000). <데이터 마이닝 개념 및 기법>, 자유아카데미, 서울. 
    3. 최종후, 한상태, 강현철, 김은석, 김미경 (2001). <데이터마이닝>, 자유아카데미, 서울. 
    4. 허명회, 이용구 (2003). <데이터마이닝 모델링과 사례>, SPSS 아카데미, 서울. 
    5. Box, G. E. P. (1988). Signal-to-noise ratios, performance criteria and transformations. Technometrics, 30, 1-17. 
    6. Copeland, K. A. F. and Nelson P. R. (1996). Dual response optimization via direct function minimization. Journal of Quality Technology, 28, 331-336. 
    7. Kwon, Y. M. (2001). Simultaneous optimization of multiple responses to the combined array. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 12, 57-64. 
    8. Myers, R. H. and Cater, W. H. Jr. (1973). Dual response surface techniques for dual response systems. Technometrics, 15, 301-317. 
    9. Na, M. H. and Kwon, Y. M. (2009). Optimization procedure for parameter design using neural network. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 20, 829-835.     
    10. Taguchi, G. (1987). System of experimental design: Engineering methods to optimize quality and minimize cost, White Plains, NY: UNIPUB / Kraus International. 
    11. Vining, G. G. and Myers, R. H. (1990). Combining Taguchi and response surface philosophies: A dual response approach. Journal of Quality Technology, 22, 38-45. 
  • 이 논문을 인용한 문헌 (1)

    1. Min, Dae-Kee 2010. "A Comparison of cluster analysis based on profile of LPGA player profile in 2009" Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지, 21(3): 471~480     

 활용도 분석

  • 상세보기

    amChart 영역
  • 원문보기

    amChart 영역

원문보기

무료다운로드
  • NDSL :
  • 한국데이터정보과학회 : 저널
유료다운로드

유료 다운로드의 경우 해당 사이트의 정책에 따라 신규 회원가입, 로그인, 유료 구매 등이 필요할 수 있습니다. 해당 사이트에서 발생하는 귀하의 모든 정보활동은 NDSL의 서비스 정책과 무관합니다.

원문복사신청을 하시면, 일부 해외 인쇄학술지의 경우 외국학술지지원센터(FRIC)에서
무료 원문복사 서비스를 제공합니다.

NDSL에서는 해당 원문을 복사서비스하고 있습니다. 위의 원문복사신청 또는 장바구니 담기를 통하여 원문복사서비스 이용이 가능합니다.

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠
이 논문과 함께 출판된 논문 + 더보기