최소수리를 갖는 정기정비정책하에서의 고장률 추정

황욱연,신주환,홍승표,전치혁 대한산업공학회 1998 대한산업공학회 춘계학술대회논문집 Vol.1998 No.4

최소수리를 갖는 정기정비정책하에서의 고장률 추정

황욱연,신주환,홍승표,전치혁 한국경영과학회 1998 한국경영과학회 학술대회논문집 Vol.- No.1

Some periodic preventive maintenance policies with minimal repair at failure are considered. The maximum likelihood estimation of Weibull parameters incorporating the censored data is proposed under perfect as well as imperfect preventive maintenance models. The proposed estimation procedure is applied to a real industry case. Further we present the optimal replacement period under a bathtub-shaped failure rate function and compare the result with the optimal period under an increasing failure function. The maximum likelihood estimation of parameters is also derived for the bathtub-shaped failure rate.

Supervised Learning-Based Collaborative Filtering Using Market Basket Data for the Cold- Start Problem

황욱연,전치혁 대한산업공학회 2014 Industrial Engineeering & Management Systems Vol.13 No.4

The market basket data in the form of a binary user-item matrix or a binary item-user matrix can be modelled as a binary classification problem. The binary logistic regression approach tackles the binary classification problem, where principal components are predictor variables. If users or items are sparse in the training data, the binary classification problem can be considered as a cold-start problem. The binary logistic regression approach may not function appropriately if the principal components are inefficient for the cold-start problem. Assuming that the market basket data can also be considered as a special regression problem whose response is either 0 or 1, we propose three supervised learning approaches: random forest regression, random forest classification, and elastic net to tackle the cold-startproblem, comparing the performance in a variety of experimental settings. The experimental results show that the proposed supervised learning approaches outperform the conventional approaches.

Biological Feature Selection and Disease Gene Identification using New Stepwise Random Forests

황욱연 대한산업공학회 2017 Industrial Engineeering & Management Systems Vol.16 No.1

Identifying disease genes from human genome is a critical task in biomedical research. Important biological features to distinguish the disease genes from the non-disease genes have been mainly selected based on traditional feature selection approaches. However, the traditional feature selection approaches unnecessarily consider many unimportant biological features. As a result, although some of the existing classification techniques have been applied to disease gene identification, the prediction performance was not satisfactory. A small set of the most important biological features can enhance the accuracy of disease gene identification, as well as provide potentially useful knowledge for biologists or clinicians, who can further investigate the selected biological features as well as the potential disease genes. In this paper, we propose a new stepwise random forests (SRF) approach for biological feature selection and disease gene identification. The SRF approach consists of two stages. In the first stage, only important biological features are iteratively selected in a forward selection manner based on one-dimensional random forest regression, where the updated residual vector is considered as the current response vector. We can then determine a small set of important biological features. In the second stage, random forests classification with regard to the selected biological features is applied to identify disease genes. Our extensive experiments show that the proposed SRF approach outperforms the existing feature selection and classification techniques in terms of biological feature selection and diseasegene identification.

다단계 제조공정에서 베타분포를 따르는 다변량 공정 평균 모니터링 기법 개발

황욱연 한국품질경영학회 2019 한국품질경영학회 학술대회 Vol.2019 No.-

다단계 제조공정에서 베타분포를 따르는 다변량 공정 변수들이 존재한다. 이때 입력변수들이 베타분포의 평균을 결정하며 비율과 같은 다변량 공정 변수들은 0에서 1까지의 값을 가질 수 있다. 본 연구는 다단계 제조공정에서 베타분포를 따르는 다변량 공정 변수들의 평균을 모니터링하는 기법들을 제안한다. 기존의 다변량 모니터링 기법들은 개별 관리도와 Hotelling 관리도에 기반한다. 본 연구에서는, 다변량 EWMA 관리도, 다변량 CUSUM 관리도, 인위적인 대조 관리도, 반대 순위 기반 관리도를 고려하는 모니터링 기법들을 개발한다. 제안된 모니터링 기법들은 기존의 모니터링 기법들보다 베타분포를 따르는 다변량 공정 평균의 이상을 더 신속하게 탐지한다.

사도행전 6:1-8:4의 ‘갈등’ 모티프에 대한 이해

황욱연 한국신약학회 2018 신약논단 Vol.25 No.4

This study concentrates on the body of Acts and shall be a try to understand ‘Conflict’ motif in Acts 6:1-8:4 according to the importance of development of the narrative. For this purpose, I endeavor to focus on the plot of the Narrative Criticism. A long period in the viewpoint of the Narrative Criticism, the plot has been recognized as a mere structure. But the plot, which arranges the cases in the context of concrete time and space in terms of relationships between the cause and effect, is the development process which the arrangement of the cases has. The writer completes the plot adding the relational factor of the cause and effect to the arrangement of cases. Luke allows the viewpoint and value of God on the plot of the Acts to flow out through the relationship between the probability and the inevitability. His major concern should be ‘Conflict’ Motif for this concrete arrangement. 본 연구의 목적은 사도행전 본문 자체에 집중하면서 이야기 전개의 중요성에 따라 사도행전 6:1-8:4의 갈등 모티프를 이해해 보는 것이다. 이를 위해 서사 비평(narrative criticism) 가운데 플롯(plot)에 집중하고자 한다. 그동안 서사 비평적 관점에서 플롯은 단순히 구성으로 인식되어져 왔다. 그러나 좀 더 구체적으로 플롯은 시간과 공간이라는 맥락 안에 사건들을 원인과 결과라는 관계로 배열한 것이기에 사건들의 배열이 갖고 있는 전개 과정이다. 저자는 사건들의 배열에 원인과 결과라는 관계적 요소를 첨가하여 플롯을 완성하는 것이다. 누가는 개연성과 필연성이라는 원인과 결과 관계를 통해 하나님의 관점과 가치가 사도행전 플롯에 흘러나오게 하고 있다. 누가의 주요 관심사는 이러한 치밀한 배열을 위한 갈등 모티프라고 할 수 있다. 누가는 사도행전 6:1-8:4의 갈등 모티프를 통해 스데반의 설교(연설)와 순교라는 스데반 사건을 사도행전 내러티브 플롯 가운데 전환점이 되는 핵심 사건(kernel)으로서의 역할을 담당하게 하고 있다. 이는 사도행전 6:1-8:4의 플롯 도식이 갈등–박해–흩어짐-확장으로 기능하게 하고 있는 것이다. 바꿔 말하면 사도행전 6:1-8:4은 스데반 사건을 중심으로 사도행전 1:8과 연결되어, 복음을 예루살렘을 넘어 속도감 있게 이방인에게 전하기 위한 역할과 기능을 갈등 모티프에 녹여내고 있다. 이를 통해 초기 기독교 내의 논쟁(행 11:1-8; 15장), 바울의 유대인과의 대립(행 13:45-46; 18:5-6)도 미리 암시하며, 사도행전 전체 내러티브를 조화롭게 하고 있는 것이다.

최소수리를 갖는 정기 정비 정책하에서의 고장률 추정 및 정비주기 산정 : K 제철소 사례 A Case of K Steelworks

전치혁,박광수,황욱연,주민보 대한설비관리학회 1998 대한설비관리학회지 Vol.3 No.1

This paper considers some periodic preventive maintenance policies with minimal repair at failure under the assumption that the time to failures follows a Weibull distribution. The maximum likelihood estimation of Weibull parameters incorporating the censored data is proposed under perfect as well as imperfect preventive maintenance models. The proposed estimation procedure is applied to a real data from the K steelworks.

시계열 데이터를 위한 적대적 생성 신경망(GAN) 이상탐지 기법에 관한 연구

이창기,천유정,황욱연 한국품질경영학회 2021 한국품질경영학회 학술대회 Vol.2021 No.-

최근 사물인터넷(IoT)과 같은 기술의 발달로 인해 시계열 데이터 속에 존재하는 이상(Anomaly)을 자동으로 탐지하는 이상탐지(Anomaly detection)에 대한 수요가 증가하고 있다. 이에 다양한 분야에 기반을 둔 이상탐지 기법들이 제안됐다. 통계적공정관리(Statistical process control) 기법인 누적합관리도(Cumulative sum chart)가 그 대표적인 예이다. 최근에는 적대적 생성 신경망(Generative adversarial networks, GAN) 방법의 성공으로 인해 GAN을 활용한 이상탐지 기법들이 많은 주목을 받고 있다. Li et al. (2018)은 GAN 기반 이상탐지 방법이 누적합관리도보다 우수한 이상탐지 성능을 나타낸다고 주장하였다. 그러나 그들의 연구는 제안된 GAN 기반 이상탐지 방법과 누적합관리도의 공정한 비교를 위한 프레임워크가 존재하지 않는다. 이에 본 연구는 다음과 같은 연구를 수행하였다. 첫째, 이상탐지 성능의 비교 프레임워크를 제시하여 GAN 기반 이상탐지 방법들과 누적합관리도의 이상탐지 성능을 비교하였다. 그 결과 누적합관리도가 GAN 기반 이상탐지 방법들의 성능보다 우수하게 나타났다. 이는 선행연구(Li et al., 2018)와는 상반된 결과로 비교 절차에 따라 이상탐지 성능이 달라질 수 있기에 더 많은 후속 연구가 더 필요함을 의미한다. 둘째, 기존 GAN 기반 이상탐지 기법들의 성능 향상을 위한 연구를 수행하였다. 그 결과 역전파(Backpropagation) 단계의 수가 이상탐지 성능에 영향을 미치는 요인임을 밝혀내었다. 역전파 단계의 수는 이상점수를 얻는 과정인 역-사상(Inverse mapping) 절차의 반복회수를 의미한다. 마지막으로 시계열 효과를 제거한 잔차(Residual)를 모니터링하면 이상탐지 성능이 향상됨을 확인하였다.

Empirical Distributions of the Robustified t-test Statistics

박찬석,Min Wang,황욱연 대한산업공학회 2022 Industrial Engineeering & Management Systems Vol.21 No.3

One sample t-test is commonly used for the statistical analysis of experimental data in comparing the mean difference between matched pairs such as the pretreatment and posttreatment assessments. It is well known that the t-test is sensitive to data contamination that occurs frequently in practical applications. To overcome the non-robustness of the t-test, Park (2018) developed two robustified analogues of this test based on robust statistics and provided the asymptotic distributions for the statistics, assuming that the sample size is large enough. These asymptotic results may not be adequate for making statistical inference including hypothesis testing and confidence interval when the sample size is small or even moderate. The purpose of this paper is to conduct Monte Carlo simulations to obtain the empirical distributions of these test statistics and their quantiles to conduct accurate statistical inference. Useful tables are also constructed for a quick finding of their empirical quantiles with different sample sizes.

적대적 생성 신경망(GAN)을 이용한 시계열 데이터 이상탐지 기법 연구

이창기(Chang-Ki Lee),천유정(Yu-Jeong Cheon),황욱연(Wook-Yeon Hwang) 대한산업공학회 2021 대한산업공학회 춘계학술대회논문집 Vol.2021 No.6