• 품질경영학회지
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• 제44권1호
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• pp.167-180
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• 2016

Purpose: The problem for the traditional control chart is that it is unable to monitor the very small fraction of nonconforming and the underlying distribution is the normal distribution. $Z_p$ control chart is useful where it controls the vert small fraction on nonconforming. In this study, we will design the $Z_p$ control chart in order to use under non-normal process. Methods: $Z_p$ is calculated not by failure rate based on attribute data but using variable data. Control limit for non-normal $Z_p$ control chart is designed based on ${\alpha}$-risk calculated by cumulative distribution function of Burr distribution. ${\beta}$-risk, which is for performance evaluation, obtains in the Burr distribution's cumulative distribution function and control limit. Results: The control limit for non-normal $Z_p$ control chart is designed based on Burr distribution. The sensitivity can be checked through ARL table and OC curve. Conclusion: Non-normal $Z_p$ control chart is able to control not only the very small fraction of nonconforming, but it is also useful when $Z_p$ distribution is non-normal distribution.

• 대한안전경영과학회지
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• 제14권3호
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• pp.167-174
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• 2012

In the manufacturing process the most widely used $\bar{X}$ chart has been applied to control the process mean. Also, Accelerated Life Test(ALT) is commonly used for efficient assurance of product life in development phases, which can be applied in production reliability acceptance test. When life data has lognormal distribution, through censored ALT design so that censored ALT data has asymptotic normal distribution, $ALT\bar{X}$ control chart integrating $\bar{X}$ chart and ALT procedure could be applied to control the mean of process in the manufacturing process. In the situation that process variation is controlled, $Z_p$ control chart is an effective method for the very small fraction nonconforming of quality characteristic. A simultaneous control scheme with $ALT\bar{X}$ control chart and $Z_p$ control chart is designed for the very small fraction nonconforming of product lifetime.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제81권5호
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• pp.647-664
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• 2022

The powerful data mapping capability of computational deep learning methods has been recently explored in academic works to develop strategies for structural health monitoring through appropriate characterization of dynamic responses. In many cases, these studies concern laboratory prototypes and finite element models to validate the proposed methodologies. Therefore, the present work aims to investigate the capability of a deep learning algorithm called Sparse Autoencoder (SAE) specifically focused on detecting structural alterations in real-case studies. The idea is to characterize the dynamic responses via SAE models and, subsequently, to detect the onset of abnormal behavior through the Shewhart T control chart, calculated with SAE extracted features. The anomaly detection approach is exemplified using data from the Z24 bridge, a classical benchmark, and data from the continuous monitoring of the San Vittore bell-tower, Italy. In both cases, the influence of temperature is also evaluated. The proposed approach achieved good performance, detecting structural changes even under temperature variations.

• 정신신체의학
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• 제23권2호
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• pp.129-135
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• 2015

연구목적 지난 20년 동안 아동에 있어 과체중(overweight)의 유병률이 증가하였다. 또한 자폐스펙트럼장애(Autism spectrum disorder, ASD)를 진단 받는 아동의 숫자도 매해 증가하고 있다. ASD를 진단받은 아동의 비만(obesity)에 대한 연구가 미국에서는 활발하게 이루어지고 있으나, 한국에서는 많은 연구가 수행되지는 않았다. 따라서 이 연구의 목적은 ASD를 지닌 아동의 과체중 및 비만의 유병률 및 실태를 알아보고자 한다. 방 법 2012년부터 2015년까지의 3세에서 18세 사이의 소아 청소년을 대상으로 대전 건양대학교병원 정신건강의학과 외래에 내원한 소아 청소년 환자의 의무기록을 조사하였다. 각각의 의무기록으로부터 진단적, 의학적, 인구학적 정보를 추출하였다. 신체질량지수인 Body mass index(BMI)는 병원에서 시행하여 의무기록에 기입되어 있는 키와 체중으로 토대로 계산 하였다. 나이와 성별을 보정한 BMI z-score을 사용하였다. 결 과 ASD를 지닌 아동 군에서 ASD를 지니지 않은 군보다 더 높은 BMI 값을 가지고 있으며, 이는 통계적으로 유의하였다(p=0.032). 또한 ASD를 지닌 아동들이 ASD를 지니지 않은 아동에 비해 비교적 더욱 과체중 및 비만인 것으로 나타났다. 유병률에 있어서는 ASD가 있는 아동(35%)이 ASD가 없는 아동(19%)에 비해 과체중 및 비만인 것으로 간주되었다. 결 론 ASD를 지닌 아동과 지니지 않은 대상에 대한 과체중 및 비만에 관한 연구로서, ASD를 지닌 아동이 그렇지 않은 군에 비해 더욱 과체중 및 비만을 지니고 있음을 보여주었다. 향후 ASD 비만에 대한 유발 및 보호인자에 대한 장기적이고 심화된 연구가 필요하겠다.