Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권2호
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pp.435-443
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2009
생산 공정에서 관리도를 통하여 이상원인을 탐지하는 경우 이상상태의 신호가 발생하면 교정활동을 통하여 이를 규명하고 제거한 후 다시 공정을 가동시키는 것이 일반적이다. 이때 이상원인이 발생한 시점인 공정의 변화시점을 알 수 있다면 보다 빠르고 정확하게 이상원인을 규명하고 이를 제거할 수 있을 것이다. 이 논문에서는 누적이동평균(1,1) 모형, 즉 IMA(1,1) 모형을 따르는 공정에서 관리도를 사용하여 모수들의 변화를 탐지하는 경우 공정의 변화시점에 대한 MLE를 제안하고, 제안된 추정량의 효율에 대하여 연구하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제10권2호
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pp.319-327
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1999
영과잉-포아송분포는 여러 형태의 불량률을 줄이는 생산공정과정에서 유용하게 이용되어 왔다. 또한 생산공정과정 중 미지의 변화시점 이후 불량률의 변화가 있는지를 알아보는 것은 흥미 있는 일이고 연구된바있다. 만약 불량품들이 서로 두가지 다른 형태의 규격에 의해 발생되었다면, 이는 일변량이 아닌 이변량 영과잉-포아송 분포를 이용해야 할 것이다. 본 논문은 이변량 영과잉-포아송모형에서 어느 미지의 시점 이후 분포의 변화가 있는지를 우도비 검정을 통해 알아본다. 또한 변화가 있다면 변화시점과 그리고 여러 형태의 모수들에 대한 점추정량을 알아보려 한다.
변량추출비 관리도는 현재의 관측값에 기초하여 다음 시점의 표본크기와 표본추출간격을 변화시키면서 공정의 변화를 탐지하는 관리도 절차이다. 만일 공정에서 추출한 현재의 관측값을 살펴볼 때 공정변화의 징후가 있는 경우에는 다음 시점의 표본추출비를 증가시켜, 즉 표본크기를 크게 하고 표본추출간격을 작게 하여 예상되는 공정변화를 더 빠르고 정확하게 탐지함으로보다 효율적인 공정관리를 수행하는 것이다. 본 연구는 변량추출비 ${\bar{X}}$ 관리도에서 사용하는 표본크기와 표본추출간격의 수를 달리하며 각각의 경우에 대한 통계적 효율을 계산하고 이를 비교하고자 한다.
공정으로부터 얻어지는 공정특성치는 일반적으로 시계열로 모형화 할 수 있다. 그러므로 공정의 상태변화 감지는 공정을 묘사하는 시계열 모형의 출력에 대한 통계적 분석이나 모형을 형성하고 있는 파라미터들에 대한 감시를 통하여 가능하게 된다. 공정의 상태변화를 감시하기 위한 기존의 방법들은 공정 모형의 구조나 파라미터가 알려져 있거나 가정한 방법론을 제시하고 있다. 그러나 공정변화의 원인을 진단하거나 변동형태 또는 변동시점의 감지에 있어 통계적인 분포가 알려지지 않은 경우나 동적구조를 가진 데이터의 변동감지에는 많은 제약이 존재한다. 또한, 실제로 동적으로 변화하는 공정의 모형구조와 파라미터를 모든 경우에 파악하여 사전에 특정 시계열 모형으로 가정하기는 어렵다. 본 연구에서는 공정으로부터 얻어지는 데이터들을 뉴럴 모형화하여 이들의 이노베이션(innovation)에 대한 연속적인 검정을 통하여 공정의 상태변화를 감지하는 방법을 제시한다. 또한 새롭게 변화된 공정모형의 파라미터 집합에 대한 규명을 특정 시계열 모형을 가정하지 않은 일반화된 모형들에 대한 분류를 통하여 실시하였다.
인쇄공정의 최후 공정을 책임지는 제책과 후가공업계는 인쇄업계와 떨어질 수 없는 전통적인 파트너다. 더욱이 고부가가치의 실현이 인쇄업계의 절대적인 과제가 된 만큼 제책 및 후가공 공정의 책임은 더욱 커졌다. 특히, 인쇄의 소량화가 가속화되고 디지털인쇄로 인쇄업의 무게중심이 이동함에 따라 후가공 공정도 변화를 맞이하게 됐다. 인쇄사의 시점에서 본다면, 제책사와 새로운 파트너십을 맺는 방법을 새롭게 생각하는 것이라고 할 수 있다. 앞으로는 제책사와 어떤 방식으로든 강력한 파트너십을 맺을 필요가 있을 것이다.
MBR공정에서 막 오염을 제어하기 위하여 분리막 모듈에 원통형 관을 도입하여 각각 공기공급량과 MLSS농도, 분리막 면적에 따른 막 오염 정도를 나타내는 TMP를 분석하였다. 원통형 관을 사용하지 않은 대조군보다 원통형 관을 사용한 M$_1$과 M$_2$ 경우에 운전 종료 시점이 연장된 것을 확인할 수 있었고 공기공급량과 MLSS농도, 분리막 면적의 변화에 따른 TMP의 변화가 생기는 것을 확인할 수 있었다.
최근 자판기 유통시장이 말이 아니다. 사상 유래 없을 정도로 최악의 매출부진에 업체들의 시름이 깊어지고 있고, 사업의욕도 크게 저하되고 있다. 시장이 이렇게 된 데는 경기불황에 따른 여파에다가, 설상가상으로 공정거래위원회(이하:공정위)의 강도 높은 자판기 유통시장에 대한 제재조치들이 이어졌기 때문이다. 올 한해 자판기 유통 시장의 지축을 뒤흔들었다 할 정도로 공저위 여파는 대단했다. 그간의 고질적인 유통시장의 문제점들이 적나라하게 도마 위에 올랐고, 그 여파로 유통시장은 큰 혼란과 시장위축을 겪고 있다. 이제 유통시장은 어떻게든지 변화와 개혁을 진행해야 하는 전환점에 있다. 더 이상 과거의 구태와 악습을 당연시 하고 나아갈 수 없는 시점이다. 공정위는 자판기 유통의 변화와 개혁을 선택이 아닌 의무로서 강요하고 있다. 금호 기획특집에서는 공정위 여파가 유통시장에 미친 영향들을 살펴보고, 한창 진행 중인 자판기 표준약관 개정의 방향을 살펴보는 시간을 마련했다.
본 논문에서는 확장된 히든마코브모델을 이용하여 플라즈마 식각공정에서 식각종료검출을 위한 방법을 연구하였다. 플라즈마 식각장비는 유도성 결합플라즈마 시스템을 사용하였으며, 종료점 검출을 위해 식각공정이 진행됨에 따른 플라즈마의 상태를 확인할 수 있는 광학 방사 분광기(Optical Emission Spectroscopy: OES)를 사용하였다. 식각이 진행되는 동안 여기되는 입자들은 특정한 재료에 해당하는 파장에서 빛을 방출한다. 플라즈마상태에서 여기되는 원자와 분자들에 의해서 방출되는 빛은 OES를 통해 식각되는 물질을 확인하기 위해서 특별한 파장의 빛을 선택하여 분석한다. 본 논문에서는 확장된 히든마코브모델을 이용해 산화물이 식각될 때 방출하는 고유한 파장의 빛을 분석하여 식각이 종료되는 시점을 찾는 연구를 하였다. 제안된 확장형 히든마코브 모델은 세미-마코브모델과 분절특징 히든마코브모델을 결합한 것으로, 확률적 통계기법을 통해 종료시점을 찾아내는 방법이다. OES를 통해 얻은 데이터는 식각 종료가 일어나기 전의 파장의 상태와 식각이 종료된 후의 파장의 상태로 구분되어지는데, 식각종료시점에서 파장의 상태가 변화하며 이를 감지하여 식각종료점을 검출한다. 분절특징 히든마코브모델을 이용하여 식각종료시점 전후의 파장의 상태를 모델링 하였으며, 일반적인 마코브 모델의 특정상태가 유지될 시간의 확률을 변형된 세미-마코브 모델을 이용하여 OES를 통해 얻은 데이터 내에서 식각 종료가 일어나기 전의 상태가 유지될 수 있는 확률을 모델링 하였다. 실험을 통해 얻어진 6개의 데이터중 4개를 학습을 위해 사용하여 모델링을 하였고 나머지 2개의 데이터를 검증을 위해 사용한 결과, 확장형 히든마코브모델의 식각종료시점검출에 있어 뛰어난 정확성과 우수성을 증명하였다.
생산 현장에서 기기의 운영과 관리는 제품의 품질 및 기업의 수익성과 직결된다. 그러나 정상적인 작동을 하고 있는 시스템에서 고장의 시점과 고장의 종류를 예측하기 곤란하며 따라서 잔여 가동 시간이 얼마인지도 예측하기 힘들다. 본 논문에서는 산업용 기계, 공정과 의료기기 등 신뢰성이 요구되는 Brushless DC 모터의 상태 변화의 추이를 관찰하여 진단의 특징점으로 사용한다. 본 논문에서 제안한 상태천이 모텔은 고장의 시점과 고장의 종류를 예측할 수 있으며 유지보수의사결정에 도움을 줄 수 있다.
SBR 처리공정의 자동제어 인자로서의 ORP, pH, DO의 안정성과 유용성을 비교 평가하였다. 시스템 운전동안 ORP와 pH(mV)-time profile 상에서 요염물질의 특이적인 변화시점을 나타내는 NBP와 NKP가 잘 나타났으며 이 시점은 MSC(moving slope change)를 이용하여 쉽게 인식될 수 있는 것으로 밝혀졌다. 그러나 부하량과 포기량 혹은 시스템 OUR이 불균형일 때는 DO나 ORP-time profile 상에서 NBP로 잘못 인식될 수 있는 가짜 제어시점이 여러 번 발생하거나 혹은 제어시점으로 인식할만한 변화가 전혀 발생하지 않음을 알 수 있었다. 그러나 pH(mV)-time profile에서는 어떤 운전조건과 상태에서도 항상 뚜렷한 NBP가 발생하고 MSC를 이용한 제어시점 인식이 가능함을 알 수 있었다. 따라서 호기적 처리과정 중의 시스템 진단과 자동제어 인자로 ORP나 DO 보다 pH(mV)가 안정적임을 알 수 있었다. 반면 무산소 상태의 모니터나 제어에 있어서는 pH(mV)-time profile에서 NKP를 안정적으로 인식하는 데에는 한계가 있었으나 ORP에서는 매우 안정적인 것으로 나타나 무산소 처리과정의 진단/제어인자로는 ORP가 다른 인자들 보다 유용함을 알 수 있었다. 이러한 결과로 미뤄 SBR 공정의 안정적인 자동제어를 위해서는 ORP 혹은 pH(mV)를 단독으로 이용하는 것 보다는 병용하는 것이 바람직하며, 이러한 자동제어기술은 유입수내 오염물질의 농도 변이와 운전여건에 상관없이 항상 오염물질의 완전제거를 가능케 함은 물론 처리시간 및 처리용량의 최적화를 위한 실용적 기술이 될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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