• Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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• 2007.04a
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• pp.229-234
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• 2007

반도체 산업에서 동일제품을 여러 라인에서 생산하는 것은 일반적이다. 모든 라인에서 생산된 제품의 품질수준의 동일 여부는 반도체 공정 계측데이터의 동일성 여부로 결정된다. 이러한 의사결정에 앞서 계측데이터를 생산하는 라인간 계측시스템의 동일성 검정은 필수적이다. 일반적인 두 집단의 동일성검정 방법은 동일시료를 두 집단에서 반복 측정하여 측정값의 차이를 비교하는 방법이다. 그러나, 반도체 계측특성은 동일시료를 반복 측정할 때, 물리적 영향 등에 의해 시료가 변화하여 반복측정이 난해한 특징을 가지고 있어 일반적인 반복측정 방식의 동일성 검정방법은 적합하지 않다. 본 연구에서는 반복측정이 난해한 반도체 계측 특성 하에서 가설검정을 이용한 라인간 계측 동일성 검정방법을 제시하고 실제 반도체 공정에 적용한 사례를 소개하고자 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.7 no.1
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• pp.129-135
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• 1996

본 논문은 의뢰인의 Pilot Study를 상담한 것으로서 당뇨병 및 암 환자에게 효능이 있는 약으로 밝혀진 Steroid계통의 Methyl Prednisolone이 척수손상 환자에게 효능이 있는지를 알아보기 위해, 토끼를 실험대상으로 하여 얻은 반복측정자료를 분석하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.21 no.1
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• pp.1-9
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• 2010

This paper suggests a mixed-effects model for analyzing split-plot data when there is a repeated measures factor that affects on the response variable. Covariance structures are discussed among the observations because of the assumption of a repeated measures factor as one of explanatory variables. As a plausible covariance structure, compound symmetric covariance structure is assumed for analyzing data. The restricted maximum likelihood (REML)method is used for estimating fixed effects in the model.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.24 no.6
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• pp.1409-1419
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• 2013

We analyzed the data from KYPS using the latent growth model which has been widely studied as an analysis method of longitudinal data. In this study, we applied repeated measures ANOVA to unconditional model in order for faster decision of the unconditional model of the latent growth model. Also, we compared the six-type models, the quadratic model and the model of which repeated measures ANOVA is applied.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• summer
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• pp.168-170
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• 2004

현대의 전력회사들은 전력계통의 현재 운용상황을 파악하기 위하여 상태추정을 사용한다. 상태추정기는 계통 내 각 지점에서 측정된 전력이나 전압, 전류등의 데이터를 이용하여 반복연산을 수행함으로써 전력계통의 상태(voltage profile)를 추정한다. 이때, 모든 데이터는 동시에 측정이 되었다는 가정 하에 상태추정 연산에 이용되지만, 실제로 모든 데이터 측정의 동기성을 확보하는 것은 사실상 불가능하다. 최근 인공위성에 의해 동기화된 페이저 측정장치가 전력계통 운용에 사용되고 있으며 본 논문에서는 이렇게 이미 이용 가능한 페이저 측정 데이터를 상태추정에 이용하는 방법을 시도하였다. 위성에 의해 동기화된 페이저 측정데이터는 데이터 측정의 동기성 확보뿐만 아니라, 데이터의 정밀도 및 위상각의 직접적인 측정이라는 둥의 여러 가지 면에서 매우 효용성이 높은 데이터이다. 본 연구를 통해 개발된상태추정 프로그램은 IEEE 14모선 시험계통을 이용하여 그 타당성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2012.02a
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• pp.236-236
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• 2012

QMS(Quadruple Mass Spectrometer)를 사용하여 혼합 기체의 조성비를 측정하는 기술로 He, $NF_3$, $CF_4$, $SF_6$가 포함된 공정에서 사용되는 가스를 사용하여 실제 조성비를 정량적으로 구하는 방법을 연구하였다. 실험을 위해 압력을 $1{\times}10^{-8}Torr$로 배기하였고, 반복 실험을 통하여 최적의 값으로 QMS를 튜닝을 한 후 He, $NF_3$, $CF_4$, $SF_6$가스에 대한 감도를 구하였다. 측정된 감도 값을 바탕으로 총 10회의 반복 측정한 데이터를 이용하여 농도 값을 얻었다. 사용된 가스는 한국표준과학연구원 표준가스실에 제작한 가스이다. 실험 데이터를 이용한 농도와 실제 농도를 비교한 결과 5% 이내의 오차 범위에서 농도 측정이 가능했다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.339-341
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• 1998

다층 퍼셉트론 학습은 학습 데이터의 능동적인 선택 여부에 따라 능동적 학습(Active learning)과 피동적 학습(Passive learning)으로 구분할 수 있다. 기존의 능동적 학습 방법들은 학습 데이터의 중요도를 측정할 수 있는 기준(measure)을 제시하고 이 기준에 따라 학습 데이터를 선택하는 방법을 취하고 있다. 이 방법들은 학습 데이터 선택을 위해 Hessian Approximation과 같은 복잡한 계산이나 학습 데이터를 선택하는 과정에 있어서 데이터의 중요도를 평가하기 위한 반복적인 계산을 필요로 한다. 본 논문에서는 학습 데이터 선택 시 반복적인 계산이 필요하지 않는 비교사 학습을 이용한 능동적 학습 데이터 선택 방법을 제안하고 그 수렴 특성과 일반화 성능을 분석한다. 또한 비교 실험을 통하여 제안된 방법이 기존의 능동적 학습방법보다 간단한 계산만으로 수렴 속도를 향상시키며 일반화에도 뒤떨어지지 않음을 보인다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.20 no.2
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• pp.377-385
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• 2009

Twenty five female students in Seoul participated and were divided into two group in the experiment of weight loss effect of two treatments. Fourteen students(Treatment A group), randomly chosen from the students, had fed on diet foods and exercised over 8 weeks, and the remaining students(Treatment B group) had fed on diet foods only for the same periods. Weights of 25 students had been measured repeatedly four times at an interval of two weeks during 8 weeks, It resulted from mixed model analysis of repeated measurements data that separate Toeplitz pattern for each treatment group was selected as the optimal covariance pattern. Based upon the optimal covariance pattern model, the baseline effect and time effect were found to be highly significant, but the treatment-time interaction effect was found to be insignificant. Finally, the students with diet foods and exercises were more effective in losing weight than the students with only diet foods were.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2007.05a
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• pp.154-157
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• 2007

본 논문에서는 컴퓨터로 정밀 계측기기들을 자동 제어하고 데이터를 측정하기 위하여 기존의 상용 프로그램을 사용하지 않고 Excel VBA(Visual Basic for Applications)를 이용하는 방법에 대하여 연구 하였다. 이는 반복측정 및 통계적 수치계산 등에서 많은 장점을 지니고 있어 수많은 국가교정기관 및 일반 산업체에서 유용하게 사용될 수 있으리라 사료된다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.07d
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• pp.2480-2483
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• 2004

본 논문에서는 컴퓨터로 정밀 계측기기들을 자동 제어하고 데이터를 측정하기 위하여 기존의 상용 프로그램을 사용하지 않고 Excel VBA(Visual Basic for Applications)를 이용하는 방법에 대하여 연구하였다. 이는 반복측정 및 통계적 수치계산 등에서 많은 장점을 지니고 있어 수많은 국가교정기관 및 일반 산업체에서 유용하게 사용될 수 있으리라 사료된다.