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.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제14권3호
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pp.429-440
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2003
Variable sampling rate (VSR) control charts vary the sampling interval and/or the sample size according to value of the control statistic. It is known that $\bar{X}$ charts with VSR scheme lead to large improvements in performance over those with fixed sampling rate (FSR) scheme. In this paper, we studied $\bar{X}$ charts with several VSR schemes, and compared their statistical performance each other.
이 논문에서는 Samuel, Pignatiello와 Calvin(1998)이 제안한 ${\overline{X}}$ 관리도에서 이상원인 발생시점에 대한 최대우도추정량에 기초하여 변량표본크기(VSS) ${\overline{X}}$ 관리도를 수행하는 경우에 사용할 수 있는 최대우도추정량을 제안한다. 또한 제안된 최대우도추정량을 이용하여 이상원인 발생 시점에 대한 신뢰구간을 설정하였다.
기후변화로 인해 많은 경우 강수량은 증가할 것으로 전망되지만 시공간적 편차 또한 커짐으로써 가뭄 위험은 증가할 것으로 예상된다. 가뭄 위험도 평가는 강수량, 유출량 등 수문자료로부터 추출한 가뭄변량의 빈도해석을 통해 이루어질 수 있다. 빈도해석의 대상이 되는 수문변량의 통계적 속성이 일정하게 유지되는 정상성의 가정은 기존 빈도해석 방법의 핵심이 되지만, 최근 기후변화로 인한 수문변량의 통계적 특성 변화가 발생할 것으로 예상되기 때문에 이러한 비정상성의 특성을 빈도해석 시 고려할 필요가 있다. 자료의 비정상성을 평가하는데 짧은 기록을 갖는 자료로부터 변화 추세를 신뢰성 있게 평가하는 것은 어려움이 크다. 이러한 점에서 지점자료를 통합적으로 활용할 수 있는 지역빈도해석 절차 도입을 통해 해석 결과에 신뢰성을 확보하는 것이 합리적이다. 본 연구에서는 유역단위에서 가뭄의 지속기간과 심도 사이의 상호의존성을 고려하기 위해 이변량 Copula 함수 기반 가뭄 지역빈도해석을 도입했으며, 두 가뭄변량의 주변확률분포의 매개변수는 시간에 따른 함수로 가정하였다. 모형의 모든 매개변수는 계층적 Bayesian 모형을 통해 동시에 추정하였다. 최종적으로 주어진 가뭄빈도에 해당하는 시간에 따라 변화하는 가뭄 위험을 평가하였다.
함초 추출물의 장내 이동 효과를 살펴보기 위하여 함초 추출물을 식수에 첨가하여 장 이동률을 살펴본 결과 대조군에 비해 함초 추출물을 처리한 군에서 활성탄 식이의 장 이동률은 8.5-16.4% 증가되었다. 함초 추출물의 변비해소효과는 함초 추출물을 식수에 녹여 공급한 결과 대조군에 비해 함초 추출물을 3 mg/mL 처리한 군에서의 변량이 식수 섭취량과 관련하여 최대 156% 증가하였다. 또한 함초 요구르트의 변비해소효과는 0.25% 함초 요구르트의 공급으로 변비 유발기간 내 변량이 최대 150% 증가되었으며 처리군에 비해 loperamide를 계속 섭취함에도 불구하고 변비가 해소되었음을 알 수 있었다. 이상의 결과로 볼 때 함초 추출물은 장 이동률을 증가시켜 장운동을 촉진할 수 있으리라 생각되며 또한 변비 해소작용까지 나타내어 장 기능 개선에 효과를 나타내는 물질이라 생각된다.
이 논문에서는 평균-이동모형(mean-shift model)을 이상점을 위한 대립모형으로 사용하여 변량모형(random effect model)에서의 이상점 검출을 위한 베이즈인자(Bayes factor)를 제시한다. 그러나 가능한 사전 정보가 없어서 무정보사전분포(noninformative prior distribution)가 사용되어야만 할 때, 대부분의 무정보사전분포는 부적절분포(improper distribution)이기 때문에 베이즌 인자에는 사전분포로부터 나온 미지의 상수가 포함되어 잇다. 이 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 Berger와 Pericchi (1996)가 제시한 내재베이즈인자(the intrinsic Bayes factor;IBF)를 사용한다. 또한 이 베이즈인자를 계산상 어려움을 해결하기 위해 Verdinellidh Wasserman(1995)의 일반화 세비디지키 밀도비를 이용하여 수정하고 이것을 이용하여 이상점을 검출하는 방법을 제시한다. 마지막으로 인위적으로 이상점을 포함하고 있는 데이터를 만들고 제시된 방법으로 가상실험을 하고 또한 실제 데이터에서 제시한 방법으로 이상점을 찾아보았다.
본 연구는 강우-유출 및 TOC의 패턴 분류를 위하여 광주 광산 강우관측소의 강우량자료와 나주지점의 유출량 그리고 기존의 BOD 및 COD 수질농도 측정값에 비하여 적은 오차요인과 빠른 시간에 결과 값을 얻을 수 있으며 유출량과 난분해성 물질에 대한 해석이 가능하고 재현성이 탁월한 TOC자료를 사용하였다. SOM을 적용하기 위해 먼저 Map의 크기는 Garcia가 제시한 $M=5{\sqrt{N}}$을 이용하여 결정한다. 이러한 비선형적인 다변량 자료를 분석하기 위해서 Map에 의해 구분된 자료 위치를 추출하여 원자료를 재구축하고 이를 통해 원자료를 패턴별로 분류 할 수 있었다. 이러한 패턴별 분류를 통해 유출량에 따른 TOC자료를 2차원의 Map 상에 시각적으로 가시화하여 비선형적인 경향이 강한자료의 분포적 양상을 이해하는데 큰 도움이 되며, 향후 이를 통해 예측을 위한 모형화 과정에도 크게 도움을 줄 것으로 기대된다. 또한, 강우자료 또는 유출량 자료만을 이용한 단일변량의 패턴분류를 위해 SOM의 적용이 가능할 것으로 판단되며, 이는 각 변량의 본질적인 특성을 파악할 수 있을 것으로 기대된다.
데이터 마이닝에서 연속패턴(sequential pattern) 생성기술은 시차를 두고 발생한 사건들에 대하여 잠재해있는 패턴을 발견하는 기술을 의미한다. 본 연구는 정보이론을 이용하여 데이터베이스로부터 연속패턴을 자동으로 발견하는 방법에 관한 내용이다. 기존의 방법들이 한 속성내에서의 연속패턴만을 탐지하는 일차원 연속패턴을 생성하는데 비하여 본 연구에서 제시하는 방법은 데이터베이스내의 모든 속성간의 연속패턴 관계를 탐지할 수 있는 다차원 연속패턴을 생성할 수 있다. 본 연구에서는 연속패턴 생성을 위하여 헬링거(Hellinger) 변량을 사용하였으며 이를 이용하여 발견된 연속패턴들의 중요도를 측정할 수 있었다. 또한 헬링거 변량의 함수적인 특성을 분석하여 연속패턴 추출의 복잡도를 줄이기 위한 두 가지의 법칙이 제안되었고 다수의 실험 데이터를 통하여 다차원의 연속패턴을 생성할 수 있음을 보였다.
이변량 빈도해석은 일반적으로 고정지속기간 강우량에 대해 빈도해석하는 단변량 빈도해석에 비해 지속기간을 확률변수로 이용하여 강우량과 동시에 확률변수로 사용할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 확률분포형의 차원이 증가하기 때문에 기존 단변량 빈도해석에서 요구되던 표본크기보다 더 많은 표본이 필요하다. 우리나라 강우관측소의 경우 오래된 관측소의 경우에도 기록년수가 60년을 넘지 않아 연최대계열로 확률표본을 작성할 경우 이변량 빈도해석을 수행하기에 부족할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 Peaks Over Threshold (POT) 방법을 이용하여 적정 확률표본을 선택하는 연구를 진행하였다. 서울 기상청 지점의 강우자료로부터 최소무강우시간을 이용하여 모든 강우사상을 추출하였으며 각 강우사상의 강우량과 지속기간이 확률변수로 사용되었다. 기존에 알려진 POT 방법들과 Anderson-Darling 적합도 검정을 이용한 절단값 산정방법등을 적용하여 확률표본 개수의 변화에 따른 주변분포형의 적합도 검정과 이변량 확률모형의 적합성을 살펴보았다.
본 연구는 스쿠버다이빙의 교육 서비스품질과 고객만족 및 재구매의사의 관계를 연구하는데 그 목적이 있다. 서울 소재의 스쿠버다이빙장의 스쿠버를 모집단으로 선정하고 비확률 표본추출법 중 편의추출법(conven-ience sampling)을 사용하여 총 200부의 설문지를 배포하였다. 이 중 불성실하게 응답되어졌다고 판단한 46부의 설문지를 제외하고 총 154부의 자료를 유효표본으로 사용하였다. 자료처리방법은 SPSS18.0 프로그램을 사용하여 빈도분석, 탐색적 요인분석, 상관관계 및 다중회귀분석을 실시하였다. 본 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 교육 서비스품질과 고객만족의 관계를 분석한 결과 교육 서비스품질 중 시설(β=.349), 프로그램(β=.340)이 만족에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 교육 서비스품질에 대한 고객만족의 설명력을 살펴보면, 교육 서비스품질의 전체 변량 중 약 47%의 설명력을 갖는 것으로 나타났다. 둘째, 교육 서비스품질과 재구매의 관계를 분석한 결과 교육 서비스품질 중 비용(β=.215), 프로그램(β=.442)이 재구매에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 교육 서비스품질에 대한 재구매의 설명력을 살펴보면, 교육 서비스품질의 전체 변량 중 약 53%의 설명력을 갖는 것으로 나타났다. 셋째, 고객만족과 재구매의 관계를 분석한 결과 만족(β=.555)은 재구매에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 만족에 대한 재구매의 설명력을 살펴보면, 전체 변량 중 약 55%의 설명력을 갖는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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