Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권5호
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pp.841-852
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2010
통합공정관리는 공정의 변동을 줄이기 위하여 공학적 공정관리와 통계적 공정관리를 병행하는 절차이다. 통합공정관리의 기본적인 절차는 잡음과 이상원인이 공존하는 공정에 대하여 매시점마다 수정절차를 통하여 공정편차를 백색잡음으로 전환하며, 수정된 공정을 관리도를 이용하여 이상원인의 발생 여부를 탐지하게 된다. 이때 공정은 이상원인 발생 전에는 백색잡음이 되지만, 이상원인 발생 후에는 이상원인과 수정절차의 효과가 혼합되어 다양한 형태의 시계열 모형으로 변환하게 된다. 이 논문에서는 잡음모형으로 자기회귀이동평균(1,1) 모형을 가정하고 통합공정관리 절차를 수행하는 경우, 지수가중이동평균 관리도를 사용하여 이상원인을 탐지하는 절차에 대한 효율을 살펴보았다. 또한 이상원인의 신호 후 이를 제거하기 힘든 경우 사용할 수 있는 재수정 절차를 제안하였다.
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.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권3호
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pp.429-436
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2009
통합공정관리의 기본절차는 잡음이 내재하는 공정에 수정조치를 취하여 공정 편차를 백색잡음으로 전환하도록 하여 공정제곱편차를 최소화하게 된다. 이러한 수정활동 중 공정에 이상원인이 발생하면 관리도를 통하여 이를 탐지하고 제거하게 된다. 수정된 공정은 이상원인 발생 전에는 백색잡음이 되지만, 이상원인 발생 후에는 다양한 형태의 시계열 모형으로 변환하게 된다. 만일 수정된 공정을 탐지하여 이상원인의 신호가 있을 경우 교정활동을 통하여 이를 제거해야 하지만, 교정활동의 비용이 많이 발생하거나 또는 구조적으로 이를 제거할 수 없는 경우에는 이상원인의 효과를 감안하여 수정활동을 재조정해야 할 것이다. 이 논문에서는 공정모형으로 IMA(1,1) 모형을 가정하고 통합공정관리 절차를 수행하는 경우, 이상신호 발생 후 재수정 절차를 제안한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권6호
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pp.1123-1135
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2011
다변량 통합공정관리의 기본절차는 잡음이 내재하는 공정에 수정조치를 취하여 공정편차를 백색 잡음으로 전환하도록 하여 공정제곱편차를 최소화하게 되는 것이며, 이러한 다변량 통합공정관리의 수정활동을 하는 경우 공정에 이상원인이 발생하면 관리도를 통해 이를 탐지하고 제거하게 된다. 수정된 공정은 이상원인 발생 전에는 백색잡음이지만, 이상원인 발생 후 다양한 형태의 시계열 모형으로 변환하게 된다. 만약 수정된 공정을 탐지하여 이상원인의 신호가 발생한 경우 교정활동을 통하여 이를 제거해야 하지만, 구조적으로 교정이 불가능 하거나 교정활동의 비용이 많이 발생하는 경우에는이상원인의 효과를 감안하여 수정활동을 재조정해야할 것이다. 이 논문에서는 공정모형으로 다변량 IMA(1,1)모형을 가정하고 다변량 통합공정관리 절차를 수행하는 경우 이상신호가 발생한 후 재수정 절차를 제안한다.
지난 호의 소나무류 가지마름성 병해에 이어 이번 호에서는 소나무류 잎마름성 병해를 소개한다. 소나무의 잎에서 나타나는 잎마름성 병해는 증상과 원인이 다양하여 정확한 원인을 밝히기가 매우 어렵다. 그 이유는 수목의 이상 증상은 기본적으로 1) 비기생성(생리적, 비점염성) 원인, 2) 기생성(생물적, 전염성) 원인에 의하여 발생하는데, 진단 결과에 따라 수목의 재배환경을 점검하고 개선하여야 할 문제인가(비기생성 원인), 또는 약제를 사용하여야 할 것인가(기생성 원인)를 먼저 결정하여야 한다. 그 이유는 피해 원인이 물, 온도, 제초제 등 비기생성 원인에 의한 것이라면 재배환경의 개선 또는 원인 제거만으로도 충분히 나무를 회복시킬 수 있고, 병원균에 의한 것이라면 정확한 병명 진단 후에 적용 약제를 적절한 시기에 살포하여 불필요한 농약의 사용을 줄이면서 효과적으로 방제할 수 있기 때문이다. 수목의 잎에서 흔히 나타나는 이상 증상은 다음과 같이 비기생성 원인과 기생성 원인을 포함하여 크게 세 가지로 구별할 수 있으며, 기본적인 진단 요령과 원인은 다음과 같다.
도계장에서는 항상 비품이 발생한다. 골절, 피부병변, 착색이상 등 여러 가지 상태의 계육이 비품으로 분류되어 큰피해를 입고 있다. 가까운 예로 미국의 경우 이에 대한 피해액이 연간 5천만 달러로 추산되고 있다. 국내에서는 이러한 문제 때문에 육계 담당 부서에서는 항상 비품에 대해서 스트레스를 받고 있다. 하지만 이러한 문제들이 정말 스트레스가 되는 원인은 사육 중에 발견되기보다는 도계 후에 발견되며, 이에 따라상품가치가 현저히 감소하고 추가적인 작업이 요구되기 때문일 것이다. 대부분의 회사들이 이 문제를 접하게 되면, 주로 곰팡이 독소 흡착제를 사용하는 것이 유일한 대책인 것으로 생각한다. 이런 경우엔 약품에 대한 효과는 잘 모르겠지만, 필자의 느낌으로는 일정한 시간이 흘러 자연스럽게(?) 해결되는 과정을 걷는 듯 하며, 관련 부서에서는 이 약제의 효과에 대해 판단하기보다는 일단 직면한 문제가 해결되었
다고 결과론적으로 만족하는 듯 하다. 필자는 이 지면을 통해 그 동안의 관점과는 다른 측면에서 이런 문제의 원인과 그 대책에 대해 간략히 논하고자한다. 도계장에서는 항상 여러 가지 비품들이 발생한다. 이 모든 것들을 논하기에는 너무 범위가 넓기 때문에 여기서는 독자들의 이해를 위해 비품들 중에서 등 부위의 상처와 복부의 상처(배꼽 닭)에 대해 국한하도록 하겠다. 아마도 이 부분외의 다른 비품들은 대부분 그 원인을 쉽게 추정할 수 있기 때문이다. 먼저, 독자들에게 질문하고 싶은 것이 있다. 이러한 비품들의 직접적인 원인은 무엇인가? 앞서 얘기한 것과 같이 각 회사들의 대책으로 이용되는 곰팡이 독소 흡착제를 보면, 곰팡이 독소가 가장 직접적인 원인으로 생각할 수도 있다. 하지만 결론적으로 직접적인 원인은 외상이다. 즉, 외부의 물리적인 작용에 의한 상처인 것이다. 이런 측면에서 볼 때 가장 직접적인 원인은 외상이며, 이 외에 깃털발육 이상(혹은 저하), 바닥상태 불량 등과 같은 사양관리 이상과 면역 억제성 질환 및 지혈능력의 저하 등이 직접적인 원인으로 인한 문제들을 더욱 악화시키는 간접적인 원인으로 작용한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권6호
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pp.1275-1283
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2013
다변량 통합공정관리의 기본절차는 잡음이 내재하는 공정에 수정조치를 취하여 공정편차벡터를 백색잡음벡터로 전환하도록 하여 공정제곱편차벡터를 최소화하게 되는 것이며, 이러한 다변량 통합공정관리의 수정활동을 하는 경우 공정에 이상원인이 발생하면 관리도를 통해 이를 탐지하고 제거하게 된다. 수정된 공정은 이상원인 발생 전에는 백색잡음이지만, 이상원인 발생 후 다양한 형태의 시계열 모형으로 변환하게 된다. 만약 수정된 공정을 탐지하여 이상원인의 신호가 발생한 경우 교정활동을 통하여 이를 제거해야 하지만, 구조적으로 교정이 불가능 하거나 교정활동의 비용이 많이 발생하는 경우에는 이상원인의 효과를 감안하여 수정활동을 재조정해야할 것이다. 이 논문에서는 공정모형으로 다변량 IMA(1,1)모형을 가정하고 다변량 통합공정관리 절차를 수행하는 경우 이상신호가 발생한 후 재수정 절차에서 필요한 모수추정을 하고자 한다.
최근 다변량 공정관리는 다양한 응용 분야에서 중요해지고 있는 추세이다. 예를 들어, 제조 산업 분야에서는 다변량 품질특성치를 동시에 모니터링할 필요가 있다. 그러나, 다변량 관리도는 이상신호가 발생한 경우 그 원인이 되는 개별적인 변수를 식별하기가 어렵기 때문에, 실제로는 기대만큼 유용하게 쓰이고 있지 않은 형편이다. 이에 본 논문에서는 새로운 관측치에 대한 개별적인 신뢰구간을 사용하여 이상신호의 원인을 탐지하는 세 가지 방법을 소개하고, 시뮬레이션 연구를 통해 이상신호의 원인이 되는 개별적인 변수를 식별하고 해석하는 데 있어 주의할 점이 무엇인지 살펴보기로 한다.
지수가중이동평균관리도는 최근 들어 공정검색과 공정수정에 널리 이용되고 있으나 모수의 설정에 관한 연구는 많지 않다. 관리도의 설계는 통계적 설계와 경제적 설계로 분류한다. 통계적 설계는 허용된 제1종 오류하에서 제2종 오류를 최소화하는데 반해 경제적 설계는 공정에서 발생하는 모든 가능한 비용을 고려한 비용함수를 최소화한다. 이 논문에서는 지수가중이동평균관리도의 통계적 설계와 함께 경제적 설계를 정의한 다음 각 설계에서의 최적모수를 선정하여 결과를 비교한다. 경제적 설계에서 설정된 최적모수는 통계적 설계와 다르게 나타남을 알 수 있고 특히 가중치의 값은 통계적 설계에서 보다 항상 큰 값으로 나타난다. 경제적 설계에서는 고려하는 이상원인의 수에 따라 단일이상원인과 다중이상원인 모형으로 구분하여 설계한다. 다중이상원인의 평균적 개념으로 적용되는 단일이상원인 모형에서는 실제 다중이상원인이 존재할 때에 잘못된 판단을 할 수 있음을 보이고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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