• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제21권5호
• /
• pp.841-852
• /
• 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.

• 응용통계연구
• /
• 제30권3호
• /
• pp.487-501
• /
• 2017

최근 산업의 생산공정에서는 머신비전시스템을 통하여 제품의 품질특성치에 대한 정보를 이미지 데이터로 제공하는 경우가 많다. 따라서 산업과 의학 현장에서 이미지 데이터의 모니터링을 위해 관리도 절차의 필요성이 많이 대두되고 있다. 이미지 데이터를 모니터링하는 관리도 절차는 전통적으로 사용하는 관리도 절차와 유사한 점도 있지만, 데이터의 구조를 비롯하여 각 이미지에서 ROI를 설정하여 관리도 절차를 적용하는 등 서로 다른 점도 많이 있다. 이 논문에서는 생산공정에서 제공되는 이미지 데이터에 대해 관리도를 사용하는 절차를 소개하고, 이미지 또는 ROI 크기의 확대와 축소가 제품의 이상원인을 탐지하는데 어떠한 영향이 주는지를 모의실험을 통하여 알아보았고 각 관리도의 성능 또한 비교하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제26권2호
• /
• pp.323-334
• /
• 2015

J. P. Morgan의 RiskMetrics을 기반으로 하는 현행 VaR 모형은 구조적으로 예측된 미래의 경기상황을 반영할 수가 없다. 본 연구에서는 주가의 변동요인인 워너 확률과정을 기업의 고유요인과 경기변동요인으로 구분한 원-팩터 (One-factor) 모형을 제안하여 미래 경기변동 공통요인을 미리 예측하여 반영함에 따라 장기적인 주식 보유기간에도 선제적인 리스크관리를 실시할 수 있도록 한다. 또한 미래 경기변동요인이 예측값으로 고정됨에 따라 포트폴리오를 구성하는 주가들이 서로 독립성을 만족하게 되여 포트폴리오의 분산을 최소화하는 각 주식의 투자금액을 결정하는 것은 물론 포트폴리오 VaR가 개별 VaR의 합으로 분해되어 목표로 하는 최대손실금액에 따른 포트폴리오의 구성을 효율적으로 실시할 수가 있다.