• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.22 no.4
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• pp.679-690
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• 2011

Two widely used approaches for improving the quality of the output of a process are statistical process control (SPC) and automatic process control (APC). In recent hybrid processes that combine aspects of the process and parts industries, process variations due to both the inherent wandering and special causes occur commonly, and thus simultaneous application of APC and SPC schemes is needed to effectively keep such processes close to target. The simultaneous implementation of APC and SPC schemes is called integrated process control (IPC). In the IPC procedure, the output variables are monitored during the process where adjustments are repeatedly done by its controller. For monitoring the APC-controlled process, control charts can be generally applied to the output variable. However, as an alternative, some authors suggested that monitoring the input variable may improve the chance of detection. In this paper, we evaluate the performance of several monitoring statistics, such as the output variable, the input variable, and the difference variable, for efficiently monitoring the APC-controlled process when we assume IMA(1,1) noise model with a minimum mean squared error adjustment policy.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.22 no.1
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• pp.74-80
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• 2021

This study investigated the process quality level of a K5 gas mask, which recently acquired its operational capability, through statistical process analysis for the mass production stages and their lots. The tensile adhesion strength was the only operating requirement in the manufacturing process of the K5 gas mask. For this purpose, the results of tensile adhesion strength between the lens and facial rubber during the initial and second mass production stages were analyzed using conventional statistical and statistical process analysis methods. The conventional statistical results indicated that the second mass production stage was better than the initial mass production stage. In cases of a control chart and process capability of tensile adhesion strength, the process quality level was also improved by following the mass production stages. The improvement was caused by process stabilization and work skill elevation. These results and methods are expected to be conducted and utilized in the third mass production stage. Moreover, quality improvement of K5 gas mask mass production can be achieved using the Lean 6 sigma procedure, MDAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control).

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.13 no.2 s.54
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• pp.115-121
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• 2009

The paper presents a signal-based damage detection algorithm of ARX model using dynamic acceleration data. An ARX model correlates acceleration data measured at two locations in a structure by considering those two sets of data as input and output signals. For detecting damage, the error between the measured data and the predicted response from the defined ARX model is computed in time and used for a statistical evaluation. A normal distribution function from the error in time is constructed and its statistical characteristic values are used for the evaluation of damage. By comparing the normal distribution functions before and after damage, three different types of damage indices are proposed. The efficiency and limitation of the proposed algorithm with the statistical evaluation of damage indices have been examined and discussed through laboratory experiments.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.41-41
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• 2017

자연재난으로 인한 피해의 대형화, 다양화, 집중화 현상이 일어나고 있으며, 이로 인한 사회 경제적 피해가 과거에 비해 계속적으로 증가하고 있다. 만약 기존에 발생하였던 재난 피해 자료와 기상현상간의 통계적 분석을 통해 재난의 발생 가능성과 피해 범위를 예측할 수 있다면, 효율적으로 재난관리를 할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 대표적인 자연재난 피해인 호우피해를 대상으로 낙동강 권역 69개 시군구별 재해통계 자료를 기반으로 수문기상자료와의 통계적 분석을 통해 호우피해 예측함수를 개발하였다. 국민안전처에서 발간하는 재해연보 자료를 통해 호우피해 발생기간별 호우피해액 자료를 분석하였고, 이를 호우피해 예측함수의 종속변수로 사용하였다. 종관기상관측소의 시강우 자료를 분석하여 선행강우, 지속시간별 최대강우, 총강우량을 구축하였고, 시군구별 면적 등의 지역 특성을 수집하여 설명변수로 사용하였다. 기존의 피해예측함수 관련 연구에서 제기되었던 피해액이 큰 부분에서 예측력이 떨어지는 문제를 해결하기 위해, 피해액이 큰 집단과 피해액이 작은 집단을 구분하여 함수식을 개발할 수 있는 로지스틱 회귀모형을 사용하여 호우피해 예측함수를 개발하였다. 개발된 호우피해 예측함수의 NRMSE는 6.34~18.79%로 나타났으며, 대부분 호우피해를 적절하게 예측하는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 호우피해액이 큰 집단과 피해액이 작은 집단으로 구분할 수 있는 로지스틱 회귀모형을 이용하여 낙동강 권역의 시군구별 호우피해 예측함수를 개발하였다. 본 연구에서 제시한 시군구별 호우피해 예측함수를 이용하여 사전에 호우피해를 예측할 수 있다면 호우피해액이 크게 줄어들 것으로 사료된다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2007.11a
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• pp.414-416
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• 2007

6 시그마 기법은 Define 단계부터 현상에 대한 수치화를 강조하고 있어, Data의 중요성을 어떤 다른 개선활동 보다도 강조하고 있다. 그러나 현장에서 개선활동 수행시에 가장 큰 문제점은 결과지표인 Y에 대한 측정을 통한 수치화는 가능하지만 -현실적으로도 관리를 하고 있고- 제어인자인 Xs인자에 대한 수치화는 상당한 어려움을 겪고 있다. 그 이유는 가장 큰 경우가 조건변경에 의한 실험을 통해 Data를 수집하려면 상당한 불량의 발생을 감수해야 하고 그로 인한 피해를 중소기업 입장에서 감수하고 실험을 감행하는것이 쉽지 않을 것이다. 따라서 실제 현장 개선에서는 불량을 최소한 줄이기 위해서 제어인자인 Xs인자의 변동을 최소화 하다 보니 X인자의 변화에 따른 Y인자의 변동을 알 수 없어 실제로는 유의한 영향을 줌에도 불구하고 통계적인 결론에만 집착하다 보면 잘못된 판정으로 인해 실제 개선이 되지 않는 경우가 허다하다. 이 논문에서는 6 시그마 활동시 문제가 되는 통계적 기법 적용시 현실과 Data 분석의 결과가 일치하지 않을 때 현실적 판단방법을 적용하여 실질적 개선을 하는 방법과 Xs인자의 작은 변화를 감지할 수 있는 통계적 기법의 적용을 통하여 실제 개선을 할 수 있는 사례를 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.41-41
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• 2021

최근 전 세계적으로 급증하는 기후변화의 영향으로 이상기후로 인한 자연재해들의 강도 및 발생 빈도의 증가가 다양한 연구를 통하여 확인되고 있으며, 이를 대비 및 대응하기 위한 방안수립 연구가 세계의 가장 중요한 주제로 부상되고 있다. 우리나라의 경우에는 기후변화에 따른 심각성 문제가 대두되고 있지만 국가적 대응기반조성 및 수자원정책 의사결정에 직접적으로 활용될 수 있는 일관성 있고 통합적인 기후 정보가 부족한 실정이다. 미래 기상 변동성을 나타내는 기후모델은 전 지구적 대규모 기상장(large scale climate pattern)을 비교적 정확하게 묘사하는 것으로 알려져 있으나 모형에 내재해 있는 시·공간적 편의(spatial-temporal bias) 및 불확실성으로 인하여 통계학적 상세화가 필수적으로 요구된다. 이러한 편향성은 일반적으로 지상 관측 자료를 격자에 보간하여 보정하는 방법이 적용되고 있지만, 관측자료의 불연속성 및 관측소의 불균등성으로 인하여 공간적 신뢰성이 낮다. 이에, 본 연구에서는 Bayesian 기반의 Kriging을 통한 공간적 편의보정 및 QDM(quantile delta mapping)을 연계한 새로운 격자 기반의 통계적 상세화 모형 Bayesian Kriging-QDM을 개발하였다. 본 연구를 통하여 산정된 결과는 과거자료에 근거하여 이루어지는 기존의 보수적인 수자원 관리 체계의 위험성을 저감 시킬 수 있는 의사결정에 직접적으로 활용될 수 있는 기초 자료로 이용 가능할 것으로 판단된다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.17 no.1
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• pp.45-65
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• 2000

본 논문은 시장상황별 주식시장의 제 현상이 상이하다는 점을 고려하여 한국주식시장에서 시장 상승기(bull market)와 시장 하락기(bear market)에 대한 주식수익률 분포의 특성을 파악하고, 음의 수익률충격에 대한 비대칭적 변동성과 시장이상현상들 중 하나인 요일효과를 시장 상황별로 실증분석하였다. 본 논문에 사용된 자료는 1990년 1월 3일부터 1997년 3월 31일 동안의 한국종합주가지수 및 자본금 규모별로 대형주지수, 중형주지수, 소형주지수의 명목수익률로 전환된 일별자료이다. 시장상황별 분석을 위하여 시장 상승기와 하락기에 따라 3기의 하위기간으로 구분하여 분석하였다. 분석에 사용된 모형은 EGARCH모형과 수정된 GARCH모형인 GJR모형이다. 분석결과 시장하락기인 하부기간1과 하부기간3에서 음의 수익률충격에 대한 비대칭적 변동성이 강하게 나타나지만 시장상승기인 2기간에는 비대칭적 변동성반응이 나타나지 않았다. 이는 주식시장이 상승국면일 때보다는 하락국면일 때 나쁜 뉴스에 대해 훨씬 민감하게 반응하는 결과이다. 또한 한국주식시장에서 월요일의 수익률이 시장하락기에 음의 수익률을 보이지만 통계적 유의성은 없었으며, 반면에 시장이 상승기인 하부기간2에서는 월요일과 수요일에 통계적 유의성이 매우 큰 양의 값을 나타냈다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.357-360
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• 2000

본 논문은 철의장품(steel outfit) 조선기자재를 생산하는 업체들의 품질경영실태를 분석하여 한국의 철의장품 조선기자재 생산업체의 특성에 맞는 효과적이고 효율적인 품질경영시스템을 개발하고자 한다. 조사 대상업체는 ISO 9000 품질인증을 획득한 부산 경남 인근의 7개 업체로서 최근 99년까지 지난 3년간 실시한 본 심사와 예비심사에 나타난 심사자료를 근거로 분석하였다. 종업원수와 사급여부에 따라 7개 업체를 2개의 그룹으로 나누고 ISO 9000 품질인증의 요구항목별 지적사항의 수에 따른 파레토챠트를 작성하였다. 철의장품 조선기자재 생산업체의 품질경영시스템의 관리에서 ISO 9000 품질인증의 어느 요구항목이 가장 중요한 중점관리항목들인가를 찾아보고 SAS를 이용하여 중요 요구항목들과 업체들의 통계적 관련성을 살펴보았다. 한국 조선업의 세계적인 수주량 선점에도 불구하고 철의장품 조선기자재 산업체들의 수주조건 악화에 따른 단가의 하락으로 점차 열악해져 가는 조선기자재산업의 현실에 적합한 품질경영시스템을 개발하기 위해서 ISO 9001 요구항목에는 포함되지 않지만 조선기자재산업의 품질경영시스템의 특성상 반드시 포함되어야 할 중요한 추가 요구사항들의 구체적인 사례들을 제시하였다. 마지막으로 중요 요구항목별 심사자료 유형별 그룹별 통계적 관련성을 3원 분할표를 이용하여 설명하였다.

• Journal of Korean Society for Quality Management
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• v.43 no.4
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• pp.471-488
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• 2015

Purpose: Double sampling $T^2$ chart is a useful tool for detecting a relatively small shift in process mean when the process is controlled by multiple variables. This paper finds the optimal design of the double sampling $T^2$ chart in both economical and statistical sense under Weibull failure model. Methods: The expected cost function is mathematically derived using recursive equation approach. The optimal designs are found using a genetic algorithm for numerical examples and compared to those of single sampling $T^2$ chart. Sensitivity analysis is performed to see the parameter effects. Results: The proposed design outperforms the optimal design of the single sampling $T^2$ chart in terms of the expected cost per unit time and Type-I error rate for all the numerical examples considered. Conclusion: Double sampling $T^2$ chart can be designed to satisfy both economic and statistical requirements under Weibull failure model and the resulting design is better than the single sampling counterpart.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.236-236
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• 2016

현재 댐운영 계획 수립 시 매월 유지해야 하는 저수량의 범위를 나타낸 기준수위가 사용되고 있으며 매년 홍수기 말에 현재의 수문 상황과 장래의 전망을 통한 시기별 연간, 월간 댐운영 계획을 수립하고 있다. 물관리의 이수측면에서 댐수위 운영계획 수립과 홍수기 운영목표 수위를 결정하는데 활용하기 위해서는 계절단위, 연단위의 기상정보가 필요하다. 본 연구에서는 기상청에서 운영하고 제공하는 전지구 계절예측시스템 GloSea5(Global Seasonal forecasting system version 5)자료를 활용하여 금강유역에 적용하고자 하였다. GloSea5는 전지구계절예측시스템으로 대기(UM), 지면(JULES), 해양(NEMO), 해빙(CICE)모델이 서로 결합되어 하나의 시스템으로 구성되어 있으며 공간 수평해상도는 N216($0.83^{\circ}{\times}0.56^{\circ}$)으로 중위도에서 약60km이다. Hindcast자료는 유럽중기예보센터(ECMWF)에서 생산된 ERA-Interim 재분석장을 대기 모델의 초기장으로 사용하며 기간은 1996~2009년의 총 14년이다. 예보자료의 검증은 예보의 질을 결정하는 과정으로 Brier Skill Score (BSS), Reliability Diagrams, Relative Operating, Characteristics (ROC)등을 통해 정확성과 오차에 의한 예보의 성능을 검증하였다. 또한 Glosea5의 통계적 상세화를 수행하여 다양한 변수가 갖는 계통적인 지역 오차를 보정함으로써 자료의 신뢰도를 향상시키고자 하였으며 이는 이후 수문모델과의 연계 시 보다 정확하고 효율적인 댐운영에 활용할 수 있는 기후예측정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.