통계적 공정관리 분야가 점차 컴퓨터를 이용한 관리를 하게 되므로써 공정관리의 온라인화, 실시간화가 되고 있는 가운데, 기존의 관리도는 공정의 파라미터를 기지의 상수값으로 간주하므로 모형이 잘못 설정되었을 경우 상당히 많은 오보(false alarm)를 발생하게 된다. 이에 본 연구는 연속생산공정에서, 칼만필터를 적용하여 공정의 불확실한 파라미터와 모형의 오차에도 불구하고 공정의 변화를 보다 빠르고 정확하게 탐지할 수 있는 관리도를 설계하였다. 본 연구에서 설계한 관리도는 관축치들간에 시간적 종속성이 존재하는 경우에 있어서, 관측치들을 시계열모형으로 묘사를 하여, 파라미터(parameter)를 추정하고, 잔차를 얻어서 만든 잔차관리도로서, 실시간으로 생산공정을 관리하는 경우 효과적임을 보이기 위하여, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 ARL을 구하여 기존에 사용되고 있는 관리도와 수행도를 비교.평가하였다.
본(本) 논문(論文)에서는 통계적(統計的) 용어조합(用語組合)과 클러스터링기법(技法)에 관한 문헌(文獻)을 간단히 살펴보았다. 선행연구(先行硏究)들로부터 통계적(統計的) 용어조합(用語組合)은 조합기법(組合技法)의 비효율성(非效率性)때문이 아니라 문헌집단(文獻集團)의 이질성(異質性) 때문에 검색(檢索)과 분류(分類)에 적당치 않다는 사실(事實)을 발견(發見)할 수 있다. 그 결과(結果)로부터 정보검색(情報檢索)의 최적화(最適化)를 위한 조합기법(組合技法)으로서 클러스터링과 통계적(統計的) 색인(索引)의 개념(槪念)을 이용(利用)할 수 있다. 본(本) 논문(論文)의 가설(假說)은 클러스터파일내(內)에서 통계적(統計的) 용어조합(用語組合)을 사용(使用)함으로써 정보검색(情報檢索)시스템의 성능(性能)을 상당히 향상(向上)시킬 수 있다는 것이다. 달리말해서, 파일들을 모으고 의미적(意味的)으로 관련(關聯)있는 모든 문헌(文獻)들을 함께 모아줌으로써, 유사조합(類似組合)(spurious association)의 문제(問題)를 상당히 해결(解決)할 수 있을 것이다. 실제적(實際的)으로, 본(本) 논문(論文)에서는 조합기법(組合技法)의 방법론(方法論)을 어떻게 생성(生成)할 수 있을 것인가를 고려했다. 자동용어(自動用語) 상관성(相關性)을 위하여 스타일(stiles)의 조합인자(組合因子)를 이용(利用)했으며 클러스터링 환경(環境)을 위해 커널기법(技法)(kernel method)을 사용(使用)했다.
본 연구는 관세행정 환경의 급격한 변화로 관세행정 기능의 사명별 중요도가 변화되고 행정방향도 주변분야까지 확대되었다. 이에 위험관리의 패러다임도 업무별 개인 차원의 적발과 단기성과 위주에서 지능적이고 정부 차원의 장기성과 위주로의 변화가 요청된다. 연구 결과를 요약하면 첫째로 관세행정의 위험관리에서의 변수간의 통계적 상관관계는 높게 나타났다. 둘째로 계획, 점검, 개선 단계의 변수만이 위험관리 성과인 만족도에 영향을 미치고, 집행단계는 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 셋째로 각 단계에서 조직성과에 긍정적인 영향을 미치는 변수는 계획단계는 안정성과 민주성 및 투명성이, 점검단계에서는 신속성과 정확성 및 합법성이, 개선단계에서는 혁신성과 교육성 및 홍보성이 위험관리 만족도에 영향을 주는 것으로 나타났다. 향후 관세행정에서 통합전략적 위험관리를 위해 첫째로 취약성은 최소화하고 강점을 강화키는 사전예방적 기능이 확보되어야 한다. 둘째로 위협사건 최소화와 적출기능이 확보되어야 한다. 셋째로 발생손실의 복구와 교정기능이 확보되어 고객을 감동시켜야 한다. 넷째, 변화에 대응하여 지속적으로 성장할 수 있는 기능이 확보되어야 한다.
현대의 산업은 점차 분야가 다양해지고 기술이 첨단화되며, 고객의 요구사항이 복잡해지고 있다. 이에 따라 제조업에서는 초정밀, 고신뢰도가 요구되어지고 있는 실정이다. 제조업 분야의 핵심 기술인 SPC기법 중에서 누적합(CUSUM) 관리도는 공정의 작은 변화에 대해서 민감하다는 특징 때문에 첨단 산업인 반도체나 화학공정 등에서 활용도가 높은 관리도 기법이다. 하지만 복잡한 이론 체계로 인하여 사용편리성이 떨어진다는 단점이 있다. 본 논문에서는 누적합 관리도의 이론적 전개에 관한 체계적인 조사연구를 통해 누적합 관리도의 복잡한 이론 체계를 이해하는데 도움이 되고자 한다.
현대의 산업은 점차 분야가 다양해지고 기술이 첨단화되며, 고객의 요구사항이 복잡해지고 있다. 이에 따라 현대의 첨단산업에서 제조파트는 제조기술의 초정밀, 극소불량, 고신뢰도가 요구되어지고 있는 실정이다. 이런 제조파트의 핵심 기술인 SPC기법 중에서 누적합(CUSUM) 관리도는 공정의 작은 변화에 대해서 민감하다는 장점 때문에 첨단 산업인 반도체나 화학공정 등에서 활용도가 높은 관리도 기법이다. 하지만 복잡한 이론 체계로 인하여 사용편리성이 떨어진다는 단점이 있어서 널리 사용되지는 못 하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 누적합 관리도의 이론적 전개에 관한 체계적인 동향 분석을 통해 누적합 관리도의 복잡한 이론 체계를 이해하는데 도움을 주고 더 나아가 앞으로의 제조 기술의 방향성을 제시하고자한다.
수위자료는 기초수문자료의 하나로서 자료 수집시 이에 대한 품질관리가 반드시 필요하다. 이에 우리나라 환경부에서는 국가수문자료 품질관리시스템을 개발하여 실시간으로 수집되는 수위자료의 품질을 관리하고 있다. 국가수문자료 품질관리시스템은 실시간으로 수집되는 수위자료의 품질을 수작업으로 검토하기 이전에 편의를 위해 수문자료의 품질(오류가 있는 자료인지 아닌지)을 자동으로 구분하는 프로세스를 적용하고 있다. 이러한 자동점검 기법은 실무자에 의한 수문자료의 검토 및 보완 작업을 돕기 위한 것으로 실무자가 집중해서 관리해야할 것과 아닌 것을 쉽게 판단할 수 있도록 하는 보조적인 역할을 하고 있으며, 간단한 통계에 의한 기준을 적용하여 활용하고 있는 수준이다. 본 연구에서는 수위자료 이상치를 자동으로 점검할 수 있는 기법을 개선하기 위하여 10분단위로 관측된 수위자료에 대해 다양한 통계적인 기법을 적용하여 이상치를 찾을 수 있는 방법을 고안하고, 기존의 방법과 결과 등을 비교하여 보았다. 이를 통해 향후 국가수문자료의 품질관리업무 효율을 향상시킬 수 있는 정교한 이상치 자동점검기법을 개발 할 수 있을 것으로 기대한다.
제 1보에서 Windows 환경 하에서 PSI/ISI 데이터의 효율적 관리 및 다원적평가와 분석이 가능한 고리 원전 PSI/ISI 데이터베이스 구축과 프로그램 개발(IDPIN)에 대해 소개하였다. 제 2보에서는 월성 원자력발전소 PSI/ISI 자료 관리를 위한 지능형 데이터베이스 프로그램(WS-IDPIN)을 개발하였다. 이 프로그램에는 월성 원전 PSI/ISI 관련 자료 분석 기능, PSI/ISI UT 검사 보고서 양식의 표준화와 전산 시스템화, PSI/ISI 비파괴검사 결과의 통계적 신뢰도 평가 프로그램(depth and length sizing performance 등) 등을 개발하여 원전 PSI/ISI 데이터 관리 전문가시스템(expert system)화에 한 단계 접근하였다.
통계적 확률이론에 근거한 포아송 모형을 색인어 선정 기반으로 활용하고자 하는 2-포아송 함수와 3-포아송 함수 및 다중 포아송 함수에 대한 단계적 발전 과정을 살펴보았다. 아울러, 2-포아송이 한국어 문헌의 색인어 선정에 유용한지 알아보기 위해 한국어 말뭉치 데이터베이스 내 문헌 50개를 실험 대상으로 단어의 장서빈도와 문헌빈도를 이용하여 z값을 산출해 보았다.
유상증자의 주가하락에 대하여 유상증자 공시일전 내부자순매수를 종속변수로 설정하여 선형회귀분석한 결과, 이전의 논문결과와는 달리 유상증자규모효와 자본구조변화효과는 보이지 않았으며, 반면에 유상증자의 주가하락이 내부자순매수와 통계적 유의성이 높은 비례관계가 있음을 밝혀 내었다. 이 결과는 유상증자규모효과로 인한 가격 압박가설과 자본구조변화효과로 인한 부의 이전가설을 기각시키고 정보전달가설이 유상증자의 주식 가격 하락현상을 설명하는 설득력 있는 가설임을 시사하고 있다.
단어의 의미 중의성을 해소하는 것은 자연언어처리의 중요한 문제 중의 하나이다. 특히 문서의 주제어가 중의성을 가질 때, 이 문서는 부적합한 범주에 속하게 되어 정보검색시 잡음을 일으키는 원인이 되기도 한다. 그러므로, 본 논문에서는 문서를 대표하는 주재어의 의미 중의성을 해소하기 위해 주변 문맥자질을 고려하는 방법을 모색한다 이를 위해 자연언어처리의 통계적 방법으로 문서 범주화에 많이 사용되는 Naive Bayes 분류기를 중의성 해소에 적용하고, 그 결과 얻어진 중의성 해소 성능을 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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