• 제목/요약/키워드: Exponentially Weighted Moving Average(EWMA) Control

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선택적 누적합(S-CUSUM) 관리도 (A Selectively Cumulative Sum(S-CUSUM) Control Chart)

  • 임태진
    • 품질경영학회지
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    • 제33권3호
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    • pp.126-134
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    • 2005
  • This paper proposes a selectively cumulative sum(S-CUSUM) control chart for detecting shifts in the process mean. The basic idea of the S-CUSUM chart is to accumulate previous samples selectively in order to increase the sensitivity. The S-CUSUM chart employs a threshold limit to determine whether to accumulate previous samples or not. Consecutive samples with control statistics out of the threshold limit are to be accumulated to calculate a standardized control statistic. If the control statistic falls within the threshold limit, only the next sample is to be used. During the whole sampling process, the S-CUSUM chart produces an 'out-of-control' signal either when any control statistic falls outside the control limit or when L -consecutive control statistics fall outside the threshold limit. The number L is a decision variable and is called a 'control length'. A Markov chain approach is employed to describe the S-CUSUM sampling process. Formulae for the steady state probabilities and the Average Run Length(ARL) during an in-control state are derived in closed forms. Some properties useful for designing statistical parameters are also derived and a statistical design procedure for the S-CUSUM chart is proposed. Comparative studies show that the proposed S-CUSUM chart is uniformly superior to the CUSUM chart or the Exponentially Weighted Moving Average(EWMA) chart with respect to the ARL performance.

Estimation of the Change Point in Monitoring the Mean of Autocorrelated Processes

  • Lee, Jae-Heon;Han, Jung-Hee;Jung, Sang-Hyun
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제14권1호
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    • pp.155-167
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    • 2007
  • Knowing the time of the process change could lead to quicker identification of the responsible special cause and less process down time, and it could help to reduce the probability of incorrectly identifying the special cause. In this paper, we propose the maximum likelihood estimator (MLE) for the process change point when a control chart is used in monitoring the mean of a process in which the observations can be modeled as an AR(1) process plus an additional random error. The performance of the proposed MLE is compared to the performance of the built-in estimator when they are used in EWMA charts based on the residuals. The results show that the proposed MLE provides good performance in terms of both accuracy and precision of the estimator.

Markov 과정의 최초통과시간을 이용한 지수가중 이동평균 관리도의 평균런길이의 계산 (Average run length calculation of the EWMA control chart using the first passage time of the Markov process)

  • 박창순
    • 응용통계연구
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    • 제30권1호
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    • pp.1-12
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    • 2017
  • 많은 확률과정이 Markov 특성을 만족하거나 근사적으로 만족하는 것으로 가정된다. Markov 과정에서 특히 관심을 끄는 것은 최초통과시간이다. 최초통과시간에 대한 연구는 Wald의 축차분석에서 시작하여 근사적 특성에 대한 많은 연구가 되어왔고 컴퓨터의 발달로 통계계산적 방법이 사용되면서 근사적 결과가 참값에 가까운 값을 계산할 수 있게 되었다. 이 논문은 Markov 과정의 예로서 지수가중 이동평균 관리도를 사용할 때 평균런길이를 계산하는 과정과 계산상의 주의점, 문제점 등을 연구하였다. 이 결과는 다른 모든 Markov 과정에 적용될 수 있으며 특히 Markov 연쇄로의 근사는 확률과정의 특성의 연구에 유용하고 계산적 접근을 용이하게 한다.

지수가중이동평균관리도의 경제적 최적모수의 선정 (Selection of the economically optimal parameters in the EWMA control chart)

  • 박창순;원태연
    • 응용통계연구
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    • 제9권1호
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    • pp.91-109
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    • 1996
  • 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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가변 샘플링 간격(VSI)을 갖는 선택적 누적합 (S-CUSUM) 관리도 (A Selectively Cumulative Sum (S-CUSUM) Control Chart with Variable Sampling Intervals (VSI))

  • 임태진
    • 한국경영과학회:학술대회논문집
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    • 한국경영과학회 2006년도 추계학술대회
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    • pp.560-570
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    • 2006
  • This paper proposes a selectively cumulative sum (S-CUSUM) control chart with variable sampling intervals (VSI) for detecting shifts in the process mean. The basic idea of the VSI S-CUSUM chart is to adjust sampling intervals and to accumulate previous samples selectively in order to increase the sensitivity. The VSI S-CUSUM chart employs a threshold limit to determine whether to increase sampling rate as well as to accumulate previous samples or not. If a standardized control statistic falls outside the threshold limit, the next sample is taken with higher sampling rate and is accumulated to calculate the next control statistic. If the control statistic falls within the threshold limit, the next sample is taken with lower sampling rate and only the sample is used to get the control statistic. The VSI S-CUSUM chart produces an 'out-of-control' signal either when any control statistic falls outside the control limit or when L-consecutive control statistics fall outside the threshold limit. The number L is a decision variable and is called a 'control length'. A Markov chain model is employed to describe the VSI S-CUSUM sampling process. Some useful formulae related to the steady state average time-to signal (ATS) for an in-control state and out-of-control state are derived in closed forms. A statistical design procedure for the VSI S-CUSUM chart is proposed. Comparative studies show that the proposed VSI S-CUSUM chart is uniformly superior to the VSI CUSUM chart or to the Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) chart with respect to the ATS performance.

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네트워크 환경에서의 몰입형 상호작용을 위한 딥러닝 기반 그룹 동기화 기법 (Deep Learning Based Group Synchronization for Networked Immersive Interactions)

  • 이중재
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제11권10호
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    • pp.373-380
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    • 2022
  • 본 논문에서는 네트워크 환경에서 원격사용자들의 몰입형 상호작용을 위한 딥러닝 기반의 그룹 동기화 기법을 제안한다. 그룹 동기화의 목적은 사용자의 몰입감을 높이기 위해서 모든 참여자가 동시에 상호작용이 가능하게 하는 것이다. 기존 방법은 시간 정확도를 향상을 위해 대부분 NTP(Network Time Protocol) 기반의 시간 동기화 방식에 초점이 맞추어져 있다. 동기화 서버에서는 미디어 재생 시간을 제어하기 위해 이동 평균 필터를 사용한다. 그 한 예로서, 지수 가중평균 방법은 입력 데이터의 변화가 크지 않으면 정확하게 재생 시간을 추종하고 예측하나 네트워크, 코덱, 시스템 상태의 급격한 변화가 있을 때는 안정화를 위해 더 많이 시간이 필요하다. 이런 문제점을 개선하기 위해서 데이터의 특성을 반영할 수 있는 딥러닝 기반의 그룹 동기화 기법인 DeepGroupSync를 제안한다. 제안한 딥러닝 모델은 시계열의 재생 지연 시간을 이용하여 최적의 재생 시간을 예측하는 두 개의 GRU(gated recurrent unit) 계층과 하나의 완전 연결 계층으로 구성된다. 실험에서는 기존의 지수 가중평균 기반 방법과 제안한 DeepGroupSync 방법에 대한 성능을 평가한다. 실험 결과로부터 예상하지 못한 급격한 네트워크 조건 변화에 대해서 제안한 방법이 기존 방법보다 더 강건함을 볼 수 있다.

센서드리프트 판별을 위한 통계적 탐지기술 고찰 (Statistical Techniques to Detect Sensor Drifts)

  • 서인용;신호철;박문규;김성준
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제18권3호
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    • pp.103-112
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    • 2009
  • 원자력발전소에서 센서의 주기적 교정은 안전운전을 위해 꼭 필요하다. 그러나 실제 드리프트가 발생하여 교정을 요하는 센서는 약 2% 미만이다. 또한, 센서의 작동 상태를 매 핵연료 주기마다 수행하는 것은 고장 혹은 드리프트가 발생한 센서를 최대 18개월까지 감지하지 못한 채 운전할 위험이 있다. 원전의 안전운전 및 불필요한 교정을 줄이기 위해 센서의 상시 교정 감시가 필요하다. 이를 위해 주성분 분석과 Support Vector Regression(SVR)을 이용한 PCSVR 알고리즘을 개발하였고, 고리원전 3호기의 출력증발 데이터를 이용하여 검증하였다. 주성분분석은 선형변환을 통한 입력공간의 축소 및 노이즈 제거 효과를 나타내며, AASVR은 해석학적 및 기계학적 모델로 모델링하기 힘든 복잡계를 쉽게 나타낼 수 있는 장점이 있다. SVR의 세가지 파라미터는 반응표면분석법에 의해 최적화하였다. 센서의 고장탐지를 위해 모델 출력의 잔차를 슈하르트 관리도, EWMA, CUSUM 및 일반화우도비검정(GLRT)을 통해 그 결과를 비교하였다. 미세한 드리프트에 대해 CUSUM과 GLRT가 우수한 결과를 보였다. 개발된 알고리즘은 수출형 원전 APR1000 설계시 적용가능 할 것으로 판단된다.

선형가속기의 출력 특성에 대한 공정능력과 공정가능성을 이용한 통계적 분석 (Analysis of Output Constancy Checks Using Process Control Techniques in Linear Accelerators)

  • 오세안;예지원;김상원;이레나;김성규
    • 한국의학물리학회지:의학물리
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    • 제25권3호
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    • pp.185-192
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    • 2014
  • 이 연구의 목적은 본원이 보유하고 있는 선형가속기들의 출력 특성을 Shewhart-type Chart, EWMA Chart, 공정능력지수 $C_p$$C_{pk}$을 이용한 통계적 분석으로 품질보증에 대한 결과를 평가하고자 한다. 측정값은 의학물리사에 의하여 2012년 9월부터 2014년 4월까지 매월 측정된 각각 치료기들(21EX, 21EX-S, Novalis Tx)의 출력측정값을 사용하였다. 치료기들의 출력 특성은 IAEA TRS-398의 가이드라인을 따랐으며, 측정 에너지는 광자선 6 MV, 10 MV, 15 MV와 전자선 4 MeV, 6 MeV, 9 MeV, 12 MeV, 16 MeV, 20 MeV였다. 매월 측정하여 교정한 출력특성에 대한 통계학적 분석이며, 가중인자와 측정값의 관리한계의 폭은 ${\lambda}=0.10$, L=2.703로 계산되었으며, 공정능력 $C_p$$C_{pk}$는 모든 선형가속기(21EX, 21EX-S, Novalis Tx)의 모든 에너지에서 1이상이었다. Shewhart-type Chart를 통하여 출력선량의 측정값의 큰 변화점을 찾을 수 있었고, EWMA Chart를 통하여 출력선량의 측정값의 미세한 변화점을 알아 볼 수 있었다. 본원의 치료기의 공정능력지수 $C_p$$C_{pk}$를 통하여 21EX가 2.384와 2.136, 21EX-S가 1.917과 1.682, Novalis Tx가 2.895와 2.473으로 Novalis Tx가 가장 안정적이고 정확한 출력특성을 나타내고 있었다.