• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.79-90
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• 2012

본 연구는 공정신호가 불균형 데이터인 경우 이상 탐지 알고리즘의 성능 개선을 위한 특징 신호 추출 기법을 제안한다. 불균형 데이터란 범주 구분 문제에서 하나의 범주의 속하는 데이터의 비율이 다른 범주의 데이터에 비해 크게 차이나 이상 탐지성능이 크게 저하되는 경우를 의미한다. 공정이 운영되는 경우 얻을 수 있는 이상 신호의 수는 정상 신호에 비해 매우 적기에 이러한 문제를 해결하여 이상 탐지 기법을 적용하는 것은 매우 중요하다. 불균형 문제 해결을 위해 SOM(Self-Organizing Map) 알고리즘을 이용하여 각 노드에 대응되는 가중치를 특징 신호로 간주하여 정상 데이터와 이상 데이터의 비율을 맞춘다. 특징 신호 데이터 집단의 이상 탐지를 위해 클래스 분류 기법인 kNN(k-Nearest Neighbor)과 SVM(Support Vector Machine)을 적용하여 이를 공정 신호 이상탐지를 위해 주로 사용하는 Hotelling's $T^2$ 관리도와 성능을 비교한다. 반도체 공정에서 발생한다고 알려진 공정 신호를 모사하여 신호 알고리즘 성능의 우수성을 검증한다.

• 한국진공학회지
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• 제15권4호
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• pp.338-346
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• 2006

반도체 공정에 사용되는 진공펌프는 가혹한 운전조건과 비선형적 특성으로 인하여 고장시점을 정확히 예측해내기가 어려운데 이로 인해 불량품이 양산되거나 불필요한 재원이 낭비되는 등의 문제가 발생하게 된다. 따라서 펌프의 운전상태를 올바르게 모니터링하고 고장 지점을 정확히 인지해 적절한 펌프 교체 시점을 알려주는 진공펌프 상태진단 모델의 개발은 매우 시급하고도 중대한 문제라 할 수 있겠다. 본 연구에서는 다변량 통계기법을 이용하여 영향력 있는 인자들을 종합적으로 고려하였으며 최종적으로 Hotelling's T2 통계량을 이용한 진공펌프 상태진단 모델을 제안하였다. 핵심적인 알고리즘으로는 Multiway Principal Component Analysis(MPCA)와 Dynamic Time Warping Algorithm(DTW Algorithm) 기법 등이 사용되었다.

• 품질경영학회지
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• 제39권2호
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• pp.234-243
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• 2011

Multivariate control charts are widely used to monitor the performance of a multivariate process over time to maintain control of the process. Although existing multivariate control charts provide control limits to monitor the process and detect any extraordinary events, it is a challenge to identify the causes of an out-of-control alarm when the number of process variables is large. Several fault identification methods have been developed to address this issue. However, these methods require a normality assumption of the process data. In the present study, we propose a bootstrapped-based $T^2$ decomposition technique that does not require any distributional assumption. A simulation study was conducted to examine the properties of the proposed fault identification method under various scenarios and compare it with the existing parametric $T^2$ decomposition method. The simulation results showed that the proposed method produced better results than the existing one, especially in nonnormal situations.

• 응용통계연구
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• 제22권6호
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• pp.1355-1364
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• 2009

본 논문에서는 다변량 자료의 위치모수에 대한 로버스트 검정 방법으로 유사등변성과 고붕괴성을 만족하는 MVE와 MCD 추정량에 근거한 로버스트 검정방법을 제안하였다. 일반적으로 이들 추정방법은 낮은 효율성으로 인하여 통계적 추론보다는 잠재적 이상치의 발견과 같은 탐색적분석에서 사용된다. 우리는 검정력을 높이기 위하여 MVE와 MCD 추정량에 근거한 일단계 재가중절차를 사용했는데, 가중치 선정과 관련된 임계값을 조절함으로써 현실적으로 사용가능한 높은 효율성과 정확성을 갖춘 검정방법을 제시하였다. 모의실험 결과 본 연구에서 제안한 검정법은 모분포에 관계없이 모두 명목유의수준을 제대로 유지하고 검정력도 높게 나타났으며, 이상치를 포함하고 있는 사례를 이용하여 실제로 모평균에 대한 가설검정을 수행한 결과 기존 방법과는 달리 영향을 받지 않았다.

• 응용통계연구
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• 제5권2호
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• pp.283-292
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• 1992

개인용 컴퓨터의 보급이 급격히 늘어남에 따라 자료의 통계분석에 개인용 컴퓨터가 많이 이용되고 있다. 컴퓨터의 하드웨어가 하루가 다르게 발전하고 있음으로 웬만큼 많은 양의 자료를 분석하는 데에는 컴퓨터의 기억용량이나 처리속도등이 문제되지는 않는다. 자료가 축차적(sequentially)으로 주어질 때 어떤 통계량을 계산하기 위하여 매번 전체 자료를 다시 읽어야 한다면 이는 번거로운 작업이 될 것이며 기억용량의 낭비임에 틀림없다. 이러한 문제점을 S/W 적인 입장에서 해결하고자 하는 노력이 바로 갱신 알고리즘(Updating Algorithm)이다. 이 연구에서는 몇가지 통계량에 대한 갱신 알고리즘들을 알아보고 그들의 특성을 밝힘으로써 소형 및 개인용 컴퓨터를 이용하여서도 많은 양의 자료분석이 가능하도록 하고자 한다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2000년도 춘계학술대회논문집
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• pp.1108-1113
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• 2000

A condition monitoring methodology for rotating machinery is proposed based on multivariate statistical analysis. The CMS usually are using the vibration signal amplitude such as acceleration RMS, peak and velocity RMS to detect machine faults but the information is not so enough that CMS cannot perform reliable monitoring. So new parameters are added such as shape factor, crest factor, kurtosis and skewness as time domain parameters and spectrum amplitude of rotating frequency, $2^{nd}$ harmonics and gear mesh frequency etc. as frequency domain parameters. Many parameters are combined to represent the machine state using the Hotelling's $T^2$ statistics. The proposed methodology is tested in laboratory and the on-line experiment has shown that the proposed methodology offers a reliable monitoring for rotating machinery.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제22권2호
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• pp.121-135
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• 2015

We consider testing equality of mean functions from two samples of functional data. A novel test based on the adaptive Neyman methodology applied to the Hotelling's T-squared statistic is proposed. Under the enlarged null hypothesis that the distributions of the two populations are the same, randomization methods are proposed to find a null distribution which gives accurate significance levels. An extensive simulation study is presented which shows that the proposed test works very well in comparison with several other methods under a variety of alternatives and is one of the best methods for all alternatives, whereas the other methods all show weak power at some alternatives. An application to a real-world data set demonstrates the applicability of the method.

• 문화기술의 융합
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• 제7권1호
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• pp.223-233
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• 2021

본 연구는 디자인씽킹을 활용한 수업에서의 창의적 문제해결 경험을 살펴보기 위해 서울의 A대학에서 2018년 2학기 정규수업으로 개설된 공학제품 설계 수업에 등록한 1학년 학생 37명(남 27명, 여 10명)을 대상으로 실시되었다. 본 연구에서 창의적 문제해결력은 창의적 성향과 문제해결력으로 나누어 살펴보았으며, Hotelling's T-square test와 t-test를 통해 사전-사후의 창의적 문제해결력 차이를 살펴본 결과, 창의적 성향 중 인내와 열정, 유머, 호기심, 진취적 성향이, 문제해결력 중 문제해결 행동이 유의미하게 증가된 것으로 나타났다. 이어, 성찰일지를 통해 창의적 문제해결의 과정을 살펴본 결과, 디자인씽킹의 공감하기와 프로토타입 및 테스트 단계에서는 문제해결을 위한 활동이 보다 많이 나타나고, 정의하기/발상하기와 아이디어 내기 단계에서는 창의적 활동이 보다 많이 나타나는 것을 확인해 볼 수 있었다. 본 연구의 결과는 디자인씽킹을 통해 창의적 문제해결력이 항상될 수 있음을 나타내주며, 효과적인 디자인씽킹 활용 수업을 위한 교수적 지원이 뒷받침되어야 함을 시사해 준다.

• 한국산업경영시스템학회:학술대회논문집
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• 한국산업경영시스템학회 2002년도 춘계학술대회
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• pp.379-386
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• 2002

As the value and relative importance of service industry boosts in modern society, to strengthen competitiveness companies starts to recognize the quality of service as a key component in their business operations. Furthermore, companies that apply the quality of services as their competitive method are concentrating more on the area of quality control. Nevertheless, the previous researches related to this area were more focused on the aspect of measure rather than the control. In this paper, each fractionated customer group in consideration of its characteristics is made in use of estimating the quality of service using the conjoint analysis. The principal variable selective method which a small number of variables is used to control a large number of variables is applied. Hotelling's $T^2$ control chart is applied to administer many relative variables of the quality of service because it is a Multi-item. If abnormal indications appear by adding new data, the method to find and improve variables using MYT decomposition is suggested to apply.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제11권4호
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• pp.385-389
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• 2012

With the development of computer storage and the rapidly growing ability to process large amounts of data, the multivariate control charts have received an increasing attention. The existing univariate and multivariate control charts are a single hypothesis testing approach to process mean or variance by using a single statistic plot. This paper proposes a multiple hypothesis approach to developing a new multivariate control scheme. Plotted Hotelling's $T^2$ statistics are used for computing the corresponding p-values and the procedure for controlling the false discovery rate in multiple hypothesis testing is applied to the proposed control scheme. Some numerical simulations were carried out to compare the performance of the proposed control scheme with the ordinary multivariate Shewhart chart in terms of the average run length. The results show that the proposed control scheme outperforms the existing multivariate Shewhart chart for all mean shifts.