• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.295-297
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• 2003

본 논의에서는 cDNA 마이크로어레이 분석에서 다변량 분석의 한 방법인 Hotelling의 T제곱 통계량을 이용하여 유의적 유전자군을 검색하고, 이 유전자군을 사용하여 검사자료를 두군으로 분류하는데 단변량 t통계량에 기초한 접근보다 얼마나 효율적인지를 평가하고자 한다.

• 지질공학
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• 제25권3호
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• pp.331-337
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• 2015

본 연구에서는 화강암 풍화토와 편마암 풍화토를 대상으로 모형시험 수행 중 획득한 간극수압, 함수비 데이터를 대상으로 Hotelling의 T² 분석을 실시하여 사면의 이상거동을 감지할 수 있는 기법을 개발하였다. 각 시험에서는 간극수압 3개와 함수비 3개가 동시에 측정되며, 이들의 상관관계를 이용하여 신뢰구간 95.0%와 90.0%를 기준으로 T² 통계량을 계산하였다. 분석결과에 의하면 모형사면 내의 국부적인 붕괴는 센서 위치에 따라 감지하지 못하는 경우가 있으며, 사면 전체붕괴의 경우 수백 초에서 수천 초 전에 T² 통계량이 신뢰구간 90%를 초과하여 이상거동을 감지할 수 있었다. Hotelling의 T² 분석은 동일 사면 내 다양한 측정치 간의 상관성을 분석할 수 있어 유일한 관리기준치를 설정할 수 있으며, 신뢰도 수준에 따라 단계적인 예경보 기준설정이 가능하다.

• 응용통계연구
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• 제31권6호
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• pp.811-823
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• 2018

호텔링 $T^2$ 통계량에 근거한 다변량 관리도는 공정의 이상상태를 식별하는 통계적 공정관리의 강력한 도구 중 하나이다. 다수의 품질 특성치를 동시에 모니터링하는데 사용된다. $T^2$ 관리도를 통해 이상신호가 탐지된다는 것은 평균 벡터의 변화가 있다는 것을 의미하게 된다. 그러나, 이러한 다변량 통계량의 신호는 이상신호에 대한 원인을 식별하기 어렵게 한다. 이 논문에서는 $T^2$ 통계량을 서로 독립인 항으로 분해한 Mason, Young, Tracy (MYT) 분해에 기반한 원인 식별 방법들을 살펴본다. 또한, R 소프트웨어를 사용하여 사례분석을 하고, 모의실험을 통해 각 절차의 성능을 비교 평가해보고자 한다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.76-78
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• 2019

에너지저장시스템(Energy storage system; ESS)의 장시간 운용에 따라 배터리 물리적, 화학적으로 배터리 내부 활물질의 변형이 일어나며, 배터리의 전기화학적 특성이 달라진다. 이의 특성을 반영한 배터리 팩의 운용이 필요하며, 안정적이고 장기간 사용하기 위해 배터리 팩 내부 셀 간 불균형을 반영이 필요하다. 하지만, 배터리 팩의 노화로 셀 간 불균형이 발생 시, 같은 조건에서 개별 셀의 노화도를 판단하는 것은 어렵다. 이러한 이유로 배터리 팩뿐만 아니라 개별 셀의 노화를 판단하기 위해 건전성 지표(Health indicator)를 사용한다. 건전성 지표를 사용하여 Hotelling t² 통계량을 적용하여 배터리의 이상 신호 탐지를 수행하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제15권26호
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• pp.181-187
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• 1992

본 논문은 CIMS에서 적응되는 ARMA 공정제어의 새로운 3단계절차를 제안한다. 첫번째 단계는 다변량 ARMA모델을 식별하여 모수를 추정하고, white noise로 진단된 잔차 series에 대하여 다변량 제어통계량(즉, 다변량 Hotelling T$^2$통계량, 다변량 CUSUM, 다변량 EWHA 통계량, 다변량 MA 통계량)등을 계산한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 8가지 다변량 제어통계량을 상호비교하여 이상점을 발견한다.

• 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.

• 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.

• 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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• 제31권1호
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• pp.1-11
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• 2018

최근 다변량 공정관리는 다양한 응용 분야에서 중요해지고 있는 추세이다. 예를 들어, 제조 산업 분야에서는 다변량 품질특성치를 동시에 모니터링할 필요가 있다. 그러나, 다변량 관리도는 이상신호가 발생한 경우 그 원인이 되는 개별적인 변수를 식별하기가 어렵기 때문에, 실제로는 기대만큼 유용하게 쓰이고 있지 않은 형편이다. 이에 본 논문에서는 새로운 관측치에 대한 개별적인 신뢰구간을 사용하여 이상신호의 원인을 탐지하는 세 가지 방법을 소개하고, 시뮬레이션 연구를 통해 이상신호의 원인이 되는 개별적인 변수를 식별하고 해석하는 데 있어 주의할 점이 무엇인지 살펴보기로 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.