• 산업경영시스템학회지
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• 제42권1호
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• pp.151-157
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• 2019

This study is about the process capability index (PCI). In this study, we introduce several indices including the index $C_{PR}$ and present the characteristics of the $C_{PR}$ as well as its validity. The difference between the other indices and the $C_{PR}$ is the way we use to estimate the standard deviation. Calculating the index, most indices use sample standard deviation while the index $C_{PR}$ uses range R. The sample standard deviation is generally a better estimator than the range R. But in the case of the panel process, the $C_{PR}$ has more consistency than the other indices at the point of non-conforming ratio which is an important term in quality control. The reason why the $C_{PR}$ using the range has better consistency is explained by introducing the concept of 'flatness ratio'. At least one million cells are present in one panel, so we can't inspect all of them. In estimating the PCI, it is necessary to consider the inspection cost together with the consistency. Even though we want smaller sample size at the point of inspection cost, the small sample size makes the PCI unreliable. There is 'trade off' between the inspection cost and the accuracy of the PCI. Therefore, we should obtain as large a sample size as possible under the allowed inspection cost. In order for $C_{PR}$ to be used throughout the industry, it is necessary to analyze the characteristics of the $C_{PR}$. Because the $C_{PR}$ is a kind of index including subgroup concept, the analysis should be done at the point of sample size of the subgroup. We present numerical analysis results of $C_{PR}$ by the data from the random number generating method. In this study, we also show the difference between the $C_{PR}$ using the range and the $C_P$ which is a representative index using the sample standard deviation. Regression analysis was used for the numerical analysis of the sample data. In addition, residual analysis and equal variance analysis was also conducted.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권2호
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• pp.84-91
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• 2009

본 논문에서는 모바일 증강 현실 시스템 및 항공사진을 이용하여 건물의 부분적 3D 모델을 생성하고, 이를 비디오 영상과 비교하여 사용자의 위치를 실시간으로 추적하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 미리 생성된 모델을 사용하는 대신, 시스템 동작 중에 사용자 뷰와 항공 뷰를 결합하여 3D 모델을 생성한다. 우선 GPS의 위치에 따라 데이터베이스로부터 검색된 항공사진과, 피치를 추정하는 관성 센서를 이용하여 사용자의 초기 자세를 계산한다. 그리고 그래프 컷을 이용하여 건물의 상단의 에지를 검출하고, 제안된 비용 함수를 최소화함으로써 하단의 에지와 모퉁이 위치를 찾는다. 실시간으로 사용자의 자세를 추적하기 위해, 사용자가 관촬 중인 건물의 에지 및 벽면에서의 특이점을 이용하여 추적을 수행한다. 본 논문에서는 최소 자승 추정법과 언센티트 칼만 필터를 사용하여 카메라 자세 추정 방법을 구현하고 비교하였다. 또한 두 방법에 대하 속도와 정확도를 비교하고, Anywhere Augmentation 시나리오에 대한 중요한 기본 구성 요소들로서 실험결과의 유용성을 보였다.

• 한국농공학회논문집
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• 제63권6호
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• pp.77-88
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• 2021

Duck industry had a rapid growth in recent years. Nevertheless, researches to improve duck house environment are still not sufficient enough. Moisture generation of duck house litter is an important factor because it may cause severe illness and low productivity. However, the measuring process is difficult because it could be disturbed with animal excrements and other factors. Therefore, it has to be calculated according to the environmental data around the duck house litter. To cut through all these procedures, we built several machine learning regression model forecasting moisture generation of litter by measured environment data (air temperature, relative humidity, wind velocity and water contents). 5 models (Multi Linear Regression, k-Nearest Neighbors, Support Vector Regression, Random Forest and Deep Neural Network). have been selected for regression. By using R-Square, RMSE and MAE as evaluation metrics, the best accurate model was estimated according to the variables for each machine learning model. In addition, to address the small amount of data acquired through lab experiments, bootstrapping method, a technique utilized in statistics, was used. As a result, the most accurate model selected was Random Forest, with parameters of n-estimator 200 by bootstrapping the original data nine times.

• 산업식품공학
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• 제14권3호
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• pp.208-216
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• 2010

유산균을 고농도로 배양하기 위하여 $CaCO_3$를 각각 15% 와 20%씩 첨가하여 직경이 서로 다른 $CaCO_3$-alginate beads를 제조한 후, lactic acid에 대한 $CaCO_3$-alginate beads의 반응 특성과 완충효과를 관찰하였으며, lactic acid에 대하여 완충작용이 있는 $CaCO_3$-alginate beads를 이용하여 S. thermophilus ST-Body 1과 L. amylovorus DU-21을 고농도 배양하여 직접투입식 starter를 제조하였다. 본 연구에서 제조된 $CaCO_3$-alginate beads는 $CaCO_3$, alginate 함량 및 수분 함유율이 beads에 일정하게 고루 분포되어 있으며, 일정한 밀도를 갖는 입자임을 알 수 있었다. 또한 lactic acid에 대한 beads의 반응은 표면으로부터 일어나기 시작하여 내부로 진행됨을 확인하였으며, $CaCO_3$-alginate beads 양의 증가는 결국 lactic acid와 반응할 수 있는 $CaCO_3$ 표면적의 증가를 가져오게 되며, 단위시간당 lactic acid와 반응하는 $CaCO_3$의 상대적 증가를 가져오기 때문에 $CaCO_3$-alginate beads 양의 증가는 lactic acid 용액 내부의 중화작용의 증가를 가져온다는 것을 확인하였다. 즉, $CaCO_3$-alginate beads의 직경이 작을수록, 내부의 $CaCO_3$ 함량이 높을수록, 단위 부피당 넓은 표면적과 높은 중화작용을 가지므로 $CaCO_3$-alginate beads를 pH neutralizer로 이용하여 유산균을 배양할 경우에는 $CaCO_3$ 함량이 높고 직경이 작은 $CaCO_3$-alginate beads의 이용이 유산균 배양에 효과적임을 알 수 있었다. $CaCO_3$-alginate beads를 이용한 유산균의 고농도 배양시, pH와 생균수와의 상관성과 선형관계를 단순회귀분석법(simple regression)을 이용하여 최소자승추정량(least square estimator; LSE)을 구하여 검증한 결과, 각 X의 회귀계수의 값은 통계적으로 유의한 결과(p<0.05, p<0.01)를 보였다. 또한 $R^2$ 값은 S. thermophilus ST-Body 1와 L. amylovorus DU-21의 경우, $CaCO_3$-alginate beads 무첨가구와 첨가구에서 각각 0.6310, 0.7505, 0.7452, 0.7609이였다. 이는 pH가 균 증식에 다소나마 영향을 주는 것을 나타낸다. 고농도로 배양된 S. thermophilus ST-Body 1과 L. amylovorus DU-21 균주를 이용하여 직접투입식 starter를 제조한 결과, 동결건조 보호제로 15% glycerol을 이용하였을 때 각각 91.96${\pm}$1.35%와 89.09${\pm}$4.49%의 생존율을 보였다. 본 연구에서 확립된 기법은 probiotics 조제나 정장제 조제방법에 있어서도 공히 적용 가능하므로 미생물 세포의 이용기법으로 그 생존율과 발효에 연관되는 기능보존과 수반되는 여러 분야에 적용한다는 면에서 산업적으로 중요하다고 사료된다.