As the world has implemented social distancing and telecommuting due to the spread of COVID-19, real-time streaming sessions based on routing protocols have increased dependence on the Internet due to the activation of video and voice-related content services and cloud computing. BGP is the most widely used routing protocol, and although many studies continue to improve security, there is a lack of visual analysis to determine the real-time nature of analysis and the mis-detection of algorithms. In this paper, we analyze BGP data, which are powdered as normal and abnormal, on a real-world basis, using an anomaly detection algorithm that combines statistical and post-processing statistical techniques with Rule-based techniques. In addition, we present an interactive spatio-temporal analysis plan as an intuitive visualization plan and analysis result of the algorithm with a map and Sankey Chart-based visualization technique.
The cumulative sum(CUSUM) control charts are typically used for detecting small level shifts in process control. To control an auto-correlated process, the model-based control methods can be employed, in which the residuals from fitting a time series model are applied to the CUSUM chart. However, the persistent level shifts in the original process may lead to varying mean shifts in residuals, which may deteriorate detection performance significantly. Therefore, in this paper, focussing on ARMA(1,1), we propose a new CUSUM type control method which can detect the dynamic mean shifts in residuals especially with oscillating pattern effectively and, through the simulation study, evaluate its performance by comparing with other various CUSUM type control methods introduced so far.
Proceedings of the Society of Korea Industrial and System Engineering Conference
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2002.05a
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pp.1-8
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2002
At present, company has to produce a product that consumer like with a competitive price, a good quality, and a fitting time to supply. Process control and qualify control are very important to supply with a product uniformly and inexpensively In this paper, the characteristic of product quality is monitored by control chart during the machining process and construction of quality control cycle is considered to divide into two types in this case that different assignable causes lead to shifts having different magnitudes. Then we are intended to find a process shift magnitude which has economical quality cost policy and are considered to quality cost functions to find a process shift magnitude. Those costs are categorized into the well-known categories of prevention, appraisal, and internal failure and external failure. This paper ends with numerical examples that demonstrate the usefulness of the model.
During the past two decades, a huge amount of research on adaptive control charts has been accomplished. Especially, variable sampling interval (VSI), variable sample size (VSS), and variable sample size and sampling interval (VSSI) charts have been focused by many researchers due to their simplicity and efficiency. On the other hand, the difference among notations, assumptions, methodologies may cause confusions in per forming further studies or practical implementations. This research analyses and compares diverse models so as to provide a unified view on statistical and economical characteristics. As a result, we perform comparative study on economical design models of VSI, VSS, and VSSI charts, respectively, We also present practical guidelines to utilize those adaptive control charts.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.3
no.4
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pp.174-192
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1998
These day in the Quality Assurance System, it required that computer system is able to utilize SQC and ISO 9000 series, just then. However. because SQC is necessary to special branch of statistical experience, it is very hard to use and have a bound in that apply to practical business. Therefor in this paper, we proposed the software system which is control, at the same time, SQC and ISO 9000 series, in addition to avail without statistical knowledge. For the shake of this point, the substance of this study is largely separated dual part that ISO 9000 system for which is limited to use design of basic system, test, experiment, tracking incongruent part, analysis condemned goofs, and SQC system for which is to limited to use control chart, estimate, statistical testing, design of experiment(DOE) which used to commonly in Quality Control System. Expected efficiency of this paper is to set Qualify Management System, transfer qualify consciousness, satisfy the customer, increase reliability, in particular, it is expected that it is very useful to minor enterprises of manufacturing-centered.
CCC-r chart is effective for high-quality processes with a very low fraction nonconforming. The values of process parameters should be estimated from the Phase I sample since they are often not known. However, if the Phase I sample size is not sufficiently large, an estimation error may occur when the parameter is estimated and the practitioner may not achieve the desired in-control performance. Therefore, we adjust the control limits of CCC-r charts using the bootstrap algorithm to improve the in-control performance of charts with smaller sample sizes. The simulation results show that the adjustment with the bootstrap algorithm improves the in-control performance of CCC-r charts by controlling the probability that the in-control average number of observations to signal (ANOS) has a value greater than the desired one.
The variable sampling rates scheme is proposed by taking random sample size and sampling interval during the process. The performance of the scheme is measured in terms of the average time to signal adjusted by teh sampling cost when the process is out of control. This measurement evaluates the effectiveness of the scheme in terms of the cost incurred due to nonconformation as well as sampling. The variable sampling rates scheme is shown to be effective especially for small and moderate shifts of the mean when compared to the standard scheme.
Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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2004.11a
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pp.179-184
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2004
Statistical process control (SPC) and engineering process control (EPC) are based on different strategies for process quality improvement. SPC reduces process variability by detecting and eliminating special causes of process variation, while EPC reduces process variability by adjusting compensatory variables to keep the quality variable close to target. Recently there has been need for an integrated process control (IPC) procedure which combines the two strategies. This article considers a scheme that simultaneously applies SPC and EPC techniques to reduce the variation of a process. The process disturbance model under consideration is an IMA(1,1) model with a location shift. The EPC part of the scheme adjusts the process, while the SPC part of the scheme detects the occurrence of a special cause. For adjusting the process repeated adjustment is applied by compensating the predicted deviation from target. For detecting special causes the two kinds of exponentially weighted moving average (EWMA) control chart are applied to the observed deviations: One for detecting location shift and the other for detecting increment of variability. It was assumed that the adjustment of the process under the presence of a special cause may change any of the process parameters as well as the system gain. The effectiveness of the IPC scheme is evaluated in the context of the average cost per unit time (ACU) during the operation of the scheme. One major objective of this article is to investigate the effects of the process parameters to the ACU. Another major objective is to give a practical guide for the efficient selection of the parameters of the two EWMA control charts.
The purpose of this research is to evaluate the quality of Differential Police Response strategy. Although it has been approximately three years since these new police response systems were introduced, there is no research to evaluate them empirically. Using two types of statistical quality control techniques, Xbar-R control charts for variables data and P charts for attributes data, this study analyzes approximately 3,000 calls reported throughout the year 2012 to the 112 Integrated Dispatch Center in Ik-san police station. The Xbar-R control charts revealed that the police did not consistently respond to an emergency call for service (i.e., code one case) within 3 minutes. The P control chart also identified that there was a significant variation in the portion/number of defective calls where police failed to respond to non-emergency calls for service within 5 minutes. The results from this study suggest the police may need to review the target response time for code 1 and code 2 respectively.
This research paper introduces the application and implementation of medical decision metrics that classifies medical decision-making into four different metrics using statistical diagnostic tools, such as confusion matrix, normal distribution, Bayesian prediction and Receiver Operating Curve(ROC). In this study, the metrics are developed based on cross-section study, cohort study and case-control study done by systematic literature review and reformulated the structure of type I error, type II error, confidence level and power of detection. The study proposed implementation strategies for 10 quality improvement activities via 14 medical decision metrics which consider specificity and sensitivity in terms of ${\alpha}$ and ${\beta}$. Examples of ROC implication are depicted in this paper with a useful guidelines to implement a continuous quality improvement, not only in a variable acceptance sampling in Quality Control(QC) but also in a supplier grading score chart in Supplier Chain Management(SCM) quality. This research paper is the first to apply and implement medical decision-making tools as quality improvement activities. These proposed models will help quality practitioners to enhance the process and product quality level.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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