Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1996.04a
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pp.290-293
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1996
This paper presents an EMQ model which determines an optimal production run length in a deteriorating machine. It is assumed that a machine is subject to a random deterioration from an in-control state to an out-of-control state with an arbitrary distribution and thus producing constant proportion of defective items. An average cost function and an optimal production run length are determined. A mistake in previous model is found and discussed. A mistake in previous model is found and discussed. Numerical experiments are carried out to see the behavior of the proposed model depending on the cost factors as well as machine parameters, and some interesting behaviors are observed.
We study the distributions of waiting times in variations of the geometric distribution of order k. Variation imposes length on the runs of successes and failures. We study two types of waiting time random variables. First, we consider the waiting time for a run of k consecutive successes the first time no sequence of consecutive k failures occurs prior, denoted by T(k). Next, we consider the waiting time for a run of k consecutive failures the first time no sequence of k consecutive successes occurred prior, denoted by J(k). In addition, we study the distribution of the weighted average. The exact formulae of the probability mass function, mean, and variance of distributions are also obtained.
A new approach to texture classification for ultrasound liver diagnosis using run difference matrix was developed. The run difference matrix consists of the gray level difference along with distance. From this run difference matrix, we defined several parameters such as LDE, LDEL, NUF, SMO, SMG, SHP etc. and three vectors namely DOD, DGD and DAD. Each parameter value calculated in fatty cirrhotic, chronic hepatitic and normal liver mage was plotted in two dimensional plane. We compared our results with run length method. There are several advantages of run difference matrix method over the run lengths. 1) It is more sensitive to small difference of gray level distribution. 2) The parameters provide more statistically significant value. Images were classified with the extracted parameters to each diseases using neural networks. In preliminary clinical exprements, this approach showed satisfying results.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.18
no.10
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pp.1469-1482
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1993
A new image coding technique has been proposed based on the wavelet transform. To achieve lower ceding rates and good qualities in reconstructed images, some of wavelet coefficients were removed by thresholding and quantized in accordance with the sensitivity of the human visual system(HVS). For each block of subimages in wavelet transform domain, block thresholding scheme has been used to remove the unimportant wavelet coefficients according to the frequency characteristic and statistical property of wavelet coefficients. The location information of quantized blocks and removed blocks were encoded using run-length coder which is effective for the exponential distribution. Quantized coefficients were encoded using variable length coder which matches well to their distribution. Simulation results show that the reconstructed images maintain high quality with the low bit rate, below 1.0 bits per pel.
In Korea, the distribution channel for agricultural products is notorious for its complexity and ineffectiveness. In this sense, the Agricultural Cooperative has tried to clarify the distribution channel and reduce its length. However, there still exist much room for improvements. The Internet shopping mall specific for agricultural product, therefore, is drawing much attention because it can reduce the length of distribution channel drastically and improve effectiveness from the distribution perspective. To test the validity of such Internet-driven shopping mall, we gathered questionnaire data from the Internet based Hannaro Shopping Mall which is run directly by the Agricultural Cooperative. We performed experiments respectively for the two groups of operating personnel and consumers. Experimental results showed that several important factors can be identified which are significant statistically and deemed to have meaningful relationship with performance variables. Our results also showed that the Internet shopping mall has a great potential for improving the effectiveness of the distribution channel of the agricultural products.
The run length is defined as the number of samples or subgroups taken before the control chart statistic exceeds the control limits. Because the distribution of run length is typically asymmetric and has a large variability, it may not be appropriate to use ARL (average run length) alone to design control charts and evaluate performance. In this paper, we introduce the concept of percentile (PL)-based design of control charts, and propose the procedure for PL-based design of EWMA (exponentially weighted moving average) charts. For the PL-based design of EWMA, we present a fitted function for the control chart coefficient, given specific percentile parameters. Additionally, we perform simulations to compare the proposed design with the ARL-based design. The simulation results show that the proposed design yields improvements in monitoring in-control processes while maintaining the ability to detect out-of-control performance.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.26
no.4
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pp.1027-1034
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2015
A control chart is very useful in monitoring various production process. There are many situations in which the simultaneous control of two or more related quality variables is necessary. When the joint distribution of the process variables is multivariate normal, multivariate Shewhart control charts using the function of the maximum likelihood estimator for monitoring the dispersion matrix are considered for the simultaneous monitoring of the dispersion matrix. The performances of the multivariate Shewhart control charts based on the proposed control statistic are evaluated in term of average run length (ARL). The performance is investigated in three cases, where the variances, covariances, and variances and covariances are changed respectively. The numerical results show that the performances of the proposed multivariate Shewhart control charts are not better than the control charts using the trace of the covariance matrix in the Jeong and Cho (2012) in terms of the ARLs.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.23
no.4
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pp.807-814
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2012
We know that the exponentially weighted moving average (EWMA) control charts are sensitive to detecting relatively small shifts. Multivariate EWMA control charts are considered for monitoring of variance-covariance matrix when the distribution of process variables is multivariate normal. The performances of the proposed EWMA control charts are evaluated in term of average run length (ARL). The performance is investigated in three types of shifts in the variance-covariance matrix, that is, the variances, covariances, and variances and covariances are changed respectively. Numerical results show that all multivariate EWMA control charts considered in this paper are effective in detecting several kinds of shifts in the variance-covariance matrix.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.23
no.3
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pp.617-626
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2012
Multivariate Shewhart control charts are considered for the simultaneous monitoring the variance-covariance matrix when the joint distribution of process variables is multivariate normal. The performances of the multivariate Shewhart control charts based on control statistic proposed by Hotelling (1947) are evaluated in term of average run length (ARL) for 2 or 4 correlated variables, 2 or 4 samples at each sampling point. The performance is investigated in three cases, that is, the variances, covariances, and variances and covariances are changed respectively.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.23
no.6
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pp.497-515
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2016
Modern processes often monitor more than one quality characteristic that are referred to as multivariate statistical process control (MSPC) procedures. The MSPC is the most rapidly developing sector of statistical process control and increases interest in the simultaneous inspection of several related quality characteristics. Most multivariate detection procedures based on a multi-normality assumptions are independent, but there are many processes that assume non-normality and correlation. Many multivariate control charts have a lack of related joint distribution. Copulas are tool to construct multivariate modelling and formalizing the dependence structure between random variables and applied in several fields. From copula literature review, there are a few copula to apply in MSPC that have multivariate control charts, and represent a successful tool to identify an out-of-control process. This paper presents various types of copulas modelling for the multivariate control chart. The performance measures of the control chart are the average run length (ARL) and the average number of observations to signal (ANOS). Furthermore, a Monte Carlo simulation is shown when the observations were from an exponential distribution.
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