• International Journal of Reliability and Applications
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• 제7권1호
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• pp.27-39
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• 2006

Many real world cases in material failure analysis do not follow perfectly the normal distribution. Forcing of the normality assumption may lead to inaccurate predictions and poor product quality. We examine the failure process of the internal bond (IB or tensile strength) of medium density fiberboard (MDF). We propose a forced censoring technique that closer fits the lower tails of strength distributions and better estimates extremely smaller percentiles, which may be valuable to continuous quality improvement initiatives. Further analyses are performed to build an accelerated common-shaped Weibull model for different product types using the $JMP^{(R)}$ Survival and Reliability platform. In this paper, a forced censoring technique is implemented for the first time as a software module, using $JMP^{(R)}$ Scripting Language (JSL) to expedite data processing, which is crucial for real-time manufacturing settings. Also, we use JSL to automate the task of fitting an accelerated Weibull model and testing model homogeneity in the shape parameter. Finally, a package script is written to readily provide field engineers customized reporting for model visualization, parameter estimation, and percentile forecasting. Our approach may be more accurate for product conformance evaluation, plus help reduce the cost of destructive testing and data management due to reduced frequency of testing. It may also be valuable for preventing field failure and improved product safety even when destructive testing is not reduced by yielding higher precision intervals at the same confidence level.

• 말소리와 음성과학
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• 제11권4호
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• pp.97-108
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• 2019

한국인 성인을 대상으로 최적의 포먼트 분석이 가능하도록 자동화된 프랏 스크립트를 구현하였다. 최적의 포먼트 분석이란 프랏에서 포먼트 분석 시 설정하는 2가지 세팅 파라미터(최대 포먼트, 포먼트 개수)를 조합하여 측정된 제1, 제2 포먼트의 편차합이 최소일 때를 가리킨다. 포먼트 분석의 신뢰성을 높이기 위해서는 성별이나 모음의 종류에 따라 LPC 차수를 다르게 설정해야 하는데 프랏 매뉴얼에서는 최대 포먼트 설정 값으로 남성 5,000 Hz, 여성 5,500 Hz, 측정개수는 5개를 권고한다. 그러나 이렇게 권고된 포먼트 세팅 설정이 한국어 모음에 대해서도 타당한지 검증이 필요하다. 본 연구에서 구현한 4가지 스크립트를 적용한 결과, 각 모음별 포먼트 산점도로 확인하였을 때 특히 여성의 경우 스크립트에 따라 측정된 포먼트 변이의 폭이 두드러지는 차이를 보였다. 포먼트 산점도와 통계 결과를 통해 linear_script와 qtone_script가 포먼트 측정에서 더 신뢰성이 높은 것을 알 수 있었다. Linear_script, qtone_script에서 최적의 세팅으로 설정된 최대 포먼트와 포먼트 개수의 데이터 경향성을 살펴보면, 전설 모음 [이, 에]의 경우 권고 설정보다 최대 포먼트 값은 높게, 포먼트 개수의 값은 적게 설정되었다. 반면 후설모음 [오, 우]의 경우, 권고 설정보다 최대 포먼트 값은 낮게, 포먼트 개수의 값은 많게 설정되는 것을 확인할 수 있었다.