• 산업경영시스템학회지
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• 제34권4호
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• pp.57-65
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• 2011

Monitoring auto correlated processes is prevalent in recent manufacturing environments. As a proactive control for manufacturing processes is emphasized especially in the semiconductor industry, it is natural to monitor real-time status of equipment through sensor rather than resultant output status of the processes. Equipment's sensor data show various forms of correlation features. Among them, considerable amount of sensor data, statistically autocorrelated, is well represented by Box-Jenkins autoregressive moving average (ARMA) model. In this paper, we present a design method of statistical process control (SPC) used for monitoring processes represented by the ARMA model. The proposed method shows benefits in the power of detecting process changes, and considers robustness to ARMA modeling errors simultaneously. We prove benefits through Monte carlo simulation-based investigations.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.491-499
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• 2001

본 논문에서는 유전알고리즘(Genetic Algorithm)과 FCM(Fuzzy c-means) 클러스터링을 이용하여 TSK(Takagi-Sugeno-Kang)형태의 퍼지 규칙 생성과 퍼지 시스템(FCM-ANFIS)을 효과적으로 구축하는 방법을 제안한다. 구조동정에서는 먼저 PCA(Principal Component Analysis)을 이용하여 입력 데이처 성분간의 상관관계를 제거한 후에 FCM을 이용하여 클러스터를 생성하고 성능지표에 근거해서 타당한 클러스터의 수, 즉 퍼지 규칙의 수를 얻는다. 파라미터 동정에서는 유전알고리즘을 이용하여 전제부 파라미터를 최적에 가깝도록 탐색을 시도한다. 결론부 파라미터는 유전알고리즘에 의한 탐색공간을 줄이기 위해 전제부 파라미터가 결정되면 PLSE(Recursive Least Square Estimate)에 의해 추정되어진다. 이렇게 함으로서 타당한 규칙 수와 효율적인 퍼지 규칙을 얻을 수 있다. 제안된 방법의 유용성을 보이기 위해 Box-Jenkins의 가스로 데이터와 Rice taste 데이터의 모델링에 적용하여 이전의 연구보다 좋은 결과를 보임을 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권1호
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• pp.1-10
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• 2015

본 연구에서는 한국프로야구 변천사를 야구 통계량들을 중심으로 살펴보았다. 분석방법으로는 1982년부터 2013년까지의 한국프로야구 데이터를 이용하여 야구 통계량들의 시계열 그래프와 상관계수를 이용하였다. 그 결과 유의수준 1%에서 연도와 유의한 양의 상관관계를 보인 통계량은 2루타, 타점, 4구, 삼진, 병살타, 사구, 출루율, OPS, 방어율, 폭투, WHIP이고, 유의한 음의 상관관계를 보인 통계량은 3루타, 도루자, 실책, 완투, 완봉, 보크였다. 상관계수가 유의한 야구통계량의 예측을 위해서는 Box-Jenkins의 ARIMA 모형을 이용하였다. 결론적으로 세월의 흐름과 가장 상관이 큰 것은 완투 횟수의 감소이며, 그 다음으로 삼진 개수의 증가를 들 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.179-186
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• 2017

기술예측은 과거부터 현재까지의 기술개발 결과를 수집, 분석하여 특정 기술의 미래 추세 및 상태를 예측하는 것이다. 일반적으로 특허는 현재까지의 기술개발 결과를 가장 잘 가지고 있다. 왜냐하면 특허에 포함된 세부 기술은 일정기간 동안 배타적 권리가 법에 의해 보장되기 때문이다. 따라서 특허 데이터의 분석을 이용한 기술예측의 다양한 연구가 진행되었다. 특허문서의 분석을 위하여 널리 사용되는 특허 키워드 데이터는 주로 기술키워드에 대한 빈도 값으로 이루어진다. 기존의 많은 특허분석에서는 회귀분석, 박스-젠킨스 모형 등 연속형 데이터분석 기법이 적용하였다. 하지만 빈도 데이터는 이산형 데이터이기 때문에 이산형 데이터분석 방법을 사용해야 한다. 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 베이지안 포아송 이산모형을 이용한 특허분석 방법을 제안한다. 연구방법의 성능평가를 위하여 지금까지 출원, 등록된 애플의 전체특허를 분석하여 향후 기술을 예측하는 사례분석을 수행한다.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제34권2호
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• pp.79-101
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• 2008

신형/장기 운영 무기체계 수리부속의 불균형적 수요발생에 따른 항공기 불가동을 해소하기 위한 수요예측기법 개선의 필요성이 대두되고 있다. 항공기 수리부품들은 고단가이고, 청구에 소요되는 기간이 길어 사전에 예측하지 못한다면 작전지원에 문제가 발생하게 된다. 신뢰성 있는 수요 예측은 과보유로 인한 재고비용을 줄일 수 있으며, 수요를 예측하기 위한 방법은 회귀분석, 단/다변량 시 계열분석, 데이터 마이닝 기법 등이 있다. 항공기 부품의 수요 예측은 그 부품의 수가 8만 가지 이상이며 각 부품간의 관계를 분석하기에 어려움이 있어 시간에 종속적인 단변량 시계열 분석을 통해 수요예측을 실시하였다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 첫째, 자료를 기존 AMMIS 체계에서 고장 자료를 실수요로 가정하여 수집하였다. 고장이나 주기 검사, 시한성 기술지시 등으로 부품을 장 탈착하게 되면 정비부서에서 이를 전산프로그램인 AMMIS에 입력하도록 하고 있다. 따라서 실제 정비부서에서 부품을 사용한 현황을 실수요라고 인정할 수 있다. 둘째, 1999년 1월부터 2007년 2월까지의 월별 자료(98개)를 수집하였다. 자료의 수가 충분하므로 예측 정확성 향상을 위하여 ARIMA기법에 적용이 가능하다. 고장빈도가 높은 부품 50여개를 추출하여 Box-Jenkins의 ARIMA기법을 적용하여 예측을 실시하였다 실시 결과 적합한 모형식을 도출하였으며, 현용기법보다 예측 정확성이 높다는 결론을 얻었다.