• 응용통계연구
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• 제29권7호
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• pp.1429-1444
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• 2016

본 연구에서는 벌점화 최소제곱추정방법을 이용하여 평균의 변화를 모니터링할 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 모니터링 이전의 공통 평균과 모니터링을 시작한 이후 순차적으로 관측되는 관측값들의 평균의 차이를 벌점화 최소제곱추정방벙을 이용하여 추정하였으며, 이 추정값들에서 0이 아닌 것의 개수를 바탕으로 모니터링 절차를 개발하였다. 이는 기존의 모니터링 절차들이 순차적으로 얻은 추정값들의 변동성을 기반으로 만들어진 것과 다른 점이다. 모의실험을 통해 본 연구에서 제안한 모니터링 절차가 가지고 있는 특징들을 살펴보았고, 대표적인 모니터링 절차인 CUSUM 모니터링과 비교 분석도 하였다.

• 응용통계연구
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• 제33권4호
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• pp.467-482
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• 2020

본 논문은 이분산성을 갖는 위치-척도 시계열 모형에서 모수의 변화에 대한 모니터링 절차를 연구한다. 모니터링 절차에서 수정된 잔차의 누적합을 이용한 탐지기를 소개하고 귀무가설과 대립가설 하에서 각각 모니터링 절차에 대한 점근적 성질을 규명한다. 그리고 모의실험과 사례 분석을 통하여 제안한 모니터링 방법의 성능이 우수함을 확인한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권1호
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• pp.29-35
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• 2011

결점수를 모니터링하기 위한 통계적 공정관리는 생산공정에 널리 사용된다. 결점 수를 모니터링 하는데는 c-관리도가 사용된다. 전통적인 c-관리도는 표본에서 결점의 발생은 포아송분포를 따른다는 가정 하에서 만들어진다. 포아송분포에 대한 가정이 맞지 않을 때에는 X-관리도가 사용될 수 있다. 누적합 관리도는 공정의 작은 변화를 찾는데 유용한 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 다양한 Katz 분포족으로부터 생성된 계수자료에 대하여 3시그마 X-관리도와 누적합 관리도의 효율을 평균런의길이에 근거하여 비교 한다. 즉, 자료가 어떤 분포로부터 생성되었는지 알 수 없을 때, X-관리도와 누적합 관리도를 비교하는 것이다.

• 응용통계연구
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• 제35권6호
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• pp.725-737
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• 2022

통계적 공정 모니터링에서 관리 상태일 때 품질 특성치의 모수값은 하나의 값으로 지정하는 경우가 대부분이다. 그러나 관리 상태로부터 공정 모수의 작은 변화는 실제적으로 크게 중요하지 않은 경우, 품질 특성치의 모수 영역은 관리 상태, 무관심, 그리고 이상 상태의 세 영역으로 구성될 수 있다. 이 논문에서는 3개의 모수 영역이 있는 공정에 적용할 수 있는 두 가지 지수가중 이동평균(exponentially weighted moving average; EWMA) 관리도 절차를 제안하고, 제안된 절차의 성능을 Shewhart 관리도 및 누적합(cumulative sum; CUSUM) 관리도와 비교하여 그 효율을 평가하였다.

• 응용통계연구
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• 제34권5호
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• pp.735-744
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• 2021

제품의 수명을 유지시키는 것은 품질관리의 주요 목표 중 하나이다. 실제 공정에서는 시간 및 비용의 문제로 인해 모든 표본의 수명을 측정할 수 없는 경우가 많이 발생하기 때문에, 대부분 중도절단된 자료를 포함시켜 표본을 구성한다. 이 논문에서는 제1형의 우측중도절단된 수명 자료가 로그정규분포를 따르는 경우, 제품 수명의 평균을 모니터링하는 두 가지 누적합 관리도 절차를 제안한다. 하나는 우도비에 기초한 누적합 관리도이고, 다른 하나는 이항분포에 기초한 누적합 관리도 절차이다. 모의실험을 통해 평균런길이를 비교하는 방법으로 제안된 두 관리도 절차의 성능을 비교하였다. 모의실험 결과, 중도절단율이 낮은 경우, 형상모수값이 작은 경우, 평균의 감소 변화량이 큰 경우에는 우도비 누적합 관리도가 더 효율적이며, 반대로 중도절단율이 높은 경우, 형상모수값이 큰 경우, 평균의 감소 변화량이 적은 경우에는 이항 누적합 관리도가 더 효율적인 것으로 나타났다.

• 품질경영학회지
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• 제49권4호
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• pp.539-550
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• 2021

Purpose: The purpose of this study is to propose a multivariate CUSUM control chart that can detect the out-of-control state fast while monitoring the cross- and auto- correlated multivariate time series data. Methods: We first build models to estimate the observation data and calculate the corresponding residuals. After then, a multivariate CUSUM chart is applied to monitor the residuals instead of the original raw observation data. Vector Autoregression and Artificial Neural Net are selected for the modelling, and Separated-MCUSUM chart is selected for the monitoring. The suggested methods are tested under a number of experimental settings and the performances are compared with those of other existing methods. Results: We find that Artificial Neural Net is more appropriate than Vector Autoregression for the modelling and show the combination of Separated-MCUSUM with Artificial Neural Net outperforms the other alternatives considered in this paper. Conclusion: The suggested chart has many advantages. It can monitor the complicated multivariate data with cross- and auto- correlation, and detects the out-of-control state fast. Unlike other CUSUM charts finding their control limits by trial and error simulation, the suggested chart saves lots of time and effort by approximating its control limit mathematically. We expect that the suggested chart performs not only effectively but also efficiently for monitoring the process with complicated correlations and frequently-changed parameters.

• 한국항만경제학회지
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• 제39권4호
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• pp.255-268
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• 2023

본 연구는 기존의 비선형 추정에 기초한 구조 단절/변화를 검정하기 위한 모형을 선형 회귀 분석으로 일반화한 모형으로 효율적 추정이 가능함을 제시하고자 한다. 특히, 효율적인 추정을 위해 인공지능, 머신러닝 등 분야와 관련해 구조 단절/변화 모니터링에 대한 관심이 높아지는 최근 이슈에 대해 선형회귀에 근거한 본 연구의 실증분석 결과는 구조 단절을 명확하게 추정하였으며, 글로벌 시황을 나타내는 대표적인 건화물선 운임 지수(발틱 드라이 벌크 지수, BDI)에 대한 적용 결과는 기존 연구와 일치하는 추정 결과를 제시한다. 이상의 선형 회귀에 근거한 분석은 CUSUM, MOSUM, F-통계 기반 프로세스 등 경험적 변동 프로세스의 피팅, 시각화 및 평가를 위한 다양한 유형의 추정에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 추가적으로 기존 연구에서 제시한 PELT(pruned exact linear time)를 적용한 추정에서도 유사한 추정 결과를 각각 나타낸다.

• 응용통계연구
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• 제30권3호
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• pp.487-501
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• 2017

최근 산업의 생산공정에서는 머신비전시스템을 통하여 제품의 품질특성치에 대한 정보를 이미지 데이터로 제공하는 경우가 많다. 따라서 산업과 의학 현장에서 이미지 데이터의 모니터링을 위해 관리도 절차의 필요성이 많이 대두되고 있다. 이미지 데이터를 모니터링하는 관리도 절차는 전통적으로 사용하는 관리도 절차와 유사한 점도 있지만, 데이터의 구조를 비롯하여 각 이미지에서 ROI를 설정하여 관리도 절차를 적용하는 등 서로 다른 점도 많이 있다. 이 논문에서는 생산공정에서 제공되는 이미지 데이터에 대해 관리도를 사용하는 절차를 소개하고, 이미지 또는 ROI 크기의 확대와 축소가 제품의 이상원인을 탐지하는데 어떠한 영향이 주는지를 모의실험을 통하여 알아보았고 각 관리도의 성능 또한 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제30권5호
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• pp.647-663
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• 2017

와이블 분포는 제품의 물리적 특성을 잘 반영하고 고장률이 증가하거나 감소하는 경우 모두를 나타낼 수 있기 때문에 재품의 수명을 모델링할 때 가장 많이 사용되는 분포이다. 일반적으로 수명시험에서 표본의 모든 제품의 수명이 측정될 때까지 시험을 진행하는 것이 원칙이지만 여러 가지 시간적 또는 비용적인 제약으로 인해 시험을 중도절단 하는 경우가 빈번하게 발생한다. 이 논문에서는 제품의 수명 데이터가 와이블 분포를 따르고 제1형 우측중도절단된 경우 척도모수의 변화를 탐지하는 Weibull generalized likelihood ratio (GLR) 관리도 절차를 제안하였다. 모의실험을 실시하여 제안한 GLR 관리도와 기존에 제안된 두 가지 CUSUM 관리도의 성능을 average run length (ARL)을 이용하여 비교하였다. 그 결과 이 논문에서 제안한 GLR 관리도는 형상모수와 표본의 크기가 크고 중도절단율이 아주 높지 않은 경우 척도모수의 다양한 변화를 탐지하는데 효율적임을 알 수 있었다.

• 경영과정보연구
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• 제37권3호
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• pp.65-81
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• 2018

본 연구는 ARDL 모형을 이용하여 한국의 원유수요의 장기와 단기 자체가격, 교차가격 및 소득탄력성을 추정하였다. 첫째, ARDL-UECM의 한계검정결과에서 장기공적분관계가 종속변수인 원유수요와 독립변수인 자체가격과 교차가격 및 소득변수간에 존재하였다. 둘째, ARDL 모형(장기정태모형)을 통해 장기 모수들이 추정되었다. 셋째, 일부의 잔차의 자기상관이 존재하였으나, 반면에 설정오류가 발견되지 않았고 잔차항이 정규분포를 나타내었으며 이분산이 존재하지 않았고 CUSUM & CUSUMSQ 결과에서는 계수가 안정적이었다. 넷째, 추정된 원유수요에 대한 절대값으로 측정된 장기자체가격과 교차가격탄력성 및 소득탄력성은 모두 유의하며 1보다 크고 탄력적으로 민감하였으나, 반면에 단기자체가격과 교차가격탄력성 및 소득탄력성은 모두 유의하며 1보다 적고 비탄력적으로 민감하지 않았을지라도, 장기와 단기의 모든 탄력성들이 실제부호와 기대부호가 일치하였다. 다섯째, 국내의 일부 연구를 제외하고 대부분의 국외의 이전연구에서 단기자체가격과 교차가격 및 소득탄력성은 본 연구의 장기자체가격과 교차가격 및 소득탄력성보다 모두 더 낮다는 것을 확인하였다. 따라서 외국원유에 너무 의존하는 한국은 원유가격의 충격에 취약하게 되므로 유가 상승은 확실히 한국의 무역수지에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로 장기적 원유가격의 탄력성을 이용하여 한국의 원유수요를 효율적으로 통제하고 관리하는데 도움을 줄 수 있다고 사료된다. 시사점으로 원유와 관련한 국가별 정책변화 및 시장동향 모니터링의 강화, 국가별 정책 및 시장현황 맞춤형 진출전략의 수립, 신시장 개척 및 진출분야 다양화를 통한 적극적인 시장선점 노력의 강화 등이 필요하다.