• 품질경영학회지
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• 제29권1호
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• pp.1-10
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• 2001

We consider the problem of detecting special variations in multivariate $T^2$-control chart when two or more multivariate outliers are present. Since a multivariate outlier may reflect slippage in mean, variance, or correlation, it can distort the sample mean vector and sample covariance matrix. Damaged sample mean vector and sample covariance matrix have difficulty in examining special variations clearly, An alternative to detection outliers or special variations is to use robust estimators of mean vector and covariance matrix that are less sensitive to extreme observations than are the standard estimators $\bar{x}$ and $\textbf{S}$. We applied popular minimum volume ellipsoid(MVE) and minimum covariance determinant(MCD) method to estimate mean vector and covariance matrix and compared its results with standard $T^2$-control chart using simulated multivariate data with outliers. We found that the modified $T^2$-control chart based on the above robust methods were more effective in detecting special variations clearly than the standard $T^2$-control chart.

• 한국품질경영학회:학술대회논문집
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• 한국품질경영학회 1998년도 The 12th Asia Quality Management Symposium* Total Quality Management for Restoring Competitiveness
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• pp.217-224
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• 1998

A cost model, controlling multiple dependent subprocesses with minimum cost, is derived by renewal theory approach. The optimal multiple cause-selecting control chart and individual Y control chart are thus constructed to monitor the specific product quality and overall product quality contributed by the multiple dependent subprocesses. They may be used to maintain the process with minimum cost and effectively distinguish which component of the subprocesses is out of control. The optimal design parameters of the proposed control charts can be determined by minimizing the cost model using simple grid search method, An example is given to illustrate the application of the optimal multiple cause-selecting control chart and individual Y control chart.

• 대한산업공학회지
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• 제41권6호
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• pp.521-529
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• 2015

Statistical process control techniques have been greatly implemented in industries for improving product quality and saving production costs. As a primary tool among these techniques, control charts are widely used to detect the occurrence of assignable causes. In most works on the control charts it considered the problem of monitoring the mean and variance, and the quality characteristic of interest is normally distributed. In some situations monitoring of the minimum and maximum values is more important and the quality characteristic of interest is the Weibull distribution rather than a normal distribution. In this paper, we consider the statistical design of minimum and maximum control charts when the distribution of the quality characteristic of interest is Weibull. The proposed minimum and maximum control charts are applied to the wind data. The results of the application show that the proposed method is more effective than traditional methods.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권3호
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• pp.357-365
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• 2010

통합공정관리란 잡음이 내재하는 공정에 대하여 수정조치를 취하고, 수정활동 중 공정에 이상원인이 발생하면 이를 관리도를 통해 탐지하여 제거하는 절차를 일컫는다. 이 논문에서는 공정의 잡음모형으로 IMA(1,1) 모형을 가정하고 최소평균제곱오차 수정절차를 수행할 때 일반화가능도비 관리도를 사용하여 이상원인을 탐지하는 절차를 고려하고 있으며, 이러한 상황에서 일반화가능도비 관리도의 관리한계를 설정하는 설계 방법을 제안하였다. 이상원인의 효과로는 공정 평균의 지속적 변화와 지속적 흐름 그리고 공정 분산의 지속적 변화를 고려하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제41권4호
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• pp.203-212
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• 2018

Quality requirements of manufactured products or parts are given in the form of specification limits on the quality characteristics of individual units. If a product is to meet the customer's fitness for use criteria, it should be produced by a process which is stable or repeatable. In other words, it must be capable of operating with little variability around the target value or nominal value of the product's quality characteristic. In order to maintain and improve product quality, we need to apply statistical process control techniques such as histogram, check sheet, Pareto chart, cause and effect diagram, or control charts. Among those techniques, the most important one is control charting. The cumulative sum (CUSUM) control charts have been used in statistical process control (SPC) in industries for monitoring process shifts and supporting online measurement. The objective of this research is to apply Taguchi's quality loss function concept to cost based CUSUM control chart design. In this study, a modified quality loss function was developed to reflect quality loss situation where general quadratic loss curve is not appropriate. This research also provided a methodology for the design of CUSUM charts using Taguchi quality loss function concept based on the minimum cost per hour criterion. The new model differs from previous models in that the model assumes that quality loss is incurred even in the incontrol period. This model was compared with other cost based CUSUM models by Wu and Goel, According to numerical sensitivity analysis, the proposed model results in longer average run length in in-control period compared to the other two models.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.1141-1149
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• 2009

골밀도 측정은 정확도와 정밀도가 우수하여야 작은 골량의 변화에도 진정한 생물학적 변화를 알 수 있다. 따라서 장비 및 검사자의 올바른 질 관리를 통하여 골밀도 검사의 신뢰성을 높이는 것을 목적으로 한다. 장비관리방법은 각각의 골밀도 장비 제조사에서 권고하는 팬텀을 이용하여 10~25회 측정하여 기준 값과 허용 범위를 정하고 검사가 있는 날에 매일 측정하거나 일주일에 3회 이상 측정하여 실제 골밀도의 값의 변화 유무를 확인하여야 한다. 또한 측정된 팬텀의 골밀도 수치를 기록하여 Shewart control chart와 CUSUM control chart를 만들어 각각의 Rule에 따라 평가한다. 이러한 관리는 장비의 설치 및 이동 시에 반드시 행해져야 한다. 검사자 관리방법은 정밀도 측정으로 평가하는데 정밀도는 재검사하였을 때에 실제 생물학적의 변화 없이 수치상의 결과값을 똑같이 재현할 수 있는지 알아보는 것이다. 측정 방법은 환자를 두 번씩 30번 측정하는 방법과 세 번씩 15번 측정하는 방법이 있다. 측정에서 중요한 것은 한 번 검사 후 두번째나 세 번째 검사에서도 반드시 검사 테이블에서 내려왔다 다시 올라가서 검사를 해야 한다. 측정된 골밀도 수치를 이용하여 정밀오차를 산출하여 95% 신뢰수준으로 정밀오차에 2.77을 곱하여 최소한의 생물학적 골밀도 변화를 산출한다. 골밀도 장비는 과학의 발달로 인하여 장비의 정확 오차가 1%이내로 줄었기 때문에 장비관리와 측정자의 기계조작 및 검사 오차를 잘 관리한다면 검사의 신뢰성 확보에 도움을 줄 것이다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.428-432
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• 2003

Quantitative Feedback Theory (QFT) is one of most effective methods of robust controller design and can be considered as a suitable method for systems with parametric uncertainties. Particularly it allows us to obtain controllers less conservative than other methods like $H_{\infty}$ and ${\mu}$-synthesis. In QFT method, we transform all the uncertainties and desired specifications to some boundaries in Nichols chart and then we have to find the nominal loop transfer function such that satisfies the boundaries and has the minimum high frequency gain. The major drawback of the QFT method is that there is no effective and useful method for finding this nominal loop transfer function. The usual approach to this problem involves loop-shaping in the Nichols chart by manipulating the poles and zeros of the nominal loop transfer function. This process now aided by recently developed computer aided design tools proceeds by trial and error and its success often depends heavily on the experience of the loop-shaper. Thus for the novice and First time QFT user, there is a genuine need for an automatic loop-shaping tool to generate a first-cut solution. In this paper, we approach the automatic QFT loop-shaping problem by using an algorithm involving Linear Programming (LP) techniques and Genetic Algorithm (GA).

• 응용통계연구
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• 제21권2호
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• pp.247-264
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• 2008

통합공정관리의 기본절차는 잡음이 내재하는 공정에 대하여 수정조치를 취하고, 수정활동 중 공정에 이상원인이 발생하면 관리도를 통하여 발생을 탐지하고 교정활동을 통하여 이를 제거하게 된다. 그러나 공정의 교정활동은 많은 시간과 비용을 수반하는 비생산적 요인을 유발할 수 있기 때문에 무조건적 교정활동은 생산성을 저하시키는 반대 급부도 동시에 내포하고 있다. 이 논문에서는 공정모형으로 ARIMA(0,1,1) 모형을 가정하고 공정 평균과 분산에 이상원인이 발생하는 경우 이를 탐지하는 절차를 소개하고, 이상신호의 시점에서 공정 잔여시간 동안 발생할 수 있는 미래손실에 기초하여 교정 활동의 여부를 판단하는 통합공정관리 절차를 제안한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권3호
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• pp.429-436
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• 2009

통합공정관리의 기본절차는 잡음이 내재하는 공정에 수정조치를 취하여 공정 편차를 백색잡음으로 전환하도록 하여 공정제곱편차를 최소화하게 된다. 이러한 수정활동 중 공정에 이상원인이 발생하면 관리도를 통하여 이를 탐지하고 제거하게 된다. 수정된 공정은 이상원인 발생 전에는 백색잡음이 되지만, 이상원인 발생 후에는 다양한 형태의 시계열 모형으로 변환하게 된다. 만일 수정된 공정을 탐지하여 이상원인의 신호가 있을 경우 교정활동을 통하여 이를 제거해야 하지만, 교정활동의 비용이 많이 발생하거나 또는 구조적으로 이를 제거할 수 없는 경우에는 이상원인의 효과를 감안하여 수정활동을 재조정해야 할 것이다. 이 논문에서는 공정모형으로 IMA(1,1) 모형을 가정하고 통합공정관리 절차를 수행하는 경우, 이상신호 발생 후 재수정 절차를 제안한다.

• Journal of Power Electronics
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• 제16권2호
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• pp.542-552
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• 2016

Central 60° synchronous modulation is an easy pulse-width modulation (PWM) method to implement for the traction inverters of urban rail trains at a very low switching frequency. Unfortunately, its switching patterns are determined by a Fourier analysis of assumed steady-state voltages. As a result, its transient responses are not very good with over-currents and high instantaneous torque pulses. In the proposed solution, the switching patterns of the conventional central 60° modulation are modified according to the dynamic error between the target and actual stator flux. Then, the specific trajectory of the stator flux and current vector can be guaranteed, which leads to better system transients. In addition, stator flux control is introduced to get smooth mode switching between the central 60° modulation and the other PWMs in this paper. A detailed flow chart of the control signal transmission is given. The target flux is obtained by an integral of the target voltage. The actual PMSM flux is estimated by a minimum order flux state observer based on the extended flux model. Based on a two-level inverter model, improved rules in the α-β stationary coordinate system and equations of the switching patterns amendment are proposed. The proposed method is verified by simulation and experimental results.