• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.538-543
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• 2016

고품질의 제품과 조업 안전을 확보하기 위해서는 적절한 실시간 공정 감시 및 진단 시스템이 설치되어있는 것이 무엇보다 중요하다. 공정 감시 시스템과 결합된 신뢰도 높은 진단 시스템은 공정에서 발생한 특별한 사건이나 사고의 근본적인 원인과 공정 변수를 알려준다. 본 연구에서는 다변량 통계 분석과 분류기법에 기반한 공정진단 체계를 제시한다. 이 진단시스템은 비선형 데이터 표현과 필터링을 통한 지능적 데이터 표현으로 구성되어 있다. 진단 성능을 평가하기 위해 사례연구를 수행하였으며 다른 방법론과의 결과를 비교하기 위하여 진단 결과와 미래값 추정 방법을 평가하였다. 그 결과 본 연구에서 비교된 진단 방법론들에 비해 신뢰도 높은 진단 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.3779-3784
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• 2012

산업체 공정의 실시간 공정 모니터링과 진단은 생산 제품의 품질과 안전을 보장하는데 반드시 필요한 활동들의 하나이다. 그중에서 공정 진단은 공정에 발생된 특정 이상상황의 원인을 밝혀내는 것으로서 조업자들이 이상상황의 근본원인을 보다 효과적으로 도출하는데 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 비선형 KFDA 기법과 데이터 전처리기법을 이용한 이상원인 진단방법을 적용하고 이의 진단 성능을 기존 선형 기법에 기반한 PCA 진단방법과 비교한다. 실제 공정을 모사한 Tennessee Eastman 공정 시뮬레이터의 공정 데이터를 통한 사례연구를 수행한 결과 기존 선형 진단 방법론 대비 신뢰할 수 있는 진단 결과를 얻을 수 있었다.

• 대한환경공학회지
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• 제37권3호
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• pp.137-144
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• 2015

본 연구는 다변량 통계기법 중 하나인 주성분분석을 활용하여 실시간으로 수질이상 유무를 판단할 수 있는 경보시스템 개발을 목적으로 하였다. 본 연구에서는 다변량 분석 방법 중 수질항목 간의 상관성을 고려한 주성분 분석 방법을 실시간으로 수질이상 유무를 판단하는 알고리즘에 적용시켰다. K-water에서 제공하는 실제 자료를 이용하여 수질 이상에 대한 실시간 감시 알고리즘의 활용성을 검증하였으며, 집중호우 등과 같은 기후변화에 따른 수질이상에 대해서는 기상청 자료와의 비교를 통해 검증하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제18권6호
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• pp.105-113
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• 2014

현재 공용중인 대부분의 시설물들은 다양한 센서로 구성된 계측시스템을 구축하고 있으며, 시스템에서 계측된 응답 데이터 분석을 통해 구조물의 건전성을 평가하고 있다. 건전성 평가 과정에서 적용하는 계측데이터의 계측관리기준은 일반적으로 공용 초기에 설정된 것으로, 시공회사 또는 설계회사 소속의 전문가들이 설계기준을 바탕으로 혹은 구조해석을 통해 설정하고 있다. 하지만 실 계측데이터에 적용하기 위해서는 이와 같이 설정되는 계측관리기준의 검증이 필요하며, 일부 연구자들은 교량의 관리를 위해 실 계측데이터에 계측관리기준을 적용하여 타당성을 검증하는 연구를 수행하고 있다. 본 논문에서는 통계적 접근방법을 활용하여 기설정된 계측관리기준을 검토하고, 체계적인 계측관리기준 재설정 방안을 제시하였다. 또한 구조물의 실 계측 데이터에 적용하여 그 타당성을 검증하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제17권6호
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• pp.1087-1105
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• 2016

Traffic load and volume is one of the most important physical quantities for bridge safety evaluation and maintenance strategies formulation. This paper aims to conduct the statistical analysis of traffic volume information and the multimodal modeling of gross vehicle weight (GVW) based on the monitoring data obtained from the weigh-in-motion (WIM) system instrumented on the arch Jiubao Bridge located in Hangzhou, China. A genetic algorithm (GA)-based mixture parameter estimation approach is developed for derivation of the unknown mixture parameters in mixed distribution models. The statistical analysis of one-year WIM data is firstly performed according to the vehicle type, single axle weight, and GVW. The probability density function (PDF) and cumulative distribution function (CDF) of the GVW data of selected vehicle types are then formulated by use of three kinds of finite mixed distributions (normal, lognormal and Weibull). The mixture parameters are determined by use of the proposed GA-based method. The results indicate that the stochastic properties of the GVW data acquired from the field-instrumented WIM sensors are effectively characterized by the method of finite mixture distributions in conjunction with the proposed GA-based mixture parameter identification algorithm. Moreover, it is revealed that the Weibull mixture distribution is relatively superior in modeling of the WIM data on the basis of the calculated Akaike's information criterion (AIC) values.

• 응용통계연구
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• 제22권2호
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• pp.317-327
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• 2009

Adaptive Design은 임상시험 도중에 얻어진 자료에 대해 중간분석을 실시한 결과에 따라 임상시험의 중요한 요소들을 변경할 수 있도록 하는 디자인이다. 이러한 시험디자인이 치료적 확증 임상시험에 사용되는 경우, 중간분석은 임상시험에 참여하지 않은 전문가들로 구성된 독립적인 기구에 의하여 수행되어야 하며, 그렇지 않은 경우 bias(삐뚤림)를 유발시킬 수 있음을 여러 국제 가이드라인을 인용하여 지적할 것이다. 국제 가이드라인들은 중간분석의 독립적인 수행을 위하여 Independent Data Monitoring Committee(독립적 자료모니터링 위원회)를 둘 것을 권고하고 있다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제26권3호
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• pp.155-159
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• 2001

Beta radiation is measured for an environmental monitoring purpose or for an internal radiation exposure monitoring of nuclear power plant's worker. In korea, strontium 89 and strontium 90 is measured for an environmental monitoring purpose. Also tritium and carbon 14 contained in urine is measured for an internal radiation exposure monitoring of nuclear power plant's worker. Because above isotopes emits low energy beta radiations having a wide range of energy, very complicated isotope separation preprocess is needed. In this study, two mixed beta emitting isotopes are measured simultaneously using a liquid scintillation counter(LSC) and analyzed by using a developed statistical method. Banded least square method is used to analyze the mixed spectrum, and the goodness-of-fitness test is proposed. Test results show that the developed procedure can be very useful for analyzing a mixed beta emitting isotopes.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2008년도 추계학술대회A
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• pp.1069-1074
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• 2008

Tool condition monitoring (TCM) is crucial for improvement of productivity in manufacturing process. However, TCM techniques have not been applied to monitor tool failure in an industrial gear shaving application. Therefore, this work studied a statistical TCM method for monitoring gear shaving tool condition. The method modeled the shaving process using beta probability distribution in order to extract the effective features. Modeling includes rectifying for converting a bi-modal distribution into a unimodal distribution, estimating parameters of beta probability distribution based on method of moments. The usefulness of features obtained from the proposed method was evaluated and discussed.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.195-198
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• 1998

In Korea Telecom, many synchronous optical transmission equipments and its operating terminal (PC) have been operated. However, many equipment operators have requested various supplementary functions such as self-monitoring and taking statistical information. This system has tried to solve the above problems, and therefore to establish centralized monitoring system on synchronous transmission equipments based on telephone office unit.

• 품질경영학회지
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• 제31권3호
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• pp.126-135
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• 2003

A basic assumption in standard applications of control charts is that the observations are statistically independent. However, this assumption is often violated from processes in many industries. The presence of autocorrelation has a serious impact on the performance of control charts, causing a dramatic increase in the frequency of false alarms. This paper considers a process in which the observations can be modeled as a first order autoregressive(AR(1)) process, and develops (equation omitted) charts with the variable sample size(VSS) scheme for monitoring the mean of this process.