• 품질경영학회지
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• 제22권2호
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• pp.41-50
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• 1994

Consider a canning process where cans are filled with an expensive ingredient. Cans weighting above the specified limit are sold in a regular market for a fixed price, and underfilled cans are emptied and refilled at the expense of a reprocessing cost. In this paper, the effect of measurement error on the determination of the optimal process mean for a canning process is examined. It is assumed that the quantity X of ingredient in a can is normally distributed with unknown mean and known variance, and the observed value Y of X is also normally distributed with known mean and variance. A profit model is constructed which involves selling price. cost of ingredients, reprocessing cost. and cost from an accepted nonconforming can, and methods of finding the optimal process mean and the cutoff value on Y are presented. It is shown that the optimal process mean increases. and the expected profit decreases when the measurement error is relatively large in comparison to the process variance.

• 응용통계연구
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• 제5권2호
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• pp.283-292
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• 1992

개인용 컴퓨터의 보급이 급격히 늘어남에 따라 자료의 통계분석에 개인용 컴퓨터가 많이 이용되고 있다. 컴퓨터의 하드웨어가 하루가 다르게 발전하고 있음으로 웬만큼 많은 양의 자료를 분석하는 데에는 컴퓨터의 기억용량이나 처리속도등이 문제되지는 않는다. 자료가 축차적(sequentially)으로 주어질 때 어떤 통계량을 계산하기 위하여 매번 전체 자료를 다시 읽어야 한다면 이는 번거로운 작업이 될 것이며 기억용량의 낭비임에 틀림없다. 이러한 문제점을 S/W 적인 입장에서 해결하고자 하는 노력이 바로 갱신 알고리즘(Updating Algorithm)이다. 이 연구에서는 몇가지 통계량에 대한 갱신 알고리즘들을 알아보고 그들의 특성을 밝힘으로써 소형 및 개인용 컴퓨터를 이용하여서도 많은 양의 자료분석이 가능하도록 하고자 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권1호
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• pp.89-96
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• 2009

이 논문에서 우리는 1961년부터 2008년 사이의 서울지역 온도변화를 스펙트럴 이분산성 모델을 이용하여 연구하였다. 제안한 모델에서 평균 함수는 계절효과를 주기함수를 이용하여 설명하였고, 온도의 전체적인 상승을 이차 회귀 스플라인 곡선을 이용하여 설명하였다. 분산함수 또한 분산의 계절성을 설명하기 위하여 주기함수를 사용하였다. 우리는 연평균온도가 과거 48년 동안 약 1.5도 가량 증가했음을 알 수 있었다. 연평균온도의 상승은 겨울 온도가 상승하는 것에 기인하는 것이었고, 이는 연중 온도변화의 진폭이 줄어들게 만들었다.

• 한국정밀공학회지
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• 제12권5호
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• pp.98-107
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• 1995

The in-process detection of drill wear and breakage is one of the most importnat technical problems in unmaned machining system. In this paper, the monitoring system is developed to monitor abnormal drilling states such as drill breakage, drill wear and unstable cutting using motor current. Drill breakage is detected by level monitoring. Tool wear is classified by fuzzy pattern recognition. The key feature for classification of tool wear is the estimated flank wear which is calculated by the proposed flank wear model. The characteristic of the model is not sensitive to the variation of cutting conditions but is sensitive to drill wear state. Unstable cutting states due to the unsmooth chip disposal and the overload are monitored by the variance/mean ratio of spindle motor current. Variance/mean ratio also includes the information about the prediction of drill wear and drill breakage. The evaluation experiments have shown that the developed system works very well.

• 산업경영시스템학회지
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• 제40권1호
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• pp.165-172
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• 2017

Machines are physically or chemically degenerated by continuous usage. One of the results of this degeneration is the process mean shift. Under the process mean shift, production cost, failure cost and quality loss function cost are increasing continuously. Therefore a periodic preventive resetting the process is necessary. We suppose that the wear level is observable. In this case, process mean shift problem has similar characteristics to the maintenance policy model. In the previous studies, process mean shift problem has been studied in several fields such as 'Tool wear limit', 'Canning Process' and 'Quality Loss Function' separately or partially integrated form. This paper proposes an integrated cost model which involves production cost by the material, failure cost by the nonconforming items, quality loss function cost by the deviation between the quality characteristics from the target value and resetting the process cost. We expand this process mean shift problem a little more by dealing the process variance as a function, not a constant value. We suggested a multiplier function model to the process variance according to the analysis result with practical data. We adopted two-side specification to our model. The initial process mean is generally set somewhat above the lower specification. The objective function is total integrated costs per unit wear and independent variables are wear limit and initial setting process mean. The optimum is derived from numerical analysis because the integral form of the objective function is not possible. A numerical example is presented.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제20권2호
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• pp.335-356
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• 2011

본 연구에서는 Markowitz (1952)의 평균-분산 모형과 지배원리에 입각하여 원유, 석탄, 천연가스로 대표되는 화석에너지원의 최적 소비조합을 구축하려 하였다. 이를 위해 1달러당 열량으로 정의된 화석에너지원들의 편익변동을 동태은닉공통인자 모형을 이용하여 동행부분과 개별 에너지원의 특이적 수급상황에 기초한 변동으로 분해한 후, 그 결과에 기초하여 최적 화석에너지원의 최적 소비조합을 구성하였다. 분석결과, 평균-분산 모형에서 최적 소비조합을 의미하는 효율적 프론티어 선상의 소비조합들에서는 사회적으로 도달 가능한 최저 수준의 원유소비 비중을 유지하면서 석탄보다는 천연가스의 소비비중을 높여야 하는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 현재 우리나라에서 추구하고 있는 원유 및 석탄의 소비비중 축소전략과도 일치하는 결과라 할 수 있으며, 원유소비의 비중축소가 화석에너지원의 소비로부터 얻을 수 있는 편익향상과 함께 편익변동에 따르는 경제활동의 불안정성을 축소시킬 수 있는 방법임을 지적하는 것이라 할 수 있다.

• 품질경영학회지
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• 제26권1호
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• pp.61-73
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• 1998

The quality control literature contains a substantial number of articles concerned with how to optimally choose control limits in order to minimize production cost. The purpose of the this study is to determine the economic setting for the process mean of an industrial process. In this study it is assumed that the lower control limit is set by government regulations and the u, pp.r limit and process mean are chosen based on economic considerations. Much research has been conducted on this problem under the condition of the fixed rpm(rate per minute). However a variance can be increased in proportion to the level of rpm and the increase of the variance can change the optimal process mean. Therefore, it is desirable to determine both the process mean and the level of rpm simultaneously. In this paper, a mathematical model is presented which considers the u, pp.r limit and the rpm as variables.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권5호
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• pp.1423-1431
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• 2016

When the sample size in a certain domain is too small to produce adequate information, small area model with random effects is usually used. Also, if we do not consider an inherent pattern which data possess, it considerably affects inference. In this paper, we mainly focus on modeling to handle increased variation of the Current Population Survey (CPS) median income as the Internal Revenue Service (IRS) mean income increases. In a hierarchical Bayesian framework, most estimations are carried out through the Gibbs sampler while the grid method is used to generate parameters from non-standard form. Numerical study indicates that the performance of proposed model is better than that of CPS method in terms of four comparison measurements.

• 산업경영시스템학회지
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• 제32권4호
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• pp.184-191
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• 2009

In a technological driven environment, a depreciation estimate which is based on traditional life analysis results in a decelerated rate of capital recovery. This time pattern of technological growths models needs to be incorporated into life analysis framework especially in those industries experiencing fast technological changes. The approximation technique for calculating the variance can be applied to the six growth models that were selected by the degree of skewness and the transformation of the functions. For the Pearl growth model, the Gompertz growth model, and the Weibull growth model, the errors have zero mean and a constant variance over time. However, transformed models like the linearized Fisher-Pry model, the linearized Gompertz growth model, and the linearized Weibull growth model have increasing variance from zero to that point at which inflection occurs. It can be recommended that if the variance of error over time is increasing, then a transformation of observed data is appropriate.

• 대한기계학회논문집A
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• 제34권5호
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• pp.541-547
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• 2010

메타모델의 정확도를 엄밀하게 검증하는 것은 메타모델링에서 중요한 연구주제이다. k 점 선택교차검증기법이 많은 계산시간을 요구하면서도 메타모델의 정확도를 정략적으로 측정하지 못한다. 최근들어, 평균 $_0$ 기준이 메타모델의 정확도를 정량적으로 제공하기 위하여 제안되었다. 그러나 평균 $_0$ 검증 기준은 크리깅 메타모델이 부정확함에도 불구하고 일찍 수렴하는 경향이 있다. 따라서 본 연구에서는 최대엔트로피를 이용한 순차적 실험계획에서 크리깅모델의 평균과 분산을 이용한 정확도 평가기법을 제안한다. 이 제안한 기법은 평균 및 분산을 계산할 때 수치해석으로 구하는 것이 아니라 크리깅메타모델을 직접 적분하여 구하기 때문에 k 점 선택교차검증기법보다 효율적이며 정확하다. 제안한 기준은 실제 응답의 평균제곱오차의 경향과 매우 유사하여 순차적 실험계획의 수렴기준으로 사용할 수 있다.