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      • SCIESCOPUSKCI등재
      • KCI등재

        통합공정관리에서 재수정 절차

        박창순,이재헌,Park, Chang-Soon,Lee, Jae-Heon 한국통계학회 2009 Communications for statistical applications and me Vol.16 No.3

        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. This paper considers the integrated process control procedure for detecting special causes in an IMA(1,1) process that is being adjusted automatically after each observation using a minimum mean squared error adjustment policy. When the control chart signals after the occurrence of a special cause, the special cause will be detected and eliminated from the process by the rectifying action. However, when the elimination of the special cause costs high or is not practically possible, an alternative action is to readjust the process with appropriately modified adjustment scheme. In this paper, we propose the readjustment procedure after having a true signal, and show that the use of the readjustment can reduce the deviation of a process from the target.

      • 기대효용-불확실성 의사결정 모형의 개발

        박창순,안선응 한국산업경영시스템학회 2005 한국산업경영시스템학회 학술대회 Vol.2005 No.추계

        In this paper we extend the classical decision model under uncertainty to a more general case. We propose an expected utility-uncertainty model and we can make a decision by trading off between a measure of uncertainty and a measure of expected value. As a risk analysis model, the expected utility-uncertainty model can be seen to be reasonable and flexible for states of nature or individuals' preferences. Moreover, the model can explain some decision paradoxes.

      • KCI등재

        ARIMA(0,1,1)모형에서 통계적 공정탐색절차의 MARKOV연쇄 표현

        박창순 한국통계학회 2003 응용통계연구 Vol.16 No.1

        일정 시간간격으로 품질을 측정하는 공정관리절차의 경제적 설계에서는 그 특성의 규명이 측정시점의 이산성 (discreteness) 때문에 복잡하고 어렵다. 이 논문에서는 공정 탐색 절차를 Markov 연쇄(chain)로 표현하는 과정을 개발하였고, 공정분포가 공정주기 내에서 발생하는 잡음과 이상원인의 효과를 설명할 수 있는 ARIMA(0,1,1) 모형을 따를 때에 Markov 연쇄의 표현을 이용하여 공정탐색절차의 특성을 도출하였다. Markov 연쇄의 특성은 전이행렬에 따라 달라지며, 전이행렬은 관리절차와 공정분포에 의해 결정된다. 이 논문에서 도출된 Markov 연쇄의 표현은 많은 다른 형태의 관리절차나 공정분포에서도 그에 해당하는 전이행렬을 구하면 쉽게 적용될 수 있다. In the economic design of the process control procedure, where quality is measured at certain time intervals, its properties are difficult to derive due to the discreteness of the measurement intervals. In this paper a Markov chain representation of the process monitoring procedure is developed and used to derive its properties when the process follows an ARIMA(0,1,1) model, which is designed to describe the effect of the noise and the special cause in the process cycle. The properties of the Markov chain depend on the transition matrix, which is determined by the control procedure and the process distribution. The derived representation of the Markov chain can be adapted to most different types of control procedures and different kinds of process distributions by obtaining the corresponding transition matrix.

      • KCI등재

        지수가중이동평균관리도의 경제적 최적모수의 선정

        박창순,원태연 한국통계학회 1996 응용통계연구 Vol.9 No.1

        지수가중이동평균관리도는 최근 들어 공정검색과 공정수정에 널리 이용되고 있으나 모수의 설정에 관한 연구는 많지 않다. 관리도의 설계는 통계적 설계와 경제적 설계로 분류한다. 통계적 설계는 허용된 제1종 오류하에서 제2종 오류를 최소화하는데 반해 경제적 설계는 공정에서 발생하는 모든 가능한 비용을 고려한 비용함수를 최소화한다. 이 논문에서는 지수가중이동평균관리도의 통계적 설계와 함께 경제적 설계를 정의한 다음 각 설계에서의 최적모수를 선정하여 결과를 비교한다. 경제적 설계에서 설정된 최적모수는 통계적 설계와 다르게 나타남을 알 수 있고 특히 가중치의 값은 통계적 설계에서 보다 항상 큰 값으로 나타난다. 경제적 설계에서는 고려하는 이상원인의 수에 따라 단일이상원인과 다중이상원인 모형으로 구분하여 설계한다. 다중이상원인의 평균적 개념으로 적용되는 단일이상원인 모형에서는 실제 다중이상원인이 존재할 때에 잘못된 판단을 할 수 있음을 보이고 있다. Exponentially weighted moving averae(EWMA) control chart has been used widely for process monitoring and process adjustment recently, but there has not been many studies about the selection of the parameters. Design of the control chart can be classified into the statistical design and the economic design. The purpose of the economic design is to minimize the cost function in which all the possible costs occurring during the process are probability given the Type I error probability. In this paper the optimal parameters of the EWMA chart are selected for the economic design as well as for the statistical design. The optimal parameters for the economic design show significantly different from those of the statistical design, and especially the weight is always larger than that used in the statistical design. In the economic design, we divide the model into the single assignable cause model and the multiple assignable causes model caacording to number of which is used as the average context of the multiple assignable causes, it shows that the selection of the parameters may be misleading when the multiple assignable causes exist in practice.

      • KCI등재

        미래손실에 기초한 통합공정관리계획

        박창순,이재헌,Park, Chang-Soon,Lee, Jae-Heon 한국통계학회 2008 응용통계연구 Vol.21 No.2

        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. This paper considers the integrated process control procedure for detecting special causes in an ARIMA(0,1,1) process that is being adjusted automatically after each observation using a minimum mean squared error adjustment policy. It is assumed that a special cause can change the process mean and the process variance. We derive expressions for the process deviation from target for a variety of different process parameter changes, and introduce a control chart, based on the generalized likelihood ratio, for detecting special causes. We also propose the integrated process control scheme bases on the future loss. The future loss denotes the cost that will be incurred in a process remaining interval from a true out-of-control signal.

      • KCI등재

        관리도에서 Markov연쇄의 적용: 복습 및 새로운 응용

        박창순,Park, Chang-Soon 한국통계학회 2011 응용통계연구 Vol.24 No.4

        Properties of statistical process control procedures may not be derived analytically in many cases; however, the application of a Markov chain can solve such problems. This article shows how to derive the properties of the process control procedures using the generated Markov chains when the control statistic satisfies the Markov property. Markov chain approaches that appear in the literature (such as the statistical design and economic design of the control chart as well as the variable sampling rate design) are reviewed along with the introduction of research results for application to a new control procedure and reset chart. The joint application of a Markov chain approach and analytical solutions (when available) can guarantee the correct derivation of the properties. A Markov chain approach is recommended over simulation studies due to its precise derivation of properties and short calculation times. 통계적 공정관리절차의 특성은 해석적 해를 얻기가 어려운 경우가 많이 있으나 Markov연쇄를 적용하면 가능한 경우가 많이 있다. 이 논문에서는 공정 통계량이 Markov특성을 따르는 경우, Markov연쇄를 생성하는 방법과 이를 이용한 공정관리 절차의 특성을 도출하는 방법에 대해 설명하고 있다. 관리도의 통계적 설계, 경제적 설계 및 변량 표본 추출비 설계 등의 특성 규명을 위한 Markov연쇄의 적용에 대한 기존의 알려진 방법을 복습하고 또한 새로운 공정관리 분야인 재조정 관리도에의 적용방법에 대한 연구결과도 보여주고 있다. 공정관리의 특성연구에서 해석적 해가 가능한 경우에도 이 과정이 복잡하여 Markov연쇄를 병행 사용하면 특성 규명이 명확해지며, 모의실험보다는 짧은 시간에 더 정밀한 결과를 얻을 수 있어 널리 이용되고 있다.

      • 경쟁심화 분석을 위한 베이지안 모형

        박창순,안선응,윤성호 한국산업경영시스템학회 2013 한국산업경영시스템학회 학술대회 Vol.2013 No.춘계

        This paper is intended to develop a Bayesian model for the analysis of product life cycle. As time passed, the market competition is intensifying. But, sometimes we do not obtain sufficient data of market, so difficult to analyze the competition. In this study proposes that Bayesian methods can improve the situation of lack of data. Research results would be used in the activities such as promotion planning, product development, etc.

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