최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기品質經營學會誌 = Journal of Korean society for quality management, v.38 no.3, 2010년, pp.354 - 362
박승환 (고려대학교 산업경영공학과) , 김준석 (고려대학교 산업경영공학과) , 박정술 (고려대학교 산업경영공학과) , 김성식 (고려대학교 산업경영공학과) , 백준걸 (고려대학교 산업경영공학과)
This paper presents a non-linear control chart based on support vector machine regression (SVM-R) to improve the accuracy of fault detection of cyclic signals. The proposed algorithm consists of the following two steps. First, the center line of the control chart is constructed by using SVM-R. Secon...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
---|---|---|
주기신호 데이터의 이상탐지에 대한 기존 연구로는 어떤 것이 있는가? | 주기신호 데이터의 이상탐지에 대한 기존 연구로써 전통적인 Shewhart 관리도를 사용하는 방법이 있다. Shewhart 관리도는 각 시점을 변수로 보고 해당시점의 데이터들의 통계량인 평균과 표준편차를 사용해서 중심선(Center Line), 관리 상한선(Upper Control Limit)과 관리 하한선(Lower Control Limit)을 구축한다「Montgomery, 2001」. | |
이상탐지는 무엇을 관찰하여 이루어지는가? | 본 연구는 공정 제어 및 관리 기술 중 이상탐지 기법(Fault Detection : FD)을 대상으로 한다. 이상탐지는 공정 중 발생하는 온도, 압력, 가스의 농도 등의 데이터의 관찰을 통해 이루어진다. 또한 관찰된 데이터를 판단하여 공정이 정상적으로 진행되고 있는지 아닌지를 검증한다. | |
전통적인 Shewhart 관리도를 사용하는 방법의 단점은? | 하지만 두 가지 문제점이 존재한다. 첫째, Shewhart 관리도는 공정에서 측정되는 주기신호에 대해 고정된 평균과 균일한 분산을 갖는 정규분포(Normal Distribution)를 따른다고 가정한다. 그러나 주기신호는 시간에 따라 이동하는 평균과 균일하지 않는 분산을 가지며 특정할 수 없는 분포를 따른다는 문제점이 있다. 둘째, 주기신호를 Shewhart 관리도에 적용하기 위해 주기신호의 구간을 나누는 방법이 제안되었으나, 구간의 길이가 다른 신호의 처리문제 및 신호 값의 변동이 큰 구간에서 분산이 증가하는 문제를 가지고 있다. 그 밖에 널리 사용되는 방법은 다변량 통계 분석 기법인 Hotelling's T2와 PCA(Principal Co mponent Analysis), PLS(Partial Least Squares)등이 있다. |
박찬규(2006), "Support Vector Regression을 이용한 소프트웨어 개발비 예측", 한국경영과학회지, 23권, 2호, pp. 75-91.
Burges, C. J. C.(1998), "A tutorial on support vector machines for pattern recongnition", Data Mining and Knowledge Discovery, Vol. 2, No. 2, pp. 121-167.
Montgomery, D. C.(2001), Introduction to Statistical Quality Control, 5th Edition, Hohn Wiley & Sons, NewYork, NY.
Nello, C. and John, S.(2000), An Introduction to Support Vector Machine, Cambridge.
Shi, J. and Jin, J.(2000), "Diagnostic feature extraction from stamping tonnage signals based on design of experiments", Journal of Manufacturing Science and Engineering, Vol. 122, No. 22, pp. 360-369.
Smola, A., Scholkopf. B.(2004), "A tutorial on support vector regression", Statistics and Computing, Vol. 14, pp. 199-222.
Vapnik, V.(1995), The Nature of Statistical Learning Therory, Springer-Verlag.
Vapnik, V.(1998), The Statistical Learning Theory, John Wiley & Sons, Inc.
http://www.public.itrs.ne
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.