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[국내논문] 시계열을 따르는 공정데이터의 모델 모수기반 이상탐지
Model Parameter Based Fault Detection for Time-series Data 원문보기

한국시뮬레이션학회논문지 = Journal of the Korea Society for Simulation, v.20 no.4, 2011년, pp.67 - 79  

박시저 (고려대학교 산업경영공학과) ,  박정술 (고려대학교 산업경영공학과) ,  김성식 (고려대학교 산업경영공학과) ,  백준걸 (고려대학교 산업경영공학과)

초록
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본 연구에서는 시계열 공정데이터 관리를 위한 모델모수 기반 이상 탐지방법을 제안한다. 일반적인 공정관리에 널리 쓰이는 전통적인 통계적 관리기법의 관리도(SPC chart)는 측정되는 데이터가 특정 분포를 따르며 상관관계가 없는 상황을 가정한다. 따라서 공정데이터 형태가 시계열데이터와 같이 특정분포를 따르지 않고, 자기상관관계를 갖는다면 전통적인 관리도로는 관리에 한계를 보인다. 본 연구는 시계열을 따르는 공정의 이상을 탐지를 위한 MPBC(Model Parameter Based Control-chart) 방법을 제안한다. 제안된 MPBC는 시계열공정을 모델링하고, 모델모수의 변화를 감지하여 공정의 이상을 탐지하는 방법이다. 시계열 공정은 ARMA(p,q) 모델을 가정하며, RLS(Recursive Least Square)를 이용하여 시계열 모델의 모수를 추정하고, 추정된 모수를 $K^2$관리도로 관리한다. 제안된 방법은 기존 알고리즘과 비교하여 시계열 공정 변화 탐지에 우수한 성능을 보였으며 시계열 데이터에 있어서 보다 효율적인 공정관리 방향을 제시한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The statistical process control (SPC) assumes that observations follow the particular statistical distribution and they are independent to each other. However, the time-series data do not always follow the particular distribution, and most of cases are autocorrelated, therefore, it has limit to adop...

주제어

#시계열   #공정이상탐지   #모델모수   #$K^2$관리도   #모델모수기반 관리도  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
관리도는 어떤 가정을 바탕으로 하는가? 대표적인 통계적 품질관리 기법인 관리도(Control Chart) 는 매회 수집되는 표본을 바탕으로 공정이상을 탐지하는 방법이다. 관리도는 수집되는 데이터가 정규분포를 따르며 독립적인 데이터라는 가정을 바탕에 둔다. 또한, 이러한 가정을 바탕으로 공정이 관리상태인지, 이상상태인지 결정하는 연속적인 가설 검정이다.
관리상태란 무엇인가? 공정의 엄격한 관리상태 하에서도 불가피하게 자연적으로 발생하는 우연원인(Common Cause) 과, 공구 마모와 같이 지속적 또는 갑작스런 변동으로 인한 이상원인(Assignable cause)이다. 그림 1과 같이 공정이 우연원인에 의해서만 변동하고 있으며, 관측되는 데이터가 정규분포(Normal distribution)를 따르고 있는 안정 상태의 공정을 관리상태(In control)라고 한다. 또한 이상 원인이 존재하여 공정 평균과 분산이 변화된 공정을 이상상태(Out of control)라고 한다.
품질 산포를 발생시키는 원인으로 무엇이 있는가? 품질 산포를 발생시키는 원인은 크게 두 가지로 나누어 볼 수 있다. 공정의 엄격한 관리상태 하에서도 불가피하게 자연적으로 발생하는 우연원인(Common Cause) 과, 공구 마모와 같이 지속적 또는 갑작스런 변동으로 인한 이상원인(Assignable cause)이다. 그림 1과 같이 공정이 우연원인에 의해서만 변동하고 있으며, 관측되는 데이터가 정규분포(Normal distribution)를 따르고 있는 안정 상태의 공정을 관리상태(In control)라고 한다.
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