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문제 정의
- , 2003j. 따라서 본 논문의 주목적은 데이터가 정규분포를 따르지 않는 경우효과적으로 이상진단을 할 수 있는 기법을 개발하는데있다. 본 연구에서는 널리 쓰이고 있는 T2 분해 기법의장점을 유지하며 기존 기법들의 한계점인 확률분포 가정이 필요 없는 강건한(robust) T2 분해 기법을 제안하고자 한다.
- 본 논문에서는 대표적인 비모수 추정법인 붓스트랩기법을 활용하여 데이터의 확률분포에 대한 사전정보가 없는 경우에 공정이상 관측치에 대한 해석을 용이하게 하는 방법을 제시하였다. T2 값을 통해 관측치가 이상으로 규정되면, 어떤 변수에 의한 요인으로 문제가발생했는지에 대한 정보가 필요하게 된다.
- 따라서 본 논문의 주목적은 데이터가 정규분포를 따르지 않는 경우효과적으로 이상진단을 할 수 있는 기법을 개발하는데있다. 본 연구에서는 널리 쓰이고 있는 T2 분해 기법의장점을 유지하며 기존 기법들의 한계점인 확률분포 가정이 필요 없는 강건한(robust) T2 분해 기법을 제안하고자 한다.
- 있다. 이 한계점을 극복하기 위해 본 논문에서는 정규성 가정 (normality assumption)으로부터 자유로운 붓스트랩 (bootstrap) 기반 분해 방법을 제안하고자 한다.
- 장경, 2006」. 통계적 품질관리(stati stical process control)는 통제 불가능한 우연적 요인 (random cause)을 제외한 통제 가능한 이상 원인(assi gnable cause)을 통계적 기법을 활용하여 품질의 일관성을 향상시키는데 그 목적이 있다. 일반적으로 품질관리와 공정개선에 대표적으로 활용되는 기법인 관리도 (control chart)는 공정을 실시간으로 모니터링 하여 불량현상을 조기에 발견하고 이에 대한 적절한 조치를 취함으로 공정이 지속적으로 정상 관리될 수 있도록 하는 기법이다「Sukchotrat et al.
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