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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제26권 제3호
발행연도
2015.6
수록면
639 - 652 (14page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2015

의사결정나무를 이용한 다변량 공정관리 절차
정광영 ,  이재헌 한국데이터정보과학회지 2015.06 학술저널
의사결정나무를 활용한 다변량 관리도 절차
정광영 통계 2015.01 학위논문

초록· 키워드

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현대의 제조공정은 컴퓨터의 발전과 통신 및 네트워크의 발달로 컴퓨터통합제조가 가능해졌다. 이로 인해 고품질 제품의 고속 생산공정이 확대되고, 공정에서 실시간으로 전송되는 다양한 품질변수들의 데이터 축적 또한 가능하게 되었다. 이를 관리하기 위해서는 다변량 통계적 공정관리 절차가 필요하다. 전통적으로 사용하는 다변량 관리도는 이상상태 발생시 이상신호를 주지만, 이상원인이 어떠한 변수에 어떠한 영향을 주는지에 대한 정보를 제공하지 않는다는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해데이터마이닝과 기계학습 기법을 이용할 수 있다. 이 논문에서는 의사결정나무 학습 기법을 이용한다변량 공정관리 절차를 소개하고, 이변량인 경우 모의실험을 통하여 그 효율을 살펴보았다. 모의실험 결과를 살펴볼 때, 상관계수에 따라 이상상태 탐지 능력은 비슷한 것으로 나타났고, 이상상태에 대한 분류 정확도는 상관계수와 이상원인의 형태에 따라 차이가 있지만 기존의 다변량 관리도에서는 제공하지 않는 이상원인의 정보를 제공하는 장점이 있음을 알 수 있다.
#데이터마이닝 #의사결정나무 학습 #decision tree learning #다변량 공정관리 #data mining #multivariate process control #Computer integrated manufacturing #컴퓨터통합제조

목차

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참고문헌 (11)

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1. [학술지(정기간행물)] - Chen, L. H. / 2004 / Artificial neural networks to classify mean shifts from multivariate chi2 chart signals / Computers & Industrial Engineering 47 : 195 ~ 205 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - 조교영 / 2010 / 가변추출간격을 갖는 다변량 슈하르트 관리도 / 한국데이터정보과학회지 21 (6) : 999 ~ 1008 dbpia 3. [학술지(정기간행물)] - 조교영 / 2013 / 다변량 통합공정관리의 재수정 절차에서 모수추정 / 한국데이터정보과학회지 24 (6) : 1275 ~ 1283 dbpia 4. [학술지(정기간행물)] - Guh, R. S. / 2005 / A hybrid learning-based model for on-line detection and analysis of control chart patterns / Computers & Industrial Engineering 49 : 35 ~ 62 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Guh, R. S. / 2007 / On-line identification and quantification of mean shifts in bivariate processes using a neural network-based approach / Quality and Reliability Engineering International 23 : 367 ~ 385 google schola

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