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나명환,권용만,Na, Myung-Whan,Kwon, Yong-Man 한국데이터정보과학회 2009 한국데이터정보과학회지 Vol.20 No.5
Parameter design is an approach to reducing performance variation of quality characteristic value in products and processes. Taguchi has used the signal-to-noise ratio to achieve the appropriate set of operating conditions where variability around target is low in the Taguchi parameter design. However, there are difficulties in practical application, such as complexity and nonlinear relationships among quality characteristics and control factors (design factors), and interactions occurred among control factors. Neural networks have a learning capability and model free characteristics. There characteristics support neural networks as a competitive tool in processing multivariable input-output implementation. In this paper we propose a substantially simpler optimization procedure for parameter design using neural network. An example is illustrated to compare the difference between the Taguchi method and neural network method. 다구찌 파라미터 설계는 품질특성의 변동을 최대한 줄이면서 동시에 품질특성의 평균을 목표치 가까이 가져가기 위한 설계인자의 최적조건을 찾는 방법이다. 제품의 설계단계에서 품질특성과 여러 개의 설계인자와의 관계는 복잡한 비선형 형태를 가지는 경우가 대부분이다. 신경망에서 유연한 모형선택과 학습능력은 알 수 없는 복잡한 비선형 형태를 파악하는데 아주 유용한 도구이다. 본 연구는 파라미터 설계에서 설계인자의 최적조건을 찾기 위하여 신경망을 이용한 최적화 방안을 제안하였다.
나명환 한국통계학회 2012 Journal of the Korean Statistical Society Vol.41 No.3
In this paper, we develop a family of test statistics for testing exponentiality against increasing then decreasing mean residual life alternatives to accommodate the randomly censored data when neither the change point nor the proportion is known. We establish the asymptotic null distribution of test statistics. Monte Carlo simulations are conducted to investigate the speed of convergence of test statistics to the asymptotic null distribution and study the performance of test statistics by the power of tests.
Prediction of MTBF Using the Modulated Power Law Process
나명환,손영숙,윤상후,김문주 한국데이터정보과학회 2007 한국데이터정보과학회지 Vol.18 No.2
The Non-homogeneous Poisson process is probably the most popular model since it can model systems that are deteriorating or improving. The renewal process is a model that is often used to describe the random occurrence of events in time. But both these models are based on too restrictive assumptions on the effect of the repair action. The Modulated Power Law Process is a suitable model for describing the failure pattern of repairable systems when both renewal-type behavior and time trend are present. In this paper we propose maximum likelihood estimation of the next failure time after the system has experienced some failures, that is, Mean Time Between Failure for the MPLP model.
나명환,이승현,조경철,노희선,최돈우,이철휘,이용건 한국품질경영학회 2021 한국품질경영학회 학술대회 Vol.2021 No.-
본 연구에서는 ICT기반 스마트온실 경영체의 행복감을 분석하기 위한 행복지수를 도출하고자 한다. 계층구조의 구성요소 도출을 위해서 선행연구를 통해 행복지표를 15개 영역으로 구분하고, 그 지표를 대상으로 관련 전문가 5명을 구성하여 브레인스토밍을 실시하였는데 전략캔버스(Strategy Canvas) 분석으로 ERRC 액션프레임 워크 방법을 활용하였다. 행복 중요도를 측정하기 위해 농업전문가, 스마트팜전문가, 행복전문가를 대상으로 2020년 9월 1일부터 9월 7일까지 구조화된 쌍대비교 설문조사를 실시하였다. 총 21명이 응답하였고, 모두 일관성지수를 초과하지 않아 21부를 최종 분석에 활용하였고, 유효 표본은 MS Office Excel 2014 프로그램을 활용하여 AHP 분석을 실시하였다. 스마트온실 경영체의 행복에 대한 신뢰계수(α=0.700 이상)와 일관성 지수(C.I.=0.100 이하)는 기준치에 적합성이 있게 나타났다. 상위계층요소(대분류) 분석 결과, C.I.=0.0009로 나타났고, 개인적 행복 0.571, 사회적 행복 0.161, 경제적 행복 0.267로 개인적 행복이 가장 높고 나타났다. 또한, 하위계층요소(대분류) 중 개인적 행복의 분석 결과, C.I.=0.0517로 나타났고, 건강증진 0.263, 가족관계 0.282, 자아존중감 0.143, 주거환경 0.136, 일-생활 균형 0.176으로 나타났고, 가족관계가 가장 높고, 주거환경이 가장 낮게 나타났다. Global Weight를 평가한 결과, 상위순위는 가족관계 0.161, 건강증진, 0.150, 일-생활 균형 0.1000, 소득향상 0.087, 자아존중감 0.082로 나타났고, 하위순위는 혁신성 0.035, 교육활동 0.034, 개별(친교)활동 0.033, 문화활동 0.033, 지역사회활동 0.021로 나타났다. 또한, 스마트온실 경영체의 행복지수를 바탕으로 경영체를 대상으로 스마트온실 도입 및 운용에 따른 행복지수를 분석하고자 한다.
파라미터 설계에서 신호대 잡음비 사용 없이 신경망을 이용한 최적화 대체방안
나명환,권용만,Na, Myung-Whan,Kwon, Yong-Man 한국데이터정보과학회 2010 한국데이터정보과학회지 Vol.21 No.2
다구찌는 파라미터 설계에서 설계인자의 최적조건을 구하는데 필요한 수행측도로서 신호대 잡음비를 이용하여 자료 분석을 하였다. 다구찌 품질공학은 품질을 개선하는데 있어서 큰 기여를 하였으나 자료 분석하는데 있어서 망목특성에서의 신호대 잡음비의 사용은 많은 문제점이 지적되었고 여러 학자들에 의하여 대체방안 연구되었다. 제품의 설계단계에서 품질특성과 여러 개의 설계인자와의 관계는 복잡한 비선형 형태를 가지는 경우가 대부분이다. 신경망은 유연한 모형 선택과 학습능력은 알수 없는 복잡한 비선형 형태를 파악하는데 아주 유용한 도구이다. 본 논문은 파라미터 설계에서 설계인자의 최적조건을 찾는데 있어서 문제가 되는 신호대 잡음비을 사용하지 않고 신경망을 이용한 최적화 방안을 제안하고자 한다. 아울러 예제를 들어 기존의 다구찌 방법과 새로이 제안한 대체방안을 비교하고자 한다. Taguchi has used the signal-to-noise ratio (SN) to achieve the appropriate set of operating conditions where variability around target is low in the Taguchi parameter design. Many Statisticians criticize the Taguchi techniques of analysis, particularly those based on the SN. Moreover, there are difficulties in practical application, such as complexity and nonlinear relationships among quality characteristics and design (control) factors, and interactions occurred among control factors. Neural networks have a learning capability and model free characteristics. There characteristics support neural networks as a competitive tool in processing multivariable input-output implementation. In this paper we propose a substantially simpler optimization procedure for parameter design using neural network without resorting to SN. An example is illustrated to compare the difference between the Taguchi method and neural network method.