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Shelf-Life Estimation in Food Industry Under Accelerated Experiments
Chang, Kyung,Lee, Jae Ha 대한설비관리학회 1998 대한설비관리학회지 Vol.3 No.2
This paper's objective is to provide new product accelerating experiment practitioners, especially in small or medium sized companies in food industry for theories, practices, and algorithms related to statistical models including the Arrhenius model used in accelerating experiments in food industry. For this objective we review current papers related to this area and suggest algorithms for finding out parameters in the accelerated experiments.
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A Simulation for Evaluating the Power of the p Control Chart
Chang, Kyung 단국대학교 신소재기술연구소 1996 신소재 Vol.6 No.-
관리도 방법은 공정을 정상상태하에서 유지하기 위해 보통 사용된다. 그 방법 중에 p관리도 방법은 산업 빛 공공 영역에서 사용될 수 있다. 이것은 모비율 p가 0에 가까운 값에서 1에 가까운 값까지에 걸쳐 다양한 값을 취할 수 있다는 사실을 의미한다. 전통적으로 p관리도는 0.7이나 0.9 같은 1에 가까운 값에 관심을 가지지 않았다. 왜냐하면 그런 값은 통상적인 불량률을 표현하는 데에 있어서 전형적 값이 아니기 때문이다. 이 논문에서는 다양한 p값에 걸쳐 p관리도의 능력을 파악하기 위해, 검정력의 개념이 사용되었다. 0에 가까운 값에서 1에 가까운 값까지에 걸쳐 다양한 p값에 대하여, 그리고 다양한 부분군의 시료 크기에 대하여 p관리도의 검정력을 평가하기 위하여 시뮬레이션이 사용되었다. 그 시뮬레이션 방법이 p관리도의 검정력을 파악하는데 유용했다. Control chart methods are usually used for maintaining manufacturing processes under desirable conditions. Among them the p control chart method can be used in the areas of not only industry but also public and service. this means the proportion p can range from near-zero values to near-one values. Traditionally, the p control chart method has not been interested in near-one values of p such as 0.7 and 0.9 since those values are not typical for describing usual fraction defectives. As a way of perceiving the performance of the p control chart over various values of p a power concept is used. This paper suggests a simulation for evaluating the power of the p control chart with various sample size values n for all values of p from near-zero values to near-one values in p. the simulation method is useful for calculating the power of the p control chart.
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A Study on Capital Goods Industry and Consumer Goods Industry
Chang, Kyung,Ko, Hyun-Min 대한설비관리학회 2004 대한설비관리학회지 Vol.9 No.1
Capital goods industry and consumer goods industry make up important parts of the basic framework of national economy in an industrial and mass consumption society. Those industries are the key engine for attaining various economic goals of one nation. We keep an eye on those companies in both capital goods/consumer goods industries. Those two industries have, respectively, its own sectors such as electronics & defense, food & beverages, etc. In our study we view such kinds of industry and sector as in-dependent variables, while management performance in each sector in those industries which is usually evaluated by market value, dividend yield, etc. is considered as dependent variables. Thus, we hold hypotheses that can explain the relation between independent and dependent variables, then we test them. Based on the study results we could have some useful information about investment, commencement of an enterprise, affiliation, and benchmarking in those sectors.
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Les origines de l'hermeneutique
Chang, Kyung 全南大學校 人文科學硏究所 1991 용봉인문논총 Vol.20 No.-
역사적으로 해석학의 기원은 고대 희랍과 유대-그리스도교의 전통 문화를 통해 헤르메스 신화의 원천으로 소급한다. 중재자의 역을 갖고 멧세지 전달 기능을 수행하는 헤르메스신은 서로 이질적인 두 영역 사이의 교차로에서 만남의 공간을 이루는 해석학적 순환을 펼친다. 플라톤의 「이온」은 해석자의 목소리와 철학자 소크라테스의 목소리 사이 나눔의 변증법을 들어낸다. 멧세지의 선포와 해석은 "영감"의 문제에서 그 절정을 이룬다. 플라톤에게 해석자는 하느님의 멧세지를 전달하는 "음유시인"으로 등장한다. 시는 일종의 황홀이다. 영감의 말은 시의 청취자에게 확산되어 들으면서 황홀감을 체험케 하는 3중 연쇄반응의 상황이 이루어진다. "유음 시인"을 해석자의 해석자라고 하는 서식은 미메시스의 순환양상이다. 시인의 해석자인 유음시인은 뮤스신에서 시작하여 청취자에까지 이르는 신성영감의 흘러가는 연쇄고리이다. 알렉산드리아 시대에서도 헤르메스의 얼굴은 변신을 한다. 독서 문학을 탄생시킨 해석학의 황금시기 열매는 두가지로 나타난다. 하나는 호머작품의 집대성이며 다른 하나는 구약성서의 희랍어 번역이다. 이는 문화적 사건으로 그리스의 로고스와 유대 그리스챤의 지혜의 상호 접근이다. 플라톤은 헤르메스 신에서 로고스의 의인화를 본다. 스토아 학파에서는 헤르메스가 서사(Scribe)가 된다. 이런 변화는 "해석문학"의 등장을 알리며 바로 낯선 것의 해석이 문제가 된다. 소통의 주역인 헤르메스의 변신의 모습은 비의적 지식의 장본인이 된다. 종교사건의 도래는 문화전이의 길을 연다. 해석의 중심문제는 기원의 언어를 다른 문화의 언어로 번역하는 것이 된다. 거룩한 신의 텍스트의 해석 문제가 야기된다. 계시친 책은 책중의 책이며 하느님의 말씀이 담긴 근원적 설교는, 성서와 말씀, 말씀과 사건 그리고 그 의미관계를 통해 시공간의 차이 문화적 차이등이 제공하는 해석학 문제의 핵심이 된다. 이는 우리에게 해석의 과업으로 주어진다.
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A Nonparametric p-Control Chart
Chang, Kyung 단국대학교 1998 論文集 Vol.32 No.-
p 관리도는 몇 가지 약점을 가진다. 첫째, 그것은 신뢰 수준의 계산에서 정규 근사를 사용하면 정확하지 않을 수 있다. 즉 이는 정규 분포 不假定을 검토할 필요가 있다는 뜻이다. 둘째, 영에 가까운 p값을 가질 때 계산된 하한값이 음이므로 대신에 하한으로 영을 사용하는 경우가 많다. 후자 경우에는 음인 하한값 대신에 무조건 영의 값을 준다는 측면에서 볼 때, 음인 하한값보다 작은 확률값은 무시되고 있는 것을 알 수가 있고, 그러면 3 시그마의 신뢰 수준 0.9973이 유지될 수 없다는 이론적 측면이 있다. 또 부분군의 크기가 일정하지 않을 때는 관리 한계선도 여러 가지로 유동적이게 되며 이런 점은 관리도 사용 초보자에게 이해가 용이하지 않을 수가 있다. 이러한 약점들을 회피하기 위해 상한만을 가지면서 분포를 가정하지 아니하는 비모수 관리도를 제안한다. 관리 상태하에서 가능한 모든 표본 비율을 발생시킨 후 그들 값들 중 0.9973퀀타일값을 관리 상한으로 설정한다. 모의 실험을 통해, p = 0.001, 0.002, .... 0.2, 0.3에 있어서 비모수 p 관리도의 관리상한 퀀타일 값을 보여주는 표를 만들어 활용할 수 있도록 하였으며, 본 비모수 관리도는 기존 p관리도에 비해 파워(상한 밖의 점을 올바로 탐지하는 확률)는 떨어지나 오차(상한을 벗어난다고 잘못 판단하는 확률)는 더 작음을 알 수 있어, 파워보다 오차에 대한 고려가 더 요구되는 경우에는 본 논문의 관리도가 추천할 만하다.
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Chang, Kyung,Dahm, P. Frederic The Korean Society for Quality Management 1993 품질경영학회지 Vol.21 No.1
Variables, x and y are said to have a linear relation if $y={\beta}_0+{\beta}_1\;x$, and ${\beta}_0$ and ${\beta}_1$ are constants. The relationship is called a structural relationship if x has positive variance (i.e., x is not fixed) and only error-prone measurements of x and y can be obtained. This paper derives (to order $n^{+1/2}$) an approximate distribution of the Studentized test statistic for testing hypotheses about the slope parameter, ${\beta}_1$ in a simple linear structural model. A simulation study suggests our approximate distribution is more accurate approximation to the exact distributions of the Studentized statistic than is the limiting distribution.
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Chang, Kyung The Korean Society for Quality Management 1993 품질경영학회지 Vol.21 No.2
Limiting distributions of Studentized test statistics have been shown for testing the slope parameter in a simple linear structural model. Since the limiting distribution of Studentized one appears to yield inaccurate inference, this paper suggests adjustment of critical value and normalization of the Studentized one. As results, we can have procedures for refined inference based on our approximate distrbution instead of the limiting distribution.
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