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      • KCI등재후보

        일회용품의 신뢰성분석 방안

        백재욱,Baik, Jaiwook 산업진흥원 2022 산업진흥연구 Vol.7 No.4

        우리 주위를 살펴보면 한 번 사용하고 버리는 일회용품이 많다. 폭죽이나 탄약과 같은 일회용품이 대표적인데 이들 일회용품은 제조 후 한 동안 저장되어 있다가 필요한 때 사용하고 나면 폐기처분하게 된다. 하지만 이런 일회용품은 일반 운영장비와 달리 신뢰성평가가 제대로 이루어지지 못했다. 이에 본 연구에서는 일회용품 중에서 탄약에 대한 저장탄약신뢰성프로그램을 통해 탄약의 경우 신뢰성 확보를 위해 정부에서 어떤 일을 하는지 먼저 살펴본다. 이어서 통계분석적인 측면에서 탄약과 같은 일회용품에 대한 신뢰성분석 방안으로 어떤 것이 있는지 알아본다. 구체적으로 통계학에서 로트의 품질수준을 파악하는 샘플링검사를 활용하여 일정한 시기에 생산된 탄약에 대한 신뢰성의 수준을 파악할 수 있다. 본 연구에서는 KS Q0001인 계수규준형 1회 샘플링검사표를 이용할 수 있음으로 보여준다. 다음으로 탄약의 저장신뢰도를 파악할 수 있는 방법으로 비모수적인 방법과 모수적인 방법을 소개한다. 비모수적인 방법중에서 특히 Kaplan-Meier 방법은 중도중단데이터가 포함된 경우에도 활용될 수 있다. 마지막으로 모수적인 방법 중에는 신뢰성분석에 많이 활용되는 와이블분포가 탄약의 저장신뢰도를 파악하는 데에도 활용될 수 있다. There are many one-shot devices that are used once and thrown away. One-shot devices such as firecrackers and ammunition are typical, and they are stored for a while after manufacture and then disposed of after use when necessary. However, unlike general operating systems, these one-shot devices have not been properly evaluated. This study first examines what the government does to secure reliability in the case of ammunition through ammunition stockpile reliability program. Next, in terms of statistical analysis, we show what the reliability analysis methods are for one-shot devices such as ammunition. Specifically, we show that it is possible to know the level of reliability if sampling inspection plan such as KS Q 0001 which is acceptance sampling plan by attributes is used. Next, non-parametric and parametric methods are introduced as ways to determine the storage reliability of ammunition. Among non-parametric methods, Kaplan-Meier method can be used since it can also handle censored data. Among parametric methods, Weibull distribution can be used to determine the storage reliability of ammunition.

      • KCI등재

        품질보증 반환 데이터의 신뢰성 분석

        백재욱,조진남,Baik, Jaiwook,Jo, Jinnam 한국데이터정보과학회 2014 한국데이터정보과학회지 Vol.25 No.4

        기업에서는 매달 제품이 일정 수량만큼 판매되고, 이들 중 일부는 반환 또는 클레임이 제기된다. 본 연구에서는 이러한 품질보증 반환 데이터의 반환율을 그래프상에 어떻게 타점할 것인지 먼저 살펴본다. 이어서 이런 데이터는 좌측 및 우측 중도중단 데이터의 결합으로 생각할 수 있으므로 이런 데이터에 대해 와이블 분포 등을 적합시켜 신뢰성분석을 실시해본다. 마지막으로 좌측 중도중단 데이터의 경우 구체적인 반환시기를 알 수 있다면 좌측 중도중단 데이터는 고장 데이터가 되어, 이제는 우측 중도중단만 남게 되는데, 이때에도 와이블분포 등을 적합시켜 신뢰성분석을 실시해보고자 한다. A certain number of products are sold each month and some of them are returned for repair. In this study both return rate and cumulative return rate are shown on the graph to show the general trend of how many products are returned as time goes by. Next this type of summary data can be considered as a conglomeration of both left and right censored data. So reliability analysis is attempted for this type of summary data. Lastly, left censored data can be traced to find the exact time period during which the product has been claimed. In that case the left censored data can be taken as failure data. So similar type of reliability analysis is attempted for the resulting right censored data.

      • KCI등재

        품질보증 반환 데이터의 여러 가지 분석방법

        백재욱,조진남,Baik, Jaiwook,Jo, Jinnam 한국데이터정보과학회 2015 한국데이터정보과학회지 Vol.26 No.1

        기업에서는 매달 제품이 일정 수량만큼 수송되어 판매되고, 이들 중 일부는 반환 또는 클레임이 제기된다. 이전의 연구에서는 품질보증 반환 데이터의 반환율을 그래프상에 어떻게 타점할 것인지 먼저 살펴보았고, 이어서 이런 데이터를 좌측 및 우측 중도중단 데이터의 결합으로 생각하여 와이블 분포등을 적합시켜 신뢰성분석을 실시해보았다. 본 연구에서는 우선 수송된 제품이 곧 판매된 것으로 보고, 이들 제품의 품질보증 반환 데이터에 대해 비모수적인 방법을 적용하여 시간에 따른 신뢰도의 추이를 살펴보고 모수적 방법에 의한 결과와 비교해본다. 한편, 제품이 생산되어 판매지로 수송된 경우 소비자의 손에 들어가기까지에는 시차가 있기 마련인데, 이와 같이 수송된 제품이 시차를 두고 판매되는 경우 이런 제품의 품질보증 반환 데이터에 대해서는 어떻게 분석을 실시해야 하는지 살펴본다. A certain number of products are transported to be sold each month and some of them are returned for repair. In this study we first assume that the transported products are the ones that have been sold, Then nonparametric approach is applied to the warranty returns data to see how the reliability decreases over time. Parametric approach such as Weibull distribution is applied to the same data and the results for both nonparametric and parametric approaches are compared. Next we assume that there is a time lag between shipment and sale. Then both nonparametric and parametric approaches are applied to the time-lag data and the results are compared.

      • KCI등재

        경쟁적 위험하에서의 회귀분석

        백재욱,Baik, Jaiwook 한국신뢰성학회 2018 신뢰성응용연구 Vol.18 No.2

        Purpose: The purpose of this study is to introduce regression method in the presence of competing risks and to show how you can use the method with hypothetical data. Methods: Survival analysis has been widely used in biostatistics division. But the same method has not been utilized in reliability division. Especially competing risks, where more than a couple of causes of failure occur and the occurrence of one event precludes the occurrence of the other events, are scattered in reliability field. But they are not utilized in the area of reliability or they are analysed in the wrong way. Specifically Kaplan-Meier method is used to calculate the probability of failure in the presence of competing risks, thereby overestimating the real probability of failure. Hence, cumulative incidence function is introduced. In addition, sample competing risks data are analysed using cumulative incidence function along with some graphs. Lastly we compare cumulative incidence functions with regression type analysis briefly. Results: We used cumulative incidence function to calculate the survival probability or failure probability in the presence of competing risks. We also drew some useful graphs depicting the failure trend over the lifetime. Conclusion: This research shows that Kaplan-Meier method is not appropriate for the evaluation of survival or failure over the course of lifetime in the presence of competing risks. Cumulative incidence function is shown to be useful in stead. Some graphs using the cumulative incidence functions are also shown to be informative.

      • KCI등재
      • KCI등재후보

        품질경영에서 측정시스템분석 방안

        백재욱 ( Jaiwook Baik ) 산업진흥원 2021 산업진흥연구 Vol.6 No.3

        과학적 품질경영을 하기 위해서는 측정시스템에 문제가 없어야 한다. 이에 본 논문에서는 측정과정 중 측정결과에 영향을 미칠 수 있는 요인들이 무엇인지 확인하여 측정결과가 위치와 변동 면에서 문제점이 발생할 때 이를 야기하는 요인을 나열하고자 한다. 측정시스템의 변동은 크게 위치와 산포의 두 가지 속성으로 묘사되는데, 위치와 관련된 속성으로는 정확성, 안정성, 직선성이 있고, 산포와 관련된 속성으로는 재현성과 반복성이 있다. 측정시스템분석에서는 산포와 관련된 요소를 분석하는 것이 R&R분석인데, 여기서 반복성과 재현성의 크기는 여러 차례의 측정치간 차이인 범위와 측정자간 차이인 범위로 나타내며, 이들 범위를 이용한 99%의 산포로 그 크기를 파악한다. 측정시스템분석은 R&R분석이외에 실험계획을 활용하여 측정치의 변동을 유발하는 요인의 변동의 크기를 추정할 수 있다. 이때 변동을 야기하는 요인인 작업자와 제품이 랜덤요인인지 또는 고정요인인지 점검하여 그에 맞게 각 요인의 변동의 크기를 구해야 적절한 분석이 이루어진다. There should be no problem in the measurement system for scientific quality management. In this paper, we want to correctly identify the factors that can affect the measurement results during the measurement process and identify what causes them when the measurement results cause problems in terms of location and variation. Variations in the measurement system are largely described in terms of location and dispersion. Location-related attributes are accuracy, stability, and linearity while dispersion-related attributes are reproducibility and repeatability. Analyzing the factors associated with dispersion is an R&R analysis, in which the size of repeatability and reproducibility is represented by a range of differences between multiple measurements and a range of differences between measurements, and 99% of dispersion is determined. Experimental design can also be used for measurement system analysis. Proper analysis is performed only when the factors causing the fluctuation, the worker and the product, are correctly identified as random or fixed factors.

      • KCI등재

        여러 가지 데이터와 신뢰성 평가

        백재욱(Jaiwook Baik) 한국신뢰성학회 2009 신뢰성응용연구 Vol.9 No.4

        There are a lot of different data in a company. Some of the data can be modified to produce valuable information on reliability. In this study different types of data that can be obtained in a company are reviewed. Reliability related data that can be taken throughout the life cycle of a product are also reviewed. Developing a method of gathering all of the pertinent data from the various sources and databases and pulling them into one central location is explained.

      • KCI등재후보

        R의 neuralnet을 활용한 신경망분석

        백재욱 ( Jaiwook Baik ) 산업진흥원 2021 산업진흥연구 Vol.6 No.1

        본 연구는 다층 퍼셉트론과 지도형 학습알고리즘에 대해 알아보았고, 아울러 neuralnet이라는 패키지를 사용하여 공변수들과 반응변수 간의 함수적 관계를 어떻게 모델링하는지 살펴보았다. 본 연구에서 적용된 알고리즘은 반응변수 값의 실제치와 예측치 간의 비교에 근거한 오차함수의 최소화를 위한 모수인 가중치들의 계속적인 조정을 특징으로 한다. 본 연구에서 설명하는 neuralnet 패키지는 활성화함수와 오차함수를 주어진 상황에 맞게 적절히 선택하고 나머지 매개변수들은 기본값으로 둘 수 있다. 본 연구에서 살펴본 불임 데이터에 대해 neuralnet 패키지를 활용한 결과 4개의 독립변수 중에서 age는 불임에 영향력이 거의 없음을 파악할 수 있었다. 아울러 신경망의 가중치는 -751.6부터 7.25에 이르기까지 다양한 값을 취하며, 첫 번째 은닉층의 절편은 -92.6과 7.25이며, 첫 번째 은닉뉴런으로 가는 공변수 age, parity, induced, spontaneous에 대한 가중치는 각각 3.17, -5.20, -36.82, -751.6임을 파악했다. We investigated multi-layer perceptrons and supervised learning algorithms, and also examined how to model functional relationships between covariates and response variables using a package called neuralnet. The algorithm applied in this paper is characterized by continuous adjustment of the weights, which are parameters to minimize the error function based on the comparison between the actual and predicted values of the response variable. In the neuralnet package, the activation and error functions can be appropriately selected according to the given situation, and the remaining parameters can be set as default values. As a result of using the neuralnet package for the infertility data, we found that age has little influence on infertility among the four independent variables. In addition, the weight of the neural network takes various values from -751.6 to 7.25, and the intercepts of the first hidden layer are -92.6 and 7.25, and the weights for the covariates age, parity, induced, and spontaneous to the first hidden neuron are identified as 3.17, -5.20, -36.82, and -751.6.

      • KCI등재후보

        생존분석 모형을 활용한 산업재해 데이터의 분석

        백재욱 ( Jaiwook Baik ) 산업진흥원 2020 산업진흥연구 Vol.5 No.1

        본 연구에서는 정부정책이 효과가 있었는지 파악하기 위하여 과거 10년간의 산업재해 데이터를 살펴보았다. 이들 데이터로부터 중요한 두 개 또는 세 개의 변수간의 관계를 EDA 방법으로 살펴보았다. 근로자수(사업장규모)와 생존확률 간의 관계를 살펴본 결과 근로자수가 많을수록 시간이 지남에 따라 생존확률이 더욱 더 떨어짐(산업재해가 더 많이 일어남)을 알 수 있다. Cox의 비례위험모형을 적용해본 결과 사업장에서 발생한 총산업재해수가 많을수록 해당 사업장에서 산업재해가 발생할 위험성(hazard)이 높아지고, 근로자수가 적을수록 산업재해가 발생할 위험성이 높으며, 업종별로는 농업, 어업 및 임업이 건설업에 비해 산업재해를 당할 위험성이 더 크다. 공단, 민간 및 고용노동부의 역할은 고용노동부만 효과가 있고, 나머지 두 조직은 효과가 없는 것으로 나온다. recurrent event data를 Cox의 비례 위험모델로 분석해본 결과 비슷한 결과가 나온다. The purpose of this study is to analyze the industrial accidents data with survival model. EDA approach is used to explore the relationship between two variables and among three variables for the past 10 years of industrial accidents data. Survival models are also tried. Survival curve drops more rapidly for the business with fewer employees as time goes by. Industrial accidents occur more often as the total number of industrial accidents gets larger and as the number of employees gets smaller. Agriculture, fishing and forestry have a higher level of industrial accidents than construction while service industry and ’transportationㆍstorage and telecommunication’ have a fewer number of industrial accidents than construction. Korea Safety and Health Agency’s and Ministry of Employment and Labor’s involvement were not effective but Civilian’s was. Recurrent event data analysis reveals all most the same result as for non-recurrent data analysis.

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