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A study of demerit-EWMA control charts
조교영,전영목 한국데이터정보과학회 2004 한국데이터정보과학회지 Vol.15 No.2
In this paper, we present an effective method for process control using the Demerit-EWMA control chart in the process where nonconforming units or nonconformities are occurred by various types. We compare performance of Demerit control chart, Demerit-CUSUM control chart and Demerit-EWMA control chart based on the average run length(ARL).
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Modified n-Level Skip-Lot Sampling Inspection Plans
조교영 한국데이터정보과학회 2008 한국데이터정보과학회지 Vol.19 No.3
This paper is the generalization of the modified two-level skip-lot sampling plan(MTSkSP2) to n-level. The general formulas of the operating characteristic(OC) function, average sample number(ASN) and average outgoing quality(AOQ) for the plan are derived using Markov chain properties.
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Multivariate CUSUM Charts with Correlated Observations
조교영,안영선,Cho, Gyo-Young,Ahn, Young-Sun The Korean Data and Information Science Society 2001 한국데이터정보과학회지 Vol.12 No.1
In this article we establish multivariate cumulative sum (CUSUM) control charts based on residual vector with correlated observations. We first find the residual vector and its expectation and variance-covariance matrix and then evaluate the average run length (ARL) of the control charts.
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Multivariate EWMA Control Charts for the Variance-Covariance Matrix with Variable Sampling Intervals
조교영,Cho, Gyo-Young The Korean Data and Information Science Society 1993 한국데이터정보과학회지 Vol.4 No.-
Multivariate exponentially weighted moving average (EWMA) control charts for monitoring the variance-covariance matrix are investigated. A variable sampling interval (VSI) feature is considered in these charts. Multivariate EWMA control charts for monitoring the variance-covariance matrix are compared on the basis of their average time to signal (ATS) performances. The numerical results show that multivariate VSI EWMA control charts are more efficient than corrsponding multivariate fixed sampling interval (FSI) EWMA control charts.
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Control Charts for Constant Failure Rate of System
조교영,이옥희,Cho, Gyo-Young,Lee, Ok-Hee 한국데이터정보과학회 2002 한국데이터정보과학회지 Vol.13 No.2
In this paper, we propose EWMA control charts using the life time data for the system with the constant failure rate, which were drawn from the fixed sampling interval without replacement(with replacement), and investigate the power of detection of EWMA by comparing ARL of EWMA control charts with one of Shewhart control charts.
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Bivariate EWMA Control Charts for Autocorrelated Processes
조교영,안영선,Cho, Gyo-Young,Ahn, Young-Sun The Korean Data and Information Science Society 2002 한국데이터정보과학회지 Vol.13 No.1
In this paper we establish bivariate exponentially weighted moving average (EWMA) control charts for autocorrelated processes using residual vectors. We first derive the residual vectors, their expectation, variance-covariance matrix, then evaluate the control chart based on the average run length (ARL).
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조교영 한국데이터정보과학회 2010 한국데이터정보과학회지 Vol.21 No.6
The objective of this paper is to develop variable sampling interval multivariate control charts that can offer significant performance improvements compared to standard fixed sampling rate multivariate control charts. Most research on multivariate control charts has concentrated on the problem of monitoring the process mean, but here we consider the problem of simultaneously monitoring both the mean and variability of the process. 공정을 모니터링 하기 위한 전통적인 관리도는 표본들 사이의 일정한 추출간격에서 일정한 수의 표본을 취하여 만들어 지는 고정추출율 관리도이다. 본 연구의 목표는 표준적인 고정추출율을 갖는 다변량 관리도에 비하여 성능이 우수한 가변추출간격을 갖는 다변량 관리도를 개발하는데 있다. 대부분의 다변량 관리도에 대한 연구는 공정의 평균벡터를 모니터링 하는데 초점이 맞추어져 있다. 그러나 본 논문에서는 공정의 평균벡터와 분산-공분산을 동시에 모니터링 하기 위한 다변량 관리도를 연구한다. 가변추출간격을 갖는 다변량 슈하르트 관리도에 대하여 연구 하고자 한다.
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조교영,Cho, Gyo-Young 한국데이터정보과학회 2010 한국데이터정보과학회지 Vol.21 No.4
In statistical process control, the primary method used to monitor the number of nonconformities is the c-chart. The conventional c-chart is based on the assumption that the occurrence of nonconformities in samples is well modeled by a Poisson distribution. When the Poisson assumption is not met, the X-chart is often used as an alternative charting scheme in practice. And EWMA control chart is used when it is desirable to detect out-of-control situations very quickly because of sensitive to a small or gradual drift in the process.
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조교영,박종숙 한국데이터정보과학회 2013 한국데이터정보과학회지 Vol.24 No.6
This paper considers the multivariate integrated process control procedure for detecting special causes in a multivariate IMA(1, 1) process. When the multivariate control chart signals, the special cause will be detected and eliminated from the process. However, when the elimination of the special cause costs high or is not practically possible, an alternative action is to readjust the process with approximately modified adjustment scheme. In this paper, we estimate parameters in the readjustment procedure after having a true signal in the multivariate integrated process control 다변량 통합공정관리의 기본절차는 잡음이 내재하는 공정에 수정조치를 취하여 공정편차벡터를백색잡음벡터로 전환하도록 하여 공정제곱편차벡터를 최소화하게 되는 것이며, 이러한 다변량 통합공정관리의 수정활동을 하는 경우 공정에 이상원인이 발생하면 관리도를 통해 이를 탐지하고 제거하게된다. 수정된 공정은 이상원인 발생 전에는 백색잡음이지만, 이상원인 발생 후 다양한 형태의 시계열모형으로 변환하게 된다. 만약 수정된 공정을 탐지하여 이상원인의 신호가 발생한 경우 교정활동을통하여 이를 제거해야 하지만, 구조적으로 교정이 불가능 하거나 교정활동의 비용이 많이 발생하는 경우에는 이상원인의 효과를 감안하여 수정활동을 재조정해야할 것이다. 이 논문에서는 공정모형으로다변량 IMA(1,1)모형을 가정하고 다변량 통합공정관리 절차를 수행하는 경우 이상신호가 발생한 후재수정 절차에서 필요한 모수추정을 하고자 한다.
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조교영,박종숙 한국데이터정보과학회 2011 한국데이터정보과학회지 Vol.22 No.6
This paper considers the multivariate integrated process control procedure for detecting special causes in a multivariate IMA(1, 1) process. When the multivariate control chart signals, the special cause will be detected and eliminated from the process. However, when the elimination of the special cause costs high or is not practically possible, an alternative action is to readjust the process with approximately modified adjustment scheme. In this paper, we propose the readjustment procedure after having a true signal, and show that the use of the readjustment can reduce the deviation of a process from the target. 다변량 통합공정관리의 기본절차는 잡음이 내재하는 공정에 수정조치를 취하여 공정편차를 백색 잡음으로 전환하도록 하여 공정제곱편차를 최소화하게 되는 것이며, 이러한 다변량 통합공정관리의 수정활동을 하는 경우 공정에 이상원인이 발생하면 관리도를 통해 이를 탐지하고 제거하게 된다. 수정된 공정은 이상원인 발생 전에는 백색잡음이지만, 이상원인 발생 후 다양한 형태의 시계열 모형으로 변환하게 된다. 만약 수정된 공정을 탐지하여 이상원인의 신호가 발생한 경우 교정활동을 통하여 이를 제거해야 하지만, 구조적으로 교정이 불가능 하거나 교정활동의 비용이 많이 발생하는 경우에는 이상원인의 효과를 감안하여 수정활동을 재조정해야할 것이다. 이 논문에서는 공정모형으로 다변량 IMA(1,1)모형을 가정하고 다변량 통합공정관리 절차를 수행하는 경우 이상신호가 발생한 후 재수정 절차를 제안한다.
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