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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

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      Real-life time series characteristic data has significant amount of non-stationary components, especially periodic components in nature. Extracting such components has required many ad-hoc techniques with external parameters set by users in a case-by-case manner. In this study, we used Empirical Mode Decomposition Method from Hilbert-Huang Transform to extract them in a systematic manner with least number of ad-hoc parameters set by users. After the periodic components are removed, the remaining time-series data can be analyzed with traditional methods such as ARIMA model. Then we suggest a different way of setting control chart limits for characteristic data with periodic components in addition to ARIMA components.
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      Real-life time series characteristic data has significant amount of non-stationary components, especially periodic components in nature. Extracting such components has required many ad-hoc techniques with external parameters set by users in a case-by-...

      Real-life time series characteristic data has significant amount of non-stationary components, especially periodic components in nature. Extracting such components has required many ad-hoc techniques with external parameters set by users in a case-by-case manner. In this study, we used Empirical Mode Decomposition Method from Hilbert-Huang Transform to extract them in a systematic manner with least number of ad-hoc parameters set by users. After the periodic components are removed, the remaining time-series data can be analyzed with traditional methods such as ARIMA model. Then we suggest a different way of setting control chart limits for characteristic data with periodic components in addition to ARIMA components.

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      목차 (Table of Contents)

      • 1. Introduction
      • 2. Background and Previous Research
      • 3. Determining Optimal Periodic Component
      • 4. Two-Stage Estimation Process forAnalysis
      • 5. Determining Control Limits
      • 1. Introduction
      • 2. Background and Previous Research
      • 3. Determining Optimal Periodic Component
      • 4. Two-Stage Estimation Process forAnalysis
      • 5. Determining Control Limits
      • 6. Results and Discussion
      • 7. Conclusion
      • Acknowledgement
      • References
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