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      누적이동평균(1,1) 모형에서 공정 변화시점의 추정 = Change point estimators in monitoring the parameters of an IMA(1,1) model

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      국문 초록 (Abstract)

      생산 공정에서 관리도를 통하여 이상원인을 탐지하는 경우 이상상태의 신호가 발생하면 교정활동을 통하여 이를 규명하고 제거한 후 다시 공정을 가동시키는 것이 일반적이다. 이때 이상원인이 발생한 시점인 공정의 변화시점을 알 수 있다면 보다 빠르고 정확하게 이상원인을 규명하고 이를 제거할 수 있을 것이다. 이 논문에서는 누적이동평균(1,1) 모형, 즉 IMA(1,1) 모형을 따르는 공정에서 관리도를 사용하여 모수들의 변화를 탐지하는 경우 공정의 변화시점에 대한 MLE를 제안하고, 제안된 추정량의 효율에 대하여 연구하였다.
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      생산 공정에서 관리도를 통하여 이상원인을 탐지하는 경우 이상상태의 신호가 발생하면 교정활동을 통하여 이를 규명하고 제거한 후 다시 공정을 가동시키는 것이 일반적이다. 이때 이상원...

      생산 공정에서 관리도를 통하여 이상원인을 탐지하는 경우 이상상태의 신호가 발생하면 교정활동을 통하여 이를 규명하고 제거한 후 다시 공정을 가동시키는 것이 일반적이다. 이때 이상원인이 발생한 시점인 공정의 변화시점을 알 수 있다면 보다 빠르고 정확하게 이상원인을 규명하고 이를 제거할 수 있을 것이다. 이 논문에서는 누적이동평균(1,1) 모형, 즉 IMA(1,1) 모형을 따르는 공정에서 관리도를 사용하여 모수들의 변화를 탐지하는 경우 공정의 변화시점에 대한 MLE를 제안하고, 제안된 추정량의 효율에 대하여 연구하였다.

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      참고문헌 (Reference)

      1 Hawkins, D. M, "The changepoint model for statistical process control" 35 : 355-366, 2003

      2 Box, G. E. P, "Statistical process control and feedback adjustment - a discussion" 34 : 251-285, 1992

      3 Domangue, R, "Some omnibus exponentially weighted moving average statistical process monitoring schemes" 33 : 299-313, 1991

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      11 Timmer, D. H, "Change point estimates for the parameters of an AR(1) process" 19 : 355-369, 2003

      12 이재헌, "Change Point Estimators in Monitoring the Parameters of an AR(1) plus an Additional Random Error Model" 한국데이터정보과학회 18 (18): 963-972, 2007

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      2016 1.18 1.18 1.07
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