학술 7 특별구두세션 : F5. 특별세션 박사논문 경진대회 ; 시간에 따른 변동성과 복합 정상분포 형태를 갖는 다변량 공정에서의 비교사학습 기반 관리도 기법 = Unsupervised Learning-based Control Chart for Time-Varying And Multimode Processes
저자
강지훈 ( Ji Hoon Kang ) ; 유재홍 ( Jae Hong Yu ) ; 김성범 ( Seoung Bum Kim ) 연구자관계분석
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학술지명
권호사항
발행연도
2014
작성언어
Korean
주제어
자료형태
학술저널
수록면
254-255(2쪽)
제공처
1. 목적 · 현재 다변량 공정관리의 가장 고난이도 문제인 시간에 따른 변동성과 복합 정상분포 문제를 군집분석을 활용한 관리도 기법으로 해결하고자 함 2. 연구설계/ 방법론/ 접근방법 · 시계열 특성을 지닌 현대의 다변량 공정은 프로세스 자체가 시간에 따라 정상분포가 변하며(time-varying) 다양하게 존재하는(multimode) 특성을 보임. · 특히, 반도체 및 화학공정의 경우, 미세한 공정조건에도 정상분포에 대한 정의가 어긋나기 때문에 그러한 현상을 잘 보정해 줄 수 있는 공정 모니터링 기법이 요구되는 실정임. · 군집화를 통해 다변화되어있는 정상분포를 개별 군집의 특정을 반영하여 정의하고 개별 군집에서 새로운 관측 통계량을 산출, 복합 정상분포 문제를 해결코자 함. · 시계열 분석기법을 응용하여 각 군집의 파라미터 (평균 및 공분산 행렬 등)를 엽데이트, 관측 통계량을 안정시켜 거짓알람(false alarm)을 최소화시킴. · 특히, 대표적인 비모수추정기법인 붓스트랩 기법을 활용하여 복합 정상분포내의 비정규성 (nonnom1ality) 문재를 해결함. 3. 연구결과 · 기존 군집분석 기반의 관리도 기법 (CB 관리도)과의 거짓알람 성능 비교를 통해 제안하는 방법론의 시간에 따른 변동성 반영에 대한 실용성 검증. · 기존에 연구된 GMM(gaussian mixture model)기반의 관리도 기법과 제안하는 알고리즘의 성능을 비교하여 그 우수성을 입증함. 4. 실무적 시사점 · 실제 문재에서는 미세한 공정 변화와 관리 환경적 요인으로 인하여 관리도 성능이 크게 저하되고 공정 매니저들은 이 문재를 해결키 위해 관리도를 정기적으로 업데이트하는 실정임. · 현대 다변량 공정관리 분야에서 가장 이슈화되고 있는 시간에 따른 변동성과 복합 정상분포 문제를 해결하여 관리도의 불필요한 업데이트를 최소화하고 실제 품질 엔지니어들이 관리도 활용을 제한하였던 주원인인 거짓알람을 최적화함으로써 다변량 관리도의 실무적 활용에 긍정적인 기여를 할 것으로 기대됨. 5. 독창성/ 가치 · 실무적으로 활용하기에 간단하며 유용한 방법론으로써 복합 정상분포를 군집화 기법을 통해 효율적으로 정의하고 온라인 시계열 업데이트 기법을 활용함으로써 시간에 따른 공정변화를 최대한 유연하게 반영하는 방법론을 제시하였다는 점에서 연구의 의의가 있음.
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