시계열을 따르는 공정데이터의 모델 모수기반 이상탐지Model Parameter Based Fault Detection for Time-series Data
- Other Titles
- Model Parameter Based Fault Detection for Time-series Data
- Authors
- 박시저; 박정술; 김성식; 백준걸
- Issue Date
- 2011
- Publisher
- 한국시뮬레이션학회
- Keywords
- 시계열; 공정이상탐지; 모델모수; K^2관리도; 모델모수기반 관리도; MPBC; Time-series; Fault detection; Parameter monitoring; K^2-control chart; model-based; MPBC
- Citation
- 한국시뮬레이션학회 논문지, v.20, no.4, pp.67 - 79
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 한국시뮬레이션학회 논문지
- Volume
- 20
- Number
- 4
- Start Page
- 67
- End Page
- 79
- URI
- https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/114320
- ISSN
- 1225-5904
- Abstract
- 본 연구에서는 시계열 공정데이터 관리를 위한 모델모수 기반 이상 탐지방법을 제안한다. 일반적인 공정관리에 널리 쓰이는 전통적인 통계적 관리기법의 관리도(SPC chart)는 측정되는 데이터가 특정 분포를 따르며 상관관계가 없는 상황을 가정한다. 따라서 공정데이터 형태가 시계열데이터와 같이 특정분포를 따르지 않고, 자기상관관계를 갖는다면 전통적인 관리도로는 관리 에 한계를 보인다. 본 연구는 시계열을 따르는 공정의 이상을 탐지를 위한 MPBC(Model Parameter Based Control-chart) 방법 을 제안한다. 제안된 MPBC는 시계열공정을 모델링하고, 모델모수의 변화를 감지하여 공정의 이상을 탐지하는 방법이다. 시계 열 공정은 ARMA(p,q) 모델을 가정하며, RLS(Recursive Least Square)를 이용하여 시계열 모델의 모수를 추정하고, 추정된 모수를 K^2관리도로 관리한다. 제안된 방법은 기존 알고리즘과 비교하여 시계열 공정 변화 탐지에 우수한 성능을 보였으며 시계열 데이터에 있어서 보다 효율적인 공정관리 방향을 제시한다.
- Files in This Item
- There are no files associated with this item.
- Appears in
Collections - College of Engineering > School of Industrial and Management Engineering > 1. Journal Articles
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.