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정규 분포를 이용한 불량률 추정 32025.05.121. 불량률 추정 실제 현장에서 대량의 양품 데이터 중에서 일부만 불량으로 발생하는 상황에서, 구간별 불량율을 이론적으로 규정하는 방법을 탐구하였습니다. 세 가지 압력 구간에 대하여 불량율을 각각 2.5%, 5%, 10%로 설정하고, 데이터를 시각적으로 표현하는 방법을 제시하였습니다. 이를 통해 현장에서 데이터 구간별 불량율을 정확하게 규정할 수 있으며, 제품 생산 및 품질 관리에 유용하게 활용될 수 있습니다. 2. 정규 분포 정규 분포를 이용하여 불량률을 추정하는 방법을 제시하였습니다. 대량의 양품 데이터 중에서 일부만 불량으로 ...2025.05.12
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정규 분포를 이용한 불량률 추정 42025.05.121. 데이터 모델링 데이터 모델링 관점에서, 예를 들면 우리가 다루는 데이터가 2.5%, 5%, 10%의 불량율을 데이터가 있는 것으로 보이지만, 실제로는 중앙 부분의 데이터 모수가 매우 많고 불량율이 거의 0%에 가까울 수 있으며, 불량율이 2.5%, 5%, 10%로 갈수록 데이터가 가진 의미가 크다는 점에 주목할 필요가 있습니다. 데이터 모델링은 주로 데이터의 패턴과 특성을 파악하고, 품질 개선 등에 활용하는데 목적이 있습니다. 그러나 불량이 없는 영역에서는 이미 안정적인 품질이 유지되고 있으므로, 해당 영역의 데이터를 더욱 상...2025.05.12
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군집화 (Clustering) 비지도 학습2025.05.101. 군집화 (Clustering) 군집화(Clustering)는 비지도 학습(Unsupervised Learning)의 한 종류로, 데이터를 서로 유사한 특성을 가진 그룹으로 분류하는 기법입니다. 이를 통해 데이터의 숨겨진 구조나 패턴을 찾거나 비슷한 특성을 가진 데이터를 그룹화하여 관측 및 분석할 수 있습니다. 군집화는 다양한 분야에서 활용되며, 고객 세그먼테이션, 이미지 분류, 소셜 미디어 분석 등에 사용될 수 있습니다. 대표적인 군집화 알고리즘으로는 K-평균 군집화, DBSCAN, 계층적 군집화 등이 있습니다. 2. 불량분석...2025.05.10
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정규 분포를 이용한 불량률 추정 I2025.05.121. 정규 분포를 이용한 불량률 추정 정규 분포를 이용한 불량률 추정은 제조 및 생산 과정에서 중요한 품질 관리 요소 중 하나입니다. 제조 업체들은 제품의 불량률을 효과적으로 추정하여 제조 공정을 최적화하고 품질을 향상시키는 데 많은 관심을 기울이고 있습니다. 본 연구에서는 특정 압력 범위에 따라 변화하는 불량률을 파악하고자 합니다. 주어진 압력 범위에서 불량률이 어떻게 변하는지를 정확하게 추정하기 위해 정규 분포를 활용합니다. 이를 통해 압력과 불량률 사이의 관계를 수학적으로 모델링하고, 추정된 정규 분포를 시각화하여 불량률의 패...2025.05.12
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혼동스러운 우도(Likelihood) 이해하기2025.05.091. 우도(Likelihood)의 개념 우도는 통계학에서 모수(parameter)를 추정하는 과정에서 사용되는 개념입니다. 간단히 말해, 주어진 데이터가 주어진 모수에 대해 얼마나 "적합한지"를 나타내는 척도입니다. 예로, 불량을 예측하는 모델 P(A|B)는 주어진 조건 B가 발생한 상황에서 불량이 발생할 확률을 의미합니다. 반대로, 우도 P(B|A)는 불량이 발생한 상황에서 주어진 조건 B가 얼마나 "유사한지(Likely)"를 나타내는 척도로 사용되고 있습니다. 2. 우도 P(B|A)의 해석 우도 P(B|A)를 해석해보면, "불량...2025.05.09
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정규 분포를 이용한 불량률 추정 22025.05.121. 정규 분포 정규 분포는 많은 자연 현상과 데이터에서 나타나는 분포를 모델링하는데 자주 사용되는 확률 분포입니다. 이 연구에서는 정규 분포를 이용하여 압력 범위에 따른 불량률의 변화를 추정하고자 합니다. 정규 분포의 평균과 표준편차를 계산하여 불량률의 분포를 모델링하고, 이를 시각화하여 압력과 불량률 사이의 관계를 이해하고자 합니다. 2. 누적 분포 함수(CDF) CDF(누적 분포 함수)는 정규 분포를 이용하여 불량률과 압력 사이의 관계를 수학적으로 모델링하는데 사용됩니다. CDF를 통해 불량률의 분포를 누적하고, 추정된 CDF...2025.05.12
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생산 공정에서의 불량 모델링2025.05.121. 이항분포 이항분포는 독립적인 베르누이 시도의 결과를 모델링하는데 사용되며, 시도 횟수와 성공 확률을 고려합니다. 예를 들어, 압력을 증가시킬 때 불량이 발생하는 확률이 일정한 값으로 유지된다고 가정하면, 이러한 상황을 이항분포를 이용하여 모델링할 수 있습니다. 2. 포아송분포 포아송분포는 일정한 단위 시간 또는 공간에서의 사건 발생 횟수를 모델링하는데 사용됩니다. 압력이 증가함에 따라 불량이 발생하는 횟수가 드물게 변하는 상황에서는 포아송분포를 활용하여 불량율을 근사할 수 있습니다. 포아송분포는 독립적인 사건 발생을 가정하고,...2025.05.12
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데이터 모델링에 관한 소고2025.05.101. 데이터 모델링 데이터 모델링은 예를 들어 제조 공정에서 발생하는 다양한 변수와 상호작용을 이해하고 표현하기 위한 기술입니다. 이를 통해 우리는 불량 발생에 영향을 미치는 주요 변수들을 식별하고, 이러한 변수들 간의 관계를 파악할 수 있습니다. 데이터 모델링을 통해 불량 발생 원인을 정확하게 분석하고, 불량율을 예측할 수 있는 모델을 구축할 수 있습니다. 2. 문제의 단순화: 단일 변수 표현 다변수 데이터를 예를 들어, 면적, 두께 등과 같은 기본적인 물리량으로 하나의 값으로 표현함으로써, 다양한 변수 간의 복잡한 관계를 단순화...2025.05.10
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사회복지실천모델을 활용한 신용불량자 클라이언트의 문제해결2025.05.061. 사회복지실천모델 사회복지실천에서 활용되는 주요 모델인 정신역동모델, 심리사회모델, 행동수정모델, 과제중심모델에 대해 설명하고 있습니다. 이 중 과제중심모델을 선택하여 신용불량 문제를 해결하는 개입계획을 수립하고 있습니다. 2. 신용불량자 문제해결 간호조무사인 클라이언트가 신용불량 상태에 빠진 원인을 분석하고, 과제중심모델을 적용하여 홈쇼핑 중독, 외식 습관 등의 문제를 해결하고자 하는 개입계획을 수립하고 있습니다. 1. 사회복지실천모델 사회복지실천모델은 사회복지 서비스를 제공하는 데 있어 매우 중요한 역할을 합니다. 이 모델은...2025.05.06
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전기적 화재 원인으로 나타날 수 있는 화재패턴2025.05.141. 전기화재 원인 전기화재는 합선, 과부하, 누전 등 여러 가지 원인에 의해 발생하며, 특히 전선 피복 손상 및 노후화된 콘센트 사용 시 접촉 불량 또는 절연 불량 상태일 때 주로 발생한다. 전기화재 예방을 위해서는 전열 기구 주위에 가연물을 두지 않고, 문어발식 배선을 금지하며, 정기적인 점검을 통해 안전 상태를 확인하는 등의 주의사항을 준수해야 한다. 2. 전기화재 발생 현황 최근 5년간(2015년~2019년) 전국에서 발생한 화재 중 전기적 요인으로 인한 화재는 9,427건으로 19.2%를 차지했다. 화재 원인 중 전기적 요...2025.05.14
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