hotchpotch/wikipedia-multilingual-ir-pairs huggingface dataset:
교차상관 시간 지연 분석
교차상관은 두 신호 간의 시간 지연을 결정하는 데 유용하며, 예를 들어 마이크로폰 배열을 통한 음향 신호 전파의 시간 지연을 결정하는 데 사용된다. 두 신호 간의 교차상관을 계산한 후, 교차상관 함수의 최댓값(또는 신호가 음의 상관을 갖는 경우 최솟값)은 신호가 가장 잘 정렬되는 시점을 나타낸다. 즉, 두 신호 간의 시간 지연은 다음과 같이 교차상관의 최댓값의 인자 또는 아그 맥스에 의해 결정된다.이미지 처리 용어
조명 및 노출 조건으로 인해 이미지 및 템플릿의 밝기가 변할 수 있는 이미지 처리 응용 프로그램의 경우, 이미지를 먼저 정규화할 수 있다. 이는 일반적으로 각 단계에서 평균을 빼고 표준 편차로 나누어 수행된다. 즉, 템플릿 와 서브이미지 의 교차상관은 다음과 같다.
여기서 은 와 의 픽셀 수이고,
는 의 평균이고 는 의 표준 편차이다.
교차상관 시간 지연 분석
함수해석학 용어로는 이를 두 단위 벡터의 스칼라곱으로 생각할 수 있다. 즉, 만약이고이라면 위 합은 다음과 같다.여기서 는 내적이고 는 L² 노름이다. 그러면 코시-슈바르츠 부등식에 의해 ZNCC는 의 범위를 갖는다.
따라서 와 가 실수 행렬이라면, 그들의 정규화된 교차상관은 단위 벡터 와  사이의 각도의 코사인과 같으므로, 가 양의 스칼라로 곱해진 와 같을 때에만 이 된다.
정규화된 상관은 이미지 내에서 패턴이나 객체의 인스턴스를 찾는 데 사용되는 프로세스인 템플릿 매칭에 사용되는 방법 중 하나이다. 또한 피어슨 상관 계수의 2차원 버전이다.
NCC는 ZNCC와 유사하며, 강도의 지역 평균값을 빼지 않는다는 점만 다르다.
교차상관 비선형 시스템
비선형 시스템의 가우시안 분산을 가정하는 교차상관 함수를 사용할 때는 주의해야 한다. 특정 상황에서, 입력의 속성에 따라 비선형 동역학을 가진 시스템의 입력과 출력 간의 교차상관은 특정 비선형 효과에 대해 완전히 무시할 수 있다. 이 문제는 일부 2차 모멘트가 0과 같을 수 있으며, 이는 두 신호가 비선형 동역학에 의해 강력하게 관련되어 있음에도 불구하고 두 신호 사이에 "상관"(통계적 의존성 의미에서)이 거의 없다고 잘못 제안할 수 있기 때문에 발생한다.
교차상관 더 읽어보기
Tahmasebi, Pejman; Hezarkhani, Ardeshir; Sahimi (2012). 《Multiple-point geostatistical modeling based on the cross-correlation functions》. 《Computational Geosciences》 16. 779–797쪽. Bibcode:2012CmpGe..16..779T. doi:10.1007/s10596-012-9287-1. S2CID 62710397.
성무 (소방공무원)
성무(成茂, Seong Mu)는 대한민국의 전직 소방공무원이다.
성무 (소방공무원) 개요
성무는 1990년대에 경상남도·부산광역시·서울특별시 소방본부의 고위 보직을 역임했다. 1992년 서울시 소방학교장으로 임명되었고, 1996년 부산광역시 소방본부장, 1998년 서울특별시 소방본부장을 맡았다. 1999년에는 소방차량 납품 비리 수사에서 전 서울소방본부장 신분으로 구속기소되었다.
성무 (소방공무원) 생애
1992년 10월 7일자 인사에서 서울시 소방학교장으로 보임되었다. 이후 1994년 10월 21일부터 1996년 6월 26일까지 경상남도 소방본부장을 지냈고, 1996년 11월에는 부산광역시 소방본부장으로 부임했다. 1998년 4월 1일에는 서울특별시 소방본부장으로 보직되었다.
성무 (소방공무원) 정책·행정 기조
부산본부장 시기 성무는 “제한된 장비로 효율을 극대화하는 경제 소방·과학 소방”의 운영 철학을 제시했다. 또한 내무부 소방행정종합평가에서 부산본부가 최우수로 선정되었다는 보도가 있으며, 상금의 장비 도입 사용 방침을 밝혔다.
성무 (소방공무원) 평가
1998년 보도에 따르면 부산광역시 소방본부는 구조·구급 실적과 초기대응 강화 등으로 내무부 종합평가 최우수 관서로 선정되었다고 전한다. 성무는 상금을 첨단 구조·구급 장비 확충에 사용하겠다고 밝혔다.
성무 (소방공무원) 논란과 사건
1999년 7월 수원지검 특수부가 수사한 소방차 납품 비리 사건에서 성무(59·전 서울소방본부장)는 전·현직 고위 간부들과 함께 특정범죄가중처벌법 위반 등 혐의로 구속기소되었다. 당시 기사들은 본부장에게 규격·차종 선정 등 구매 권한이 집중된 제도적 구조도 지적했다.
생존 함수
생존 함수(survival function)는 환자, 장치 또는 기타 관심 대상이 특정 시간 이후에도 생존할 확률을 나타내는 함수이다. 생존 함수는 생존자 함수 또는 신뢰성 함수로도 알려져 있다. 신뢰성 함수라는 용어는 공학 분야에서 흔히 사용되는 반면, 생존 함수라는 용어는 인간 사망률을 포함한 더 넓은 범위의 응용 분야에서 사용된다. 생존 함수는 수명의 누적 분포 함수의 여함수이다. 때로는 누적 분포 함수의 여함수를 일반적으로 생존 함수라고 부르기도 한다.
생존 함수 정의
고장까지의 시간을 나타내는 연속 확률 변수 가 있다고 하자. 만약 가 구간 에서 누적 분포 함수 와 확률 밀도 함수 를 가진다면, 생존 함수 또는 신뢰성 함수는 다음과 같다:
생존 함수 생존 함수의 예시
아래 그래프는 가상의 생존 함수 예시를 보여준다. x축은 시간이고, y축은 생존 대상자의 비율이다. 그래프는 대상자가 시간 t를 넘어 생존할 확률을 보여준다.
예를 들어, 생존 함수 1의 경우 t = 2개월보다 오래 생존할 확률은 0.37이다. 즉, 대상자의 37%가 2개월 이상 생존한다.
생존 함수 2의 경우 t = 2개월보다 오래 생존할 확률은 0.97이다. 즉, 대상자의 97%가 2개월 이상 생존한다.
중앙 생존 기간은 생존 함수로부터 결정될 수 있다: 중앙 생존 기간은 생존 함수가 0.5 값과 교차하는 지점이다. 예를 들어, 생존 함수 2의 경우, 대상자의 50%가 3.72개월 생존한다. 따라서 중앙 생존 기간은 3.72개월이다.
중앙 생존 기간은 그래프만으로 항상 결정할 수 있는 것은 아니다. 예를 들어, 생존 함수 4에서는 대상자의 50% 이상이 10개월의 관찰 기간보다 더 오래 생존한다.
생존 함수 생존 함수의 예시
생존 함수는 생존 데이터를 설명하고 표시하는 여러 방법 중 하나이다. 데이터를 표시하는 또 다른 유용한 방법은 대상자의 생존 시간 분포를 보여주는 그래프이다. 올킨(Olkin) 등은 426페이지에서 다음 생존 데이터 예시를 제시한다. 에어컨(AC) 시스템의 연속적인 고장 간 시간(시간, t)이 기록되었다: 1, 3, 5, 7, 11, 11, 11, 12, 14, 14, 14, 16, 16, 20, 21, 23, 42, 47, 52, 62, 71, 71, 87, 90, 95, 120, 120, 225, 246, 261. 평균 고장 간 시간은 59.6시간이다. 아래 그림은 고장 간 시간 분포를 보여준다. 그래프 아래의 파란색 눈금 표시는 연속적인 AC 고장 간 실제 시간을 나타낸다.
이 예시에서는 지수 분포를 나타내는 곡선이 AC 고장 시간 분포 위에 겹쳐져 있으며, 지수 분포는 AC 고장 시간 분포를 근사한다. 이 특정 지수 곡선은 파라미터 람다, λ로 지정된다.
생존 함수 생존 함수의 예시
시간은 양의 값을 가질 수 있으므로 고장 시간의 분포는 확률 밀도 함수(PDF)이다. 방정식에서 PDF는 fT로 지정된다. 만약 시간이 (1일, 2일 등과 같이) 이산적인 값만 가질 수 있다면, 고장 시간의 분포를 확률 질량 함수라고 부른다. 대부분의 생존 분석 방법은 시간이 어떤 양수 값도 가질 수 있다고 가정하며, fT는 PDF이다. 관찰된 AC 고장 간 시간이 지수 함수를 사용하여 근사된다면, 지수 곡선은 AC 고장 시간의 확률 밀도 함수 fT를 제공한다.
생존 데이터를 표시하는 또 다른 유용한 방법은 각 시점까지의 누적 고장을 보여주는 그래프이다. 이 데이터는 각 시점까지의 누적 고장 수 또는 누적 고장 비율로 표시될 수 있다. 아래 그래프는 에어컨 시스템의 각 시점에서의 누적 고장 확률(또는 비율)을 보여준다. 검은색 계단형 선은 누적 고장 비율을 나타낸다. 각 계단마다 그래프 하단에 관찰된 고장 시간을 나타내는 파란색 눈금 표시가 있다. 부드러운 빨간색 선은 관찰된 데이터에 적합된 지수 곡선을 나타낸다.
생존 함수 생존 함수의 예시
각 시점까지의 누적 고장 확률 그래프를 누적 분포 함수(CDF)라고 한다. 생존 분석에서 누적 분포 함수는 생존 시간이 특정 시간 t보다 작거나 같을 확률을 나타낸다.
생존 시간 T를 양의 정수라고 하자. 특정 시간은 소문자 t로 표시된다. T의 누적 분포 함수는 다음 함수이다.
여기서 우변은 확률 변수 T가 t보다 작거나 같을 확률을 나타낸다. 시간이 어떤 양수 값도 가질 수 있다면, 누적 분포 함수 F(t)는 확률 밀도 함수 f(t)의 적분이다.
에어컨 예시에서, 아래 CDF 그래프는 데이터에 적합된 지수 곡선을 사용하여 추정했을 때, 고장 시간이 100시간 이하일 확률이 0.81임을 보여준다.
고장 시간이 100시간 이하일 확률을 그래프로 나타내는 것의 대안은 고장 시간이 100시간보다 길 확률을 그래프로 나타내는 것이다. 총 확률은 1이 되어야 하므로, 고장 시간이 100시간보다 길 확률은 고장 시간이 100시간 이하일 확률을 1에서 뺀 값과 같아야 한다.
따라서 다음과 같다:
이 관계는 모든 고장 시간에 대해 일반화된다:
이 관계는 아래 그래프에 나와 있다. 왼쪽 그래프는 Pr(T ≤ t)인 누적 분포 함수이다. 오른쪽 그래프는 Pr(T > t) = 1 − Pr(T ≤ t)이다. 오른쪽 그래프는 생존 함수 S(t)이다. S(t) = 1 – CDF라는 사실이 생존 함수가 여누적 분포 함수라고 불리는 이유이다.
생존 함수 모수적 생존 함수
에어컨 예시와 같은 일부 경우, 생존 시간 분포는 지수 분포와 같은 함수에 의해 잘 근사될 수 있다. 지수 분포, 베이불 분포, 감마, 정규, 로그정규, 로그로지스틱을 포함한 여러 분포가 생존 분석에서 일반적으로 사용된다. 이 분포들은 매개변수에 의해 정의된다. 예를 들어, 정규(가우스) 분포는 평균과 표준 편차라는 두 매개변수에 의해 정의된다. 매개변수에 의해 정의되는 생존 함수를 모수적(parametric)이라고 한다.
위에서 보여준 네 가지 생존 함수 그래프에서 생존 함수의 모양은 특정 확률 분포에 의해 정의된다. 생존 함수 1은 지수 분포에 의해, 2는 베이불 분포에 의해, 3은 로그로지스틱 분포에 의해, 4는 또 다른 베이불 분포에 의해 정의된다.
생존 함수 모수적 생존 함수
지수 생존 분포의 경우, 개체나 장치의 연령에 관계없이 모든 시간 간격에서 고장 확률은 동일하다. 이 사실은 지수 생존 분포의 "기억상실" 속성으로 이어진다: 대상의 연령은 다음 시간 간격의 고장 확률에 영향을 미치지 않는다. 지수 분포는 부품이 고장나면 교체되는 시스템의 수명에 대한 좋은 모델이 될 수 있다. 또한 짧은 간격 동안 살아있는 유기체의 생존을 모델링하는 데 유용할 수 있다. 그러나 살아있는 유기체의 전체 수명을 모델링하는 데는 좋은 모델이 아닐 수 있다. 에프론(Efron)과 해스티(Hastie) (p. 134)가 지적했듯이, "인간의 수명이 지수적이라면, 노인이나 젊은 사람은 없고, 그저 운이 좋거나 운이 없는 사람들만 있을 것이다."
생존 함수 모수적 생존 함수
지수 생존 함수의 주요 가정은 위험률이 일정하다는 것이다. 위에서 주어진 예시에서 매년 사망하는 남성의 비율은 10%로 일정했으며, 이는 위험률이 일정하다는 것을 의미한다. 일정한 위험률이라는 가정은 적절하지 않을 수 있다. 예를 들어, 대부분의 살아있는 유기체에서는 노년기의 사망 위험이 중년기보다 크다. 즉, 위험률이 시간에 따라 증가한다. 유방암과 같은 일부 질병에서는 재발 위험이 5년 후에는 낮아진다. 즉, 위험률이 시간에 따라 감소한다. 베이불 분포는 지수 분포를 확장하여 위험률이 일정하거나, 증가하거나, 감소할 수 있도록 한다.
특정 데이터 세트에 더 잘 맞는 다른 모수적 생존 함수로는 정규, 로그정규, 로그로지스틱, 감마 등이 있다. 특정 응용 분야에 대한 모수 분포 선택은 그래프 방법이나 공식적인 적합도 검정을 사용하여 수행할 수 있다. 이러한 분포와 검정은 생존 분석 교과서에 설명되어 있다. 로리스(Lawless)는 모수적 모델에 대해 광범위하게 다루고 있다.
모수적 생존 함수는 주로 관찰 기간을 넘어 생존 함수를 추정할 수 있게 해주기 때문에 제조 응용 분야에서 흔히 사용된다. 그러나 모수적 함수의 적절한 사용은 데이터가 선택된 분포에 의해 잘 모델링될 것을 요구한다. 적절한 분포를 사용할 수 없거나 임상 시험 또는 실험 전에 지정할 수 없는 경우, 비모수적 생존 함수는 유용한 대안을 제공한다.
생존 함수 비모수적 생존 함수
생존에 대한 모수적 모델이 불가능하거나 바람직하지 않을 수 있다. 이러한 상황에서 생존 함수를 모델링하는 가장 일반적인 방법은 비모수적 카플란-마이어 생존분석이다. 이 추정량은 수명 데이터를 필요로 한다. 주기적인 사례(코호트) 및 사망(및 회복) 횟수는 수명 데이터 없이 생존 함수의 비모수적 최대 가능도 및 최소 제곱 추정치를 만드는 데 통계적으로 충분하다.
심문규 (소방공무원)
심문규(1981년 9월 22일 ~ 2018년 8월 12일)는 대한민국의 소방공무원이다. 경기도 김포소방서 119구조대(수난구조)에서 근무했으며, 2018년 8월 12일 한강 김포 신곡수중보 인근에서 민간 보트 위험 신고에 대응하던 중 구조보트가 급류에 전복되면서 순직하였다. 정부와 경기도는 1계급 특별승진과 옥조근정훈장을 추서했고, 유해는 국립대전현충원에 안장되었다.
심문규 (소방공무원) 생애와 개인사
경상남도 창원에서 태어났다. 단국대학교 건축공학과에 재학했고, 가정 형편을 돕기 위해 원양어선에 승선하는 등 학업과 생계를 병행하였다. 복싱을 꾸준히 수련하여 프로 라이선스를 취득하고 경기에 출전한 경력이 있으며, 이후 항해사 자격을 갖추었다. 2015년 5월에 조샛별과 혼인하여 2017년에 쌍둥이 아들을 얻었다.
심문규 (소방공무원) 2018년 신곡수중보 구조보트 전복 사고
2018년 8월 12일 낮 12시 50분경 군 초소에서 “민간 보트가 신곡수중보에 걸려 있다”는 신고가 접수되자, 김포소방서 수난구조대는 보트 1대와 제트스키 1대로 현장에 출동하였다. 수중보에 접근해 상황을 확인하던 중 급류에 휩쓸려 구조보트가 전복되었다. 동료 1명은 제트스키에 구조되었고, 심문규와 오동진은 실종되었다.
사고 다음 날인 8월 13일 오후, 두 사람은 한강 하류에서 각각 발견되었다.
2018년 8월 16일 김포생활체육관에서 경기도청장(葬)으로 합동 영결식이 거행되었다. 경기도는 두 대원을 1계급 특별승진(소방교→소방장)하고 옥조근정훈장을 추서했으며, 유해는 국립대전현충원에 안장되었다.
심문규 (소방공무원) 평가와 기억
동료와 유가족의 증언에 따르면, 그는 조용하지만 헌신적인 대원으로 동료들을 세심히 배려했고, 가정에서는 두 아들의 성장에 깊이 관여한 성실한 아버지였다. 사고 5주기를 맞아 지역 언론은 그의 생전 면모와 가족의 삶을 조명했고, 6주기에는 김포소방서가 국립대전현충원에서 추도 행사를 진행했다.
통계적 공정 관리
통계적 공정 관리(statistical process control, SPC) 또는 통계적 품질 관리(statistical quality control, SQC)는 생산 공정의 품질을 모니터링하고 제어하기 위해 통계적 방법을 적용하는 것이다. 이는 공정이 효율적으로 작동하여 폐기물 스크랩을 줄이고 사양에 맞는 제품을 더 많이 생산하도록 돕는다. SPC는 "적합 제품"(사양을 충족하는 제품) 출력을 측정할 수 있는 모든 공정에 적용할 수 있다. SPC에서 사용되는 주요 도구에는 런 차트, 관리도 (차트), 지속적 개선에 대한 초점, 실험계획법 등이 있다. SPC가 적용되는 공정의 예로는 제조 라인이 있다.
SPC는 두 단계로 실천되어야 한다. 첫 번째 단계는 공정의 초기 설정이고, 두 번째 단계는 공정의 정기적인 생산 사용이다. 두 번째 단계에서는 5M&E 조건(Man, Machine, Material, Method, Movement, Environment)의 변화와 제조 공정에서 사용되는 부품(기계 부품, 지그, 고정구)의 마모율에 따라 검토 기간을 결정해야 한다.
통계적 공정 관리
SPC가 "점검"과 같은 다른 품질 관리 방법에 비해 가지는 장점은 문제가 발생한 후 수정하는 것보다 문제의 조기 감지 및 예방을 강조한다는 점이다.
폐기물 감소 외에도 SPC는 제품 생산에 필요한 시간을 줄일 수 있다. SPC는 완성된 제품을 재작업하거나 폐기할 가능성을 낮춘다.
통계적 공정 관리 역사
통계적 공정 관리는 1920년대 초 벨 연구소의 월터 A. 슈하트가 개척했다. 슈하트는 1924년에 관리도를 개발하고 통계적 관리 상태의 개념을 제시했다. 통계적 관리는 논리학자 윌리엄 어니스트 존슨이 1924년 저서 『논리학 제3부: 과학의 논리적 기초』에서 개발한 교환 가능성 개념과 동등하다. 그는 해롤드 F. 닷지와 해리 로미그를 포함하는 AT&T 팀과 함께 표본 추출 검사를 합리적인 통계적 기반 위에 두는 작업을 했다. 슈하트는 1934년 육군 피카티니 조병창에서 탄약 제조에 관리도를 적용하는 데 콜로넬 레슬리 E. 사이먼에게 자문을 제공했다. 이 성공적인 적용은 육군 병기국이 제2차 세계대전 발발 시 AT&T의 조지 D. 에드워즈를 고용하여 산하 부서 및 계약업체에 통계적 품질 관리 사용에 대한 자문을 제공하도록 설득하는 데 도움이 되었다.
통계적 공정 관리 역사
W. 에드워즈 데밍은 슈하르트를 미국 농무부 대학원 강연에 초청했으며, 그 강연의 결과물인 슈하르트의 저서 『품질 관리 관점에서의 통계적 방법』(1939)의 편집자를 맡았다. 데밍은 제2차 세계대전 중 미국 산업계에 새로운 기술을 훈련시킨 품질 관리 단기 과정의 중요한 설계자였다. 이 전시 과정의 졸업생들은 1945년에 새로운 전문 학회인 미국 품질 관리 학회를 설립했고, 에드워즈를 초대 회장으로 선출했다. 데밍은 연합군 점령 기간 동안 일본을 방문하여 일본 산업계에 SPC 방법을 도입하기 위해 일본 과학기술 연맹(JUSE)과 만났다.
통계적 공정 관리 역사
슈하트는 영국에서 나오는 새로운 통계 이론, 특히 윌리엄 실리 고셋, 칼 피어슨, 로널드 피셔의 연구를 읽었다. 그러나 그는 물리적 과정의 데이터가 정규 분포 곡선(즉, 가우스 분포 또는 '종형 곡선')을 거의 생성하지 않는다는 것을 이해했다. 그는 제조 공정의 변동 측정 데이터가 자연 현상(예: 입자의 브라운 운동) 측정 데이터와 항상 동일하게 동작하지 않는다는 것을 발견했다. 슈하트는 모든 공정이 변동을 나타내지만, 일부 공정은 공정에 본래적인 변동("일반" 변동 원인)을 나타내며, 이러한 공정을 (통계적) 관리 상태에 있다고 설명했다. 다른 공정은 인과 시스템에 항상 존재하지 않는 변동("특수" 변동 원인)을 추가로 나타내며, 슈하트는 이를 관리 상태가 아니라고 설명했다.
통계적 공정 관리는 모든 반복적인 프로세스를 지원하는 데 적합하며, 예를 들어 ISO 9000 품질 관리 시스템이 사용되는 많은 환경에서 구현되었다. 여기에는 재무 감사 및 회계, IT 운영, 의료 프로세스, 대출 관리 및 행정, 고객 청구 등과 같은 사무 프로세스가 포함된다. 설계 및 개발에서의 사용에 대한 비판에도 불구하고, 기업 데이터 웨어하우스 또는 기업 데이터 품질 관리 시스템과 같이 대량 데이터 처리 작업의 반자동 데이터 거버넌스를 관리하는 데 적합하다.
1988년 능력 성숙도 모델 (CMM)에서 소프트웨어 공학 연구소는 SPC가 소프트웨어 공학 프로세스에 적용될 수 있다고 제안했다. CMMI의 레벨 4 및 레벨 5 실행은 이 개념을 사용한다.
연구 개발이나 시스템 엔지니어링과 같이 반복적이지 않고 지식 집약적인 프로세스에 SPC를 적용하는 것은 회의론에 부딪혔고 여전히 논란의 여지가 있다.
『은 탄환은 없다』에서 프레더릭 브룩스는 소프트웨어의 복잡성, 적합성 요구 사항, 변경 가능성 및 비가시성이 제거할 수 없는 본질적인 변동을 초래한다고 지적한다. 이는 SPC가 소프트웨어 개발에서 제조보다 효과가 적다는 것을 의미한다.
통계적 공정 관리 제조의 변동
제조에서 품질은 사양에 대한 적합성으로 정의된다. 그러나 어떤 두 제품이나 특성도 정확히 같지 않다. 왜냐하면 어떤 공정이든 많은 가변성 원인을 포함하고 있기 때문이다. 대량 제조에서는 전통적으로 완성된 제품의 품질은 제품의 제조 후 검사를 통해 보장된다. 각 제품(또는 생산 배치에서 추출한 제품 샘플)은 설계 사양을 얼마나 잘 충족하는지에 따라 승인되거나 거부될 수 있다. SPC는 통계학적 도구를 사용하여 생산 공정의 성능을 관찰함으로써 불량 제품 생산으로 이어지기 전에 중요한 변동을 감지한다.
공정의 어느 시점에서든 모든 변동 원인은 두 가지 범주 중 하나에 속한다.
(1) 공통 원인
'공통' 원인은 때때로 '할당 불가능한' 또는 '정상적인' 변동 원인이라고도 불린다. 이는 공정에 지속적으로 작용하는 모든 변동 원인을 의미하며, 일반적으로 많은 원인이 있다. 이러한 유형의 원인들은 시간이 지남에 따라 통계적으로 안정적이고 반복 가능한 분포를 집합적으로 생성한다.
(2) 특수 원인
통계적 공정 관리 제조의 변동
'특수' 원인은 때때로 '할당 가능한' 변동 원인이라고도 불린다. 이 용어는 공정 출력의 일부에만 영향을 미치는 변동을 야기하는 모든 요인을 의미한다. 이들은 종종 간헐적이고 예측 불가능하다.
대부분의 공정에는 많은 변동 원인이 있으며, 대부분은 사소하고 무시될 수 있다. 만약 지배적인 할당 가능한 변동 원인이 감지되면, 잠재적으로 식별되고 제거될 수 있다. 이들이 제거되면, 공정은 '안정적'이라고 불린다. 공정이 안정적일 때, 그 변동은 알려진 한계 내에 유지되어야 한다. 즉, 적어도 다른 할당 가능한 변동 원인이 발생하기 전까지는 그렇다.
예를 들어, 아침 시리얼 포장 라인은 각 시리얼 상자에 시리얼 500그램을 채우도록 설계될 수 있다. 일부 상자에는 500그램보다 약간 더 많이 들어 있고, 일부 상자에는 약간 적게 들어 있을 것이다. 포장 무게를 측정하면, 데이터는 순중량의 확률 분포를 보여줄 것이다.
통계적 공정 관리 제조의 변동
생산 공정, 그 투입물, 또는 그 환경(예: 라인의 기계)이 변하면 데이터의 분포도 변할 것이다. 예를 들어, 기계의 캠과 풀리가 마모됨에 따라 시리얼 충전 기계는 각 상자에 지정된 양보다 더 많은 시리얼을 넣을 수 있다. 이는 고객에게 이로울 수 있지만, 제조업체의 관점에서는 낭비이며 생산 비용을 증가시킨다. 제조업체가 변화와 그 원인을 적시에 발견하면, 그 변화를 수정할 수 있다(예: 캠과 풀리 교체).
SPC 관점에서 볼 때, 각 시리얼 상자의 무게가 무작위로 변하여 일부는 높고 일부는 낮지만 항상 허용 가능한 범위 내에 있다면, 이 공정은 안정적이라고 간주된다. 기계의 캠과 풀리가 마모되기 시작하면, 시리얼 상자의 무게가 무작위가 아닐 수 있다. 캠과 풀리의 기능 저하는 시리얼 상자 무게가 증가하는 비무작위 선형 패턴으로 이어질 수 있다. 이를 공통 원인 변동이라고 한다. 그러나 캠과 풀리의 예기치 않은 오작동으로 인해 모든 시리얼 상자의 무게가 갑자기 평균보다 훨씬 더 나간다면, 이는 특수 원인 변동으로 간주될 것이다.
통계적 공정 관리 인더스트리 4.0과 인공지능
인더스트리 4.0의 등장은 통계적 공정 관리의 범위를 전통적인 제조 공정에서 현대적인 사이버 물리 및 데이터 기반 시스템으로 확장했다. Colosimo 등(2024)의 검토 기사는 SPC가 이제 기계 학습 및 인공지능(AI) 모델의 생산 환경 사용을 포함하여 인더스트리 4.0 환경을 특징짓는 복잡하고 고차원적이며 종종 자동화된 프로세스를 모니터링하는 데 중요한 역할을 한다고 언급한다.
한 가지 새로운 연구 분야는 SPC 기술을 인공 신경망 및 기타 기계 학습 모델에 적용하는 것이다. 제품 품질을 직접 모니터링하는 대신, AI 시스템의 신뢰할 수 없는 동작 감지에 초점을 맞춘다. 예를 들어, 레이블이 지정된 데이터 없이 비정상 상태 및 개념 드리프트 감지를 가능하게 하는 신경망 임베딩 분포의 변화를 추적하기 위해 비모수 다변량 관리도가 제안되었다. 이를 통해 산업 환경에서 배포된 AI 시스템의 실시간 모니터링이 가능해진다..
통계적 공정 관리 적용
SPC의 적용은 세 가지 주요 활동 단계를 포함한다.
SPC의 적절한 구현은 여러 조직의 통계 전문 지식 부족으로 인해 부분적으로 제한되어 왔다.
공정 지도 상의 지점에서 측정된 변동 데이터는 관리도 (차트)를 사용하여 모니터링된다. 관리도는 "할당 가능한"("특수") 변동 원인과 "공통" 변동 원인을 구분하려고 시도한다. "공통" 원인은 공정의 예상되는 부분이므로 제조업자에게 "할당 가능한" 원인보다 훨씬 덜 중요하다. 관리도 사용은 시간에 걸쳐 지속적으로 이루어지는 활동이다.
공정이 관리도의 "감지 규칙" 중 어느 것도 트리거하지 않을 때, "안정적"이라고 말한다. 안정적인 공정에 대해 공정 능력 분석을 수행하여 미래에 "적합 제품"을 생산할 수 있는 공정의 능력을 예측할 수 있다.
안정적인 공정은 능력 지수 범위를 벗어나는 분산이 없는 공정 서명으로 입증될 수 있다. 공정 서명은 능력 지수와 비교되는 플롯된 점들이다.
통계적 공정 관리 적용
공정이 관리도의 "감지 규칙" 중 하나를 트리거하거나(또는 공정 능력이 낮을 때), 과도한 변동의 원인을 식별하기 위해 다른 활동이 수행될 수 있다.
이러한 추가 활동에 사용되는 도구에는 이시카와 다이어그램, 실험계획법, 파레토도 등이 있다. 실험계획법은 변동 원인의 상대적 중요성(강도)을 객관적으로 정량화하는 수단이다. (특수 원인) 변동의 원인이 식별되면, 이를 최소화하거나 제거할 수 있다. 변동 원인을 제거하는 단계에는 표준 개발, 직원 교육, 오류 방지, 공정 자체 또는 그 입력의 변경 등이 포함될 수 있다.
많은 공정을 관리도로 모니터링할 때, 공정의 안정성을 정량적으로 측정하는 것이 때때로 유용하다. 이 지표들은 시정 조치가 가장 필요한 공정을 식별/우선순위화하는 데 사용될 수 있다. 이 지표들은 전통적인 공정능력지수 지표를 보완하는 것으로도 볼 수 있다. Ramirez와 Runger가 설명한 바와 같이 여러 지표가 제안되었다.
이들은 (1) 장기 변동성을 단기 변동성과 비교하는 안정성 비율, (2) 소그룹 내 변동성을 소그룹 간 변동성과 비교하는 ANOVA 검정, (3) 웨스턴 일렉트릭 규칙 위반이 하나 이상 있는 소그룹의 수를 전체 소그룹 수와 비교하는 불안정성 비율이다.
통계적 공정 관리 관리도의 수학적 원리
관리도는 공정 특성의 시간 순서대로 관측치 에 기반한다. 모니터링되는 특성은 적용 분야에 따라 단일 관측치, 샘플 또는 배치 평균, 범위, 분산 또는 적합 모델에서 얻은 잔차일 수 있다.
일반적인 차트는 다음으로 구성된다.
여기서 와 는 관리 상태 평균과 표준 편차를 나타내며, 는 일반적으로 3으로 선택된다("삼 시그마 규칙").
구간 을 벗어나는 관측치 는 잠재적인 통제 불능 상태를 알린다. 누적합 (CUSUM) 차트 및 지수 가중 이동 평균 차트 (EWMA 차트)와 같은 변형은 작거나 지속적인 변화에 대한 민감도를 향상시키는 데 사용된다.
통계적 공정 관리 관리도의 수학적 원리
그러나 많은 응용 분야에서는 독립적인 관측치라는 가정이 위반되는 경우가 있다. 예를 들어 자기 상관 시계열에서 그렇다. 이러한 경우 기존의 관리 한계는 과도한 오경보를 발생시킬 수 있다. 일반적인 해결책은 시계열 모델(예: ARIMA)을 적합시키고 잔차 관리도를 구성하는 것이다. 이 관리도에서는 모델 잔차

를 대신 모니터링하거나, 그에 따라 관리 한계를 조정한다. 잔차는 대략적으로 독립적이고 동일하게 분포되도록 설계되었기 때문에 표준 관리도 이론을 잔차에 적용할 수 있다. 따라서 공정이 의존성을 나타낼 때는 조정된 관리 한계 또는 모델 기반 접근 방식이 필요하다.
노명래
노명래(—, 1991년 10월 7일~2021년 6월 30일)는 대한민국의 소방공무원이었다. 2021년 6월 29일 오전 5시 5분경 울산광역시 중구 성남동의 3층 상가건물 화재 현장에서 인명수색과 진압 도중 급격한 연소 확대로 중화상을 입었고, 이튿날 부산의 화상전문병원에서 사망하였다. 사망 직후 1계급 특진으로 소방교가 되었고 옥조근정훈장이 추서되었으며, 유해는 국립대전현충원 소방공무원 묘역에 안장되었다. 2023년 6월, 울산시는 순직 현장 인근 470m 구간을 ‘소방관노명래길’로 지정하여 그의 희생을 기렸다.
노명래 생애
1991년 10월 7일 울산에서 태어났다.
대한민국 육군 육군특수전사령부에서 중사로 복무하였다.
2020년 1월 5일 구조특채로 울산중부소방서에 소방사로 임용되어 구조대에서 1년 6개월가량 근무했다. 재직 중 울산 남구의 고층 주상복합 화재 등 대형 현장에서 구조 활동을 수행하였다.
노명래 2021년 성남동 상가 화재와 순직
2021년 6월 29일 오전 5시 5분경 울산광역시 중구 성남동의 3층 상가건물에서 화재가 발생하였다. 노명래는 내부에 사람이 있을 수 있다는 신고에 따라 인명수색과 진압을 위해 진입했으며, 급격한 연소 확대 속에서 다수 대원과 함께 중화상을 입었다.
현장 대원들은 창문을 통한 탈출과 완강기·구조매트 등을 이용해 퇴로를 확보했고, 노명래는 중화상을 입은 상태로 부산의 화상전문병원으로 이송되었다.
노명래는 다음날인 6월 30일 새벽 04시 31분 사망하였다.
영결식은 2021년 7월 2일 울산시청 햇빛광장에서 울산광역시장(葬)으로 엄수되었다. 고인에게는 소방사에서 소방교로의 1계급 특진과 옥조근정훈장이 추서되었고, 유해는 국립대전현충원 소방공무원 묘역에 안장되었다.
노명래 추모와 기념
울산시는 순직 2주기인 2023년 6월 30일, 화재 현장 인근 중구 시계탑거리–문화의거리 약 470m 구간을 ‘소방관노명래길’로 지정하고 기념식을 개최하였다. 명예도로명은 5년간(연장 가능) 사용된다. 같은 날 대한민국 소방청장은 현장에서 열린 기념식에 참석하여 추념사를 했다.
노명래 평가와 맥락
노명래의 순직은 신임·초임 소방공무원의 현장 안전을 둘러싼 사회적 문제의식 속에서 함께 거론되었다. 국내 언론은 최근 10년간 지속된 화재·구조 현장 순직 사례와 안전대책의 필요성을 지적하였다.
관계대수 (수학)
수학 및 추상대수학에서 관계대수(relation algebra)는 대합이라고 불리는 단항연산인 역으로 잔여 불 대수가 확장된 것이다. 관계대수의 동기 부여 예시는 집합 X에 대한 모든 이항 관계의 대수인 2X 2이다. 즉, 곱집합 X2의 부분 집합이며, R•S는 이항 관계 R과 S의 일반적인 합성으로 해석되고, R의 역은 역관계로 해석된다.
관계대수는 19세기 오거스터스 드 모르간과 찰스 샌더스 퍼스의 연구에서 시작되었으며, 이는 에른스트 슈뢰더의 대수 논리에서 정점을 찍었다. 여기서 다루는 관계대수의 등식 형태는 1940년대부터 알프레트 타르스키와 그의 학생들이 개발했다. 타르스키와 기반트(1987)는 관계대수를 공리적 집합론의 변수 없는 처리에 적용했으며, 이는 집합론에 기반을 둔 수학 자체가 변수 없이 수행될 수 있음을 의미했다.
관계대수 (수학) 정의
관계대수 (L, ∧, ∨, −, 0, 1, •, I, ˘)는 불 연산인 논리곱 x∧y, 논리합 x∨y, 부정 x−, 불 상수 0과 1, 관계 연산인 합성 x•y 및 역 x˘, 그리고 관계 상수 I로 구성된 대수 구조이며, 이 연산과 상수는 관계 계산의 공리화를 구성하는 특정 방정식을 만족한다. 대략적으로, 관계대수는 공집합(0), 전체(1), 항등((I)) 관계를 포함하고 이 다섯 가지 연산에 대해 닫혀 있는 집합에 대한 이항 관계 시스템에 대한 것으로, 군이 항등 순열을 포함하고 합성 및 역에 대해 닫혀 있는 집합의 순열 시스템에 대한 것과 같다. 그러나 관계대수의 1차 이론은 그러한 이항 관계 시스템에 대해 완전하지 않다.
관계대수 (수학) 정의
욘슨과 치나키스(1993)에 따르면, 추가 연산 x ◁ y = x • y˘, 그리고 이중적으로 x ▷ y = x˘ • y를 정의하는 것이 편리하다. 욘슨과 치나키스는 I ◁ x = x ▷ I이며, 둘 다 x˘와 같다는 것을 보여주었다. 따라서 관계대수는 대수 구조 (L, ∧, ∨, −, 0, 1, •, I, ◁, ▷)로도 정의될 수 있다. 이 서명이 일반적인 서명보다 유리한 점은 관계대수가 단순히 I ◁ x가 대합인 잔여 불 대수로 완전히 정의될 수 있다는 것이다. 즉, I ◁ (I ◁ x) = x. 후자의 조건은 일반 산술 역수에 대한 방정식 1/(1/x) = x의 관계적 대응물로 생각할 수 있으며, 일부 저자는 역수를 역의 동의어로 사용한다.
잔여 불 대수는 유한한 항등식으로 공리화되므로 관계대수도 마찬가지이다. 따라서 후자는 다양체인 관계대수의 다양체 RA를 형성한다. 위 정의를 방정식으로 확장하면 다음 유한 공리화가 산출된다.
아래 공리 B1-B10은 기번트(2006: 283)에서 가져왔으며, 1948년 타르스키가 처음 제시했다.
L은 이항 논리합 ∨와 단항 여원 ()−에 대한 불 대수이다:
B1: A ∨ B = B ∨ A
관계대수 (수학) 정의
B2: A ∨ (B ∨ C) = (A ∨ B) ∨ C
B3: (A− ∨ B)− ∨ (A− ∨ B−)− = A
이 불 대수 공리화는 헌팅턴 (1933)에 의한 것이다. 함축된 불 대수의 만남(meet)이 • 연산자가 아니며(비록 만남처럼 ∨에 분배되더라도), 불 대수의 1이 I 상수도 아니라는 점에 유의하라.
L은 이항 합성 (•) 및 널리 항등 I에 대한 모노이드이다:
B4: A • (B • C) = (A • B) • C
B5: A • I = A
단항 역 ()˘는 합성에 대한 대합이다:
B6: A˘˘ = A
B7: (A • B)˘ = B˘ • A˘
공리 B6은 변환을 대합으로 정의하는 반면, B7은 합성에 대한 변환의 반분배 법칙을 표현한다.
역과 합성은 논리합에 대해 분배된다:
B8: (A ∨ B)˘ = A˘ ∨ B˘
B9: (A ∨ B) • C = (A • C) ∨ (B • C)
B10은 오거스터스 드 모르간이 발견한 A • B ≤ C−  A˘ • C ≤ B−  C • B˘ ≤ A−라는 사실의 타르스키 등식 형태이다.
B10: (A˘ • (A • B)−) ∨ B− = B−
이 공리들은 ZFC 정리이다. 순수히 불 대수인 B1-B3의 경우 이 사실은 자명하다. 다음 각 공리 뒤에는 ZFC에 대한 해설인 Suppes(1960) 3장의 해당 정리 번호가 나와 있다. B4 27, B5 45, B6 14, B7 26, B8 16, B9 23.
관계대수 (수학) RA에서 이항 관계의 속성 표현
다음 표는 이항 관계의 일반적인 속성 중 다수가 간결한 RA 등식 또는 부등식으로 어떻게 표현될 수 있는지를 보여준다. 아래에서, A ≤ B 형태의 부등식은 불 대수 방정식 A∨B = B의 약어이다.
이러한 종류의 가장 완전한 결과 집합은 Carnap(1958)의 C장으로, 여기의 표기법과는 상당히 다르다. Suppes(1960)의 3.2장에는 더 적은 결과가 ZFC 정리로 제시되어 있으며, 이 항목의 표기법과 더 유사한 표기법을 사용한다. 카르나프와 서피스 모두 이 항목의 RA를 사용하거나 등식적인 방식으로 결과를 공식화하지 않았다.
관계대수 (수학) 표현력
RA의 메타수학은 타르스키와 기반트 (1987)에서 자세히 논의되며, 기반트 (2006)에서 더 간략하게 다루어진다.
RA는 균일한 대체와 등가물에 대한 등가물 대치 외에는 아무것도 사용하지 않고 조작되는 방정식으로만 구성된다. 두 규칙 모두 학교 수학 및 일반적으로 추상대수학에서 매우 친숙하다. 따라서 RA 증명은 일반적으로 수리논리학의 경우와 달리 모든 수학자에게 친숙한 방식으로 수행된다.
RA는 세 개 이하의 변수를 포함하는 1차 논리(FOL) 공식을 표현할 수 있다. (주어진 변수는 여러 번 정량화될 수 있으며, 따라서 변수를 "재사용"하여 한정 기호를 임의로 깊게 중첩할 수 있다.) 놀랍게도, 이 FOL 조각은 페아노 산술과 거의 모든 공리적 집합론을 표현하기에 충분하다. 따라서 RA는 사실상 FOL과 그 논리 연산, 한정 기호, 턴스타일 (기호), 전건 긍정 없이 거의 모든 수학을 대수화하는 방법이다. RA는 페아노 산술과 집합론을 표현할 수 있으므로, 괴델의 불완전성 정리가 적용된다. RA는 불완전하며, 완전화될 수 없고, 결정 불가능하다. (참고: RA의 불 대수 조각은 완전하고 결정 가능하다.)
관계대수 (수학) 표현력
표현 가능한 관계대수는 클래스 RRA를 형성하며, 특정 집합에 대한 이항 관계로 구성되고 RA 연산의 의도된 해석에 따라 닫힌 일부 관계대수와 동형사상인 관계대수이다. 예를 들어, 준원시 클래스 방법을 사용하여 RRA가 유니버설 혼 이론으로 공리화될 수 있는 준다양체임을 쉽게 증명할 수 있다. 1950년에 로저 린든은 RA에서는 성립하지 않지만 RRA에서는 성립하는 방정식의 존재를 증명했다. 따라서 RRA에 의해 생성된 다양체는 다양체 RA의 적절한 부분 다양체이다. 1955년에 알프레트 타르스키는 RRA 자체가 다양체임을 보여주었다. 1964년에 도널드 몽크는 정의상 유한하게 공리화된 RA와 달리 RRA는 유한 공리화가 없음을 보여주었다.
RA는 B1-B10 외에, (타르스키와 기반트 1987: §8.4)와 같이 일부 A와 B가 존재하면 Q-관계대수(QRA)이다.
관계대수 (수학) 표현력
Q0: A˘ • A ≤ I
Q1: B˘ • B ≤ I
Q2: A˘ • B = 1
본질적으로 이 공리들은 우주가 (비전사적) 짝 관계를 가지며, 그 투영은 A와 B임을 의미한다. 모든 QRA가 RRA라는 것은 정리이다 (매덕스에 의한 증명, 타르스키 & 기반트 1987: 8.4(iii) 참조).
모든 QRA는 표현 가능하다 (Tarski and Givant 1987). 모든 관계대수가 표현 가능하지 않다는 점은 RA가 QRA 및 불 대수와 근본적으로 다른 점이다. 스톤의 불 대수 표현 정리에 따르면 불 대수는 항상 합집합, 교집합, 여집합에 대해 닫힌 특정 집합의 부분 집합으로 표현 가능하다.
관계대수 (수학) 예시
관계대수의 동기 부여 예시는 집합 X에 대한 이항 관계 R을 어떤 부분 집합 R ⊆ X 2로 정의하는 것에 달려 있으며, 여기서 X 2는 X의 곱집합이다. X에 대한 모든 이항 관계로 구성된 멱집합 2X 2는 불 대수이다. 위의 예 (1)에 따라 R • S = R ∧ S로 2X 2를 관계대수로 만들 수 있지만, •의 표준 해석은 대신 x(R • S)z = ∃y : xRy.ySz이다. 즉, 순서쌍 (x, z)가 관계 R • S에 속하는 것은 X에 y가 존재하여 (x, y) ∈ R 및 (y, z) ∈ S일 때이다. 이 해석은 R \S를 모든 x ∈ X에 대해 xRy이면 xSz인 모든 쌍 (y, z)로 구성되도록 고유하게 결정한다. 이중적으로, S/R은 X의 모든 z에 대해 yRz이면 xSz인 모든 쌍 (x, y)로 구성된다. 그러면 번역 ў = ¬(y\¬I)는 R의 역 R˘가 (x, y) ∈ R인 모든 쌍 (y, x)로 구성됨을 확립한다.
관계대수 (수학) 예시
이전 예제의 중요한 일반화는 E ⊆ X 2가 집합 X에 대한 어떤 동치 관계인 멱집합 2E이다. 이것은 X 2 자체가 동치 관계, 즉 모든 쌍으로 구성된 완전한 관계이기 때문에 일반화이다. E ≠ X 2일 때 2E는 2X 2의 부분 대수가 아니지만 (이 경우 관계 X 2를 포함하지 않으며, 상위 요소 1은 X 2 대신 E이기 때문), 연산의 동일한 정의를 사용하여 관계대수로 변환된다. 그 중요성은 어떤 집합 X에 대한 어떤 동치 관계 E에 대한 관계대수 2E의 부분 대수와 동형인 관계대수로 표현 가능한 관계대수의 정의에 있다. 이전 섹션에서 관련 메타수학에 대해 더 자세히 설명한다.
G가 군이라고 하자. 그러면 멱집합 는 명백한 불 대수 연산, 군 부분 집합의 곱으로 주어진 합성, 역 부분 집합()으로 주어진 역, 그리고 싱글턴 부분 집합 로 주어진 항등을 가진 관계대수이다. 각 부분 집합 를 관계 로 보내는 를 에 삽입하는 관계대수 동형사상이 있다. 이 동형사상의 이미지는 G에 대한 모든 오른쪽 불변 관계들의 집합이다.
관계대수 (수학) 역사적 참고 사항
드 모르간은 1860년에 RA를 창립했지만, C. S. 퍼스는 이를 훨씬 더 발전시키고 그 철학적 힘에 매료되었다. 드 모르간과 퍼스의 연구는 주로 에른스트 슈뢰더가 그의 Vorlesungen (1890–1905) 3권에서 제시한 확장되고 명확한 형태로 알려지게 되었다. 수학 원리는 슈뢰더의 RA를 강하게 참조했지만, 그를 표기법의 발명자로만 인정했다. 1912년, 알윈 코젤트는 한정 기호가 네 단계로 중첩된 특정 공식이 RA 동등물이 없음을 증명했다. 이 사실은 타르스키 (1941)가 이에 대해 쓰기 시작할 때까지 RA에 대한 관심 상실로 이어졌다. 그의 학생들은 오늘날까지 RA를 계속 발전시켜 왔다. 타르스키는 1970년대에 스티븐 기반트의 도움을 받아 RA로 돌아왔다. 이 협력은 이 주제에 대한 결정적인 참고 자료인 타르스키와 기반트 (1987)의 모노그래프로 이어졌다. RA의 역사에 대한 더 자세한 내용은 매덕스 (1991, 2006)를 참조하라.
관계대수 (수학) 소프트웨어
Stef Joosten, Ampersand 컴파일러를 사용한 프로그래밍 언어로서의 관계대수, Journal of Logical and Algebraic Methods in Programming, Volume 100, April 2018, Pages 113–129. (참조 https://ampersandtarski.github.io/)
성공일
성공일(1993년 3월 16일 ~ 2023년 3월 6일)은 대한민국의 소방공무원이다. 2023년 3월 6일 전라북도 김제시 금산면의 단독주택 화재 현장에서 70대 주민을 구조하려고 재진입한 뒤 고립되어 순직했다. 사후 소방교로 1계급 특진과 근정훈장 중 옥조근정훈장이 추서되었고, 3월 9일 전라북도청장(葬)으로 영결식을 거쳐 국립대전현충원에 안장되었다.
성공일 생애
성공일은 1993년에 전라북도 전주에서 태어났다. 청소년기에 소방관을 목표로 소방 관련 학과에 진학했고, 우석대학교에서 소방 분야 전공으로 학사 학위를 받았다.
2022년 5월 김제소방서 금산119안전센터 화재진압대원(소방사)으로 근무를 시작했다.
2023년 3월 6일 밤 김제시 금산면 단독주택 화재 현장에서 고령 남성의 추가 구조 요청을 듣고 재진입했다가 고립되어 구조 과정 중 숨졌다. 3월 9일 김제 국립청소년농생명센터에서 전라북도청장(葬)으로 영결식이 거행된 뒤 국립대전현충원 순직 소방공무원 묘역에 안장되었고, 묘역 번호는 166호로 확인된다.
성공일 생애
윤석열 대통령 지시로 옥조근정훈장이 추서되었고, 전라북도는 1계급 특진(소방교)을 추서했다. 3월 8일 한덕수 국무총리가 빈소를 찾아 조문하며 유가족을 위로했다. 2023년 4월 19일 공무원재해보상심의회는 그의 사망을 ‘위험직무순직’으로 의결하였다.
그의 순직은 화재 현장 ‘재진입’ 판단, 초기 대응 인력 구성과 안전 원칙(예: 2인 1조·RIT)의 실효성 등에 관한 제도적 논의를 촉발했다. 2024년 전북 임실군 전북119안전체험관에 순직 소방공무원 추모시설이 조성되면서, 성공일의 사례는 지역 사회의 추모 교육 자료로도 활용되고 있다.
김종필 (1973년)
김종필(1973년 5월 20일~2019년 10월 31일)은 대한민국의 소방공무원이자 소방청 중앙119구조본부 소속 헬기 기장(전문경력관)으로 활동한 항공조종사였다. 2019년 10월 31일 밤 독도 인근 해상에서 응급환자 이송 임무 수행 중 이륙 직후 헬기가 해상으로 추락해 순직하였다.
김종필 (1973년) 생애
1973년 전라북도 부안군에서 태어났다. 대한민국 공군에서 복무해 소령으로 예편한 뒤(2007년), 민간 항공분야와 정부 항공조직에서 조종사 경력을 쌓았다. 한성항공주식회사와 산림청 항공대에서 조종사로 근무했고, 2015년 5월 22일 소방청 중앙119구조본부 전문경력관(가군) 헬기 기장으로 임용되었다.
김종필 (1973년) 직무와 비행 경력
중앙119구조본부 재직 동안 김종필은 재난현장 출동 348회, 비행시간 약 540시간을 수행하며 각종 구조·구급 임무를 수행하였다. 주요 출동 사례로는 충북 제천 스포츠센터 화재, 경남 밀양 세종병원 화재, 강릉·동해 산불 대응 등이 있다.
김종필 (1973년) 독도 소방헬기 추락 사고
2019년 10월 31일 23시 25분경(한국표준시), 중앙119구조본부 EC225/H225(등록부호 HL9619)가 독도경비대 헬기장에서 이륙한 직후 약 486m 떨어진 해상에 추락하였다. 항공기는 절단상 응급환자를 경상북도 본토 병원으로 이송하기 위해 출동 중이었다.
국토교통부 항공·철도사고조사위원회는 2023년 11월 6일 최종 조사 결과를 발표해, 야간 해상 이륙 환경에서 발생한 조종사의 공간정위상실(비행 착각)이 사고의 주요 원인이었다고 결론지었다. 프랑스 민간항공안전조사국(BEA)은 해당 사고에 대해 한국 조사당국 주도의 조사 사건으로 공지하였다.
사고로 소방항공대원 5명(김종필 기장·이종후 부기장·서정용 정비실장·배혁 구조대원·박단비 구급대원)과 민간인 2명(환자와 보호자)이 사망하거나 실종되었다.
김종필 (1973년) 유산과 추모
2019년 12월 10일, 순직한 5명의 소방항공대원에 대한 합동영결식이 거행되었고 유해는 국립대전현충원 소방공무원묘역에 안장되었다. 2023년 11월 조사 결과 발표 이후에도 추모 사업과 전시·기념 프로그램이 이어졌다.
친화 크로마토그래피
친화 크로마토그래피(affinity chromatography)는 생체분자와 다른 물질 간의 매우 특이적인 거대분자 결합 상호작용을 기반으로 혼합물에서 생체분자를 분리하는 방법이다. 결합 상호작용의 특정 유형은 관심 생체분자에 따라 달라진다. 항원과 항체, 효소와 기질, 수용체와 리간드, 또는 단백질과 핵산 결합 상호작용은 다양한 생체분자의 분리를 위해 자주 활용된다. 친화 크로마토그래피는 다른 크로마토그래피 방법과 비교하여 높은 선택성과 분리의 분해능에 유용하다.
친화 크로마토그래피 원리
친화 크로마토그래피는 관심 분석물(일반적으로 이동상에 용해됨)과 결합 파트너 또는 리간드(고정상에 고정됨) 간의 특이적 결합 상호작용이라는 장점을 가진다. 일반적인 친화 크로마토그래피 실험에서 리간드는 고체 불용성 매트릭스(일반적으로 아가로스 또는 폴리아크릴아미드와 같은 중합체)에 부착되며, 이 매트릭스는 리간드가 반응하여 안정적인 공유 결합을 형성할 수 있는 반응성 작용기를 도입하도록 화학적으로 변형된다. 고정상은 먼저 컬럼에 로드된 다음 이동상이 도입된다. 리간드에 결합하는 분자는 고정상과 결합된 상태로 유지된다. 그런 다음 약한 상호작용을 방해하여 비표적 생체분자를 제거하기 위해 세척 버퍼를 적용하고, 관심 생체분자는 결합된 상태로 유지된다. 표적 생체분자는 결합된 표적 생체분자와 리간드 간의 상호작용을 방해하는 용출 버퍼를 적용하여 제거할 수 있다. 따라서 표적 분자는 용출액에서 회수된다.
친화 크로마토그래피는 분리 프로토콜 설계에 결합 특성 지식이 유용하지만, 관심 분석물의 분자량, 전하, 소수성 또는 기타 물리적 특성을 알 필요가 없다. 친화 크로마토그래피 절차에서 일반적으로 활용되는 결합 상호작용 유형은 아래 표에 요약되어 있다.
친화 크로마토그래피 회분식 및 컬럼식 구성
고정상에 대한 결합은 고체 매질이 컬럼에 충전되고, 초기 혼합물이 컬럼을 통과하여 침전되도록 한 다음, 세척 버퍼가 컬럼을 통과하고 이어서 용출 버퍼가 컬럼에 적용되어 수집되는 컬럼 크로마토그래피를 통해 이루어질 수 있다. 이러한 단계는 일반적으로 주변 압력에서 수행된다. 대안으로, 결합은 회분식 처리를 사용하여 이루어질 수 있으며, 예를 들어 초기 혼합물을 용기 내 고정상에 추가하고, 혼합하고, 고정상을 분리하고, 액체상을 제거하고, 세척하고, 재원심분리하고, 용출 버퍼를 추가하고, 재원심분리하고 용출액을 제거한다.
때로는 하이브리드 방법이 사용되어 결합은 회분식 방법으로 수행되지만, 표적 분자가 결합된 고정상은 컬럼에 충전되고 세척 및 용출은 컬럼에서 수행된다.
친화 크로마토그래피에 사용되는 리간드는 유기 및 무기 공급원에서 얻어진다. 생물학적 공급원의 예로는 혈청 단백질, 렉틴 및 항체가 있다. 무기 공급원은 모로닉산, 금속 킬레이트 및 트리아진 염료이다.
친화 크로마토그래피 회분식 및 컬럼식 구성
위에서 언급한 두 가지 방법의 장점을 결합한 세 번째 방법인 팽창층 흡착도 개발되었다. 고정상 입자는 컬럼에 배치되며, 액체상은 바닥에서 펌핑되어 위쪽으로 배출된다. 입자의 중력은 고정상이 액체상과 함께 컬럼을 벗어나지 않도록 보장한다.
친화 컬럼은 염 농도, pH, pI, 전하 및 이온 강도를 직접 변경하거나 기울기를 통해 변경하여 관심 입자를 분리할 수 있다.
최근에는 두 개 이상의 컬럼을 직렬로 사용하는 구성이 개발되었다. 단일 컬럼 구성과 비교하여 이점은 비결합 제품이 신선한 컬럼 재료가 있는 연속 컬럼으로 직접 전달되므로 수지 재료를 완전히 로드할 수 있다는 것이다. 이러한 크로마토그래피 공정은 주기적 역류 크로마토그래피 (PCC)로 알려져 있다. 따라서 생산된 제품 양당 수지 비용을 대폭 줄일 수 있다. 한 컬럼이 항상 용출되고 재생되는 동안 다른 컬럼이 로드되므로, 두 개의 컬럼만으로도 장점을 최대한 활용하기에 충분하다. 추가 컬럼은 추가 장비 및 수지 비용이 들지만 용출 및 재생 시간에 추가적인 유연성을 제공할 수 있다.