<div data-bbox="165 100 242 112" data-label="Page-Header"><p>제14981호</p></div>
<div data-bbox="437 100 456 112" data-label="Page-Header"><p>판</p></div>
<div data-bbox="544 100 562 112" data-label="Page-Header"><p>도</p></div>
<div data-bbox="679 100 829 112" data-label="Page-Header"><p>2001.12.19. (수요일)</p></div>
<div data-bbox="130 125 175 485" data-label="Text"><p>파라미터, 모델 또는 종류 수론 각각에 대해 해당<br/>2.5 이상치(outliers) 파악</p></div>
<div data-bbox="175 125 265 485" data-label="Text"><p>1) 성능 열악한 것(Dog)과 우수한 것(Gem)<br/>이 점에서는 성능 이상치를 파악하는 두 개의 방법, 즉, 지원비용(support cost) 이상치를 파악하는 방법과 의심스런 활동(suspect activity)을 파악하는 방법에 관하여 설명한다.</p></div>
<div data-bbox="265 125 375 485" data-label="Text"><p>첫 번째로 성능 이상치 파악방법을 의에서는 적절한 신뢰도 모델을 확인하고, 이의 계수를 수정하기 위해 "일차 통과(first pass" 분석이 수행되어야 한다. 이러한 분석결과를 이용하여, 일련번호, 품목의 열악한 것과 우수한 것을 파악하고 이들의 기록을 데이터로부터 제거한다. 이후 데이터들을 재분석하고 계속 수정자들의 정확한 값을 구한다.</p></div>
<div data-bbox="375 125 465 485" data-label="Text"><p>두 번째는 성능 이상치 파악방법은 어떤 요약 통계량에 근거하여 MTE 파라미터의 열악한 것과 우수한 것을 사전(prior)에 파악하는 것으로 이루어진다. 이러한 통계자료를 이용하여, 일련번호, 품목의 열악한 것과 우수한 것을 파악하고 이들의 기록을 분석 전에 데이터의 제거한다.</p></div>
<div data-bbox="465 125 535 485" data-label="Text"><p>첫 번째 방법은 정확하게 열악한 것과 우수한 것의 교정수치가 요구될 때 선호되며, 만약 열악한 것과 우수한 것을 동원적으로 관리할 때에는 두 번째 방법이 선호된다.</p></div>
<div data-bbox="535 125 580 485" data-label="Text"><p>이 주요 관심사일 때 추천되는 방법이다.<br/>주요 관심사일 때 추천되는 방법이다.</p></div>
<div data-bbox="580 125 695 485" data-label="Text"><p>2) 열악한 것과 우수한 것 파악 - 방법 1<br/>만약 측정 신뢰도 모델링이 수행된다면, MTE 일련번호와 MTE 제조업자/모델 수론에서의 열악한 것과 우수한 것을 파악하기 위해 모델에서 계산된 분산을 사용할 수 있다. 일련번호 수론의 열악한 것을 다음과 같이 파악한다.</p></div>
<div data-bbox="695 125 825 485" data-label="Text"><p>(<math>y_{\mu^*} - t_{\mu^*} t_{\mu^*}^{-1} \cdot 1, 2, 3, \dots, n_{\mu^*}</math>는 제조업자/모델의 <math>\mu</math>번째 일련번호 품목에 대한 관측치의 쌍을 나타낸다. 변수 <math>t_{\mu^*}</math>는 <math>\mu</math>번째 품목의 <math>\mu</math>번째 기록된 교정의 제외된 시간이며, 허용차 범위 경우에 <math>s_{\mu^*} = 0</math>, 허용차 내에 있을 경우 <math>s_{\mu^*} = 1</math>이다. 평균 주기 및 신뢰도 관측치는 다음과 같이 계산된다.</p></div>
<div data-bbox="825 125 875 485" data-label="Equation-Block"><math display="block">\langle t_{\mu^*} \rangle = \frac{1}{n_{\mu^*}} \sum_{i=1}^{n_{\mu^*}} t_{\mu^* i}</math></div>
<div data-bbox="130 510 175 875" data-label="Text"><p>정도까지 영향을 주었는지의 여부를 결정하기 위하여 계산되어 진다. 만약 그럴 경우라면, 어떤 정밀 조정이 요구될 수 있다.</p></div>
<div data-bbox="175 510 285 875" data-label="Text"><p>6) 주기 후보 선정<br/>교정 이력분석은 정기적으로 행해진 것이므로, 각 분석기간 중 교정이력 데이터베이스에 있는 파라미터, 제조업자/모델, 또는 기기 종류에 대한 교정수가 재평가를 보증하기 위한 계속적인 분석사에 많은 새로운 정보가 축적될 것이라는 가정을 하는 것은 비합리적이다.</p></div>
<div data-bbox="285 510 395 875" data-label="Text"><p>이것은 어떤 파라미터, 모델번호 및 기기 종류는 특정 분석수행에서 계정을 위해서만 끝나면 선택이라는 것을 의미한다. 이것은 이전의 주기 설정 또는 조정위 중요한 추가 데이터로 수정된 파라미터, 모델 또는 종류를 만을 분석하는 때의 결과이다. 이것은 최초분석을 위해 충분히 데이터가 모이신 모든 첫 번째 경우 당연히 포함된다.</p></div>
<div data-bbox="395 510 445 875" data-label="Text"><p>교정주기에 관련된 요소를 파악하는데 있어서, 다음의 정의가 관심 파라미터, 모델 또는 종류에 적용된다.</p></div>
<div data-bbox="445 510 475 875" data-label="Text"><p><math>N_{cor}</math> ≡ 이전 주기 조정 또는 설정 날짜에서의 누적된 교정 총회수</p></div>
<div data-bbox="475 510 505 875" data-label="Text"><p><math>T</math> ≡ 이전 주기 조정 또는 설정 날짜에서의 총 계획회 시간</p></div>
<div data-bbox="505 510 535 875" data-label="Text"><p><math>N_{cor} T</math> ≡ 이전 주기 조정 또는 설정 날짜에서의 누적된 허용차이탈</p></div>
<div data-bbox="535 510 565 875" data-label="Text"><p>총회수</p></div>
<div data-bbox="565 510 595 875" data-label="Text"><p><math>n_{cor}</math> ≡ 최근 주기 조정 또는 설정 이후 누적된 허용차이탈 회수</p></div>
<div data-bbox="595 510 625 875" data-label="Text"><p><math>n_{cor}</math> ≡ 최근 주기 조정 또는 설정 이후 누적된 교정 횟수</p></div>
<div data-bbox="625 510 655 875" data-label="Text"><p><math>f</math> ≡ 현재 설정된 교정주기</p></div>
<div data-bbox="655 510 685 875" data-label="Text"><p>이러한 값들을 이용하여 후보 파악 계수를 다음과 같이 계산할 수 있다.</p></div>
<div data-bbox="685 510 735 875" data-label="Equation-Block"><math display="block">\delta = \frac{n_{cor} f T}{1 + n_{cor} T / N_{cor}} \cdot \frac{n_{cor} f T}{1 + n_{cor} T / N_{cor}}</math></div>
<div data-bbox="735 510 785 875" data-label="Text"><p>어떤 파라미터, 모델 또는 종류가 다음 조건이 하나라도 만족되면 분석을 위한 후보로 파악된다.</p></div>
<div data-bbox="785 510 815 875" data-label="Text"><p>▶ <math>T \geq 0</math> 및 <math>N_{cor} + n_{cor} \geq 15, 25</math> 또는 40 : 두 번째 조건은 파라미터, 모델 또는 종류 수론 각각에 대해 해당</p></div>
<div data-bbox="815 510 845 875" data-label="Text"><p>▶ <math>T \geq 0</math> 및 <math>|\delta| \geq 0.05</math> 및 <math>N_{cor} + n_{cor} \geq 15, 25</math> 또는 40 : 세 번째 조건은</p></div>
<div data-bbox="845 510 875 875" data-label="Text"><p>▶ <math>T \geq 0</math> 및 <math>|\delta| \geq 0.05</math> 및 <math>N_{cor} + n_{cor} \geq 15, 25</math> 또는 40 : 세 번째 조건은</p></div>
<div data-bbox="485 885 515 900" data-label="Page-Footer"><p>145</p></div>