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학술대회자료
저자정보
이재신 (서울대학교) 강복영 (서울대학교) 강석호 (서울대학교)
저널정보
한국경영과학회 한국경영과학회 학술대회논문집 한국경영과학회 2010년 추계학술대회 논문집
발행연도
2010.10
수록면
9 - 24 (16page)

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2011

LOF를 이용한 ICA 기반 통계적 공정관리의 성능 개선 방법론
이재신 ,  강복영 ,  강석호 한국경영과학회지 2011.03 학술저널

2010

LOF와 Dynamic ICA를 이용한 프로세스 모니터링 방법론
이재신 ,  강복영 ,  강석호 한국경영과학회 학술대회논문집 2010.10 학술대회자료

초록· 키워드

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Process monitoring has been emphasized for the monitoring of complex system such as chemical processing industries to achieve the efficiency enhancement, quality management, safety improvement. Recently, ICA (Independent Component Analysis) based MSPC (Multivariate Statistical Process Control) was widely used in process monitoring approaches. Moreover, DICA (Dynamic ICA) has been introduced to consider the system dynamics. However, the existing approaches show the limitation that their performances are strongly dependent on the statistical distributions of control variables. To improve the limitation, we propose a novel approach for process monitoring by integrating DICA and LOF (Local Outlier Factor). In this paper, we aim to improve the fault detection rate with the proposed method. LOF detects local outliers by using density of surrounding space so that its performance is regardless of data distribution. Therefore, the proposed method not only can consider the system dynamics but can also assure robust performance regardless of the statistical distributions of control variables. Comparison experiments were conducted on the widely used benchmark dataset, Tennessee Eastman process (TE process), and showed the improved performance than existing approaches.

목차

Abstract
1. 서론
2. 배경지식
3. DICA-LOF 기반 모니터링
4. 실험 및 결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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