Analysis and Probability of Overestimation by an Imperfect Inspector with Errors of Triangular Distributions

양문희; 조재형

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 양문희 조재형

저널정보: 한국산업경영시스템학회 산업경영시스템학회지 산업경영시스템학회지 제41권 제2호

발행연도: 2018.1

수록면: 117 - 132 (16page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

There always exist nonzero inspection errors whether inspectors are humans or automatic inspection machines. Inspection errors can be categorized by two types, type I error and type II error, and they can be regarded as either a constant or a random variable. Under the assumption that two types of random inspection errors are distributed with the “uniform” distribution on a half-open interval starting from zero, it was proved that inspectors overestimate any given fraction defective with the probability more than 50%, if and only if the given fraction defective is smaller than a critical value, which depends upon only the ratio of a type II error over a type I error. In addition, it was also proved that the probability of overestimation approaches one hundred percent as a given fraction defective approaches zero. If these critical phenomena hold true for any error distribution, then it might have great economic impact on commercial inspection plans due to the unfair overestimation and the recent trend of decreasing fraction defectives in industry. In this paper, we deal with the same overestimation problem, but assume a “symmetrical triangular” distribution expecting better results since our triangular distribution is closer to a normal distribution than the uniform distribution. It turns out that the overestimation phenomenon still holds true even for the triangular error distribution.

참고문헌 (6)

참고문헌 신청

Burk, R.J. / 1995 / The effect of inspector errors on the true fraction nonconforming : an industrial experiment / Quality Engineering 7(3):543~550

Jain, A. / 2010 / Handbook of biometrics / Springer-Verlag New York, Inc.

고정한 / 2012 / Analysis of an Inspection Process Allowing Consecutive Two-time Testing of Products Using Markov Chains / 한국산학기술학회논문지 13(6):2452~2457

Sylla, C. / 1995 / Signal detection for human error correction in quality control / Computers in Industry 26:147~159

Yang, M.H. / 2014 / A Study on Overestimating a Given Fraction Defective by an Imperfect Inspector / Mathematical Problems in Engineering

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

양문희

소속기관 한국산업경영시스템학회

주요연구분야 공학 > 산업공학

논문수 1 이용수 2

조재형

소속기관 한국산업경영시스템학회

주요연구분야 공학 > 산업공학

논문수 1 이용수 2

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (6)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)