This paper introduces a container loading problem and proposes a theoretical approach that efficiently solves it. The problem is to determine a proper weight of products loaded on a container that is delivered by third party logistics (3PL) providers. When the company pre-loads products into a container, typically one or two days in advance of its delivery date, various truck weights of 3PL providers and unpredictability of the randomness make it difficult for the company to meet the total weight regulation. Such a randomness is mainly due to physical difference of trucks, fuel level, and personalized equipment/belongings, etc. This paper provides a theoretical methodology that uses historical shipping data to deal with the randomness. The problem is formulated as a stochastic optimization where the truck randomness is reflected by a theoretical distribution. The data analytics solution of the problem is derived, which can be easily applied in practice. Experiments using practical data reveal that the suggested approach results in a significant cost reduction, compared to a simple average heuristic method. This study provides new aspects of the container loading problem and the efficient solving approach, which can be widely applied in diverse industries using 3PL providers.

곤충 발육기간분포모형은 어느 특정발육단계가 완료되는 시기의 변이를 나타내는 것으로 시간에 따라 발육이 완료되는 개체들의 비율로 나타낸다. 개체군 모형 작성시 발육단계전이모형의 기본 구성요소로 사용되며, 발육기간 누적빈도분포 자료를 Weibull 함수에 적용시켜 사용하고 있다. 곤충 발육기간분포모형을 추정하려면 발육실험의 원자료가 필요하기 때문에 원자료가 없는 경우 대체할 수 있는 방법의 개발이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 곤충의 발육기간 빈도분포가 정규분포를 따른다는 가정 하에 해당 곤충의 발육기간 평균 및 표준편차를 이용하여 가상의 발육기간 빈도분포를 조성하고 매개변수를 추정하는 방법을 제시하였다. 정규분포에 준한 발육기간 누적빈도분포로 Weibull 함수의 모형 매개변수를 추정하고, 이것을 실제 발육기간 빈도분포를 이용하여 추정한 모형 매개변수와 비교하였다. 총 8종 (18개 발육단계) 곤충을 대상으로 분석한 결과 곤충 발육기간 빈도분포가 정규분포를 따르지 않음에 따라 원자료 값과 편차가 발생하였다. 일부 매개변수를 보정함으로써 원자료 값에 가깝도록 조절 할 수 있었으며, 이 방법을 통해 어떤 곤충의 발육기간 빈도분포자료 없이도 발육기간 평균과 표준편차만을 이용하여 발육기간분포모형을 추정할 수 있을 것으로 기대되었다.

최근 태풍의 크기가 커지면서 태풍과 지역적 돌풍에 의한 피해가 증가하고 있으며, 또한 수도권과 해안도시를 중심으로 초고 층건물의 건설이 증가하고 있다. 초고층건물의 경우 태풍 발생 시 건축물의 변위뿐 아니라 가속도가 증가하며 건축물의 진동이 큰 문제가 되며 이는 거주자의 사용성 문제로 직결된다. 건축물의 사용성은 건축물의 최대가속도로 판단하며, 최대가속도를 산정하는데 필요한 국가별 코드에 따른 피크팩터는 풍속이 정규분포라 가정하여 산정한 값이다. 그러나 사용성에 직접적인 영향을 주는 태풍과 강풍 등은 비정규분포인 경우가 대부분이기 때문에, 결국 국가별 코드에서는 태풍과 강풍의 영향을 반영하지 않은 건축물의 최대가속도 산정 방법을 제시하고 있는 것이라 할 수 있다. 본 논문에서는 기상청에서 제공하는 서울 등 10개 지역의 2010년부터 2014년까지 5개년의 총 50개의 풍속 자료를 이용해 산정한 피크팩터를 적용하여 계산한 건축물의 최대가속도와 국가별 코드를 적용한 최대가속도의 비교분석을 통한 연구를 진행하였고, 그 결과 국가별 피크팩터 산정식에 비정규분포의 풍속을 반영할 필요에 대하여 자료를 제시하고 있다.

지난 몇 십년동안 전 세계적으로 제조기술 분야의 급속한 성장으로 대부분의 제조 업에서 눈부실만한 품질향상과 생산성 극대화를 이루어 왔다. 하지만 현재 제조기술 분야는 새로운 문제에 직면하고 있다. 실제 현장에서 관리하고자하는 품질특성은 정규 분포를 따르지 않는 경우가 많은데, 대부분의 통계적 공정관리기술체계가 정규분포를 기반으로 하고 있다는 것이다. 이러한 이유로 비정규 공정에서 극소불량관리, 미세변 동관리에 대한 연구가 시급한 실정이다. 본 논문에서는 비정규 공정에서 불량률을 관리하기 위해 누적합 관리도와 다양한 비정규 분포를 대표할 수 있는 Burr 분포를 선택하여 적용방법을 모색한다.

본 연구에서는 이미지 감상자가 선호하는 화질의 객관적 평가 항목들의 범위를 구체화하고 실제 이미지를 기반으로 화질의 선호도를 측정하는 방식을 따랐다. 즉, 무기준법(No-Reference)을 기반으로 하고 화질 평가 요소를 다이내믹 레인지, 컬러, 콘트라스트로 규정하였다. 샘플 사진 수집은 인터넷 갤러리에서 추천수 30회 이상을 기준으로 감상자들이 선호하는 풍경사진 200장의 이미지를 선정하였다. 그리고 세 가지 객관적 화질 평가 항목에 의한 정규분포분석을 통하여 총점을 백점 기준으로 환산하여 최종적으로 예상되는 화질의 선호도를 측정하였다. 본 실험에서 적용한 실제 사진 샘플의 다이내믹 레인지 측정값은 10 stop, LAB 평균은 L:54.7, A:2.96, B:-15.84, RSC 콘트라스트는 376.9로 나타났다. 총 200장 샘플 사진의 정규분포 z값은 다이내믹 레인지가 0.21, LAB 평균이 LAB 평균이 L:0.15, A:0.38, B:0.13, RSC 콘트라스트가 0.08을 나타냈다. 표준정규분포 표에서 위의 z값이 나타날 확률을 상위 백분율로 나타내면 실제 사진 샘플의 다이내믹 레인지는 8.32%, LAB 평균은 LAB 평균은 L:5.96%, A:14.8%, B:5.17%, RSC 콘트라스트는 3.19%를 나타낸다. 즉 화질 평가 모형에 사용된 실제 사진 샘플의 상위 백분율을 100점으로 환산한 다이내믹 레인지는 91.68점, LAB 평균은 91.36점, RSC 콘트라스트는 96.81점이다. 따라서 세 가지 객관적 화질 평가 항목에 의한 총점의 평균은 94.99점으로 나타낼 수 있었다. 즉 본 연구에서 제안한 화질 측정 모형을 통하여 실제 사진 샘플에 대한 선호도를 수치적으로 측정할 수 있었다. 이와 같은 연구를 통하여 이미지 감상자가 선호하는 화질의 재현 성능 범위를 구체화하고 예상되는 화질의 선호도를 수치화하는 실용적인 연구 결과를 제안하였다.

품질향상을 위한 효과적인 공정관리체계는 기업의 생존에 있어서 매우 중요하다. 최근에는 제품의 수명과 관련된 신뢰성이 강조되면서, 신뢰성분포로 불리는 비정규분포하에서의 공정관리가 핵심과제로 여겨지고 있다. 특히 품질특성치가 비정규분포를 따를때, 정규가설에 기초한 공정관리기술을 사용한다면 심각한 오류가 초래될 수 있기 때문에, 비정규분포에서의 관리도와 신뢰성샘플링계획에 대한 중요성이 강조되고 있다. 본 연구의 목적은 비정규분포에서의 관리도와 신뢰성샘플링계획에 대한 최근연구를 조사하고, 보다 합리적이고 신뢰도 높은 공정분석에 대한 연구동향을 소개함으로써, 비정규분포하에서의 공정관리에 대한 발전적인 연구방향을 제시하는 것이다.

It is an important and urgent issue to improve process capability in quality control. Process capability refers to the uniformity of the process. The variability in the process is a measure of the uniformity of output. A simple, quantitative way to express process capability, the degree of variability from target in specification is defined by process capability index(PCI). Almost process capability indices are defined under normal distribution. However, these indices can not be applied to the process of non-normal distribution including reliability. We investigate current research on the process of non-normal distribution, and advanced method and technology for developing more reliable and efficient PCI. Finally we suggest the perspective for future study.

The main focus of this study is to investigate the performance of a clark-scarf type multi-echelon serial supply chain operating with a base-stock policy and to optimize the inventory levels in the supply chains so as to minimize the systemwide total inventory cost, comprising holding and backorder costs as all the nodes in the supply chain. The source of supply of raw materials to the most upstream node, namely supplier, is assumed to have an infinite raw material availability. Retailer faces random customer demand, which is assumed to be stationary and normally distributed. If the demand exceeds on-hand inventory, the excess demand is backlogged. Using the echelon stock and demand quantile concepts and an efficient simulation technique, we derive near optimal inventory policy. Additionally we discuss the derived results through the extensive experiments for different supply chain settings.

The coefficient of variation(CV) which is a relatively dimensionless measure of variability is widely used to describe the variation of sample data. But little research is available to its distribution, confidence interval and interpret method etc. In this paper, we give an outline of statistical properties of coefficient of variation and design of control chart based on this statistic. Construction procedures of control chart are presented. The proposed control chart is an efficient method to monitoring a process variation for multiple product processes. Futhermore, the performance is evaluated by average run length(ARL).

염해에 콘크리트 구조물은 사용기간의 증가에 따라 내구성에 문제가 발생하므로 보수를 포함한 유지관리가 필수적이다. 일반적으로 결정론적인 방법으로 내구수명이 결정되고 이에 따라 유지관리비가 평가되고 있으나, 확률론적 유지관리 기법을 고려할 경우 연속적인 보수비용이 평가되므로 합리적인 유지관리가 가능하다. 기존의 확률론적 유지관리 기법에서는 정규분포만 고려되었으나, 본 연구에서는 초기 내구수명 및 보수에 따른 수명-확률함수에 로그함수를 고려할 수 있도록 개선되었으며, OPC 및 GGBFS를 사용한 콘크리트에 대하여 보수비용을 평가하였다. 로그 함수를 가지는 수명-확률함수는 중앙값 이전보다 이후에 미치는 영향이 지배적이므로 초기 내구수명 분포에 유리하며 전반적으로 낮은 보수비용을 도출할 수 있다. GGBFS를 사용한 콘크리트는 OPC 콘크리트 비하여 높은 내구수명과 낮은 보수횟수를 통하여 30% 수준으로 보수비가 감소하였다. 본 연구에서 도출된 확률론적 유지관기 기법은 정규분포 뿐 아니라 로그분포를 가지는 수명-확률함수를 초기 및 다양한 보수시기에 적용할 수 있는 장점을 가지고 있으며, 더욱 합리적인 보수비용을 도출할 수 있다.

This paper applied the ensemble model output statistics (EMOS) with truncated normal distribution, which are easy to implement postprocessing techniques, to calibrate probabilistic forecasts of wind speed that take the form of probability density functions. We also considered the alternative implementations of EMOS, which were EMOS exchangeable model and reduced EMOS model. These techniques were applied to the forecasts of wind speed over Pyeongchang area using 51 members of the Ensemble Prediction System for Global (EPSG). The performances were evaluated by rank histogram, mean absolute error, root mean square error and continuous ranked probability score. The results showed that EMOS models with truncated normal distribution performed better than the raw ensemble and ensemble mean. Especially, the reduced EMOS model exhibited better prediction skill than EMOS exchangeable model in most stations of study area.