This study is about the process capability index (PCI). In this study, we introduce several indices including the index CPR and present the characteristics of the CPR as well as its validity. The difference between the other indices and the CPR is the way we use to estimate the standard deviation. Calculating the index, most indices use sample standard deviation while the index CPR uses range R. The sample standard deviation is generally a better estimator than the range R . But in the case of the panel process, the CPR has more consistency than the other indices at the point of non-conforming ratio which is an important term in quality control. The reason why the CPR using the range has better consistency is explained by introducing the concept of ‘flatness ratio’. At least one million cells are present in one panel, so we can’t inspect all of them. In estimating the PCI, it is necessary to consider the inspection cost together with the consistency. Even though we want smaller sample size at the point of inspection cost, the small sample size makes the PCI unreliable. There is ‘trade off’ between the inspection cost and the accuracy of the PCI. Therefore, we should obtain as large a sample size as possible under the allowed inspection cost. In order for CPR to be used throughout the industry, it is necessary to analyze the characteristics of the CPR . Because the CPR is a kind of index including subgroup concept, the analysis should be done at the point of sample size of the subgroup. We present numerical analysis results of CPR by the data from the random number generating method. In this study, we also show the difference between the CPR using the range and the CP which is a representative index using the sample standard deviation. Regression analysis was used for the numerical analysis of the sample data. In addition, residual analysis and equal variance analysis was also conducted.

본 연구에서는 기존에 수행된 식품 중금속 모니터링 데이터를 이용하여 위해평가 및 모니터링을 수행할 때 요구되는 표본 수를 추정하고자 하였다. 중금속 3종 (카드뮴, 납 및 수은)과 17개의 식품을 대상으로 2,400개의 모니터링 데이터를 선정하여 연구에 활용하였다. 기존의 연구에서 수행된 모니터링 데이터의 표준편차와 오차범위 및 신뢰구간 값(95, 99% CI)을 활용하여 표본 수 추정공식에 따라 계산하였다. 표본 수 추정 공식에 따라 표본 크기를 추정한 결과, 95% 신뢰구간에서 카드뮴의 경우 계산된 표본의 크기는 최소 8개에서 최대 90개, 납의 경우 최소 7개에서 최대 1,062개, 수은의 경우 최소 11개에서 최대 238개로 각각 추정되었다. 식품 중 중금속 데이터의 표준편차와 오차범위가 표본 수를 추정하는데 가장 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 모니터링 데이터의 특성을 반영하여 표본 크기를 추정하고자 하였으며, 이는 향후 위해평가 및 모니터링 수행 계획을 수립하기 위한 표본 수를 결정하는 기초연구로 활용될 수 있을 것이다.

목적: 근로자, 산업재해근로자 및 직업훈련생, 장애인의 기능능력평가도구 및 작업단련 프로그램(work hardening)도구로 쓰이는 작업모의 평가도구 미국인의 작업수행을 기초로 개발된 발파작업표본평가 중의 하나인 발파작업표본평가 #2를 한국 정상인들의 수행 기초자료를 수집하고, 발파작업표본평가 매뉴얼에서 제공하는 직무 적합성과 작업율을 한국인에게 적용하여 직무적합성판정과 직업복귀 프로그램(작업단련프로그램)에서의 적용 가능성을 확인해 보고자 하였다. 방법: 신체적, 정신적 장애가 없는 20대 일반인 남자 30명, 여자 20명을 대상으로 발파작업표본평가 #2를 2회 실시했다. 수집된 자료를 발파작업표본평가 #2 에서 제공하는 직무에 대한 적합성(적합하지 않음A, 적합하지 않음 B, 적합함, 월등히 적합함)판정비율과 첫 번째 수행과 두 번째 수행에 있어 직무적합성 판정이 일치하는지를 확인하였다. 결과: 남자대상자의 경우 시도 1(첫 번째 수행시간 +2번째 수행시간)에서 월등히 적합함이 15명(50%), 적합함이 14명(47%), 적합하지 않음(A)이 1명(3%)로 대상자의 97%가 적합함 이상의 판정을 받았다. 여자대상자의 경우 시도 1(첫 번째 수행시간 +2번째 수행시간)에서 월등히 적합함이 3명(15%), 적합함이 14명(70%), 적합하지 않음(A)이 3명(15%)로 대상자의 85%가 적합함 이상의 판정을 받았다. 결론: 본 연구결과를 미루어 볼 때 발파작업표본평가 #2 매뉴얼에서 제공하는 자료를 바탕으로 산재근로자의 적합성 기준과 작업율을 근거로 한 직업단련 프로그램대상자 결정을 하는데 사용될 수 있을 것이며 발파를 포함한 이외의 작업표준 평가도구에 대한 특성과 사용방법을 잘 알고 적용할 수 있는 작업치료사가 직업복귀 프로그램의 팀원의 일부로 참여한다면 보다 과학적이고 체계적인 직업복귀 훈련 프로그램을 운영하는데 도움이 될 것이다. 또한 재해근로자의 기능수준을 파악하여 보다 객관적인 판정을 하는데 사용될 수 있을 것이라고 제안한다.

빈도측정을 고려한 삼림군집구조 조사시 관목층의 적정 조사구수를 결정하기 위하여 오대산국립공원지역 젓나무-활엽수 혼효림군집의 관목층을 대상으로 30개의 5m*5m 조사구를 설치한 후 종수-면적 곡선, performance curve 등을 적용하였다. 종수-면적 곡선에 있어서 누적조사구수의 증가율보다 출현종수의 증가율이 낮은 최소 조사구수는 6개였으며, 누적조사구수의 증가율에 비하여 출현종수의 증가율이 1/2 이하인 최소 조사구수는 11개이었다. 주요 수종의 중요치에 의한 performance curve를 작성한 결과 우점종과 준우점종의 구분이 뚜렷해지는 최소 조사구수는 5개이었으며, 준우점종 중 제 1의 준우점종이 구분되는 최소 조사구수는 10개이었다. 본 조사지를 대표한다고 할 수 있는 전체 조사구수 30개와 비교할 때, 종다양도는 조사구수 5개 이상에서 0.05 이하의 차이를 보였으며, 유사도지수는 조사구수 5개 이상에서 70% 이상, 10개 이상에서 80% 이상의 값을 보였다. 이상의 결과를 종합하면 본 조사지인 젓나무-활엽수 혼효림군집 관목층의 무작위표본추출법에 의한 5m*5m 크기의 적정조사구수는 일반적인 경우 대체로 5개, 보다 정확성을 요구할 경우 대체로 10개이었다.

단일 조사구에 의한 삼림군집구조 조사시 관목층의 적정 조사구 면적을 결정하기 위하여 주왕산지역 소나무림의 관목층을 대상으로 nested design에 의하여 19개의 조사구를 설치한 후 종수-면적 곡선, performance curve 등을 적용하였다. 종수-면적 곡선에 있어서 조사구 면적의 증가율보다 출현종수의 증가율이 낮은 최소 조사구 면적은 900m2이었으며, 조사구 면적의 증가율에 비하여 출현종수의 증가율이 1/2 이하인 최소 조사구 면적은 1,500m2이었다. Performance curve를 작성한 결과 조사구 면적 1,400m2 이상에서 주요 수종의 중요치가 일정한 경향으로 구분되었다. 전체 조사구 면적에 대한 유사도지수는 조사구 면적 900m2, 625m2 이상에서 각각 90, 85% 이상의 값을 보였다. 이상의 결과를 종합하면 보다 정확성을 요구할 경우 관목층의 적정 조사구 면적은 대체로 1,500m2라고 할 수 있었다.

단일 조사구에 의한 삼림군집구조 조사시 교목층의 적정 조사구면적을 결정하기 위하여 신갈나무, 졸참나무, 소나무, 굴참나무 등이 혼효하고 있는 덕유산지역 혼효림군집의 교목층을 대상으로 nested design에 의하여 19개의 조사구를 설치한 후 종수-면적 곡선, performance curve등을 적용하였다. 종수-면적 곡선에 있어서 조사구면적의 증가율보다 출현종수의 증가율이 낮은 최소 조사구 면적은 500m2이었으며, 조사구 면적의 증가율에 비하여 출현종수의 증가율이 1/2이하인 최소 조사구 면적은 1,000m2이었다. Performance curve를 작성한 결과 조사구 면적 900m2 이상에서 주요 수종의 중요치가 일정한 경향으로 구분되었으며, 조사구 면적 500m2에 인접한 소나무 대 경목을 제외할 경우 조사구 면적 500m2 이상에서 일정한 경향으로 구분될 것으로 추정되었다. 종다양도는 조사구 면적 400m2 이상에서 큰 차이를 보이지 않았다. 전체 조사구 면적에 대한 유사도지수는 조사구 면적 900m2, 400m2 이상에서 각각 90, 85% 이상의 값을 보였다. 이상의 결과와 본 조사지의 경우 혼효율이 비교적 높은 삼림군집임을 고려할 때 삼림군집구조 조사를 위한 단일 조사구의 면적은 일반적인 경우 500m2, 보다 정확성을 요구할 경우 대체로 1,000m2가 적정 최소 면적이라고 할 수 있었다.

빈도측정을 고려 한 삼림군립구조 조사시 교목층의 적정 조사구수를 결정하기 위하여 우점종인 물푸레나무의 중요치가 28.1%인 소백산지역 활엽수혼효림군집의 교목층을 대상으로 20개의 l0m × l0m 조사구를 설치한 후 종수-면적 곡선, performance curve, 통계학적 방법 등을 적용하였다. 종수-면적 곡선에 있어서 누적조사구수의 증가율보다 출현종수의 증가율이 낮은 최소 조사구수는 8개이었으며, 누적조사구수의 증가율에 비하여 출현종수의 증가율이 1/2 이하인 최소 조사구수는 11개이었다. 주요수종의 중요치에 의한 performance curve를 작성한 결과 우점종과 준우점종의 구분이 뚜렷해지는 최소 조사구수는 5개이었으며, 준우점종간의 구분도 뚜렷해지는 최소조사구수는 10개이었다. 따라서, 삼림군집 구조의 기본적인 측도인 출현종수와 중요치를 고려할 때 본 조사지에 있어서 l0m × l0m 교목층 조사구의 적정 조사구수는 10개인 것으로 나타났다. 이때, 군집을 대표한다고 할 수 있는 20개 전체조사구와의 유사도지수는 90% 이상이었으며, 모집단인 군집 종다양도에 대한 신뢰구간은 ±0.073이었다.

맥류시험에 있어서 표본추출 체계를 확립하기 위하여 1979/80년 맥류연구소의 포장에서 실시한 몇가지 소맥재배양식에 대한 표본단위의 크기 및 주어진 정도를 위한 표본수 결정을 시도하였던 바 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 소맥의 수수에 대한 변이계수는 휴입광철파를 제외하고는 맥류수량의 평균변이계수와 거의 같았다. 2. 수수의 변이계수와 표본단위의 크기에 대한 회귀계수는 유입광철파를 제외하고 모두 1% 수준에서 유의성을 보였다. 3. 표본단위의 크기는 재배양식에 따라 차이가 크며 변이계수 15%를 허용한다면 협폭파, 관행 및 Drill 파는 각각 0.40, 0.17 및 0.11m2 , 로 추정되며 답리작의 유입광철파는 0.55m2 , 로 추정되었다. 4. 표본단위간 변이가 심하여 시험오차의 분산성분이 영인 조건하에서 CV=12%를 위해서 2반복인 경우는 구당 2개의 표본단위, 4반복민 경우는 구당 1개의 표본단위로 충분한 것으로 추정되었다.