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㈜이레테크 데이터랩스에서는 사용자가 쉽고, 편리하게 Minitab을 사용할 수 있도록 Minitab 매뉴얼 및 도서를 제공하고 있습니다. 각 도서는 통계적 이론과 Minitab 실습을 포함하고 있습니다.

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도서이미지

Minitab을 이용한 빅데이터 분석(MTS를 이용한 패턴인식시스템 개발)

도서 정보
저자 김종욱
출판사 이레테크
출판일 2019-06-17
페이지 360Pages
정가 23,000 원
예제파일 minitab을_이용한_빅데이터_분석(mts)_예제_파일(2019).zip (632 KB)
이 책은 MTS를 처음 접하는 엔지니어, 연구원, 학생들이 MTS의 기본 개념을 쉽게 이해하고 올바르게 활용할 수 있도록 하는 것이 목적이다.
산업계에서 많이 사용하고 있는 통계소프트웨어인 Minitab 으로 매크로 파일을 작성하여 마하라노비스 거리 계산을 쉽게 할 수 있는 방법을 소개한다.
『마하라노비스-다구찌 시스템』의 개정 도서로, MTGS 방법이 추가되었으며 Minitab을 이용한 분석 사례를 제시하였다.
패턴인식 시스템을 개발하는 소프트웨어 엔지니어, 제품개발 엔지니어, 설비관리 기술자, 공정개발 엔지니어, 다변량 계측시스템 개발자, DFSS Blackbelt 에게 유용한 참고서이다.
목차

01장_ 패턴인식과 마하라노비스-다구찌 시스템  
1. 인간과 컴퓨터의 패턴인식  
2. 마하라노비스-다구찌 시스템 
 2.1 정상그룹과 비정상그룹  
 2.2 마하라노비스 공간 
 2.3 종합적 측정 지표로서의 마하라노비스 거리 
 2.4 SN비 
 2.5 직교배열표 
3. MTS와 다변량분석의 차이  

 

02장_ 패턴인식과 다차원 공간의 거리  
1. 유사성 평가 측도 
 1.1 유클리드 거리
 1.2 마하라노비스 거리
 1.3 마하라노비스 공간
 1.4 공분산과 마하라노비스 거리    
2. Chi-Square 검정 
3. 동물 패턴인식과 마하라노비스 거리 
4. 공분산과 상관계수 
5. 마하라노비스 거리 활용분야

 

03장_ 마하라노비스-다구찌 시스템(MTS)  
1. MTS란 무엇인가? 
2. 정상그룹의 정규화
  2.1 정규화 목적
  2.2 정규화 방법
 3. 비정상그룹의 표준화
  3.1 표준화 목적
  3.2 표준화 방법 
4. Scaled Mahalanobis 거리 
5. MTS 적용절차
 5.1 정상그룹 정규화
 5.2 비정상그룹 표준화
 5.3 상관행렬과 역행렬
 5.4 마하라노비스 거리 (D2)
 5.5 문턱값과 손실함수
6. Minitab Macro 파일 만들기 
  6.1 MTS.MAC 파일 만들기
  6.2 MTS.MAC으로 마하라노비스 거리 구하기
  6.3 MTS2.MAC으로 마하라노비스 거리 구하기
7. 측정항목 예측능력평가   
  7.1 망대특성의 SN비
  7.2 망소특성의 SN비
  7.3 망목특성의 SN비
  7.4 동특성의 SN비
8. 망대특성을 이용한 중요 측정항목 선정사례: 리조트 이용고객 예측
  8.1 정상그룹의 마하라노비스 거리 계산
  8.2 비정상그룹의 마하라노비스 거리 계산
  8.3 중요 측정항목의 예측능력 검증 
  8.4 문턱값 정하기
9. 비정상그룹이 2개 이상인 경우의 예측능력 평가

 

04장_마하라노비스-다구찌-그람-슈미트 법(MTGS)  
1. MTGS 적용절차
2. 그람-슈미트 직교변환 방법
 2.1 정상그룹 데이터의 그람-슈미트 직교변환
 2.2 비정상그룹 데이터의 그람-슈미트 변환
3. 그람-슈미트 직교변환과 마하라노비스 거리
 3.1 XZU 과정과 정상그룹의 거리계산 
 3.2 XZU 과정과 비정상 그룹의 거리계산
 3.3 XU 과정과 마하라노비스 거리계산
 3.4 표준편차가 0인 경우의 마하라노비스 거리계산   
4. MTS와 MTGS의 마하라노비스 거리 비교
5. 그람-슈미트 직교변환 데이터의 SN비 분석
6. MTGS 사례: 펄프공장의 부유물이 어류 성장에 미치는 영향조사
  
05장_ 스마트폰을 이용한 음성 패턴인식 실험  
1. 음성인식 시스템 개발 
2. 마하라노비스 공간 정의 
 2.1 측정대상 선정
 2.2 측정항목 선정
3. 데이터베이스 구축 
 3.1 정상그룹의 측정 데이터
 3.2 정상그룹 측정항목의 평균과 표준편차
 3.3 비정상그룹 “2(이)” 측정데이터 
4. 측정데이타의 정규화와 표준화 
 4.1 정상그룹의 정규화 
 4.2 비정상그룹 표준화
5. 상관행렬과 역행렬   
6. 마하라노비스거리 계산(D2)
 6.1 정상그룹의 마하라노비스 거리 
 6.2 비정상그룹의 마하라노비스 거리 
7. 문턱값 정하기 
8. 측정항목의 예측능력 평가 
 8.1 직교배열표 실험 
 8.2 직교실험의 마하라노비스 거리(D) 계산
 8.3 SN비 분석   
 8.4 중요 측정항목의 예측능력 평가 
9. 결론 

 

06장_ 붓꽃(IRIS) 패턴인식과 측정시스템 개발 
1. 붓꽃(IRIS) 측정 데이터 개요 
2. 마하라노비스 공간 정의  
3. 측정 데이터베이스 구축  
4. 정상그룹 측정항목의 평균과 표준편차  
5. 정상그룹 측정데이타 정규화  
6. 비정상그룹 데이터 표준화  
 6.1 Versicolor 측정데이터 표준화
 6.2 Virginica 측정데이터 표준화
7. 상관행렬과 역행렬 
8. 정상그룹의 마하라노비스 거리
9. 비정상그룹의 마하라노비스 거리 
 9.1 Versicolor의 마하라노비스 거리
 9.2 Virginica의 마하라노비스 거리
10. 측정항목의 예측능력 평가 
11. 중요 측정항목 선정 실험 
 11.1 신호인자 수준 결정
 11.2 직교실험의 마하라노비스거리 계산 
 11.3 동특성의 SN비 분석
 11.4 측정항목의 예측능력 평가   
12. 문턱값과 오류율 
13. 중요 측정항목의 예측능력 검증 
14. 결론
 
07장_ 유방암 진단 시스템 개발  
1. 암 진단과 MTS 
2. 양성종양 측정항목과 측정데이터 
 2.1 평균과 표준편차 
 2.2 양성종양 데이타 정규화
3. 악성종양 측정데이타와 표준화  
4. 상관행렬과 역행렬   
5. 양성종양의 마하라노비스 거리
6. 악성종양의 마하라노비스 거리 
7. 측정항목의 진단능력 평가  
  7.1 직교배열표 선택
  7.2 망대특성의 SN비 분석
  7.3 Minitab을 활용한 SN비 분석 
8. 중요 측정항목의 예측능력 검증

 

08장_ 복사기 화상품질 파라메타 설계 
1. 화상품질 측정개요 
2. 복사기 화상품질 데이터베이스 
3. 정상그룹과 비정상그룹의 화상품질 데이타 
 3.1 정상그룹 측정항목의 평균과 표준편차  
 3.2 정상그룹 정규화 
 3.3 비정상그룹 표준화  
 3.4 상관행렬과 역행렬
4. 마하라노비스거리    
 4.1 정상그룹의 마하라노비스 거리 (D2
 4.2 비정상그룹의 마하라노비스 거리
5. 화상품질 측정항목의 예측능력 검증 
6. 복사기 화상품질 파라메타 설계 
 6.1 제어인자와 L8 직교실험
 6.2 망소특성의 SN비 분석 
 6.3 Minitab을 활용한 SN비 분석  
 6.4 화상품질 최적화 

 

09장_ 회전기 설비이상 진단시스템 개발  
1. 회전기 진동음 측정 
2. 정상작동시의 데이터 평균과 표준편차 
3. 측정데이타 정규화
4. 비정상 작동시의 측정데이터 표준화 
5. 상관행렬과 역행렬 
6. 정상작동시의 마하라노비스 거리 
7. 비정상 작동시의 마하라노비스 거리
8. 문턱값
9. 측정항목의 예측능력 평가 
 9.1 직교배열표 선정 
 9.2 직교배열 실험과 마하라노비스 거리
 9.3 정규화와 표준화
 9.4 상관행렬과 역행렬  
 9.5 비정상 작동음의 마하라노비스거리
 9.6 망대특성의 SN비 
 9.7 Minitab을 활용한 SN비 분석
 9.8 Minitab SN비 분석결과
 9.9 중요 측정항목의 예측능력 검증
 
10장_ 문자인식 시스템 개발  
1. 문자패턴 인식과 MTS  
2. 문자인식을 위한 측정항목 개발  
3. 정상그룹과 비정상그룹 정의 
4. 정상그룹 특징량 측정 
5. 정상그룹(“5”)의 마하라노비스 거리
 5.1 정상그룹(“5”) 측정 데이타
 5.2 정상그룹(“5”) 데이터 정규화
 5.3 상관행렬과 역행렬
 5.4 정상그룹(“5”)의 마하라노비스거리
6. 비정상그룹(“3”)의 마하라노비스 거리 
 6.1 측정 방법과 측정 데이타 표준화
 6.2 마하라노비스 거리
7. 비정상그룹(“6”)의 마하라노비스 거리  
 7.1 비정상그룹(“6”) 측정데이타와 표준화
 7.2 마하라노비스 거리
8. 정상그룹과 비정상그룹의 마하라노비스 거리 비교 
9. 문턱값 
10. 중요 측정항목 선정과 예측능력 검증 
 10.1 동특성의 SN비
 10.2 L12 직교배열표와 신호인자
 10.3 실험조건별 마하라노비스거리 계산
 10.4 동특성의 SN비
 10.5 Minitab을 활용한 SN비 계산
 10.6 문턱값 정하기
 10.7 중요 측정항목의 예측능력 검증
11. 결론 

 

11장_ 부동산 경매 낙찰가율 예측시스템 개발 
1. 아파트 경매 낙찰가율 예측과 MTS  
2. 아파트 경매 분석자료와 측정항목 
3. 정상그룹 측정데이타 평균과 표준편차 
4. 비정상그룹 측정데이터 
5. 정상그룹의 마하라노비스 거리  
 5.1 정상그룹 데이터 정규화
 5.2 상관행렬과 역행렬
 5.3 정상그룹의 마하라노비스 거리
6. 비정상그룹의 마하라노비스 거리 
 6.1 비정상그룹 표준화
 6.2 마하라노비스 거리 
7. 정상그룹과 비정상그룹의 마하라노비스 거리 비교  
8. 문턱값 
9. 새로운 경매물건의 낙찰가율 예측 

 

12장_ MTGS방법에 의한 생쥐의 식이유형과 회복능력 평가
1. 실험의 개요
 1.1 식이 유형 구분
 1.2 생쥐의 건강도 측정항목
2. 정상그룹과 비정상그룹 측정 데이터
 2.1 측정항목의 평균과 표준편차
 2.2 정상그룹의 정규화
 2.3 정상그룹의 마하라노비스 거리
 2.4 10일 경과 후 비정상그룹1의 마하라노비스 거리
 2.5 10일 경과 후 비정상그룹2의 마하라노비스 거리
 2.6 30일 경과 후 비정상그룹1과 비정상그룹 2의 마하라노비스 거리
3. 측정항목의 예측능력 분석
4. 결론

 

연습문제