by Joe & Soohy 2010. 6. 26. 15:59

현대카드 Semi Final

2010. 6. 25. 20:00

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현대카드 작업

2010. 6. 25. 06:30

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SAP B1

by Joe & Soohy 2007. 8. 6. 20:35
응시일자
응시신청마감
과목변경마감
응시취소마감
성적발표(예상)
2007-03-25 (일) 2007-02-09 (금) 2007-02-23 (금) 2007-03-12 (월) 2007-05-05 (토)
2007-06-24 (일) 2007-05-11 (금) 2007-05-25 (금) 2007-06-11 (월) 2007-07-28 (토)
2007-09-23 (일) 2007-08-10 (금) 2007-08-24 (금) 2007-09-10 (월) 2007-11-03 (토)
2007-12-09 (일) 2007-10-26 (금) 2007-11-09 (금) 2007-11-26 (월) 2008-01-19 (토)
by Joe & Soohy 2007. 7. 4. 18:24


한국계 청년 황정목씨(29, 미국 이름 데니스 황)씨는 웹 마스터로 미국 구글 본사의 웹 마스터로 7년간 종사했으며, 1년에 평균 50여개의 디자인을 만들어 낸다.

현재 그는 검색기술 개발을 제외한 구글 사이트 전체를 운영하는 실무책임자. 미국 실리콘밸리의 스탠퍼드 대학에서 미술과 컴퓨터를 전공한 그는 대학 3학년 때 인턴으로 구글과 인연을 맺었다.

지난주 20일 데니스황은 SEK 2007 행사에 스페셜 게스트로 참여, 구글의 디자인 철학과, 관련 에피소드를 펼쳐보였다.

by Joe & Soohy 2007. 6. 30. 02:00
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by Joe & Soohy 2007. 5. 21. 13:34

ABC Classification (ABC 분류)

년 화폐 가치량 혹은 다른 기준에 의한, 항목의 내림차순 분류 이는 보통 A,B 그리고 C로 불리는 3가지로 나누어진다.  부류 A는 가장 높은 년 화폐 가치량을 가지며 가장 많은 주목을 받는 항목이다. 부류 B는 조금은 덜한 주목을 받으며 부류 C는 가장 적은 화폐 가치 품목이며 평상적으로 관리된다.  ABC의 원리는 적은 가치의 품목 관리에서 절약된 노력을 높은 가치의 품목에 쏟자는 것이다.  ABC 원리는 재고, 구매, 영업 등에 적용이 가능하다.

ABC Inventory Control (ABC 재고 관리)

ABC 분류에 의한 재고 관리

Abnormal demand (비정규 수요)

예기치 않은 고객의 주문,  이 주문은 영업 계획에 있던 것이 아니며 기대하지 않은 곳에서 나온 것이다.  또한 이는 다른 고객 주문을 희생하는 정도의 여유 약속분을 소모하게 될 상당한 규모의 주문이다.

Absorption costing (흡수 원가)

변동비와 고정비가 각각의 생산 단위에 할당된 경우에 사용하는 재고 평가 방법.

보통 고정비는 직접 노동비, 기계 시간 또는 원료비에 근거해서 각각의 산출물 단위에 할당된다.

Accessory (부대 사항)

고객이 최종 생산품을 자신의 고객 구미에 맞게 하기 위해 제공되는 선택 또는 특징.

많은 회사의 경우, 선택이 선적에 앞서 명세할 필요가 없으며 실제로 나중에 첨가 되어야 한다는 의미의 용어로 사용된다.  또한 다른 회사들에서는 선적 이전에 선택이 이루어져야 한다.

참고: Attachment, Option

Accumulation bin (집합 저장소)

생산품이 집합되는 곳에서의 물리적 장소를 지칭하는 용어로써, 어셈블리 생산 현장 (floor)에 어셈블리 주문이 보내지기 전에 이에 투입될 부품 요소를 모아두는 곳이다.

Accuracy (정확성)

에러에 대한 자유도 또는 일정 기준에 대한 상응도 정확성은 정밀성(Precision)과는 다르다.  예를 들어,   소수 4자리는 6자리보다 정밀하지 못하다.  그러나 잘 계산된 소수 4자리는 잘못 계산된 6자리보다 정확하다.

Acknowledgment (통지)

공급자가 구매자에게 구매 주문을 받았음을 알리는 의사 전달물.  이는 보통 공급자의 주문 수용을 암시한다.

Acquisition cost (취득원가) ☞ Ordering cost

Acronym (약어)

이름, 용어 또는 문구의 첫 문자를 따서 이루어진 단어

예: APICS, NASA, LASER

Action message (조치 메시지)

현재의 혹은 잠재적인 문제를 가려내기 위해 취해지는 조치의 필요성이 형태를 규명하는 어떤 시스템의 산출물. MRP 시스템에서의 조치 메시지의 예는 “가동 주문 (Release order)”  “Reschedule in”, “Reschedule out”, “Cancel” 등이다.   참고: Exception report

Active inventory (활성 재고)

또 다른 비용이나 손실이 없이 사용되거나 판매되는 원재료, 재공품, 완제품을 망라한다.

Active load  ☞ Available work

Active of god  (신의 행위)

인간의 힘으로 조절하거나 피할 수 없는 사건을 지칭하는 용어: 화재, 홍수, 지진 등과 같은 물리적 야기에 의한 사건.   동의가 없이는 이로 인한 계약 종료나 단체의 해제는 이루어지지 않는다.

Actual cost system (실제 비용 시스템)

작업이 생산 공정을 거치면서 생기는 노동.   원재료나 관련 부대 비용

비용이 생산에 적용됨에 따른 계속적인 비용의 취합하고 간접비를 특정 비용과 획득 부피에 근거하여 배분하는 비용 시스템

Actual demand
고객 주문 (항목/성분/원재료의 생산 및 유통에의 할당을 이룰 때도 있음) 이는 주어진 기간에 대해 선택된 규칙에 따른 “소비” 예측이 그 물망을 이룬다.   예를 들면 실제 수요는 “이미 팔린” 고객 주문 잔고가 있는 기간의 예측을 전반적으로 대체 하겠지만 그러나 실제 수요가 그 기간의 예측보다 크다면 이 기간 외의 계획 주기에 의해 대체 될 것이다.

Actual volume
용량의 물량으로써 표현한 실제 산출 실증된 용량 (실제 용량)  또는 예산된 용량에 비교시 변동의 계산에 이용된다.

Adaptive smoothing
평활 계수가 자동적으로 예측 에러 계측(forecast error measurement)으로써 조정되는 지수 평활 형식에 적용되는 용어이다.

Additives (첨가 사항)

최소량의 사용 또는 최초 주기 이후의 끼워 넣기 등으로 특징 지워지는 특수 성분 부류

Aggregate forecast (총체적 예측)

시간에 따른 어떤 생산물의 그룹에 대해 또는 어떤 제조업체에서 생산하는 모든 생산물 또는 일단의 생산물에 대한 것이다.  단위, 화폐 혹은 2개 모두로 표현되기 때문에 총체적 예측은 판매와 운용계획 목적과 총체적인 회사 예측의 관리에 사용된다.

Aggregate inventory (총재고)

여러 개의 재고 유지 단위를 포함한 일단의 부품 또는 생산품의 재고

Aggregate inventory management (집단적 재고 관리)

원하는 재고의 전반적인 수준의 확립하는 것과 각각의 보충 결정이 이 목적에 부합되게 확실히 구현하는 것.

Aggregate reporting  (총체적 보고)

일정기간 동안의 실시간을 특정 생산물에 배분하게도 해주는 시스템도 제공한다.  또한 “Gang Reporting”으로 알려져 있는데 총 노동 시간의 보고라는 뜻이다.

AGVS
Automated guided vehicle system의 약어

이미 정해진 길로 가게끔 된 자동 이동 장비 운반차로써 부품의 자동, 수동적 선적 및 하적을 위해 각각의 기계 또는 조합 라인에 멈추게 되어있다.

Algorithm (알고리즘)

어떤 문제의 해결을 위한 한정된 수의 단계로 이루어져 있고 잘 정의 되어 있는 규칙 및 처리 과정의 집합 예를 들면: 재주문점 계산을 위해 수학적의 완전한 기술

Allocation (할당)  ☞ Reservation

1)       MRP 시스템에서, 할당된 부품이란 취합된 주문이 저장실에 들어가서 아직 저장실에서 반출되지 않은 것을 나타낸다.  ‘현금화 되지 않은’ 저장실 보관이다.

2)       재료의 공급 배분 과정   

Allocation costing  ☞ Absorption costing
Alpha factor

지수령할 예측에서 가장 최근의 예측 에러에 적용된 평할 계수

Alphanumeric
알파베트와 숫자 모두의 자료

Alternate feedback (대체 피드백)

대체제로 쓰이거나 또는 교대 장비로 사용되는 부품의 지원 공급

Alternate operation (대체 운용)

제조 공정에서 정규 단계의 대체

Alternate routing (대체 경로)

결과적으로 동일 부품에 이르지만 주 경로보다 선호적이지 못한 경로.  대체 경로는 수작업을 통해 컴퓨터나 라인 이외에 유지될 수는 있지만, 컴퓨터 소프트 웨어는 특정 작업에 대한 대체 경로를 받아들일 수 있어야 한다.

Andon
작업장 상태의 시계성을 제공하고 연결 작업장간의 업무를 조정 정보를 제공하는 전자기판.

신호 빛은 녹색 (가동), 빨강색 (정지) 그리고 노란색 (주의를 필요로 함) 등이다.

Annual Inventory Count (년 재고 계산) ☞ Physical inventory

Annualized Contract (1년 계약)

공급자와 1년에 대해 협상 계약하는 것으로 가격 결정.  계속적 재료 공급의 확신과 공급자에게는 장래의 요구 사항 추정을 가능하게 해준다.

ANSI

American National Standards Institute의 약어.

자료 처리 기준에 대해 개발 및 보급 책임을 진 미국의 정보 조직

Anticipated delay report

정규적으로 제조와 구매 모두에서 자재 계획 기능에 제기되는 보고서로 정해진 시간에 끝나지 못하는 작업 및 구매 주문이 왜 그러하며 언제 완결될 지에 대해 관점을 둔다.  이는 폐쇄 회로형 MRP 에서는 기본적인 요소이며 대개 손으로 쓴 보고서이다.

Anticipation Inventories (기대재고)

기본적인 보급 재고 이상의 추가적인 재료로, 투사된 판매 증가 경향,  계획된 판매 신장 프로그램, 계절적 변동, 공장 가동 중지 그리고 휴가 등을 고려하는 것이어야 한다.

Anticipation Inventories (기대 재고)

추가적인 재료로, 투사된 판매 증가 경향, 계획된 판매 신장 프로그램, 계절적 변동, 공장 가동 중지 그리고 휴가 등을 고려하는 것이어야 한다.

Application package (활용 패키지)

특정 활용을 위해 설계된 컴퓨터 프로그램 또는 그의 집합체.

예: Inventory control, MRP 등

Arithmetic Mean  ☞ Mean

Arrival date (도착일)

주문 자재가 도착지에 도착하게 되어있는 날짜.

도착일은 입력이 될 수 있으며 현재일과 같을 수도 있고 선적일과 경유 시간의 합으로써 계산될 수도 있다.

동의: Expected Receipt Date

Asis

구매자는 보름 없이 공급자에 대해 상품의 질 또는 상태에 대해 이의신청 할 수 없다.

판매용으로 제공된 제품을 지칭하는 용어


AS/RS

Automated Storage/Retrieval system의 약어

Assays

시료에 대한 물리적 화학적 성질의 시험

Assemble - to - order product (조립 주문 생산품)

조합에 쓰이는 모든 성분 요소들 (미가공, 반가공, 중간생성, 반조립, 조립, 구매, 포장등)과 포장 또는 가공 공정이 기대 고객 주문에 계획되고 재고화 되는 주문 생산품

Assembly (조립)

반조립들의 그룹 또는 부품들이 결합되어 최종 산물을 구성하는 부분들.  하나의 조립 그보다 더 높은 조립의 최종 부품이거나 구성요소가 될 수가 있다.

참고: Component, subassembly

Assembly bin   ☞ Accumulation bin

Assembly lead time

조립 라인에 어떤 작업 주문이 이루어져서 완결될 때 까지의 정규 소요 시간

Assembly Order   ☞ Fabrication order

구성요소를 조합하여 조합물 또는 혼합물을 만드는 조합 또는 혼합 부서로 보내지는 제조 주문    동의: Blend order         

Assembly Parts List (조립 부품 리스트)

제조 공정에 사용되며 특정 조합을 이루는 부품의 리스트

동의: Blend Formula, Mix ticket

Assignment (할당) ☞ Allocation

Attachment (부대 사항)

고객이 최종 생산품을 자신의 구미에 맞게 하기 위해 제공되는 선택 또는 특징 많은 회사의 경우, 강제적이지는 않지만 선택은 마지막 조립 일정 계획 이전에 이루어져야 하는 의미로 쓰인다.  그러나 다른 회사에서는 그렇지 않다.

참고: Accessory, Option

Authorized Deviation (정당한 변경)

공급자나 공자에서 도면이나 사양에 어긋나게끔 부품을 제조할 수 있는 승인

Automated  Storage/Retrieval system (자동 보관/반출 시스템)

운반차가 자동으로 저장 용기를 선, 하적 시키는 고밀도 저장 용기 보관 시스템

Automatic Relief

참고: Post-Deduct Inventory Transaction Processing

     Pre-Duct Inventory Transaction Processing

Automatic Rescheduling (자동적 재일정 계획)

계획 된 것에 대해 납기일과 필요 일수가 상황에 맞지 않을 경우 자동적으로 컴퓨터가 납기일을 변경 시킨다.

반의: Manual Rescheduling

Automation (자동화)

인간의 물리적 정신적 작업과 기계를 사용하지 않으면 이루어지지 않는 작업을 기계 작업으로 대체하는 것으로, 비슷한 업무에 대해 이전의 장비보다 사람과의 계속적 작용이 멀어진다.

Available inventory (가용재고)

현재량에서 Allocation, Reservation, Backorder (지연 주문) 그리고 품질 문제 때문에 둔 양을 빼고 Beginning Available Inventory 로 불리기도 한다.


Available-to-Promise (가용 약속분)

회사 재고나 계획 생산량 중 할당되지 않는 여유분.  이는 일반적으로 대일정 생산 계획에서 계산되어 고객 주문 약속을 위한 도구로써 유지된다.

Available Work (가용 작업)

물리적으로 현재화 되지 않은 일정 계획 작업에 대해 어떤 부서에서 실제로 작업 준비 상태에 있는 작업.

Average Forecast Error (평균 예측 에러)

예측 에러의 또는 지수평활 예측 에러의 산술평균

참고: 예측 에러, MAD

Average Inventory (평균 재고)

수요와 Lot 크기가 시간에 따라 비교적 일정할 때, 평균 재고는 평균Lot 크기의 1.5배에 안전 재고를 더한 것과 같다.  이는 몇 개의 시간 주기에 대해, 재고 관찰량의 평균으로써 계산된다.

예를 들면, 기말 재고는 평균화 된 것이다.  수요와 Lot 크기가 일정하지 않을 때는 재고 수준은 시간별로 그래프화 되어 평균이 결정된다.

Backflush

조합 또는 부분 조합에서 사용되는 성분 부품량을 생산 조립품, 생산량의 자재 명세로 부터 explode 하여 계산하여 재고로부터 삭감하는 것.

동의: Post-duet Inventory Transaction Processing

참고: Single-level, Backflush, Superflush

Backlog (주문잔고)

선적되기 전의 모든 고객 주문

“open orders”  또는 “Order board”로 불리기도 한다.

Backorder (지연 주문)

생산되지 완결되지 않은 고객 주문 또는 의뢰.

그 수요를 만족시킬 정도로 재고가 충분하지 않는 부품에 대해서는 (납기가 지난) 즉각적 수요이다.  참고: Stockout

Backscheduling

작업 시작과 종료일 계산을 위한 기법.

일정 계획이 주문의 납기일에서 시작하여, 후진법을 사용하여 각각의 작업에 대한 시작일과 납기일을 결정한다.

Balance-of-stores record

현재 재고의 차감 잔고와 미래 주문에 대한 주문 및 “가용”에 대한 차감 잔고를 함께 보여주는 이중 입력 보고 시스템이다.  자재 관리의 “reserve” 시스템을 사용하고 있는 곳에서는 “On reserve” 자재 차감 잔고도 보여준다.

참고: Reserved Material;

Balancing Operations

반복적인 JIT 생산에서, 마지막 조립 라인 및 시장에서 원하는 부품 사용 요구에 모든 작업의 산출 시간 주기를 맞추기 위한 것이다.

Bank

더 이상의 처리를 기다리고 있는 자재량.

원자재, 반제품 또는 해결 사항 또는 작업장에서 의도적으로 기다리게 한 잔고 작업에 대해 언급될 수 있다.


Bar code

전자 판독기로 읽을 수 있는 정보로써 암호화 된 것이데 공란/막대가 교대로 찍힌것으로 부품, 용기, 조리표등에 사용된다.  즉각적이고 정확한 자료를 컴퓨터 시스템에 입력하기 쉽게 사용된다.

Bar coding

빠르고 정확하게 읽을 수 있게 자료를 암호화 하는 방법.

Bar code는 넓고 좁은, 진하고 엷은, 수직적으로 인쇄된 선들고 그 선의 넓이고 선간의 공간은 문자와 숫자를 나타낸다.

Bar index   ☞ Base series

Base inventory  level (기초 재고 수준)

총 lot size재고와 총 안전 재고의 합으로 구성된 재고 수준.

생산 계획에서 비롯된 기대 재고는 고려 대상이 되지 않는다.

기초 재고 수준은 생산 계획이 만들어지기 전에 알려져야 한다.

참고: Aggregate inventory

Base Series

계절적 품목의 예측시 사용되는 시간에 따른 기준이 되는 일련 시간적 자료.

이 일련의 요인들은 상응하는 지난해 동안의 기간에 대한 수요의 상대 수준에 근거한다.

Base Series의 12 개월 동안 평균값은 1.0 이 될 것이다.

1.0보다 큰 숫자는 평균 이상을 의미하고 1.0 보다 작은 숫자는 평균 이하를 의미한다.  수요 예측 목적상 Base Series는 평균 수요와 같게 하고, 문제가 되는 품목에 대해서는 수요 경향과 같게 한다.

Base Stock System

실제 사용되는 대부분의 시스템을 특별한 경우로서 포함시키는 재고관리 방법.

이 시스템은 어떤 품목에 대한 주문을 받았을 때 이를 “picking ticket”로 사용하여 “Replenishment Orders”라 불리는 복사본을 만들어 모든 생산 단계에서 재고 보충을 하게끔 이 복사본을 보낸다.  또한 Base Stock Orders로 불리는 정 또는 부의 주문은 시시각각으로 각각의 품목의 Base Stock 을 조정하기 위해 사용된다.  실제 현장에서는 일정한 간격으로 보충 주문이 제기되고 개시되었을 때만 보충 주문이 누적된다.

참고: Fixed Interval Reorder System

Basic

Beginners all-Purpose Symbolic Instruction Code의 약어인 프로그램 언어

Basic Producer (기초 생산자)

천연 자원을 사용하여 다른 생산에 사용되는 자재를 만드는 회사.  전형적인 예가 철강업체로써 이들은 원광석을 사용하여 철강을 생산한다.  다른 예는 나무 펄프, 유리, 나무 등을 만드는 회사이다.

참고: Fabricator

Basic Stock  ☞ Base Inventory Level

Batch

기준이 되는 가동 또는 lot 크기, 용기 크기, 관습, 라인 속도 그리고 기준 가동 길이에 의해 결정된다.

Batch Bill

기준적인 Parent Batch에 대한 관련량들의 조합을 기술한 비법 또는 수식

Batch Card

공정 산업에 사용되는 문서로 원재료 생산량을 확인하고 관리하기 위해 사용된다.

Batch card에는 사용 성분의 양과 Lot 번호, 공정 변수, 포장 반출에 대한 지시 사항, 제품 배열 등이 포함되어 있다.

참고: Fabrication order             동의: Mix ticket

Batch processing

처리 사항들을 누적 시켜 한꺼번에 처리하거나 “Batch”로 처리하는 컴퓨터 기법

Batch Sensitivity Factor

주어진 양의 제품을 생산하기 위해 필요한 Batch 수를 결정하는 Rounding rule 에 사용되는 승수

Batch Sheet

Pick List, Material List, Routing 등이 많은 공정 산업에서 제품과 공정 정의를 결합시킨다.

Bayesian Analysis

불확실성이 개입된 곳에서 모든 가용 정보를 사용하여 여러 개의 대안 중에서 선택하게 해주는 통계분석

Beginning  Available Balance

참고:  Available inventory

Beginning inventory

계속되는 재고 기록에서 바로 전 주기말의 재고량

Bias

집합적 여러 값의 평균으로 부터의 벗어남. 

참고: Skew

Bid

유망한 구매자의 요구에 의해 다른 공급자와 경쟁하면서 특별히 보내어진 견적

Bill of batches

제조 품목에서 특정 다단계 batch성분을 추적하는 방법.

Bill of batch는lot 추적 가능성에 요구되는 어디에나 사용되며 어디에서 온것인가에 대한 필요 사항을 제공한다.

Bill of capacity

참고: Distribution Network Structure

Bill of distribution

참고: Distribution Network Structure

Bill of labor

참고: Product Load Profile

Bill of lading (uniform)

상품을 한 장소에서 다른 장소로 옮겨 지정된 사람에게 전달한다는 것을 동의하는 운송자의 계약 및 영수증

Bill of Material (BOM-자재 명세서)

하나의 조립품을 만들기 위해 필요한 반제품, 중간 생성물 부품, 원자재 등의 수량 리스트 여러 종류의 자재 명세서가 있는데, Single Level 자재 명세서  Intended 자재 명세서,  Modular (planning) 자재 명세서 Transient  자재 명세서, Matrix 자재 명세서,  Costed 자재 명세서 등이 그것이다.  어떤 산업 분야에서는 “Formula", "Recipe", "Ingredient List"등으로 불리운다.

Bill of  material  processor

자재 명세서 정보를 유지, 검색하는 컴퓨터 프로그램

Bill of Material structuring

특정 기능을 수행하기 위한 자재 명세서를 구성하는 과정

참고: Bill of material, Planning Bill, Transient Bill

Bill of operations  ☞ Routing


Bill of resources   ☞ Product Load Profile

Bill location file

재고 품목이 저장되어 있는 물리적 장소를 특별히 알려주는 화일

Bin Reserve system

참고: Two-bin system

Bin tag

1)       계속적인 재고 관리 형태로써 창고 보관 목적으로 설계되어 각각의 재고 품목에 대한 보관 장소가 유지 관리된다.    참고: Erpetual inventory Record

2)       보관 장소를 지정 표시하는 것이다.

Bin transfer

일정량을 하나의 유효 장소 (bin)에서 다른 유효 장소 (bin)으로 옮기는 재고 처리

Bin trips

단위 기간에 대한 재고 유지에 대한 처리 수

Blanket order

요구 사항의 충족을 위해 생긴 단기간 방출 재료에 대해 공급자에게의 장기 의뢰.  가끔 blanket order들은 이미 정해진 납기일이 있는 한 품목만을 대상으로 한다.

참고: Vendor Scheduling

Blanket Releases

Blanket 협약 및 계약에 대한 것을 선적 및 생산하게 하는 승인

Blend Formula

참고: Assembly Parts List

Blending

균일 Lot 을 만들기 위해 둘 또는 그 이상의 원재료 Lot 을 물리적으로 혼합하는 과정.

보통 Blend는 새로운 혼합물을 만들며 시험이 요구된다.

Blend Order  ☞ Assembly Order

Blend off

동일 제품에 대한 가동에 작은 비율을 첨가하여 자재를 재작업 하는 것.

Block control

동일 공정을 거치는 제품에 대해 주문을 그룹 또는 “Blocks”로 현장에서 관리하는 생산 공정관리.    참고:  Flow control

Block Diagram

과정 시스템 또는 컴퓨터 프로그램을 주석이 달린 상자와 이를 연결하는 선으로 표현하는 도표          동의: Flowchart

Blocked operations

지침 및 서술이 각각 되어 있지만 하나로 보고되는 작업 그룹

Block Scheduling

하루 또는 1주일등과 같이 시간의 “ Block”으로 각각의 작업이 되게 할 수 있는 작업 일정 계획 기법

Block System

숫자의 그룹 또는 Block 에 의해 헤아려진 주기법 품목을 가려내기 위한 시스템

Blow-Through

참고: Transient Bill of Material

Boiler Plate

구매 또는 기타 문서 주문에 대한 표준 용어 및 조건들을 기술하는데 사용되는 용어

Bond Performance

계약상의 착수, 계약 조항, 기간,  조건, 협약 등의 수행을 보장하게 해주는 계약과 관련된 약정

Book Inventory

실제 수량 보다는 계속적인 재고 기록에서 얻어진 재고 수량 및 가치에 대한 회계 정의

Boolean Algebra

보통의 기하에서와 마찬가지로 이는 상징으로써 관계와 특성을 나타낸다.  그러나 Boolean 기하는 집합, 명제, On-off 회로 요소 그리고 연산자 (and, or, not except, if then)을 가지고 있다.  이는 복잡한 시스템의 논리를 정의하는데 유용한다.

Bottleneck

생산을 저해하는 설비, 기능, 부서등 예를 들면 작업 완성 속도 보다 빨리 작업이 도착하는 기계

Bottom-up Replanning

MRP 에서 원재료 가용성과 문제를 해결하기 위해 원인 자료를 이용하는 과정.

이 과정은 가능해의 효과를 평가하는 계획 설립자 (컴퓨터 시스템이 아님)에 의해 이루어진다.

가능해는 다음과 같은 사항을 포함할 수 있다.: 지연 시간의 단축, 주문량의 분할, 재료 대체, 대일정 계획의 변경 등

Box-Jenkins Models

회귀 분석과 이동평균모형에 근거한 수요 예측 접근방법으로 독립변수들의 회귀 분석에 근거하는 것이 아니라 수요 예측할 품목의 과거 관찰과, 변화하는 시간의 지연, 그리고 과거의 수요 예측 에러 값에 근거한다.

Bracketed Recall

미심쩍은 Lot 수와 그것이 전후에 생산된 특정 Lot 의 수를 포함해서 이를 고객으로 부터 불러들이는 것

Branch and Bound
암묵적으로는 모든 가능해를 따지면서 가능해의 부분집합을 통해 최적해를 결정하는 O.R.(Operation research) 모형

Branch Warehouse

참고: Distribution center

Break-even Chart

총 변동비와 고정 비용 곡선을 총수입 곡선에 따라 보여주는 도식도구.

0때의교차점이 손익분기점.  즉 총수입이 비용과 일치하는 점이다.

참고: Fixed costs, Variable costs

Breeder Bill of Material

제조 과정에서 생긴 부산물의 가용성과 사용을 인식하여 계획하는 자재 명세서.

이는 또한 완전한 부산물 MRP 와 제품/부산물의 비용 계산을 가능하게 한다.

Broadcast system

조합되어 일정한 속도로 완성되는 특정 단위의 순서.

작업을 수행하고, 알맞은 조합 단위와 결합될 수 있게끔 자재를 위치 시켜 놓기 위해 이 순서와 공급 및 조합에 대한 의사 소통이 되어야 한다.

Bubble chart

순차적 흐름에 있어서의 시스템, 기능, 자료의 상호 관계를 보여주기 위한 도표.

서술 사항이 원으로 된 부호로 되어있기 때문에 이렇게 불린다.

Buckted system

MRP, DRP 또는 모든 시간 들의 자료가 시간 주기 또는 “Buckets”에 축적시키는 시간 동조 시스템

Bucketless system

MRP, DRP 또는 모든 시간 동조 시스템이 시간 동조 자료를 저장, 표시하는데 있어서 정의된 시간 주기나 “Buckets”을 이용하기 보다 날짜 별 기록을 이용하는 경우

Budget

기대 활동에 관련된 장래의 수입 및 비용의 추정치를 포함한 계획.

이 예산은 장래의 운용에 대한 양식과 관리로써 작용한다.

Budgeted Capacity

재정적 예산이 정해지고 부하 매몰 속도가 설정된 산출물의 부피/혼합

Buffer stock   ☞ Safety stock

Build cycle

주요 설정/말소 사이의 시간 주기.

하나의 제품/모형에서 다른 것으로의 조그마한 변화로써 비슷한 제품에 대한 주기적인 일정 계획을 재구성한다.

Bulk issue

작업 지시에 근거한 것이 아니라 창고에서 재공 재고에 제기된 부품 이는 개개 작업장과 생산 라인의 요구 사항을 소화 할 수 있는 추정량에 제기되어 있다.  또한 이는 한 주기를 소화하거나 또 한정된 크기의 용기를 채우기 위한 것일 수 있다.

Bulk Storage

원재료, 중간 생성물 또는 완제품을 위한 대규모의 저장소.

각각의 용기는 Lot 와 재료의 혼합물인 것이 보통이며 사용 또는 포장 반출과 동시에 보충되고 반출된다.

Burden Rate

기타 경비를 예상하여 모든 표준 생산 시간의 비용에 첨가되는, 시간당 금액으로 나타낸 비용.

Business cycle

낮은 점 (수축)에서 높은 점 (성장)으로 옮겨가는 업무 활동의 순환적 변화.

순환적이라 하더라도 시계와 같이 규칙적으로 순환하지는 않는다.  예측에서는 순환의 이해가 매우 중요하다.

Business plan

장기간에 걸친 전략과 수립, 비용, 예산과 수반된 이익 목적, 투사된 대차대조표, 현금 흐름(기금의 원천과 활용)기술에 대한 서술.  이는 보통 금액으로 서술되며 제품 군으로 그룹이 이루어진다.  업무계획과 운용계획은 다른 용어로써 서술되는 경우가 허다하지만 서로간에 동조가 이루어져야 한다.

참고: Manufacturing Resource Planning

Buyer

공급자 선정, 주문 배정, 공급선 사후 관리, 공급선 성취도 측정 및 관리, 가치분석, 새로운 원재료와 공정의 평가 등의 기능을 수행하는 개인 일부 회사에서는 주문 배정과 공급선 사후 관리는 공급자 계획에 의해 다루어진다.

Buyer code

주어진 품목과 구매 주문에 대해 책임이 있는 구매자를 규정하는 코드

Buyer/Planner

자재 계획도 수행하는 buyer.

그러나 Planner/Buyer에 대해 혼동할 필요는 없다.

참고: Vendor scheduling

Buyer’s Market

“Buyer Market”은 상품이 쉽게 구해지고 또한 상품 가격이 구매자의 가치 측정에 의해 매겨지는 경우 존재한다고 여겨진다.

Buying capacity

참고: Capacity Buying

By-Product

생산과정에서 부수적으로 생기는 가치 자재.

주생산물에 대한 부산물의 비율은 예측 가능하다.

부산물은 재생산되거나 그대로 팔리거나 또는 다른 목적으로 사용된다.

CAD

Computer Aided Design

CAD/CAM

설계에서 생산까지의 자동화를 위한 CAD 와 CAM의 통합

Calculated capacity  ☞ Rated capacity

Calculated usage

표준 수율을 근거로 해서, 상위 제품의 수령량에 명세서의 각 성분 수량을 곱해서 성분 사용량 결정

Calendar Time

가동 시간에 대비해서 지연 시간 또는 일정 계획 규칙에 정의된 경과 일 및 주를 이룬다.

Calibration

어떤 기구가 수용할 만한 정도의 정확성을 가지게 하며 현재의 정확성을 유지하게 하는 유지 관리 작업을 이룬다.

CAM  [ Computer Aided Manufacturing ]

Cancellation charges

판매자가 고객의 주문 취소에 관련된 비용을 보충하기 위해 매긴 요금.

만약 판매자가 어떤 공학적 작업을 시작했거나 원재료 구매했거나, 제조 작업을 시작했다면 이들 변화도 역시 취소 요금에 포함될 수 있다.

Capacity

1)       작업 하중의 총 부피를 지칭한다.

참고: Priority, Load

2)       현재의 제품 사양, 제품 혼합, 인력, 공장, 장비에 의해 얻을 수 있는 최대의 산출량

Capacity buying

단위 시간에 공급자에게 그의 용량 전부를 구매 의뢰하는 것

기본적으로 개별 품목에 대한 일정 계획은 의뢰 수준 용량에 맞게 수량을 공급자에게 주어진다.  참고: Vendor Scheduling

Capacity Control

생산품을 측정하고 이를 용량 요구와 비교하여 이에 따른 차이가 정해진 한도를 넘는지를 확인하며 한도를 넘으면 적절한 조치를 계획에 추가시키는 과정

참고: Input/Output Control,  Closed-Loop MRP

Capacity Management

생산 계획, 대일정 생산 계획, 자재소요 계획, 처리 리스트 등의 제조 계획을 수행하기 위해 용량의 한도와 수준을 설정, 측정, 관측 및 조정하는 기능

참고: Material Requirements Planning

     Resource planning

     Rough cut capacity planning

     input/output control

Capacity pegging

용량 소요의 원천을 보여주는 것.

이는 MRP에서의 자재 소요의 원천을 보여 주는 것과 유사하다.

Capacity Requirements Planning (CRP)

용량의 한도, 또는 수준을 설정하고 측정, 조정하는 기능 이런 맥락에서의 CRP 의 의미는 생산 작업을 수행하는데 인력 및 기계의 양(amount)이 얼마나 많이 필요하게 되는지를 상세히 결정하는 과정이다.  MRP 에서의 주문들은, 이들을 작업장에서의 필요 시간으로 환산하는 CRP 의 입력이 된다.

참고: Resource Requirements Planning Infinite Loading,  Closed-Loop MRP

     Rough Cut Capacity Planning

Capacity Simulation

실자료가 아닌 모의 실험을 통한 대일정 계획과 자재 계획을 이용하여 용량 계획 “대충 산정” 할 수 있는 능력

Capacity Smoothing ☞ Load leveling

Carload lot
정해진 최저 중량보다 크기 때문에 감소된 화물 운송 비율의 선적량

Carload 비율은 단위 부피 당 최저 비율을 포함하고 있기 때문에 더 큰 LCL (Less than carload) 비율은 더 큰 선적에 대해서는 덜 비싸게 될 것이다.

Carrying Cost

단위 시간 (보통 1년)에 대한 재고 가치의 비율로써 정의된 재고 유지 비용 세금.

보험, 세금, 노후 및 공간차지 같은 재고의 관리 유지 비용 뿐 아니라 투자된 자본 비용에 따라 달라진다.  산업 형태에 따라 이 비용은 년 10-35% 사이에서 변한다.  결국, 재고유지 비용은 재고에 묶인 자금을 대체적으로 사용시의 기회 비용을 고려하고는 정책 변수이다.

참고:  Economic Order Quantity, Cost of Capital

Cascaded Systems

다단계 운용: 이전 단계의 출력이 그 다음 단계의 입력이 된다.  그래서 단계간은 상호 의존적이다.

Cascading Yield Loss

수율 손실이 여러 작업 및 업무에서 일어나며 결국 복합 수율 손실을 일으키는 조건

Cumulative Yield, Composite yield로 알려져 있기도 한다.

Cathod Ray Tube(CRT)

그림 및 정보를 보여주는 도구.

텔레비전은 CRT (그림)이기도 하며 비디오 디스플레이 단위(정보)이기도 하다.

Cause and Effect Diagram

문제 및 현상을 가지가 쳐진 도표로 정확히 기술하는 것으로 잠재 요인이 선행되어 있다.

동의: Fishbone Diagram, Ishikawa Diagram

Caveat Emptor

“구매자가 알게 하라” 즉 구매는 구매자의 위험 부담에 달려 있다는 라틴 문구.

Celluar manufacturing

단일 라인 내에서 또는 그 라인 또는 셀에서만 일하는 기술자에 의해 운용되는 기계들의 셀에서 여러 부품을 생산 하는 제조과정

Centralized dispatching

작업 순서 결정 방법인 Dispatching 기능을 하나의 중앙 기구에 조직 시켜 두는 것

생산 관리 부서에 보고를 하는 중앙 Dispatching 기능과 작업장의 제조 부서간의 의사소통을 위한 자료 수집 장비 사용을 포함하기도 한다.

참고: Control center, Decentralized Dispatching

Centralized inventory control

하나의 사무실 또는 부서로 부터의 재고에 대한 의사 결정이 전 회사 (모든 SKU)에 미치게 하는 것.

Certificate of compliance

문제의 공급품이나 서비스가 정해진 요구 사항에 맞는다는 취지의 공급자 증명서.

CFPIM (Certified as a Fellow level in Production and Inventory Management의 약자)

“F”가 더 높은 (fellow) 수준에서 증명된 것을 의미하는 것 이외에는 CPIM 과 동일

Chance
무작위적, 알려지지 않은, 또는 고려되지 않은 영향의 결과로써 발생된 것.

참고: Probability

Change order

구매 주문이나 작업장 주문이 어떤 양식으로 되어야 되는 양식적인 통고.

이는 수량,  고객이 정한 날짜와 사양의 변경, 제조 공학적 변경, 재고 요구일의 변경 등에서 기인한다.

참고: Manufacturing Order, Engineering change, Hold order

Changeover

다음번으로 계획될 품목의 생산을 준비하기 위해서 또는 방금 끝난 생산의 영향을 중화시키기 위해서 아니면 이 모두를 위한 장비의 재설치.

참고: Setup cost, turnaround cost

Changeover costs

제조 작업시 작업 변경 비용과 설치 비용의 합

참고: Idle time    동의: Turnaround Costs,  Shutdown/Start up costs

Charge

제조 공정 시작을 위한 반응기 같은 성분 및 원재료를 처리기에 최초에 적재하는 것

Charge ticket

상품을 접수할 때와 운용 비용 쎈타에 상품을 적재시 사용되는 문서

Check Digit

코드 시스템에서 각각의 번호에 추가적으로 있는 숫자로 코드번호 기록의 에러를 탐지하게 해준다.  Check Digit와 정해진 수학 공식을 사용함으로써 숫자의 바뀜이나 누락 같은 기록 에러를 확인할 수 있다.

CIF  [ Cost, Insurance, Freight ]

판매자가 비용, 해양 보험 그리고 상품의 해양 선적에 대한 운송비를 부담해야 함을 지시하는 운송 용어

CIM  [Computer Integrated Manufacturing ]

Classification

참고: ABC Classification

Clean up

방금 끝난 생산의 영향을 중화시키는것.

잔류물, 오물의 세척, 장비 재 설치 등을 포함 할 수 있다.

Clock Card

여러 작업에 쓰이는 출석 및 그 시간을 기록하는 서식.

동의: Time card

Closed-loop MRP

MRP에 대한 시스템으로 추가적으로 판매와 운용 (생산 계획, 대일정계획, 용량소요계획)에 대한 계획 기능을 포함한다.  나아가 일단 이 계획이 완결되어 이것이 현실적이고 이룰 수 있는 것으로 받아들여지면 실행에 옮겨진다.  이는 입-출력 계측의 제조 관리 기능과 세부 일정 계획 및 디스패칭, 공장과 공급자 모두에게서 지연보고, 공급자 계획 등을 포함한다. “Closed-Loop”이 의미하는 것은 각각의 요소가 전체 시스템에 포함 될 뿐 아니라 계획이 항시 유효하게끔 하기 위해 실행 기능으로부터의 피드백이 있음을 뜻한다.

Compound Yield

제조 주기내에서 여러 작업에서 생기는 수율 손실의 결론적 영향

Computer Aided Design (CAD)

상호 교환적으로 도면 그리고 설계를 보관하는데 컴퓨터를 사용하는 것.

프로그램은 배치, 기하적 변형, 투명, 회전, 확대, 부품의 단면과 다른 부품과의 관계를 완성시킨다.

Computer Aided Manufacturing (CAM)

제조 품목의 조립에서 생산 장비를 프로그램하고 지시하고 제어하는데 컴퓨터를 사용하는 것

Computer Integrated Manufacturing (CIM)

여러 가지의 컴퓨터화된 시스템간을 다리 놓고 연결하며 또한 상관성이 있게끔 총체적 시스템으로 연결하는 곳에 컴퓨터를 활용하는 것.

예를 들면, 예산, CAD/CAM 공정 제어, GT 시스템, MRP II, 회계보고 시스템 등은 서로 연결되어 접속될 수 있을 것이다.

Computer Numeric Control (CNC)

미니 컴퓨터를 사용하여 수치적 지시 사항을 보관하여 공구를 제어하는 기법

Concentration

40% 농도의 HCI (염산) 과 같이 전체에서의 성분의 비율

Configuration Control

생산되어 선적된 제품이 주문, 설계된 것과 같다는 것을 확인하는 기능.

이는 정확한 모양, 고객선택사항, 제조변경등의 통합되어 문서화되어야 함을 의미한다.

Confirming order

구두로 띄운 주문 상품 또는 서비스와 품목 리스트나 평상시의 구매 문서에 앞서서, 공급자에게 보내는 구매 주문

Consigned Stocks

일반적으로 완제품 재고에 대한 것으로 고객, 딜러, 대리인 등의 소유권을 가지고 있으나 그의 동의에 의해 제조자의 소유권이 유지되는 재고이다.

Constant

정해진 값을 갖는 양

반의: Variable

Constrained Optimization

참고: Constraint, Optimization, LIMIT, Linear Programming

Constraint

최대화, 최소화 목적 함수에 대한 한계. 이는 대개 어떤 목적을 얻기 위해 필요한 자원의 회귀성에 기인한다.

참고: Linear Programming, Non-Linear Programming, Objective Function

동의: Structural, Constraint, Restriction

Consumption

생산 프로세스에 사용된다.

참고: Forecast Consumption

Continuous Flow (Production)

Lot 단위로 생산하는 것이 아니라, Lot 가 없이 계속적인 흐름에 의해 생산하는 것

Continuous Process Control

공정을 모니터하고 피드백 제어 회로로 설계함으로써 자동적으로 작업을 변화 시키게끔 하는 센서를 사용하는 것.  이런 기구들이 기계적, 전자적인 것을 시간에 따라 기록하는 것인 까닭에 마이크로 컴퓨터와 중앙 집약식 제어가 널리 사용된다.

Continuous Production

제품 생산에 관련되는 장비를 그 순서에 따라 구성하는 생산 시스템.

생산 공정에서의 자재 흐름은 계속적이다.  작업 경로는 고정되어 있고 설비 설치는 거의 변하지 않는다.

참고: Mass Production

Contract

서비스, 기계류 등의 제공 및 납품하는 경쟁적인 2 또는 그 이상의 회사 또는 개인간 협약 계약은 구두 또는 문서 일수가 있다. 공급자가 수락한 구매 주문은 계약이 된다.  구매 주문이 문서화된 수락을 원하지 않는 한 이의 수행이 수락이 된다.

Contract Accounting

주어진 작업이나 계약에 의해 발생된 비용을 취합 하는 기능.

일부 미국 정부의 계약 과정은 계약 회계를 요구한다.

Contract Date

모든 당사자가 계약을 수락한 날

Contract Pegging  ☞ Full pegging

Contract reporting

완제품의 고객에게의 인도에 대한 보고 및 완제품 축적

Contribution

판매 가격과 변동비의 차이.  그 차이는 고정 비용과 이익이 된다.

Control Board

기계 적재와 프로젝트 계획을 보여주는 시각적 방법.

기본적 Gantt chart의 변형이다.

Control Center

중앙 집중식 디스패칭 운용시 디스패칭이 이루어지는 곳

참고: Centralized Dispatching

Control Chart

반복적 공정에 대한 연구와 제어에 사용되는 통계학적 도구.

평균이나 제어 값으로 부터의 편차가 작위적인지 무작위적인지를 점을 찍음으로써 보여주게 되어있다.

Controlled Issue

참고: Planned Issue

Control Number

특정 순간 또는 생산 주기를 규명하기 위해 사용되는 제조 주문이나 일정 계획 번호

Converter

기초 생산자의 제품을 여러 종류의 산업적, 일용적 제품으로 변형하는 제조업체 예를 들면 강철과 강관이나 강철판으로 만드는 회사.  다른 converter의 예로는 종이, 비누, 염료 등을 생산하는 회사이다.

참고: Basic Producer

Co-products

제품 및 공정의 유사성에 의해 순서적으로 또는 함께 생성되는 제품

Correlation

두개의 집합 자료 사이에 하나의 변화가 다른 하나의 상응 변화를 만드는 관계

변화가 같은 방향으로 이루어지면 점의 상관관계가 있다고 하며 다른 방향으로 이루어지면 부의 상관 관계가 있다 한다.

참고: Scatter Chart

Cost Center

부서 등과 같이 비용이 수집되는 최소 조직 단위,  비용쎈타 정의 기준은 비용이 중요하고 책임 소재가 명확히 정의되어야 한다.  비용 센터가 작업장과 동일할 수도 있지만 보통 하나의 작업장 이상을 포함한다.

Costed Bill of Material

성분 수량의 자재 명세를 성분 비용의 자재 명세로 확장한 것이다.

Cost of Capital
보통 1년 동안의 기간에 투자된 자본의 유지비용.

이 비용은 보통 비율로 표현되며 대체 투자 수익과 은행 대출 금리 등과 같은 요인에 근거한다.

Cost-Plus

상품이나 서비스를 생산하기 위한 공급자의 비용과 일정 비율이나 정해진 합계를 더한 금액을 공급자에게 지급할 것을 동의하는 가격 결정 방법.

Cost reduction

가격을 낮추거나 노동비를 절감하는 등으로 상품이나 서비스 비용을 낮추는 행위.

비용절감에서 품목은 변하지 않지만 그 품목의 주위 여건이 변하거나 가치분석을 통해 그 품목의 비용이 실제로 낮아짐으로 발생한다.

Count point

부품이나 부분조립품, 조립품등이 완결됨에 따라 숫자를 헤아리는 자재 흐름 또는 작업 순서상의 한 장소. 이 장소는 보통 라인의 끝이나 작업장을 떠나게 되는 곳일 수 있지만 대부분의 경우 한 부서에서 다른 부서로 자재가 이동하는 장소이다.

동의: Pay point

Count Point Backflush

한 단계 이상의 자재 명세서를 사용하며 생산이 헤아려진 이전 시기까지 확장한 Backflush 기법      

동의: Key point backflush

CPIM
Certified in Production and Inventory Management by APICS

CPM

참고: Critical path Method

CPU

Central Processing Unit의 약어로써 컴퓨터의 중요 요소의 하나.

Crew Size

어떤 작업을 수행하기 위해 요구되는 사람의 수.

이때의 표준시간은 시작과 완료 사이의 순수 시간이 아니라 그 작업을 수행하기 위한 모든 사람의 총 시간을 나타내는 것이어야 한다.

Critical Path Method (CPM)  ☞ PERT

프로젝트의 계획과 관리에 사용되는 네트웍 계획 기법, 각각의 관련 활동과 시간을 보여줌으로써 “주경로”가 결정된다.  주경로는 실제로 프로젝트의 총시간을 제한 하는 요소를 규명한다.

Critical Ratio

납기일에서 남아있는 시간을 작업 완료시까지의 기대 경과 시간으로 나눈 우선 순위 지수 번호로 작업 순서를 결정하는 규칙

잔류시간/잔류 작업 =  30/40 = .75

이 비율은 1.0보다 작은 것은 계획보다 늦은 것을 1.0 보다 큰 것은 계획보다 빠른 것을, 1.0 인것은 계획에 맞춘 것을 나타낸다.  참고: Dispatching Rules,  Slack Time Rule

Cross-Shipment

자재가 우선 장소에서 보다는 이차적인 장소에서 고객에게로 선적되는 자재 흐름 활동을 지칭한다.

CRP (Capacity Requirement Planning)

CRT (Cathode Ray Tube)

Cumulative Lead Time
문제의 활동을 완수하는데 걸리는 최장 계획 시간.

MRP를 통해 계획된 어떤 품목에 대해서는 그 품목 이하의 각 가장 큰 수를 증가시키는 모든 경로는 자재 경로 명세를 검토함으로써 이를 찾을 수 있다.  누적 지연 시간을 정의한다.

Custom Service

고객 또는 관련 정책이 지정한 때에 제품을 납품하는 것

참조: Percent of fill

Customer Service Ratio

완성품의 납품 수행도를 퍼센트로 나타낸것.  재고 생산 회사에서 이 퍼센트는 대부분 품목 또는 가치로 나타나며 정해진 시간에 선적되기로 한 총계에 대한 실제 계획에 맞게 정해진 시간에 선적된 (하나 또는 그 이상의 고객 주문에 대한)품목이나 가치로써 나타낸다. 주문 생산 회사에서는 주어진 시간 (예: 1주)안에 선적되기로 한 작업의 수에 대한 실제 선적된 작업 수의 비교로 나타낸다.

Cut-Off Control

주기 계수와 업무 처리를 동기화 시키는 과정

Cybernetics

기계적, 생물학적, 전기적 그리고 정보 시스템에서 제어 과정을 연구하는 분야.

Cybernetic system

산업 과정을 제어하는 정보 흐름 또는 (전자적, 기계적, 논리적) 정보 시스템

Cycle

1)       초기 상태와 유사하게 주기적으로 반복되는 계절적 수요 또는 제조 공정과 같은 시스템이나 공정의 시간 간격으로 재고관리에서 한 사이클은 보통 제품 출고와 다음 출고 사이의 시간이 됨.

2)       종료된 사건 (EVENT) 또는 그 집합이 갖는 시간적인 간격.  생산관리에서 한 주기는 보통 제조 주문서의 발송에서 고객이나 재고 창고로의 출하까지의 시간이 됨

유의어) 제조 사이클 제조 상품 인도 기간 (lead time)

Cycle Counter

주기 실사 (Cycle counting)를 담당하는 사람

Cycle counting  ☞ ABC 분류법

일년에 한번 꼴 보다 적은 주기적인 생산 일정 계획이 요구되는 재고품의 재고 정확도 감사 기술,  예를 들면, 고가이며 판매 속도가 큰 품목은 좀더 자주 실시하고 저가이거나 판매 속도가 낮은 품목은 실사 횟수를 적게 하는 방법을 기초로 하는 주기적 재고 실사가 일반적인 방법임.  가장 효과적인 주기 실사 체계 (Cycle Counting System)는 작업하는 날마다 특정수의 품목을 규정된 빈도로 실사하는 것임.  주기 실사의 주요한 목적은 하자 있는 품목을 판정함으로써 연구 동기 유발, 확인 불량 발생 원인의 감소에 있음

Cycle reduction stacks 인도 기간 단축 재고

상품 인도 기간을 단축하는데 도움이 되는 재고

1)       산업 공학에서/두개의 개별 생산 단위의 생산 완료 사이의 시간 간격.  예를 들면 시간당 120 대를 조립하는 자동차의 사이클 타임은 30 초가 된다.

2)       자재 관리에서 사이클 타임 자재가 생산 공장에 들어와서 나갈 때 까지의 시간을 말함.

유의어) throughput time  (처리 시간)

Dampeners

MRP의 컴퓨터 처리 중 발생되는, 무의미하거나 중요하지 않은 조치를 지시하는 보고 양식을 삭제하기 위한 사용자 입력 변수

Dark Factory

노동자 없이 완전하게 자동화된 생산 공정을 묘사한 말

Data 자료   ☞ Information 정보

의미가 주어진 문자나 숫자로 표현되어진 것.

Data base

자료 화일로부터 컴퓨터 프로그램의 독립성을 가질 수 있도록 설계된 자료 처리 화일의 관리 방식. 자료의 중복성 (Redundary)을 최소화시키고 자료 요소들을 참가하거나 삭제할 수 있으며 기존의 컴퓨터 프로그램의 수정이 필요 없게 화일을 설계함

Data code
생산 날짜가 포함된 제품의 분류 기호

식품 산업에서 데이터 코드는 루트 번호의 필수적인 부분임

Data collection
컴퓨터나 중앙 저장 장치에 자료를 전송하고 처리되어야 할 자료를 기록하는 방법

Data file
특별한 방법 (예를 들면, 각각의 재고 품목에 대해서 제품코드, 측정 단위, 생산 비용, 거래량, 판매가격, 생산 인도 기간 등을 보여주는 각각의 레코드를 만드는 방법)으로 조직화된 자료 레코드의 집합체

Data effectivity
구성 변경의 유효일 (Effective date)을 판정하는데 사용되는 기법

자품목 변경은 재료 명세서 내의 변경되지 않은 자품목 번호를 토대로 하여 통제됨

Deblend
어떤 특징을 갖는 상태의 범위 내로 제품이 물리적 또는 화학적 특성을 조정해나가는 제품 생산과정

Debug
오류 정정

컴퓨터 프로그램이나 제조 관리 시스템에서 발생된 오류를 수정하는 것

유의어) 진단 루틴 (Diagnostic routine)

Decentralized Dispatching 분산 처리

각각의 부문별 담당자들이 처리기능을 갖는 구조

참고) 집중 처리 (Centralized dispatching)

Decentralized inventory control 분산 재고 관리

각각의 재고 보관 위치에서 그 위치의 SKU (재고, 보관 단위)로 실시하는 재고 의사 결정

Decision Table 의사 결정표

주어진 조건하에서 관련된 행동 대안들을 도표로 정리하여 각 부분별 조건을 나타내는 수단

Decision tree 의사결정 트리

나무 모양의 구조 (Tree-like structure)에 결과의 추정치 또는 확률을 표현하여 여러 대안들을 평가하는 분석 방법.

각 결과의 기대 확률은 모든 유사한 결과들과 그 발생 확률의 합이다.

Dedicated capacity
제한된 수의 유사한 품목 또는 한 개의 품목을 생산 하도록 만들어진 작업장

전용 설비는 특수한 설비이거나 한 조립품 생산에 모아진 범용 설비의 집단임

Dedicated line

한 작업 위치에서 다음 작업 위치로 이동하면서 한번에 한 단위씩 제품을 생산하도록 만들어진 “영구적” 생산 라인.

Default 생략시 값

사용자가 어느 변수 값을 지정하지 않는 경우 컴퓨터에 의해서 자동적으로 선택되는 행동 대안

Degrees of freedom 자유도

통계 검정에 사용되는 데이타 값 또는 변수의 수를 지칭하는 통계 용어.

자유도가 클수록 그 결과에 대해서 통계적으로 의미를 가질 수 있는 신뢰성이 증가함.

Delay Report 지연 보고서

참고) 예상 지연 보고서 (Anticipated Delay Report)

Delay reporting 지연보고 작성

특별한 제조 주문으로 인해 납기 지연이 예상될 때 그 작업 현황에 대한 보고서 작성

참고) 예상 지연 보고서 (Anticipated Delay Report)

Delinquent 납기 지연

참고) Past due (납기 지연)

Delinquent order

일정상의 선적 일자가 지나버린 고객 오픈 오더상의 물품

참고) Late order, Prot due order 이월주문

Delivery Cycle

고객의 주문을 접수했을 때 부터 제품을 출하한 시간 까지의 실제 시간

Delivery lead time

고객의 주문을 받았을 때 부터 제품을 인도했을 때 까지의 기간

참고) Lead time

Delivery policy (출하 방침)

고객 주문서를 수령한 후, 생산품을 출하하기 까지의 시간에 대한 회사의 목표

이 방침은 “회사 고유의 출하 시간”으로 불리기도 한다.

Delivery Schedule (출하 일정)

앞으로의 기간을 위해 구입한 제품 및 용역을 출하하는데 필요하다고 인정된 출하 시간, 또는 출하 비용

Delphi method (델파이 기법)

전문가들의 의견을 계속 반복해서 토론함으로써 의견의 수렴을 해나가는 정상적인 예측기법

한번의 의견 토론의 결과는 다음 번 토론에 사용되어 전문가들 의견을 수렴해 나간다.

Demand 수요

특정한 제품 또는 부품에 대한 필요

수요는 여러 원인으로 부터 발생함.  예를 들면 고객의 주문,  수요 예측, 작업 공정간, 판매 대리점, 서비스 센터 또는 다른 제품의 제조를 위해서 수요는 발생.

수요는 전적으로 판매의 결과는 아니기 때문에 최종 단계의 제품에서 “수요 자료” (Demand data) 는 보통 “판매 재료” (Sales data) 와 다름.

참고) 종속 수요, 독립 수요

Demand Filter

판매 예측 모델로 부터 개별적인 판매 자료를 점검하기 위해 설정된 표준.

보통 평균 절대 편차 (MAD)의 어떤 값 이상으로 어떤 기간의 수요가 예측과 다를 때 모델이 잘못된 것으로 평가

Demand Management 수요 관리

주일정 작성자가 수요를 알 수 있도록 모든 생산품의 수요를 인식하고 관리하는 기능.

수요 관리에는 수요 예측, 오더 목록, 오더 가능성, 대리점 수요, 공장끼리의 오더, 서비스 부품 수요 등이 포함된다.

참고) 주생산 일정 계획 (Master Production Schedule)

Demand Pull

작업장에서 작업이 끝나고 다음 작업을 시작할 준비를 할때 그 작업장으로 재료를 이동시키는 신호.  작업장의 앞에서 부터 대기를 제거하는 효과가 있으나 선행 작업장 끝에 대기를 유발시킬 위험이 있음.

참고) Pull

Demand Rate

단위시간 (Hour, day, week, month등) 당 수량으로 나타낸 요구량의 상태

Demand Uncertainty

예측 오류치의 표준 편차(SD),  평균 절대 편차 (MAD)  혹은 분산으로 표현된 수요의 불확실성 또는 변동성

Demonstrated Capacity

실제 산출된 실행 자료로부터 계산되어 증명된 생산 능력.

일반적으로 “생산된 물품수 X 물품당 표준시간”으로 나타낸다.

유사어) Actual Capacity

참고) Rated Capacity

Departmental Stocks 부서보유재고

생산 부서에서 약간의 재고를 보유하고 있는 비공식적인 시스템.

이 행위는 편의성 또는 재고 창고의 품질에 대비하기 위해 행해지나 재고 기록의 정확도를 떨어뜨릴 가능성과 재고 투자를 증가시키는 결과를 가져옴

Department Overhead Rate 부서 간접 비율

어느 한 부서에서 직무를 수행함으로써 발생되는 간접비율

참고) 간접비 (Overhead)

Dependent Demand 중속수요

어떤 제품 수요가 다른 물품 또는 완제품에 직접 관계되어 있거나, 다른 물품 또는 완제품의 일정에서 파생되어 나온 것일 때, 그 수요를 종속적이라 한다.  이런 수요는 계산 될 수 있다.  그러므로 예측할 필요도 예측해서도 안된다.  어떤 주어진 물품은 어떤 한 시점에서는 종속적이고 독립적인 두개의 수요를 한번에 가질 수도 있다.

참고) 독립 수요 (Independent Demand)

Depreciation 감가상각

자산을 취득했을 때 부터 자산의 실제 가격을 분할하여 사용 기간이 경과함에 따른 자산 가치의 감소를 나타냄.

감가상각은 현금으로 지불하는 것이 아니다.

이것은 세금에 대한 보호, 나아가서 세금을 감소시키는 행위임.

Detailed scheduling 상세 일정 계획

제조 주문에 대한 납기를 정확히 지키기 위해서는 꼭 해야 할 공정들의 시작일 및 종료일을 할당하는 것.  이 날짜는 발송 작업에 사용된다.

유의어)  Operations Scheduling, Dispatching

Deterioration

제품의 유실 및 포장 손상 등 운송비 중 고려해야 할 요소

참고)  Obsolescence

Deterministic Models  확정적 모형

불확실성이 내재되지 않은 모델

예를 들면,  안전 재고를 고려하지 않는 재고 모델

Deviation 편차

차이, 보통 절대 편차, 어느 숫자의 집합에서 그 평균과 어느 한 수와의 차이 또는 예측 값과 실제 값의 차이

Direct Cost 직접비용

참고) Variable costing  변동비 산정

Direct-deduct Inventory Transaction Processing 직접 공제 재고 처리 방식

재료를 출고할 때 장부상의 재고를 감소시키고, 입고할 때 각각의 물품에 대해 사무 처리를 해줌으로써 장부상의 재고를 증가시키는 재고 부기기법.

가장 중요한 점은 장부 기록이 시제 물품의 이동과 동시에 갱신되다는 점이다.  그 결과 장부 기록은 현재 창고의 재고를 정확하게 표현할 수 있게 된다.  개별 출하 (discrete Issue)라고도 한다.

참고: Pre-deduct inventory transaction processing

     Post-deduct inventory transaction processing

Direct delivery 직접거래

공급자가 구매자에게 직접 상품을 인도하는 것

가끔 공급자와 구매자 사이에 중간 상인이 개입되는 3자 거래가 이용됨.

Direct labor 직접 노동자

서비스 제공에 활용되거나 제품 생산에 정확히 투입된 노동자.

Direct Material 직접 재료

최종 생산물의 부품으로서 수량 측정이 가능한 재료

참고)  간접 재료 (Indirect materials)

Direct Numerical Control (DNC) 직접 수치 제어

테이프를 사용하지 않고 몇몇 장비를 직접 통제 할 수 있는 컴퓨터에 연결된 수치제어 기계들로 구성된 시스템 (NC 머신)

Disbursement 불출

저장소 또는 창고로부터 원재료, 부품 또는 다른 물품들을 실제로 불출하고 그 변동 사항을 보고하는 것

참고) Issue

Disbursement list 불출 리스트

참고) Picking list

Discontinuous demand  불연속 수요

일정 기간 수요가 중단되었다가 많은 수요가 발생하는 특성을 가진 수요 형태로 연속 수요 또는 고정 수요에 반대되는 형태이다.

참고) Lumpy demand

Discount 확인

구매자가 구매품 가격을 줄이는 어떤 특정 조건을 만족시켰을 때 일반적으로 판매자가 구매자에게 제공하는 공제 또는 할인액.

수량 할인은 상품의 수량 또는 가격에 의해 결정되는 공제액이며 현금 할인은 송장에 쓰인 날짜 이전에 대금 결제를 장려하기 위해서 실행된다.

거래 할인은 어떤 특정 사업에 종사하는 판매자가 대금 지불 시기와는 관계없이 제품 또는 용역의 가격에서 공제해 주는 것으로, 흔히 거래량의 비율에 따라 변동된다.

Discounted cash flow

현 시점을 기준으로 가치가 변동하는 미래의 현금 흐름에 대한 투자 분석 방법

(투자 회수율은 모든 연관된 현금 흐름의 현재 가치가 영 (zero) 이 되는 이자율이다.)

Discrete Manufacturing

자동차, 전기기구, 컴퓨터의 개별 품목 생산

참고) Process manufacturing

Discrete Order Quantity 개별 주문량

참고) Lot-for-lot

Dispatcher

작업 배정이 주업무인 생산 관리자

Dispatching  작업 배정

각각의 작업장에서 처리되어질 가용 작업을 선택하고 배열하도록 이런 작업을 작업자에게 배정해 주는 것.

Dispatch(ing) Board

참고) Control Board

Dispatching rule 작업 배정 방식

작업의 우선 순위에 따라 작업을 작업장에 배정하는 방법

참고) Critical Ratio

     Due Date Rule

     Slack Time Rule

Dispatch List

우선 순위에 따라 작성된 제조 오더의 보고서

발송보고는 일반적으로 CRT 모니터나 하드카피를 통하여 제조 공장으로 보내지고 이는 공정에 따른 제조 오더의 우선 순위, 위치, 수량, 생산 능력 요구량 등의 상세한 정보가 포함되며 보통 매일 작성되고 작업장에서 이루어짐.

유의어) Foremen's report

참고)   Shop floor control

Distributed Processing

모든 사용자가 크고 집중화 되어 있는 컴퓨터 시스템을 사용하여 일을 하는 것과는 반대의 방식으로서 사용자의 통제와 계획하에 사용자가 있는 위치에서 보통 작은 컴퓨터로 작업이 수행됨.  한곳 이상의 여러 곳에서 적합한 통신 방식으로 설치된 컴퓨터 자원하에서 자료를 처리하기 위한 조직화된 개념

Distributed systems

한 네트웍 내에서 다른 시스템으로 정보를 보내거나 받을 수 있고 각각의 위치에서 우선적으로 자신의 필요한 일을 처리할 수 있는 한 조직 내의 여러 장소에 위치한 컴퓨터 시스템을 말함.

Distribution

참고) Physical distribution

Distribution by value

보통 연간 판매액이나 각 물품의 사용에 대한 누적 도수 분포의 도면 형태로 나타내어진 물품들을 분석하는 기법.

Distribution center  유통 창고, 보급소

완제품 또는 서비스 품목을 보유한 창고.

예를 들어, 한 회사의 공장은 Philadelphia 에 있고 유통 창고는 Atlanta, Dallas, Los Angelas, San Francisco, Chicago 에 있을 수도 있다.  한 창고가 작은 창고들을 지원하는 경우, 이 창고를 일반적으로 지역 보급소라 한다.

Distribution cost 유통 비용

완제품의 이동, 보관에 따르는 활동과 관련된 비용 항목.

이 비용은 재고 비용, 운송비용, 오더 처리 비용 등이 포함된다.

Distribution Network Structure 유통 네트워크 구조

하나 또는 그 이상의 공급처로 부터 보급소 또는 대리점까지 제품을 유통시키는 계획된 경로들.

단단위 또는 다단위의 네트웍이 있다.

Distribution of Forecast Errors

각각의 오차 값의 발생 빈도에 따른 예측 오차표.

예측에 대한 오차는 대다수의 경우나 관측된 자료가 정규분포에서 온 것이 아닌 경우 조차도 정규분포를 한다.

참고) Normal Distribution

Distribution Planner

보급소의 재고를 계획하고 재고 보충 출하 일정을 세우는 사람

Distribution Requirement Planning  판매 소요량 계획

현지 지점 창고에 보충 재고의 요구량을 결정하는 기능.

공급처의 총 소요량을 결정하는 MRP 이론을 통하여 전개된 현지 지점 창고의 재고 수준이 발주 계획에 이용되는 “시간적 추세에 따른 발주점 분석 기법”.

다단계 유통 조직망의 경우에 이런 전개 과정은 공장 창고 주 창고등 여러 단계를 통하여 계속 진행 가능함.  공급원에 대한 수요는 종속 수요를 인식하여 표준 자재 소요 계획 방식을 적용한다.

참고) Time-phased Order point

      Physical Distribution

      Push (Distribution system)

Distribution Resource Planning (DRP)

유통 시스템 내의 주요 자원 (창고의 공간, 인력, 자금, 트렁크 (trunk)화물 운반 차량 등)을 포함하는 계획 수립으로 확장된 판매 소요량 계획.

창고) Distribution Resource Planning

Distributor 유통업자

제품을 직접 제조하지 않고 완제품을 창고에 관리하면서 이런 제품을 사고 되파는 일을 하는 사업(가).

Dock Receipts

부두나 도크 (dock)에 접수된 화물 입하 기록

Document

서류 또는 천공 카드와 같은 처리할 정보를 수록한 매체

Documentation  문서 작성

문서에 정보를 기록하거나 문서를 모으고 구성하는 과정

일반적으로 컴퓨터의 입력, 처리, 출력을 상세히 나타낸 매체의 개발 과정을 말함.

Double Order Point System 이중 주문점 시스템

두개의 발주점을 갖는 유통 재고관리 시스템.

재고를 보충하는 기간을 포함하는 원 발주점의 다음 두 번째 발주점은 첫번째 발주점과 제조 리드 타임 동안의 평균 소요량을 합한 점임.

창고에 미래에 보충할 재고의 제조를 예고하는 것이 가능함.

Double Smoothing

참고) Second Order Smoothing

Downgrading 등급하향조정

계획상 또는 실제상으로 더 높은 등급의 제품을 다른 것으로 대치

Downstream operation 하위 공정

현재 계획 또는 수행 중에 있는 작업의 후속 작업.

Downtime 비가동 시간

기계가 유지 보수 수리 또는 가동 준비와 같은 실제 제품 생산 작업이 아닌 작업에 소요되는 시간

Drawback 관세 환급

수입 또는 수출될 재료에 대해 지불해야 할 관세의 환급

Drop Shipment 생산자 직송

판매자가 판매 대리점처럼 주문을 받지만 물품은 관리하지 않는 유통 방식

주문서가 생산자에게 보내지고 소비자에게 그 제품이 직접 송부됨.

DRP(Distribution Resources Planning)

Due date 납기일

구입 또는 생산할 제품을 사용할 수 있도록 한 지급기일

Due Date Rule
최초 만기일까지 업무 처리를 지시하는 처리 규칙

Duty

수출, 수입 또는 상품의 소비와 사용에 정부가 부과하는 세금

Duty Free Zone  면세 지역

추가 작업을 받기 위해 어떤 나라로 반입된 상품이 모여있는 지역

세금은 반입된 품목에 대해서만 그것일 팔릴 때 부과되며 보통 완제품 보다는 낮은 세율이 적용된다.

Dynamic Lot Sizing

계속적인 재계산을 통해 주문량을 산정하는 로트 크기 결정 기법

참고) Least Total Cost 최소 총비용

     Least Unit Cost  최소 단위 비용

     Part Period Burancing

     Period Order Quantity 기간 주문량

Dynamic Programming 동적 계획법

각 의사결정 단계를 따라 (아직 예측할 수 없는) 결과들의 기대 범위를 산정하기 위해 각 단계에서 가능한 최선의 방법론을 수행한 의사결정의 결과를 토대로 순차적인 의사결정을 하는 방법.

창고) Lineor  Programming 선행 결정법

Earliest Start Date 최초 개시일

작업 또는 주문을 시작할 수 있는 가장 빠른 날짜

현재 날짜에서 자재 가용성 또는 관리상의 최대 진전을 이룰 수 있도록 제한됨

Earmarked material  소유자 표시 재료

단지 재고 잔량 기록에 확보해 놓음으로써 물품 양도가 실제로 확인된 확보 물량.

참고) Reserved Materials

Earned Hours

작업기간 동안 보고된 실제 생산 표준시간으로 나타난 결과의 상태

유의어) Earned volume

Econometric models 계량 경제적 모델

사용되는 변수 사이의 상호 종속 (관계)을 기초로 한 예측을 위한 연립 방정식 시스템

Economic Lot Size 경제적 로트 크기

참고) Economic order Quantity 경제적 발주량

Economic Order Quantity (EOQ)

한번에 구입 또는 생산할 품목의 양을 결정하는 고정 주문량의 한 형태.

제품의 구입 및 수송 비용을 합계한 금액을 최소화하는 (계획).

Economy of Scale 규모의 경제

더 많은 제품을 생산하는 것이 고정비를 더 많은 양에 분배하게 되므로 단가가 싸지게 되는 현상

EDP(Electronic Data Processing)

Effective Date 유효일

부품 명세서 또는 조립 공정으로 부터 부품 또는 공정을 추가 또는 삭제 할 수 있는 날짜.

일반적으로 부품 명세서 또는 공정 순서도는 효율적인 (작업) “개시일”과 “종료일”을 제공.

날짜보다는 일련번호를 사용함으로써 그 효율성을 통제할 수도 있다.

Effectivity
참고) Effective Date

Efficiency 능률, 효율

작업 표준시간을 실제 작업 시간으로 나누어 얻어짐.

효율은 얼마나 예정된 표준이 성취 되었나로 측정하는 척도임.

주어진 기간 동안의 효율은 (한)기계 (한)고용인 기계의 그룹 (한) 부서 등에 대해 측정할 수 있음.

Elemental Parts 기초 부품

조립되지 않은 한 단위의 부품

Empirical 경험적임

추론 또는 논리보다 경험 또는 관측에 기초한 공식 또는 어구에 속하는 것

Ending inventory

한 기간의 종료 시점에서 가용한 물량 또는 금액

흔히 실제 재고에 의해 결정됨

참고) Beginning Inventory

End item

완성품 또는 부속품으로 판매하는 품목

판매 예측 또는 고객의 주문에 지배를 받는 품목

유의어) Finished product 완성품

Endogenous Variable 내인 변수

모델 내의 관계에 의하여 결정되는 값을 가진 변수

참고) Exogenous Variable 외인 변수

End Product 완제품

참고) End item 완제품

Engineering Change 설계 변경

설계 부서로부터 인가된 부품 리스트, 부품 명세서 혹은 도면의 개정.

변경은 보통 관리 번호에 의해 확인되고, “안전”, “비용절감”, “성능”등 때문에 행해짐.

설계 변경을 효과적으로 수행하기 위해서는 자재, 품질보증, 조립 기술 등 모든 영향 받는 기능들이 검토되어, 변경에 알맞도록 되어야 한다.

Engineering Drawings 설계도

제조의 어떤 단계에서 사용될 부품이나 조립품의 입체적인 특성을 가시적으로 표현할 것.

Engineering-to-order 고객의 제품 세부 규격예

독특한 기술적 설계나 중요한 고객의 요구 사항이 포함된 제품

부품 번호, 부품 명세서, 공정 순서의 독특한 구성을 가진 고객의 주문

EOQ=1

한제품을 생산하기 위해 경제적 시점에서 가동 준비 시간 및 재고를 줄이는 것

EOQ Tables

월간 사용액의 몇 가지 범위와 각 범위들에 대한 적절한 오더 액수나 소요 개월 수 등을 나타낸 표.

Equal Runout Quantities

같은 시기에 공급하는 모든 품목들을 한 그룹으로 했을 때 그 품목들에 대한 주문량

Equivalent Days 등가 시간

같은 계획의 목적으로 달력상의 날짜에 옮겨놓은 작업의 표준시간 소요량

Equivalent Unit Cost 등가 단위 비용

등가 단위 비용 방법은 같은 기간 동안 완성된 “동일” 단위들로 그 기간의 모든 비슷한 단위를 나누어 얻은 총비용을 사용

Equivalent Unit

재고를 재고 가치 평가 시점에서의 완제품이나 원자재 가치로 환산한 것.

Erection Department 조립 부서

(보통 기계 공구 제작과 같은 중공업에 사용되는) 최종 조립 부서

Escalation

공급자가 가진 원료 또는 인건비가 변동하는 것 같이 확인된 우발적 변동이 발생한다면 계약 금액이 재조정 되는 금액 또는 비율.

Exception Message 예외보고 (지시)

참고) Action Message 활동 보고

Exception Report 예외보고

계획에서 벗어난 품목에 대해서라는 보고

Excess Issue  과잉 불출

일정 계획상의 수량보다 많은 수량을 일정 계획상에 배정하고 창고에서 옮기는 것.

Exchange Unit

작업 공구와 작업대를 바꾸기 전까지 생산될 품목의 갯수

Exogenous variable

문제에서 모델의 뫼부에서 고려될 사항에 의해 그 값이 결정되는 변수

참고) Endogenous Variable


Expected Completion Quantity 예상 완성량

불량을 예측한 제조 주문의 계획량

참고) Scrap Factor 불량 계수

Expected Demand 기대 수요

수요 예측 비율로 제품이 소비될 때 리드 타임 기간 동안 재고로 부터 빠져나가게 될 기대 수량

리드 타임 기간 동안의 수요 예측이 중요함

Expected Receipt Date 기대 입고일

참고) Due date 입고된 납기일

Expected value 기대 값

무한히 많은 횟수의 행동을 취했을 때 관측되는 평균값

한 행동의 기대 값은 수행될 결과와 그 확률을 곱해서 얻음.

참고) Decision Tree

Expediting 독촉

정상적인 리드 타임보다 짧게 잡은 구매 요구서 또는 생산에의 재촉

Expediter

독촉 업무를 주로 담당하는 생산 관리 요원

Experimental Order

정규 생산 시설에 있는 연구소나 연구 개발팀에 의해 발주된 오더.

유의어) Laboratory Order

       Engineering Order

       R&D Order

       Pilot Order

Explode-to-deduct 분할 공제

참고) Backflush

     Post-deduct inventory transaction processing  전기 공제 재고 처리 방식

Explosion

참고) Requirement explosion

Explosion Level

참고) Low Level Code

Exponential Distribution 지수 분포

발생 확률이 기하 급수적으로 증가 또는 감소하는 연속 확률 분포.

증가의 경우로는 고객 서비스 수준대 비용과 같은 현상을 나타낼 때 쓰이고 감소의 경우는 지수 평활법에서 주어진 한 기간의 수요에 대한 가중치를 나타내는 데 쓰인다.

Exponential Smoothing 지수 평활법

년 수에 따라 기하 분포를 이루는 과거의 관측치로 부터 미래를 예측하기 위한 이동 평균 법의 한 형태.

가장 최근의 자료에 가장 큰 가중치를 배정함

여기서 “지수”라는 말을 사용하는 의미는 자료를 나타내는 점들이 변수에 대한 지수 함수 형태로 가중치를 받기 때문이다.  이 기법에서는 가장 최근의 예상치와 중요한 판매 자료 사이의 차이에 평활 상수를 적용해서 과거 판매 자료를 계속 유지할 필요를 없앤다.

이 방법은 추세가 없거나 계절적인 패턴을 갖지 않는 자료 또는 둘 다의 특성을 갖는 자료에도 사용할 수 있다.


참고)  First Order Smoothing

       Second Order Smoothing

Exposures

일년 중 생산 체계에서 재고 부족 위험을 보이는 회수

이 회수는 로트 크기를 연간 사용량으로 나눔으로써 얻어진다.

Express Warranty 묵시적 보증

판매자가 구매 대상자에게 팔고자 하는 제품의 성질, 특징, 사용법, 목적등에 관해서 좋은 점을 표현하고, 구매 대상자가  그 설명에 의존하도록 할 의도가 있을 때 판매자는 Express Warranty (묵시적 보증)을 한 것이라 말한다.

External Setup Time

기계가 가동 중인 생산 과정 중 수행될 가동 준비 절차의 요소

참고) Internal Setup time

Extrapolation 외삽법

과거의 관측 값에 기초한 연속된 데이터의 기대 값을 추정하는 것.

통계적 예측 기법이 한 일반적인 예임.

Extrinsic Forecast 외부 근거를 통한 예측

주택의 건축 시작에 근거를 두고 가구 판매량을 추정하는 것처럼 상호 연관된 선행 지수에 근거를 둔 예측 기법.

외부 근거를 통한 예측은 개별 제품 판매량 보다는 회사 총 판매량과 같은 대규모의 통합적인 곳에 더 유용하다.

반의어) Intrinsic Forecasts

Fabrication

조립 공정과는 반대되는 생산요소와 제조 공정을 구별하기 위해 사용되는 말.

Fabrication Level

가장 낮은 생산 수준 (조립품, 반조립품과 반대되는)의 부품.

Fabrication Order

부품을 생산 하도록 부품 생산 부서로 보내지는 제조 오더

Fabricator  가공업자

제련 업체의 제품을 사용해서 가공업자는 그것을 더 다양한 제품으로 만든다.

쇠기둥은 볼트나 네트, 송곳 나사로 종이는 상자나 가방 등으로 만들게 된다.

참고) Converter (제련 업자)

Facilities

실제 공장 또는 설비

Failsafe Work Methods

잘못된 작업은 완료될 수 없도록 하는 작업 방법.

예) 적당한 위치에 구멍이 뚫리지 않은 부품은 지그 (고정용 공작 기구)에서 꺼내지 못하도록 하는 방법. 또는 부적합한 수치나 범위를 인식하여 처리를 거부하는 컴퓨터 시스템 등

Families 제품군

통합적으로 계획되고, 판매실적도 함께 관찰되며, 때로는 비용도 통합해서 산출하는, 유사한 설계와 제조 설비를 사용하는 완제품 군.

Family Contracts

가격상의 이점과 계속적인 재료 공급을 위해서 유사한 부품을 묶어서 하나의 구매 요구서에 포함 시키는 것.

FAS

1)       Final Assembly Schedule 의 약자

2)       Free Alongside Ship의 약자

Feasibility Study 타당성 조사

특정 사업 계획의 실용성이나 비용이 타당성을 수립하기 위한 분석으로 시행하는 것이 좋다고 평가되면 그에 따른 세부 계획의 지침을 결정하게 된다.

Feature

참고) Accessory

     Attachment

     Option

Feature Code 특성 코드

서로 구별되는 제품 특성에 지정된 확인 코드로서 이 제품 특성은 하나 또는 그 이상의 특징 부품 번호 형태를 갖기도 한다.

Feedback

실제 성취도가 계획된 성취도와 비교되어 질수 있도록 관리 시스템 내에서 정보의 역순의 흐름

Feeder Work Stations

제품이 그에 따른 세부 작업장으로 보내지는 분기 장소

Feed Stock

파이프 라인이나 대규모 벌크 조선에 의해 입하되는 화학 또는 정제 공정의 주 원자재로서 Feed stock의 가용성은 흔히 공정에 대한 생산 일정이나 비율을 수립하는 통제 요소로서 사용된다.

Field

데이터의 특별한 범주에 사용되는 레코드의 상세한 영역

Field Warehouse  현지 창고

참고) Distribution center

FIFO (선입 선출법)

First-in, First-out 의 약자

회계 목적에서 재고 가치 평가시 사용되는 방법의 일종.

먼저 들어온 것은 먼저 사용된다고 가정하지만, 실제로 특정 물품이나 재료가 그 방식을 따를 필요는 없다.

참고) LIFO

Final Assembly

1)       구매자에게 출하하는 가장 최종 단계의 조립품

2)       제품을 조립하는 제조 부서의 이름

유의어) Erection department

       Blending department

       Pack-out department

Final Assembly Schedule (FAS) 최종 조립 일정

최종 조립 일정은 조립과는 관계없이 단지 최종 혼합, 절단, 포장 등 만에 대한 것일 수도 있다.

“주문제작” 또는 “주문 조립”의 환경하에 있는 고객의 특정한 주문에 의해 제품을 제작하기 위한 완제품의 생산 일정 계획

생산 능력과 자재의 가용성에 제한을 받으므로 고객의 주문이 접수된 이후 준비하여 완제품 수준까지 생산을 마치는데 요구되는 공정의 일정 계획

유의어) Blending

       Schedule    

       Pack-out schedule

Finished goods 완제품

참고) End item

Finished Product 완제품

참고) End item

Finished Products Inventories 완제품 재고

최종 품질 검사를 포함한 모든 제조 공정을 끝마쳤을 때의 품목들.

현재 완제품 또는 수리용 부품으로써 고객에게 출하 가능한 제품

Finishing lead time

고객이 주문이 접수된 이후 제품이 제조를 마치는데 필요한 시간. 혹은 최종 조립품 생산 일정상 허용된 시간

Finished-to-order

참고) Assembly-to-order product 주문 조립품

Finite Loading: 유한 부하

개념적으로는 한 작업장이 처리할 수 있는 작업량 이상을 작업장에 부과하지 않는다는 것을 의미한다. 특정 의미로는 일련의 작업 부하를 계층화하기 위해 작업장 우선 순위를 자동화하는 컴퓨터 기술을 지칭한다.

Firm Planned Order (FPO) 계획 주문 확정

계획 주문 확정이란 수량과 시간상으로 동결된 계획 주문을 말하며 컴퓨터로 그것의 변화가 허용되지 않는다.  이 기법의 도움으로 MRP 시스템에서 작업을 하는 계획자는 계획 주문을 확정함으로써 물자 및 수송 문제에 대응할 수 있으며, 부가적으로 계획 주문 확정은 기본 생산 일정 계획을 시작하는 정상적인 방법이다.

First-Come-First-Served Rule (선입선출방식)

일이 도착하는 순서대로 처리되는 작업 방식

(☞  배정 규칙 (Dispatching rule)

First Order Smoothing 일차 평활법

일차 평활법 혹은 단순 지수 평활법은 미래 예측 자료가 뚜렷한 추세(trend)이나 계절 변동 (Seasonal Patterns)을 보이지 않을 때 가장 잘 적용되는 예측 기법이다.

☞ 지수평활법 유사에 단순평활법

First-piece inspection 일차 부품 검색

새로운 작업 준비 후에 완성된 부품에 대한 품질 검사

Fishbone chart

☞ 원인 및 결과 다이아그램

Fitness for Use  사용도 적합성

제품의 품질 검사뿐만 아니라 제품의 설계 특성의 적합성을 포괄하는 용어.

Five W’s

일(日) 경영진들이 문제의 원인을 파악하는데서 유래된 용어로, 문제의 원인을 규명하려고 다섯번 “왜”라고 질문한다.  그들은 다섯번째까지 “왜”에 대한 대답을 들었을 때야 문제의 원인을 명확히 파악했다고 간주한다.

Fixed Budget  고정 예산

특정 단계의 생산 혹은 행위에 대해 예상되는 비용들의 예산

☞ 유연 예산


Fixed Cost 고정비용

제품의 생산량에 따라 변하지 않는 비용

예) 임대료, 재산세, 봉급      ☞ 가변비용

Fixed Interval Reorder System 정기 재발주 체계

주, 달, 혹은 다른 주기로 제품을 발주하는 주기적 재발주 체계로써, 발주량은 조정되지 않고 전기(前期) 사용량에 따라 변한다. 이런 형태의 재고 통제 체계는 고정된 시간 간격을 두고 주기적으로 재고를 검사하는 재고체계, 기계적으로 발주되는 창고 체계나 다양한 종류의 제품을 다루는 재고체계에 적합하며 고정 재발주 순환 체계 (Fixed Reorder Cycle System) 라고 부르기도 한다.

☞ 최대 최소 체계, 정량 발주 체계

Fixed Location Storage 고정 위치 저장 방식

제품 및 부품을 저장할 때 상대적으로 고정된 위치에 저장하는 방식을 말한다.

이런 저장 방식은 무작위 저장 방식 (Random Location Storage)보다 더 많은 공간을 필요로 하지만, 고정 위치에 친숙해져 제품 (부품) 저장 위치를 기록한 위치화일 (Locator File)이 필요 없을 수도 있다.

☞ 무작위 저장 방식

Fixed Order Quantity 정량 발주량

MRP, 혹은 재고 관리에서 실제 발주량 혹은 계획 주문량을 미리 결정된 정량 발주량으로 하거나, 순 소요량 (Net requirement)이 정량 발주량을 초과할 때는 정량 발주량의 배수로 발주하는 로트 크기를 지칭

☞ 경제적 주문량, 정기 발주량, 로트별 로트

Fixed Order Quantity System 정량 발주 체계

발주량의 크기는 수료에 관계없이 고정되어 있으며, 주문 간격은 실제 수요량에 의존하는 재고 통제 방법이다. 정량 발주 체계는 각 제품의 재고량을 일정 간격을 두고 계속적인 검사를 수행하면서, 발주량과 재고량의 합이 특정 수준 (재발주점)이하로 떨어질 때 고정량을 재발주하는 재고 통제 체계이다.

☞ 정기 재발주 체계, Two-bin system, Base Stock System

Fixed Period Ordering

☞ 정기 발주량

Flexible automation 유연 자동화

다품종 생산을 위해 빠른 작업 준비 시간 및 변화에 즉각적으로 대응할 수 있는, 유연성 있는 자동화.

Flexible Machine Center (FMC)

제품 가공을 위해 시스템내로 이동되는 부품을 자동 착탈 (Loading/Unloading)하는 로트가 수치제어 기계들로 구성된 자동화된 생산 시스템. 이 시스템은 짧은 제품 가공 시간, 짧은 작업 변환, 짧은 작업 준비 시간 등을 제공하기 때문에 다품종 제품의 생산을 가능케 한다.

Flexible Manufacturing System (FMS) 유연 생산 시스템

수요 변화에 즉각적으로 대응하기 위해. 생산 라인의 재조정을 쉽게 할 수 있게끔 설계된 제조 공정을 말하며, 유연 생산 시스템은 혼합 모델 스케줄링, 다기능 작업자, 빠른 작업 변화를 수행키 위한 표준화된 장비, 여러 종류의 작업을 수행할 수 있는 유통성 있는 생산 라인의 설계가 요구된다.

Float

두 제조공정 사이에서 제공품 재고량을 지정하는 데 쓰이는 용어로써, 특히 반복적인 제조 활동에서 사용된다.

Floating order Point

납기 변화 혹은 수요량의 변화에 대응할 수 있는 재발주점

☞ 정량 발주 체계


Floor Stocks

작업장에 보관되어 있는 값싼 생산 부품 재고를 의미하며, 작업자는 문서나 조건 없이 이를 인출할 수 있다.

Flow Chart

활동, 자료, 흐름, 장비 등을 상징적 그림도로 표시하며, 이를 이용하여 일련의 작업 절차를 도식적으로 표현하는 시스템 분석 도구

☞ 사각형 도식 (Block Diagram)

Flow Control  유통 관리

확정된 생산율을 수행하기 위해 생산 라인에 대한 작업 투입 조절 및 작업 수행의 원활성을 전 생산 라인에 걸쳐 검사, 관리하는 특정 생산 관리 시스템을 설명하는 용어이다.

특히 유통 관리는 반복 생산시 성공적인 관리 기법이다.

Flow Order

로트별 생산으로 주문량을 충족시키는 것이 아니라, 개개의 단위로 생산하여 주문량이 될 때까지 누적 계수기로 검사된다.

Flow Rate: 유통율

가동율: 사이클 시간의역수

예) 360 단위/1교대 혹은 (0.75 단위/분)

Flow Shop 유통식 공장

대개 표준화된 물자의 연속적인 흐름을 다루는 생산 조직의 한 형태로써 작업자 혹은 기계들은 각 작업 때마다 같은 생산 활동을 수행한다.  유통식 공장은 “대량 생산체제” 혹은 “연속 생산을 위한 작업자 및 기계 배치”라고 불리기도 한다.  공장 배치 (기계, 작업대, 조립 라인)는 제품의 “흐름”을 원활히 하기 위해 설계되어 있으며, 공정 위조로 제품이 생산되는 산업 (화학제품, 석유, 페인트)은 유통식 공장에 적합한 전형적인 산업이다.  또한 유통식 공장은 각 제품들의 원료들이 달라도 같은 생산 흐름 형태를 유지하며, 대량으로 생산되는 제품에 적합하다.

Fluctuation Inventory  변동 방지 재고

예측 오차를 방지하기 위해 방충 역할을 하는 재고

☞  안전재고, 완충재고

FOB

“Free on Board”의 약어.

FOB는 구매자에게 제품이 전달될 때까지 수반되는 모든 비용 및 위험을 판매자가 부담한다는 것이다.  FOB 서류에 기재되는 항목으로는 선적 장소, 목적지, 창고 등이며 중요한 것은 판매자에게 구매자에게로 소유권이 넘겨지는 장소이다.  판매자는 구매자에게 소유권이 넘겨지는 장소까지 제품의 손상, 분실 위험, 수송비에 대해 책임을 갖는 반면, 구매자는 소유권을 인수한 후 부터 위험 및 관련 비용에 대해 책임을 진다.

Focus Forecasting 집약 예측

사용자가 다양한 예측 기술의 효용성을 모의실험 하도록 도와주는 시스템으로써, 이를 이용해 사용자는 가장 효과적인 예측 기술을 선택할 수 있다.

Focused Factory 집약 공장

제한된 공정수를 가지며 제한된 제품량을 생산하는 공장

Follow-up 진척 상황 검사

작업이 예정대로 수행되는지 혹은 구매된 원료나 제품이 예정 내에 인수되었는지 등의 진척 상황을 검사 하는 것.

☞ 독촉 (Expediting)


Forecast 수요 예측

미래 수요의 예측.

과거 자료를 이용하여 수리적 방법으로 미래 예측치를 결정하거나, 비공식적인 자료료 부터 주관적인 방법으로 예측치를 결정할 수 있다.

☞ 외부 예측, 내부 예측

Forecast Consumption 예측 소멸

수요 예측치를 구매자의 주문량, 혹은 실제 수요량으로 대체하는 과정

Forecast Error 예측 오차

실제 수요량과 예측치의 차를 예측 오차라고 하며 그것은 절대값, 혹은 비율로 측정된다.

Forecast Horizon  수요 예측 (시평)

수요 예측이 수행되는 미래 기간

Forecast interval 예측 구간

예를 들어, 매달, 매주, 3개월 단위처럼 수요 예측할 시간의 단위

유사어) 예측 기간

Forecast Period 예측 기간

☞ 예측 구간

Foremen’s report 직장 리포터

☞ 배정 리스트 (Dispatch List)

Format 포맷

컴퓨터 입력, 저장, 결과를 수행키 위해 미리 결정된 자료의 배열

Formula

구성품에 관한 공정 지침, 작업 절차, 특히 소요량등을 명시할 명세서

☞ Recipe, 자재명세서

Formulation

☞ Formula

40/30/30 rule   

제품의 불량 및 재작업의 원인은 크게

잘못된 제품 설계가 40 %

잘못된 제조 공정 30 %

불량 부품 30%를 각각 차지 한다는 것을 설명하는 용어.

Forward Scheduling

미리 정해진 공정 개시일과 각 작업 요소 시간, 작업 순서하에서 일정 계획을 해나가 최종적으로 예정 작업 완료일을 구해내는 방법이다.  여기서 산출된 공정 개시일은 CPM에서 작업 개시 가능일 (Earliest Start Date)과 같은 개념이다.

반대어) Backward Scheduling

Fourier Series 퓨리에 시계열

수요 예측에 사용되는 분석 기법의 한 형태.

이 모형은 증가하는 빈도수와 면각을 가진 시계열이 사인곡선 형태에 들어 맞는다는데 기본을 둔다.

Four-wall Inventory

☞ Wall-to-wall inventory

FPO

계획 주문 확정 (Firm Planned Order)의 약어

Free alongside ship (FAS)

제품이 본선에 적지될때 까지의 모든 비용과 위험을 판매자가 부담하며, 이후부터 제품에 대한 소유권이 구매자에게로 넘어간다.  따라서 이때부터 발생하는 위험 미 비용은 구매자가 책임을 진다.

Free Slack

프로젝트 네트웍에서 다음 작업의 시작을 지연 시키지 않고도 전 작업의 종결 후 남은 유휴시간

Freight Equalization 운임균등

여러명이 생산하는 제품을 본선 인도로 제품을 인도할 때, 구매자로 부터 근거리에 있는 판매인은 장거리에 있는 판매인에 대해 이점을 갖는다.  이런 불균등한 요건을 제거하기 위해 거리에 관계없이 판매인들은 균등한 운임료를 부담한다는 것이다.

Frequency Distribution 빈도 분포표

변수의 계급들 각각에 속하는 데이타의 빈도수를 표시한 표

☞ 막대 그래프

Full Pegging

주어진 요소를 이용하여 궁극적으로 알아야 할 최종항목, 고객이름, 계약번호등을 시스템이 자동적으로 검색, 추적하는 능력을 지칭하는 용어

Future order 미래주문서

장래의 어느 시점에 선적 (운송) 하는 것을 명시한 주문서

Futures선물 계약

상품이 미래에 배달될 목적으로 미래 지정 기일에 상품을 판매하겠다는 계약

Gantt Chart 간트 도표

계획된 수행도와 실제 수행도 사이의 관계를 도식적으로 보여주는 최초의 잘 알려진 통제 도표이며 고안자 “헨리 간트” 의 이름을 따 명명되었다.

간트 도표에서는 하나의 평행선은 기계의 용량을 표시하고 다른 평행선은 부하를 나타내는, 즉 기계 부하에 사용하는 간트 부하 도표 (Gantt Loading Chart)가 있으며,  또는 한 평행선은 작업 계획을 표시하고 다른 평행선은 작업계획에 대한 실제 진척상황을 나타내는, 작업 진척 상황을 표시하는데도 사용된다.

유사어) 작업 진척 도표

Gapped Schedule 시차 일정 계획

전 작업장에서 로트 단위로 완성하여 다음 작업장으로 로트 단위가 이동되게 하는 일정 계획을 말하며, 완성 로트에서 자재 이동은 한 작업의 끝과 시작간의 시간차를 유발시킨다.

☞ Gap Phasing,  직선 일정 계획 (Straight-Line Schedule)

반대어) Overlapped Schedule (중복 일정 계획)

Gap Phasing

☞ 시차 일정 계획

Gateway Work Center

제품에 대해 작업이 개시되는 작업장

Generally Accepted Manufacturing Practice

특정한 제조 기술과는 별도로 제조업의 운영 방법에 관한 일반적인 실제와 윤리의 집합으로써, 자료의 정밀성, 판매와 생산 사이의 빈번한 의사소통, 최고 경영자의 판매와 생산 계획에 대한 통제, 기본생산 계획을 상세한 일정계획으로 변환 시키는 시스템과 같은 요소들이 표준적인 제조 실제에 포함 된다.

General Stores

☞  공급자

Generic Processing

제품간의 상호 관련된 관계를 통해 제품 생산에 대한 공정 과정을 개발하는 방법으로 제품간의 상호 관계를 설정하기 위해 표식화된 자료를 이용한다.  특히 강철제품, 알루미늄, 화학제품과 같은 원자재 제조에 널리 사용되는 공정 방법이다.

Grades

제품의 구성요소 확인 및 같은 제품에서 로트 구별을 위해 제품에 붙이는 하위 분류법

Gross Requirement 총 소요량

기대입하 (Scheduled Receipts)와 기대 보유량 (On Hand Inventory) 을 계산하기 전, 구성품에 대한 독립 수요 품목과 종속수요 품목의 총합

Group Classification Code 그룹 분류 코드

자재의 기능, 형태, 크기, 종류등에 의해 자재를 그룹별로 분류 및 지정하는 자재분류 기법의 일종

☞ 그룹 테크놀로지

Grouping

공통되는 작업 준비 시간을 줄이기 위해 같은 작업이 수행되는 자재 (부품)을 그룹화 하는것.

Group Technology

유사한 장비, 공정들을 필요로 하는 부품.  자재들을 그룹화하여 생산 하자는 제조 개념으로써 기존 생산 설계의 수정 및 셀룰라 (Cellular) 형태의 제조 설비 배치를 필요로 한다.

Handling  Cost 재고유지 비용

재고를 유지하는데 드는 비용으로 재고 유지 비용은 대개 재고량에 따라 변한다.

Hard Automation

제조 및 조립에 있어서 전문화된 기계들의 사용을 말하며, 예를 들어 각 기계는 절삭 가공작업과 같은 1가지 기능에 전용되어 있다.

Hard Copy

프린트된 보고서, 전달문, 명세서

Hardware 하드웨어

1)       제조산업에서는 너트, 볼트, 나사받이 클립과 같이 상대적으로 표준적 아이템을 지칭하는데 쓰이며

2)       자료처리에서는 컴퓨터 및 주변기기를 지칭한다.

☞  소프트웨어

Harmonic Smoothing  조화 평활법

시계열의 과거 형태에 사인과 코사인 함수들을 적용하는데 시간을 둔 수요 예측 접근방법의 일종

Hash Total

작업 번호와 같이 정상적으로 덧셈을 할 수 없는 자료들의 산술적인 총합이며, 이것은 모든 거래가 처리되었는지를 검사하는데 사용된다.

Hedge 햇지

1)       기본 생산 일정 계획에서 불확실한 수요에 대처하기 위해 마련해 놓은 재고의 양으로서 수량 및 시간의 영역을 갖고있는 것을 제외하고는 안전 재고와 비슷하다.

2)       구매에서는 가격변동의 음성적 측면을 제거할 목적으로 사용한다.

Heuristic

최적화 대신에 직감이나 경험에 의해 결과나 규칙이 결정되는 (해결되는) 문제의 형태

Histogram 막대그래프

빈도 분포를 연속적인 수직막대로 표시하는 그래프이다. 항목 (변수)들의 그룹 혹은 계급들은 X축에 표시되고, 각 계급에 속하는 항목의 수는 Y축위에 그려진 단편의 평행선으로 표시된다.

Hold Order  작업 중지서

설계 변화 또는 다른 원자재의 배치가 미결인 상태일때, 특정 작업을 중단시키는 서면화된 명령서

동의어) 작업 중지 명령서 (Stop Work Order)

☞ 작업 변화 명령서 (Change Order)

Hold Points

반제품 재고량을 표시하는 지시자

Horizon

☞ 계획수평 (Planning Horizon)

Horizontal display 수평표시

MRP 체계로부터 나온 결과.  즉 소요량, 입고 예정량, 예정 수지등을 수평으로 표시하는 방법.  수평표시를 무시간함 시스템 (Buckless systems)과 함께 사용하는 것은 어렵다.

☞ 수직표시, 무시간함 시스템

Hypothesis Testing 가설검정

샘플 정보를 이용하여 모집단에 대한 결론을 추론하는데 사용하는 통계적 모형

Idle time 유휴시간

기계나 작업자가 작업 준비, 기계 유지, 자재 부족들의 이유로 제품을 생산하지 못하는 시간

유사어) Down Time

Implode 요약

상세자료를 요약 수준의 기록 혹은 리포트로 압축하는 것

다른 의미로는 “어떤 구성품이 어디에 사용되는가”라는 논리를 사용하여 자재 명세서의 하위부터 상위(최종제품)까지 비용 혹은 사용량을 추적하는것

Implosion

주어진 구성품이 “어디에 사용될 것인가”라는 관계를 결정하는 절차로써 1단계 단기 구성품만을 보여주는 (혹은 다단계 궁극적으로 가장 상위의 구성품까지 보여주는) 일수도 있다.

반대어) 전개 (Explosion)

☞ 어디에 사용되는가 (Where-used)

Inactive Inventory 유휴재고

일정기간내에 소비량 (수요량)이상의 재고를 의미하며, 그 기간내에 전혀사용, 소비되지 않는 재고를 지칭한다.

Inbound stockpoint

작업장에서 자재를 인출하기 위해, 작업장 옆에 자재가 보관되어 있는 지정된 위치를 의미하며, 자재를 통제하는 인출 시스템 (Pull system)과 함께 사용된다.

☞ JIT

Incoming Business

고객으로부터 주문받은 발주량 혹은 금액을 의미하며, 예측을 위해 실제 발송량과 “Incoming Business”를 비교해야 하는 예측자에게 이것은 특히 중요하다.  왜냐하면 실제 발송량을 주문 받고, 발송지에서의 병목등으로 인해 실제 고객의 수요를 반영하지 못하기 때문이다.

Incremental Analysis 중분 분석

부가적인 1단위의 비용과 상응하는 수입의 증가를 서로 비교하는 경제 분석 방법

부가되는 단위의 순 기여도가 0일때 총 기여도는 최대가 된다.

☞  총가치 분석 (Total Value Analysis)

Incremental Cost 증분비용

1)       제품 혹은 제품군을 가공, 조립하는데 추가되는 비용

만약 부품의 자재비용 $5, 조립비용 $1이라고 하면 총 비용은 $6인 반면 증분 비용은 $1이다.

2)       의사결정의 결과로 부과되는 추가비용

Indend Bill of Material 만입 자재 명세서

다단계 자재명세서의 한 형태.

왼쪽끝에 가장 상위 수준의 모 구성품이 있고 구성품에 속하는 하위 구성품을 오른쪽으로 만입되어 표시되며, 하위 구성품일수록 오른쪽으로 더욱 만입되어 표시된다.

Indented Tracking

배치로 제품을 생산하는 곳에서 소비되는 중간재와 구성품의 모든 로트 번호를 추적하는 것

Indented Where-Used

모든 하위 수준의 구성품에서 부터 가장 상위 수준의 최종 품목까지 관계 및 수량을 표시해 놓은 명세서.

하위 구성품들은 명세서의 왼쪽끝에 표시되어 있으며 모 구성품으로 갈수록 오른쪽으로 만입되어 표시된다.

Independent Demand 독립 수요

한 제품에 대한 수요가 다른 제품의 수요에 관계가 없을때, 그 제품에 대한 수요가 독립적이라고 말한다.

☞ 종속 수요 (Dependent Demand)

Independent Demand Inventory System  독립 수요 재고 체계

독립 수요를 가지는 제품을 재고 관리하기 위해 사용되는 정책, 방법, 절차

☞ 독립 수요,  Order Point System

Indicator

☞ 선도지시자

Indirect cost 간접 비용

생산 활동 혹은 특정작업으로 인해 직접적으로 발생하는 비용이 아니라 공장 난방과 같이 간접적으로 발생하는 비용을 말하며, 간접비는 간접비 배분율을 사용하여 제품 원가에 비분한다.

☞ 직접비용

Indirect Labor

특정제품 생산과 관련이 없는 일반적으로 생산을 간접적으로 도와주는 인력

예) 작업장 청소

Indirect Material 간접원료

최종 제품을 생산하기 위해 들어가는 구성품이지만 그 수량이 작아서 최종 제품의 원가 계산에 그 비용을 직접 할당하지 않고, 대신에 간접비용으로 계산된다.

Infinite Loading 무한부하

작업 수행을 위해 가동되는 생산 능력에 관계없이 작업이 부과되어 작업이 처지는 현상

☞ 용량소요계획, 무한 부하

Information 정보

서로 연관된 방식으로 배열, 표시된 자료로 부터 얻은 의미

☞ 데이타

Ingredient 구성품

☞ 구성품(component)

In-process inventory 재공품 재고

☞ 재공품

Input 입력

1)       생산 설비에 들어가는 작업

2)       컴퓨터로 처리될 자료

Input Control 입력조절

☞ 입출력 통제

Input/Output Control 입출력조절

생산 능력 계획에 의한 생산 계획량과 실제 생산량을 비교하여 생산 능력을 조절하는 기술

☞ 생산 능력 조절, 폐쇄회로 MRP

Inspection Order 검사주문서

검사 작업을 수행하기 위한 검사부서나 조직의 권한

Inspection ticket 검사전표

검사 주문서와 종종 동의어로 쓰이며 더 정확히 검사 기능을 실행하는 기록

(작업물 검사의뢰와 그 기록)

Instantaneous Receipts 즉각 수령

아주 짧은 기간동안 전체 로트크기 수량의 수령

Instruction Sheet 지도표

☞ 공정 순서 (Routing)

Interactive 상호 교환적인

사용자와 컴퓨터 프로그램간에 단말기를 통해 데이타를 입력하거나 컴퓨터로 부터 응답을 받는 등의 상호 교환적인 응용을 일컬음

Intermediate 중간재

☞ 구성품

Intermittent Production 단속생산

생산 자원이 기능별로 구성되어 있는 제조 구성의 형태.

작업은 로트별로 기능별 부서를 통과하여 진행되고 각 로트는 다른 작업 경로를 가질 수 있다.

☞ 연속생산   유사어) 주문 생산 (Job shop)

Internal Setup Time 내부작업 준비시간

준비 절차 요소로써 공정이 수행이 되지 않는 동안 이루어진다.

반대어) 외부 작업 준비시간

Interoperation Time 작업간 시간

한 작업의 완성과 다음 작업 시작 사이의 시간 간격

☞ 대기시간, 이동시간

Interplant Demand 공장내 수요

공장내, 혹은 부서 사이로 이동되는 품목들을 말하며, 비록 고객의 주문은 아니지만 그와 유사한 방법으로 기본생산 일정 계획에 의해 운영된다.

☞ Interplant transfer (공장내 전송)

Interplant Transfer  공장내 전송

☞ 공장내 수요

Interpolation  내삽법

이미 알고 있는 두 개의 값으로 부터 어떤 함수의 사이값을 구하는 절차

내삽법은 수치적으로 혹은 그래프로 실행된다.

Interrogate

미리 정의된 Inquiries 나 고차원 검색언어로 운영되는 비구조화된 Inquires 를 사용함으로써 컴퓨터 파일의 정보를 검색

Interrupt

컴퓨터가 현재하고 있는 일을 중지하고, 인터럽트를 발생시킨 원인에 따라 특별한 동작을 하는 기능을 말한다.

Intransit Inventory

일반적으로 지리적으로 분리된 두개 혹은 그 이상의 장소 사이를 이동하는 물품.  예를 들어 완제품의 공장에서 분배 센터로의 선적

Intransit leadtime

선적일 (선적시점)과 수령일 (도착시점)사이의 시간 간격.

일반적으로 제품의 수령(도착)일이 주문서에 명시되어 있으며, 이 날짜는 Intransit Leadtime 과 상쇄되어 선적일이 계산된다.

Intrinsic Forecast 고요수요예측

과거 매출액의 평균과 같은 내부 요소에 기준한 수요예측

☞ 외부 수요예측

Inventory 재고

저장 장소에 있는 품목이나 재공품으로 제품 제조 공정에서 후속작업을 대기하거나, 고객에게 분배되기 위하여 대기하는것.

재고는 판매용 완제품이나 중간 품목의 부품, 제공품 또는 원자재 등으로 구성된다.

Inventory Accounting 재고 회계

재고는 영속체계나 정기 체계를 사용하여 기록, 평가된다.

영속재고 기록은 빈번하게 재생(update)되고 실제 발생시간에 따르며, 정기 재고, 기록은 고정시간동안 (예, 매2 주 혹은 매달마다) 측정, 계산된다.  재고 평가 방법은 양 기록 체계 모두다 LIFO, FIFO나 평균 비용 방법이 이용된다.

Inventory Buffer 완충재고

☞ 변동재고

Inventory Control 재고관리

원자재, 재공품, 완제품 어느것이나 품목들의 재고가 바람직한 수준을 유지하도록 하는 기술과 활동들

Inventory cushion 완충재고

☞ 변동재고

Inventory Investment 재고투자

모든 수준에 있는 재고와 동일한 가격의 달러수

Inventory Management  재고 경영

기업 경영의 한 분야로 재고계획, 재고관리와 관련

☞ 재고 관리

Inventory Policy 재고 정책

회사의 목표와 재고 경영 접근 방식에 대한 서술

Inventory Shrinkage 재고 수축

파손, 열화 도난등으로 인한 손실

Inventory tax 재고세

특정 시점의 현재 수중에 있는 재고 가치에 근거한 세금

Inventory Turnover 재고 회전

재고의 “회전” 횟수와 연간 순환수

자주 사용되는 재고 회전 계산법으로는 (연간매출액/평균재고수준)이 있다.  예를 들어 평 재고가 3백만 달러이고 매출액이 2100만 달러이면 그 재고는 연간 “7번” 회전하는 것으로 여긴다.

Inventory Usage 재고 사용량

어떤 기간동안 소비된 재고 품목의 단위수량이나 가치

Inventory valuation 재고가치

재고의 비용이나 시장 가격에 따른 가치

재고의 가치는 시간에 따라 변하므로 수명 분포를 갖는다.  따라서 재고비용 가치는 일반적으로 FIFO, LIFO에 기준하거나 표준비용 기준에 따라 상품 비용이 수립된다.

☞ Absorption Costing, Variable Costing Retail Method

Inventory Write-off 재고 감가 상각

재고가 그다지 중요하지 않은 가치이기 때문에 재무 보고서에서 재고 비용을 공제하는 것.

이것은 물리적 재고의 가치가 장부가격보다 작기 때문에, 혹은 재고 품목들이 더 이상 사용할 수 없음으로 인해 발생한다.

1)       투입/산출 조절의 약어

2)       컴퓨터 입력/출력의 약어

Ishikawa Diagram

☞ 원인-결과 다이아그램의 유형

Island of Automation 단위 기계의 자동화

응집 시스템과 연결되지 않은 단독 자동화 (로보트, CAD/CAM 시스템, NC 기계)

Issue

1)       저장 장소로 부터 품목의 물리적 이동.

2)       때로는 이러한 활동의 거래보고를 말함,

☞ Disbursement, Planned Issue

Issue cycle

자재의 수용, 재고 장소로 부터의 자재인출, 저장 장소로의 운반등을 발생시키는데 필요한 시간

Item 품목

어떤 단독의 제조 또는 구매부품, 자재, 중간품, 하위조립물, 제품

Item Master record 총괄 품목 기록

☞  품목 기록

Item Number 품목번호

품목을 유일하게 식별해주는 번호

유사어) 부품번호, 제품번호, 재고 코드

Item Record 품목 기록

어떤 품목에 대한 “총괄”기록.

전형적으로 식별 또는 묘사 데이타, 통제값 선행기간, 로트크기등을 포함하고, 재고 현상, 소요량, 계획주문, 비용에 관한 자료를 포함하기도 한다.  품목 기록은 자재 명세서와 연결되어 자재 명세서를 정의한다.

Jidoka 지도카

불량품이 발생하였을때 생산라인을 중시지키는 관행

JIT

Just In Time

Job Costing

☞ Job Order Costing

Job Lot 작업로트

특정한 부품이나 제품이 한번에 생산되는 특정한 량

Job Order 작업순서

제조순서

Job Order Costing

특정 작업에 대한 비용등을 통합한 비용시스템.

이 비용 시스템은 제품 로트 혹은 제조 단위의 실제 혹은 표준비용 양자에 다 쓰일 수 있다.

Job Progress Chart 작업진도도표

☞ 간트도표

Job Shop (주문식 공장)

☞ 단속생산 (Intermittent Production)

Job Shop Layout  공정별배치

기능별로 (즉 같은 기능을 가진) 장비를 배치하는것

Job Status 작업 현황서

주기적으로 작성하는 작업 완수를 위한 계획 (일반적으로 필요사항과 완성일)과 계획에 대한 작업 지도를 나타내는 보고서

☞ 재고 현황서 (Stock Status)

Job Ticket  작업 전표

☞ 작업시간 전표 (Time ticket)

Joint order  통합주문

대량 할인이나 수송 비용의 할인을 얻기 위해서 여러가지 품목을 한꺼번에 주문하는 것.

☞ 통합 보충 (Joint Replenishment)

      그룹 테크놀로지, 그룹핑

Joint Replenishment  통합 보충

연관된 품목들의 로트 크기 결정과 주문하달 결정을 통합하고 그 품목들을 한군 (Family) 으로 취급하는 것.  이렇게 하는 목적은 주문, 작업준비, 선적에 대해서 더 낮은 비용을 취하고 대량 할인으로 경제적으로 하기 위함이다.

동일하게 통합 주분, 그룹테크놀리지. 조립일정계획에 적용된다.

Judgment Item 평가품목

수명 (신제품 혹은 구식제품)이나 경영의사 결정 장려상품으로 인해 순서에 따라 효과적으로 관리되지 못하는 재고 품목

Just-In-Time (JIT)

광의로는 낭비를 지속적으로 제거하는 것에 근거하여 제조회사가 탁월함을 얻는 접근방식.   협으로는,  JIT란 자재를 필요한 시간에, 필요한 장소에 갖다놓는것을 말한다.  이것은 모든 작업들이 뒤따르는 작업과 거의 동시에 이뤄지도록 만드는것을 내포하고 있다.

참고) Zero inventory

K

Kilo의 약어.  1000을 의미하는 그리스어 예를들어, 컴퓨터 메모리에서 128K라함은 약 128,000 bytes를 말한다.

K

☞ 시간 전표 (Time ticket)

Kanban

JIT 생산방식에서 표준컨테이너와 로트크기 각각에 카드를 부착하는 방법.

부품들을 부품 공급자에게서 가져 오고자 할때, 작업 쎈터에서 카드로 신호를 하는 인출 (Pull) 시스템.  칸반은 일어로 대강 “카드”, “싸인”, “게시판”을 말한다.  칸반은 종종 일본의 도요타 자동차 회사에서 개발, 사용된 특정 일정계획 시스템과 동일어로 쓰인다.

Kit

저장소, 창고에서 인출하는 모 구성품의 하위구성품들로써 생산현장으로 이동하려는 것

Kitting

Kits를 생성하는 과정

Labor claim

작업자가 작업하는 작업들, 작업시간, 작업자가 받는 임금 등이 나타나 있는 작업자 보고서

Labor claim은 시간전표, 임금전표상에서 수행된다

Labor cost

제조 활동 동안 수행된 작업자들의 노동으로 인해 부가된 액수

Labor grade

기술수준 혹은 재능에서, 전문가로서의 능력을 가진 노동 계급

Labor productivity

단위시간당 한 작업자 혹은 단체 작업자가 수행한 산출률은 설정된 표준률 또는 산출률과 비교된다.  노동 생산성은 단위 시간당의 산출 또는 작업자 시간당의 산출로 표현될 수 있다.

Labor ticket

☞ Labor claim

Labor voucher

☞ Labor claim

Lap Phasing

☞ Overlapped schedule (겹쳐진 일정계획)

Latest start date

주문 만기일을 충족시키기 위해 작업을 시작할 수 있는 가장 빠른 날짜

LCL

Less than a Carload 의 약어

Leading Indicator 선도지시자

미래의 추세를 가르키는 특정사업지수.

예를 들어 건축개시는 건축 자재를 공급하는 산업에서의 선도지시자이다.

Leadtime  선행기간

프로세스를 수행하기 위해 요구되는 시간

Lead-time inventory 선행 기간 재고

Lead time 동안 수요를 커버하기 위해 선행되는 재고

Lead-time offset 선행기간 차감

MRP에서 사용되는 기법으로 어떤 단위 기간의 계획 주문일자는 그 품목의 선행기간 만큼 먼저 계획지시 하달이 필요하다.  (즉, 계획 주문 입하 - 선행시간 =  계획지시 하달)

Learning Curve 학습곡선

신제품이 가끔 도입되는 프로젝트 위주산업에서 특히 유용하게 쓰이는 계획 기법

학습곡선 계산의 근거는 노동자가 일함에 따라 주어진 작업을 반복할수록 숙달된다는 9생산시간이 빨라진다는) 사실에 근거를 두고 있다.

Least Square Method 최소 자동법

Curve Fitting 방법으로 어떤 데이타들이 주어졌을때 이점들과 라인간의 편차의 제곱함을 최소화하는 것이 이 데이타의 찍힌점에 가장 잘들어 맞는 라인을 고르는 것이된다.

☞ 회귀분석

Least Total Cost  최소 비용법

동적 로트크기 결정 기법으로 다양한 로트 크기에 대해 유지 비용과 초기(주문) 비용을 비교해서 이 비용들이 거의 비슷한 수준이 되는 로트를 선택하여 주문량을 계산한다.

☞ Part Period Balancing

Least Unit Cost 최소 단위 비용

동적인 로트크기 결정기법으로 로트크기에 대해서 (주문비와 재고 유지비)를 합하여 로트크기의 단위수로 나누어 최저 단위 비용을 갖는 로트 크기를 택하는 방법을 택하게 된다.

Level  수준

제품구조에서 각 부품이나 조립품들은 그 부품 (구성품)의 제품 구조내에서 사용되는 상대적인 수준을 나타내는 수준 코드를 할당받는다.  일반적으로 최종 부품은 수준 “0”을, 구성품이나 중간 조립품들은 수준 “1”을 할당 받는다.  MRP 전개 과정을 수준 “0”에서 시작하여 한번에 한 수준씩 하위로 내려간다.

Level Loading  수준 부착

☞ Level Schedule (수준 계획)과 Load leveling

Level of service 봉사 수준

재고로부터 고객 수요를 충족시킬 수 있는 수준 즉, 주문을 재고로부터 채운 백분율; 수요 (금액)를 재고(금액)로 부터 채운 백분율

☞ 충족 백분율 (Percentage of Fill)

      품적 백분율 (Stockout Percent)

      고객봉사 비율 (Customer Service Ratio)

Level Schedule

자재 소요와 노동 소요의 완만한 분포를 갖는 일정계획

LIFO 후입선출법

재고 평가에서 Last in, First out 방법의 약어. 이것은 최근에 들어온 것이 우선적으로 쓰이거나 팔리는 것을 말한다. 

반대어) FIFO

LIMIT

로트 크기 재고 경영 내삽기법 (Lot-size Inventory Management Technique)의 약어

경제적인 로트 크기가 전체 재고와 준비 비용에 미치는 영향을 결정하기 위해 제품 그룹의 로트 크기를 찾는 기법

Limiting Operation 한계작업

다른 작업경로 설계의 대안이 없는 일련의 작업들에서, 전체 시스템의 용량을 최소 용량응 가진 작업보다 클수는 없다.  이 한계조건이 만족되는 한, 전체시스템은 한계작업의 일정을 효과적으로 계획할 수 있다.

Line

일직선으로 나타낼 수 있는 흐름공장 배치에서 제품 재고를 위한 물리적 공간.

이것은 실제 장비나 실비가 컨베이어 시스템이나 파이핑 (piping) 으로 연결된 일련의 장비들을 의미한다.

Liner Decision Rule 선형의사 결정 규착

연립방정식을 사용한 모델링 기법

한 예를 들면, 고용, 해고, 재고유지, 부재고, 잔업, 급료지불등의 전체 비용을 최소하는 것에 근거하여 총괄적인 고요수준을 수립하는 것을 들수있다.

Linear Layout  선형배치

일직선으로 다양한 기계들을 배치하는 것.

이런 배치 형태는 작업자 간의 작업 재할당을 어렵게 만든다.

Linear Production 선형 생산

비록 단기간에 걸쳐 plotting하지만 실제 산출 대 계획 산출이 직선으로 찍히도록 하는 level schedule에 대한 실제 생산

Linear Programming  선형계획법

선형 조건식에 대해 선형 목적 함수를 최대 혹은 최소화하는 선형 최적화 문제를 푸는 수리모형.  예를 들면 가솔린과 다른 석유 산출물을 섞는 경우, 많은 중간 증류기가 이용 가능하다.  입력 자재의 용량에 대한 상한 뿐만 아니라 가격과 옥탄비는 다양한 등급의 연료를 산출하는데 쓰일 수 있다.  문제는 다음과 같은 방법으로 다양한 입력을 섞는 것이다.

a)       비용최소화   b) 특정 최적 옥탄비가 될 것    c) 추가 저장 용량을 피할 것

Line Balancing  라인 밸런싱

1)       조립라인 공정은 요소 작업으로 나눌 수 있는데 각 요소작업은 제품 단위량 정해진 시간을 소요하고, 각 작업은 다른 작업과 선후 관계를 갖는다.  라인 밸런싱이란 각 작업장의 총 유휴시간을 최소화 하거나 작업장 수를 최소화 하도록 요소작업을 작업장에 할당하는 것을 말한다.

2)       또한 라인 밸런싱을 계획된 라인 속도에 의해 전체 조립 라인을 통해 작업이 균일하게 흐르도록 제품 혼합을 결정하는 기법을 의미하기도 한다.

Line item

양에 상관없이 한번의 주문에 대한 한가지 품목

Line Loading

제품 완성일정 계획내에 각 품목이 완성되도록 생산 라인에 작업을 부여하는것

Line load

☞ 가용작업 (available work)

Load 부하

제조 설비에 들어가기에 앞서 계획된 작업량으로, 일반적으로 작업 시간이나 제품 단위를 표현

Load Center ☞ Work Center작업센터

Load Leveling

일련의 시간내에 수행할 작업들이 균등하게 배분되고, 이루어질 수 있도록 하는 재일정 계획, 혹은 작업 분배.

Load Profile

일정시간에 대해 계획에 주문량과 주문 지시에 근거하여 미래의 생산 능력 요구량에 관한 프로필

Load Projection

☞ Load profile

Location Audit

품목의 위치를 기록한 서류를 확인하기 위해 재고의 각 품목에 대한 위치를 기록한 보고서를 확인하는것

Locator file 위치화일

재고 창고에서 각 품목이 고정된 위치를 갖고있지 않을때 사용하는 화일로,  이것은 각 품목들이 저장된 위치를 기록한다.

Locator system

재고에서 각 품목들의 저장 위치를 기록한 서류를 유지, 운영하는 시스템

Logistics

산업계에 쓰이는 용어로는, 물자 및 제품을 획득, 분배하는 기술 및 과학.

군사용어로는 (매우 큰 사용량을 가지는) 물자 및 제품 뿐만 아니라 사람까지도 포함한다.

Log Normal Distribution 로그 정규분포

변수의 대수가 normal하게 분포된 곳에서의 연속적 가용성 분포

Long-Range Resource Planning  장기 자원 계획

☞ 지원 계획 (Resource Planning)

Long-Term planning  ☞ Resource planning

Lost Time Factor

생산성의 보수.  즉 생산성 혹은 (계획 시간. 표준 작업시간) / 계획시간으로 계산된다.

Lot

함께 생산되는 양으로 같은 생산비를 가진다.

Lot for Lot

계획 주문을 각 기간의 순소요량과 같게 하는 로트 크기 결정 기법

유사어) 이산주문 수량 (discrete order quantity)

Lot number

동일한 원자재에 할당된 고유 식별 번호

Lot number Control 로트번호 통제

수령 즉시 각 고유번호를 할당하여 후고 공정으로 각 품목이 이동한다.  최종 품목 검사시, 원자재 부터 최종 품목까지 소비된 각 로트는 특정최종 품목을 제조하기 위해 사용되었다는 사실이 로트번호에 의해 입증된다.

Lot operation cycle time 로트 생산 주기

한 로트를 생산하는데 필요한 작업준비 시작부터 작업 종결까지의 시간을 말하며 작업 준비시간, 생산시간, 작업 종결 시간을 포함한다.

Lot size 로트크기

공장 혹은 구매자로 부터 주문한 특정 품목의 양

동의어) 발주량

Lot-size code

한 품목에 대해 로트 크기를 정하는 기법을 나타내는 코드

Lot-size inventory

가격 할인, 운송비용, 작업 준비 비용등으로 인해 대량의 로트로 생산 혹은 구매하는 것인 경제적인 재고들

Lot sizing

로트 크기를 결정하는데 사용되는 기법 혹은 과정

Lot traceability

소비되는 로트 번호를 혹은 제조, 구매 선적된 품목의 구성을 확인, 식별하는 능력 규제된 산업에서 연방 정부가 이것을 요구한다.

Low level code

자재 명세서에서 특정 구성품이 있는 가장 저단계 코드 주어진 구성품에 대한 순 요구량은 하위 수준까지 총 요구량이 계산되어야 구할 수 있으며, 저단계 코드는 컴퓨터 소프트웨어에 의해 자동적으로 계산, 유지된다.

☞ 수준

Lumpy demand 불규칙 수요

한기간에서 다른 기간 까지 커다란 변동을 가지는 수요

유사어) 불연속  수요

Machine center 기계센터

참조 작업센터 (Work center)

Machine Hour 기계시간

제조 공정에스의 용량계획, 일정계획, 배정 문제에 있어 노동시간 보다는 기계 시간에 근거하여 산출하는 방법

Machine Loading 기계 부하

주문 하달을 위해 작업 일정으로부터 발생되는 작업장, 기계, 기계그룹들의 시간의 합

Machine Loading을 MRP에서 계획지시를 사용하지 않고 단지 기대 입하만을 사용한다는 점에서 용량 소요계획과는 다르다.  그렇게 함으로써 매우 제한된 융통성을 갖는다.

Machine Utilization 기계이용률

기계 이용률

Machine Center

일반적으로 수치제어하에서 부품에 대해 다양한 작업 (예: 금속제거 작업)의 수행이 가능한 기계

MAD

주: 평균 절대 편차 (Mean Absolute Deviation)

    Maintenance Repair and Operating Supplies (MRO)

MRO 보수 및 운영 물품

운영 및 보수를 위하여 제조 과정상 이용되는 보수장비, 여분, 소모품 따위의 물품

Major Setup

개별 품목의 제조가 아닌 다품목의 연속적 제조를 위한 설비 구축 및 관련 활동

반대말: 세부 설치 (Minor Setup)

Make-or-Buy-Decision (제조/구매 의사결정)

특정 품목을 제조할것이냐 혹은 외부로부터 구입할 것인가를 결정하는 행위

Make-to-Order Product 주문 제조 상품

주문을 받아 제조된 상품.

종종 긴 리드 타임을 갖는 품목들은 고객에의 인도시간을 줄이기 위하여 주문을 받기전에 생산 계획됨.  조립생산의 경우에는 주문 조립 상품이라는 용어가 사용됨.

Make-to-stock product (제조상품)

주문 받기 이전에 완성되어 주문을 기다리는 상품

MIS 경영관리 시스템

경영계획 및 통제를 위하여 폭 넓게 자료를 운용하는 수작업 또는 컴퓨터 시스템.

즉, 자료는 데이타 베이스에 저장되며 다양한 관리 기능에 즉각적으로 이용됨

Management Science  경영과학

주: Operators research

Manual Rescheduling 수작업시 재일계작업

미 이행 주문 (일정 계획된 부분)을 새로이 일계처리하는 가장 보편적 방법.

이 방법하에서 MRP 시스템은 재 일계작업이 필요한 부품 번호와 주문 번호 정보를 제공함.

선적일자 및 주문 수량, 변동이 분석되어 자재 관리자 혹은 관련 책임자에 의해 변경됨.

반대말: 자동식 재일정 작업

Manufacturing calendar

재고 관리 및 생산 계획 분야에서 이용되는 일정표로서 작업 지시 일정 계획에 이용가능한 실작업 일수를 기초하여 작업 일수를 부여함.

동의어: M-day 달력

Manufacturing Cycle

제조 주기 - 주: 주기 (Cycle)

Manufacturing Data Sheet  ☞ Routing    

Manufacturing lead time

구매 리드 타임을 제외하고 제조에 소요되는 총 시간.

주문 준비, 대기, 설치, 제조,이동, 검사, 적송에 소요되는 시간이 포함됨

Manufacturing Order

특정제품 혹은 일정한 양의 제품 제조 권한을 이양하는 문서

Manufacturing Order Reporting

생산 보고 및 상황 통제

Manufacturing Process

원재료 혹은 반제품 상태에서 추가 가공 혹은 부가 가치를 높이기 위하여 행해지는 일련의 활동

Manufacturing release

공장으로의 제조 명령서 발행

Manufacturing Resource Planning (MRP II)

제조 기업의 모든 자원을 효과적으로 계획 관리하는 방법.

이 방법은 이상적일 경우 제조 계획, 재무계획 및 모의 실험 능력까지도 제공함,

또한 서로 연계된 다양한 기능들 즉 사업 계획, 매출 및 운용 (생산 계획), 대생산 일정 계획, 자재 요구 계획, 설비 요구 계획, 그리고 지원 시스템등으로 구성됨.   이 시스템의 산출물은 사업 계획서,  구매보고서, 운송예산, 자재 투입액 계획 보고서 등과 같은 재무 보고서 등과 통합됨

제조 자원 계획은 폐쇄형 MRP 와 직접적인 관련을 갖고 있음.

참고: 폐쇄형 MRP (Closed-Loop MRP),  자재소요계획 (Material Requirements Planning)

Manufacturing Strategy

제조 자원의 통합 및 해체와 관련된 일련의 의사 결정.

제조 전략이 효과적이기 위하여는 사업 단위의 전략을 지원 하도록 수립되어야 하며 경쟁 우위를 제공하여야 함

Marginal Cost

최종 생산물이 한 단위 증가할 때 발생하는 부가적인 순유출 원가

참고: 증분분석 (incremental Analysis)            한계수익 (Marginal Revenue)

Marginal Revenue

최종 생산물이 한 단위 증가 할때 받게되는 부가적인 수익

참고: 한계비용 (Marginal Cost)

Market Demand

제품 혹은 생산 라인에 대한 필요

Market Hedge

참고: 장벽 ( Hedge)

Market Share

총 시장 수요 중 기업 혹은 제품이 점유하고 있는 부분

Mass Production

설비와 노동력의 특화로 특징지워지는 대규모의 생산

동의어: 연속 생산 (Continuous Production)

Master file

품목화일 혹은 작업 센터 화일등의 주요 정보 참고 화일

반대말: 세부화일

Master Production Schedule (MPS)

특정 품목에 대한 예상 제조 계획.

일정 계획자가 이 계획을 유지 관리 하며 자재 요구 계획을 이끌어 내는 지침이 됨.

또한 기업이 생산 계획하고 있는 것을 일정한 형태, 수량, 날짜별로 나타내줌.  주요 생산 일정 계획은 수요 상태를 나타내는 단순한 수요 예측이 아니며, 예상치, 생산 계획, 주요 생산, 그리고 잔여 업무, 자재 및 설비의 이용 가능성, 경영 정책과 목적과 같은 중요한 사항을 고려하여야 함

동의어: 주요 일정 계획 (Master schedule)

참고:  폐쇄형 MRP (Closed-Loop MRP)

Master Route Sheet

인정된 경로 처리과정 지침서

참고: 경로 지침서 (Route Sheet)

Master Schedule

참고: 주요 생산 일정 계획 (Master Production Schedule)

Master Schedule Item

주요 일정 계획자에 의하여 계획 되어지도록 선정된 품목.

이러한 품목은 숙련 노동력, 주요기계, 자금등과 같은 자원 및 세부 부품에 큰 영향을 미치는 것으로 간주되어 컴퓨터가 아닌 일정 계획자가 계획을 수립함.

주요 일정 계획 대상은 최종 생산물, 부분품, 모조품, 혹은 자재 요구서 계획이 될수 있음

Master Scheduler

주요 생산일과 계획을 관리하는 사람의 업무명.

여기서의 일정 계획은 자재 및 설비 계획에 중대한 영향을 미치기 때문에 주요 일정 계획자는 최고의 능력을 가져야 하며 제품 및 공장에 관한 폭 넓은 지식을 겸비하여야 함.

Material Analyst

특정품목에 대한 계획 요구와 개별 주문의 이행 책임을 갖고 있는 사람

Material Order

참고) 생산 자재 요구서 (Production Materials Requisition)

Material Planner

재고 수준, 일정 계획, 제조되거나 구매된 특정품목에 대한 이용 가능성의 관리 책임이 있는 사람.  MRP 시스템하에서는 주문 이행 착수, 시스템으로부터의 행동 및 예외 메시지를 검토하고 적절한 대응책을 강구하여야 하는 사람임.

Material Requirements Planning (MRP)

자재 소요량을 계산하기 위하여 자재 청구서, 재고자료, 주요 생산 일정 계획을 이용하는 일련의 기법.  이 기법은 자재에 대한 보충 주문을 하도록 권고하기도 하며, 시간적인 국면이 도입되므로, 출하일자와 자재 소요일자를 고려하지 않았을 경우는 미 이행 주문에 대한 재 일정 계획을 수립하도록 하기도 함. 최초에는 단지 주문 관리를 위한 향상된 방법으로만 인식되었지만 현재는 일정계획 기법 즉 주문에 대한 타당한 출하일자(우선권)을 부여하고 관리하는 기법으로 인식되고 있음.

참고: 폐쇄형 MRP (Closed-Loop MRP)

     제조자원 계획 (Manufacturing Resource Planning)

Material Review Board (MRB)

재질이 현저히 낮거나 기타 문제점이 있는 품목의 폐기 처분을 결정하는 일을 담당하는 기업내의 위원회 조직

Material Control

참고: 재고 통제

Materials Efficiency

아직 충분히 정립되지 못한 개념으로써 자재의 획득, 변형, 그리고 구매, 생산, 판매과정에서의 효율성을 말함.  이 개념은 노동 효율성과 유사하여 매출원가에서 재료비가 차지하는 부분이 증가함에 따라 중요도가 증가하고 있음.

Materials Management

자재 흐름의 전 주가를 지원하는 관리 기능의 집합으로서 재공품의 통제 및 계획을 위한 자재구매.

내부 통제로부터 완제품의 저장, 선적, 유통에 이르는 절차를 망라함.

Materials Requisition

참고: 생산 자재 요구서

Material Usage Variance

주어진 항목을 제조하기 위한 표준화된 재료 요구량과 실제 사용된 수량과의 차이

Material Yield

일정량의 재료와 그 재료로부터 실제로 이용가능한 부분의 비율

동의어: 잠재율 (potency) 

Material

비 제조기업에서 종종 이용되는 용어로서 조직에서 이용되는 장비, 장치, 설치등을 뜻함

Matrix

가로, 세로, 혹은 길이를 가지는 수학적인 배열로서 이 배열에 자료가 저장되거나 처리됨.

Matrix bill of material

다수 제품의 자재청구서로 구성되는 도표.

이 도표는 자재요구 사항이 용이하게 식별될 수 있도록 행렬식으로 구성되어 있음.

Maximum Allowable Cost

서비스 조직에서 이용되는 용어로서 설비원가로 대리점이 지출할 수 있는 한도액을 뜻함.

Maximum Inventory

특정 품목에 대하여 최대로 허용 가능한 재고 수준.

예를 들면, 이 수준은 경제적 주문량에 2배의 비축 재고를 더한 것일 수 있음.

참고: 최소. 최대값 시스템 (Min-Mix system)

Maximum Order Quantity

경제적 주문량이 결정된 후 기설정된 최대값 수준으로 주문 수량을 한정하는 수정치

M-day Calendar

참고) 제조 달력

Mean

일련의 값들의 산술적인 평균

참고) 메디안 (Median), 평균 (Mean)

Menu

컴퓨터 프로그램 혹은 CRT 에서 제시되는 기능들의 목록.

사용자는 메뉴로부터 선택함.

Metered issues

재료가 사용되는 비율에 근거한 부품 및 자재의 불출

Methods-time measurement (MTM)

작업이 작업자의 동작에 미치는 영향을 분석하고 동작의 성격 및 작업 환경에 의하여 결정된 시간을 각각의 동작에 부여하는 절차.

Military Inspection Standard (MIL SPEC)

미국 군납업자 및 군납품의 검사표준

MIL SPEC

국방성 검사 기준 (Military Inspection Standard)

Minimum Cost Order Quantity

참고: 경제적 주문량 (Economic Order Quantity)

Minimum inventory

특정 품목에 대하여 허용되는 최소한의 보유수준.

참고) 안전 재고 (Safety Stock)

Minimum Order Quantity 최소 주문량

경제적 주문량이 결정된 후 기 설정된 최소값 수준으로 주문 수량을 한정하는 수정치

Min-Max system  최소-최대값 시스템

일종의 주문점 결정 시스템으로서 최소값은 주문점을 뜻하며, 최대값은 최대 주문 수량과 일치하는 재고 보유 수준임.  이 경우 주문 수량은 가변적이며 최대값에서 보유재고량 및 미락 주문량(available)을 차감하여 계산됨.  주문은 보유재고량 및 미락 주문량이 최소값 이하가 되면 이루어짐.

Minor setup 세부설치

개별 품목을 가공하는데 필요한 추가적인 설비 구축

MIS (Management Information System) 경영정보 시스템

Mix Control

생산 라인에 있는 개별 품목들에 대한 통제

참고: 라인 밸런싱 (Line balancing)

Mixed-Model Master Schedule 혼합모형 주요 일정계획

혼합 모형 생산을 지원하기 위한 주요 일정 계획

Mixed-Model Production 혼합모형 생산

특정일의 수요에 근접하여 제조 수량을 조정하는 생산 방식.

혼합 모형 일정 계획은 외부 공급자를 포함하여 부품의 제조 및 이동을 통제함.

이 생산 방식의 목표는 수요 형태를 철저히 반영하고자 하는데 있음

Mix forecast  혼합 계획 비율

동종 제품의 판매 비율 및 생산 라인에 투입되는 주문 생산품의 비율.

제품 및 주문 생산품의 비율은 미리 계획 되어야 함.  주어진 생산 라인에 대하여 적절한 제조 수량이 계획 되었더라도 부정확한 혼합 계획 비율은 재료부족 및 재고 관리상의 문제를 야기 시킬 수 있음.

Mix ticket - 혼합 비율표

혼합 및 배합 과정에서 필요한 원재료, 구성물, 부품의 목록.

이 목록은 투입된 부품, 최종 생산물의 수량 보고서로도 사용될 수 있음.

이 용어는 일괄 처리과정 혹은 화학공정에서 종종 이용됨.

☞ 조립 부품 목록 (Assembly Parts List)

Mode

일련의 값 중 발생 빈도수가 가장 높은 값

참고) 평균 (Mean),  메디안 (Median)

Model

시스템내의 주요 변수들을 연관시키려는 과정 혹은 시스템을 뜻하며, 모형 분석이 시스템에 제공하는 안목을 얻으려는 목적을 갖음.  모형은 일정한 전략이 실제 시스템에 미치는 영향을 분석하기 위하여 이용됨.

참고) 모의 실험 (simulation)

Modular Bill (of Material)  모듈별 자재 청구서

제품 혹은 조립품  모듈내의 계획된  자재 청구서

제품이 복잡한 조립 공정을 거치는 경우에 주로 이용됨.

참고: 계획 청구서 (Planning Bill)

      다용도 부품 청구서 (Common Parts Bill)

      슈퍼 빌 (Super Bill),      선택권 (Option)

Modular system

조직내의 현황을 파악하고 시스템을 개발하는 시스템 설계 방법론.

사용자의 운용 능력을 고려하고 각 모듈 및 세부 지침을 제공하는 방법을 취함

Monte Carlo Simulation

무작위 혹은 확률적 과정에 기초한 계수형 시뮬레이션의 일종

참고) 모의 실험 (Simulation)

Mortgaged Material  담보자재

참고) 예약자재 (Reserved material)

Move card 이동 카드

JIT에서 사용되는 용어로서 일정량의 특정 품목이 외부로 부터 이동되어 생산에 투입되는 것을 가리키는 카드임.

동의어) 이동 신호 (Move signal)

참고)  칸반 (Kanban)

생산 카드)  Production card

Movement Inventory 이동 재고

생산 라인에서 이동중인 재고를 뜻함

참고) 운송재고 (Transportation inventory)

Move order 이동명령

특정한 품목을 한 장소에서 다른 장소로 이동 시킬수 있는 권한

Move Ticket 이동표

작업의 이동을 명령하고 기록하기 위하여 이동되는 문서.

실제 수량 혹은 자재 적재 위치와 같은 기타의 정보를 기록하는데 이용될 수도 있음

Move time 이동 시간

이동에 소요되는 실제 시간

Moving average  이동 평균

N개의 가장 최근의 관측치들의 산술 평균으로써 새로은 관측치가 인식되면 가장 오래된 관측치는 무시됨.  N의 값 (평균 계산에 이용되는 기간의 수)은  평활상수의 선택이 지수평활법에 미치는 영향과 유사하게 민감성 및 안정성을 고려하여 결정됨

참고) 가중 평균 (Weighted average)

MPS (Master Production Schedule) 주요 생산 일정 계획

MRB

참고) 자재검토 위원회(Material Review Board)

MRO (Maintenance Repair and Operating supplies) 보수 및 운영 물품

MRP

참고) 자재 요구 계획 (Material Requirements Planning)

MRP II

참고) 제조 자원 계획 (Manufacturing Resource Planning)

MTM

참고) 동작-시간 측정 (Methods-time Measurement)

Multi-Level Bill of Material

완제품과 직.간접적으로 연관된 모든 부품 및 이의 요구 수량을 나타내는 양식 부품이 조립품, 혼합물, 혹은 중간재일 경우 구매된 부분품 및 자재에 이르기 까지 모든 구성 부품이 나타남.

Multi-Level Where Used

최종 생산물의 제조를 위하여 이용되는 부품을 각각의 동일 수준 별로 분석해 놓은 양식

Multiple Item Lot-Sizing Models

일련의 품목별 총 주문량을 결정하는데 사용되는 과정 혹은 시스템

참고) 결합 보충 (Joint replenishment)

      LIMIT (LIMIT)

Multiple Item Lot-Sizing Models

예상 매출액, 국민 총생산, 가처분 소득과 같은 1개 이상의 독립변수를 포함하는 회귀분석

Murphy’s law

상황이 악화되었을때 발생할 일에 대한 개략적인 설명

Need Date

특정 품목이 의도대로 사용되도록 요청되는 날짜

MRP 시스템 하에서 이 날짜는 일정 계획의 자재 청구서를 통하여 계산됨

참고) 만기일자 (Due date)

Negotiation

구매자와 판매자가 구입에 관련된 조건에 합의하는 과정

Net Change MRP

자재 요구 계획을 컴퓨터에 저장하는 접근방법.

자재 요구 사항에 변화가 있을때 미이행 주문, 재고 상황, 자재청구서, 부분 불출은 단지 변화에 영향받는 항목만을 반영하여 수정됨.

반대말) 수정 MRP (Regeneration MRP)

        요구사항 다변화 (Requirement Alteration)

Net inventory

참고) 유효 재고

Net requirements

MRP하에서 부품 혹은 조립품의 순수 요구량은 보유 재고, 일정계획상의 인수, 안전재고와 총 요구량 및 이의 분배를 적용한 결과임.   순수 요구량은 계획 주문량이 됨.

Netting

순수 요구량을 계산하는 과정

Net weight

포장 재료 및 컨테이너의 무게를 제외한 내용물의 무게

Network Planning

복잡한 프로젝트의 계획에 이용되는 기법의 일반적인 용어.

주요 경로 분석 및 PERT가 잘 알려진 방법임

Noise

계획된 경로와 실제간의 불규칙적인 차이

Nominal Capacity 명목용량

참고) 계수적 용량 (Rated Capacity)

Nomogram

2개 이상의 척도로 구성된 계산 도표로서 계산 결과는 선형 결과의 형식으로 제시됨.

일명 배열 도표라고 불리기도 하며 경제적 주문량, 작업 측정을 위한 샘플 크기를 결정하는데 이용됨.

Non-Linear Programming 비 선형 계획

선형 계획법과 유사하나 목적 함수와 제약 조건 중 하나 이상이 비선형인 경우임.

Non-Scheduled Hours 비 계획 시간

기계가 운용되도록 계획되지 않은 시간.  즉, 야간, 주말, 공휴일, 점심시간, 수리시간 및 재 구축 시간을 말함

Non-Significant Part Number 비 중요 부품 번호

개별 부품에 할당되나, 유효한 정보를 갖지 못하는 부품번호로서 인식가능만을 갖음.

반대말) 중요 부품 번호

Normal Distribution  정규분포

통계학적인 분포로서 관찰치의 대부분이 단일 평균에 근접하고 대칭적인 모습을 보임.

그래프로 나타내면 종 모양을 취함

참고) 도수분포 (Frequency Distribution)

NTED

No Touch Exchange of Dies 의 약어

Objective Function 목적 함수

모형내에서 최적화되어져야 하는 목표 혹은 기능임.

이는 제약조건하에서 최소화 시키려는 원가 함수,  또는 최대화 시켜려는 이윤함수 일수 있음.

참고) 제약 조건 (Constraint)

Obligated Material

참고) 예약 재고 (Reserved Material)

Obsolescence

모델 혹은 스타일의 변화 및 기술 개발로 부터 야기되는 제품가치의 손실

참고) 구식화 (Deterioration)

Off-grade

물리적 또는 화학적 특성이 적정등급 이하인 제품

Offset quantity

참고) 중복 수량 (Overlap quantity)

Offsetting

참고) 리드타임 상계 (Lead-time offset)

On-Hand Balance

실제로 창고에 있는 것으로 재고 기록표에 나타난 수량

참고) 유효 재고 (Available Inventory)

On order

미착된 주문품은 모든 유효한 주문서에 나타난 수량을 뜻함.

추가적인 주문을 하였을때 미착품 수량은 증가하며, 주문품이 도착하거나 주문이 취소되었을때는 감소함.

참고) 보유량 (On-Hand Balance), 미완료 주문 (Open order)

Open order

1)       미 완료된 제조 주문 혹은 구매 주문

동의어) 일정 계획상의 인수 (Scheduled receipt)

2)       미완료된 고객주문

Open periods

조정 분개 및 전기를 할수 있는 기간으로서 마감 기간에 대응하는 회계학상의 개념

Operating efficiency

설비, 부서 및 공장의 실제 산출물과 계획 혹은 표준화된 산출물과의 비율

Operation Chart

참고) 경로지침서 (Route Sheet)

Operation Splitting

참고) 로트분리 (Lot splitting)

Operations research

문제의 해를 구하기 위한 계량적 기법의 개발 및 적용, 수학, 통계학의 이론 및 방법론과 컴퓨터가 문제인식, 공식화, 해외결정, 검증, 이행 및 의사 결정 통제 문제에 적용됨

Operations scheduling 작업 일정 계획

참고) 세부 일정 계획 (Detailed scheduling)

Operations sequence 작업단계

일정 품목이 생산 라인에서 거치게 되는 연속적인 단계

예를 들면:

작업 1: 절단, 작업 2: 가공, 작업 3: 성형, 작업 4: 세척, 작업 5: 검사 및 창고 반출로 나타남.

이러한 정보는 대개 경로File로 유지 관리 됨

Operation Start Date 작업 개시일

만기일을 맞추기 위하여 작업이 시작되어야 하는 일자.

계획된 생산 수량, 리드 타임 (대기, 설치, 운영. 이동), 잔여 작업 및 잔여 시간에 기초하여 계산됨

Opportunity Cost 기회 비용

자본이 본래의 목적 이외의 다른 목적으로 사용되었을 경우의 자본 수익률

Optical character  광학문자

마그네틱 잉크의 도움없이 기계가 읽을 수 있는 문자로서 공공기간의 업무처리에 주로 이용됨.

Optical character Recognition 광학 문자 판독

손으로 기입된 문자 혹은 특수한 문자를 읽음으로써 자료를 수집하는 기계적 방법.

손으로 기입될 경우 기 결정된 양식을 철저히 따라야 함.

Optical Scanning  광학 판독

이미지를 통하여 문자를 인식하는 기계적 기법

참고) 광학 문자 판독 (Optical Character Recognition)

Optimization 최적화

일정한 목적 함수를 통하여 문제의 최적해를 구하는 것

Option 선택권

완제품의 제조에 있어 고객에게 제시되는 선택권.

대부분의 기업에서 선택권이라는 용어는 고객이 여러 대안 중 반드시 결정해야 하는 것을 의미함.

자동차를 주문할 때 고객은 엔진 (선택권)의 종류를 결정해야 하나 에어컨 (악세사리)을 선택할 필요는 없음

참고) 액서사리(Accessory), 부착물(Attachment)

Order 주문

구매주문, 작업 주문, 고객 주문, 계획 주문등의 일반용어임

Order Backlog 주문 목록

참고) 목록 (Backlog)

Order Control 주문 이행 통제

주어진 일괄 처리과정 및 일정량의 제품 생산을 이행하기 위하여 지시된 개별 작업 및 작업 주문의 제조 활동 통제.   주문 이행을 위한 정보 (부품 요구량, 작업센터 및 작업 요구량, 공구요구량 등)는 인쇄되어 생산 부서에 배부되어 이는 작업 주문 혹은 작업 명령이라 불림.

이러한 정보는 모든 부품이 한꺼번에 모아져 동시에 제조에 투입되는 제조 환경을 제시하기도 함.

작업장 생산에서 가장 많이 나타남.

참고) 일정 계획 통제 (Schedule Control)

Order Entry 주문 접수

고객이 원하는 것을 받아들이고 제조업자 및 유통업자의 용어로 바꾸는 과정

완제품에 대한 선적 서류 작성과 같이 단순한 것일수도 있으며 주문제조 상품에 대하여는 공학적인 노력을 포함하는 일련의 활동일수도 있음

Order Cost 주문비용

경제적 주문량의 계산에 사용되는 용어로서 주문 횟수가 늘어남에 따라 증가하는 비용을 말함.  주문 준비, 주문서 발행, 주문서 수령의 사무 처리 및 제품의 이동, 검사 및 설치 활동에 관한 비용이 포함됨.

동의어) 구매비용 (Acquisition Cost)

반의어) 가공 비용 (Carrying Cost)

Order Interval  주문 가격

발주와 발주 사이의 시간적 간격

Order Multiples 주문배수

주문 수량이 결정된 후 이미 결정된 배수로 주문 수량을 증가시키는 수정치

Order point 주문점

일정한 재고 보유 수준을 뜻하며 총 보유량과 미착 수량의 합계가 떨어지면 재고가 보충되어지도록 함.  주문점은 보충 리드타임내의 예상 이용량과 안전 재고의 합계로 계산됨.

동의어) 재 주문점 (Reorder point)

        유인 수준 (Trigger level)

참고) 시간적 재 주문점 (Time-Phased order point)

Order Point System  주문점 시스템

이미 계산된 수준으로 보유량이 떨어졌을때 주문이 이루어지는 방법

동의어) 주문점 (order point)

        시간적 재 주문점 (Time-phased Order Point)

Order Policy 주문 정책

참고) 주문량 결정 (Lot sizing)

Order Policy Code 주문 정책 코드

참고) 주문량 코드 (Lot-Size code)

Order Preparation Leadtime 주문 준비 시간

요구사항 및 주문 상황을 분석하고 구매주문 혹은 생산 주문을 내는데 필요한 사무 처리에 소요되는 시간

Order Priority 주문 이행 우선권

특정 주문의 이행에 소용되는 모든 작업이 완료되는 일정 계획상의 만기일자

참고) 작업 우선권 (Operation Priority)

Order Promising 주문품 인도 결정

“언제 선적이 가능한가?”에 대한 답변으로서 운송 약속을 하는 과정.

주문 제조 상품에 대하여는 자재 및 가용성 검토과정이 포함됨

동의어) 주문 이행일자 기입 (Order Dating)

        고객 주문품 인도 결정 (Customer Order Promising)

참고) 인도가 가능한 (Available-to-promise)

Order quantity 주문 수량

참고) 주문량 (Lot size)

Order Quantity Modifiers 주문 수량 수정치

주문량 결정 공식에 의하여 산정된 주문 수량

계산된 주문량이 수정될 필요가 있을수도 있으며, 이러한 수정치는 주문 수량 수정치라 불림.

참고) 최대 주문 수량 (Maximum Order Quantity)

      최소 주문 수량 (Minimum Order Quantity)

      주문 배수 (Order Multiples)

Order reporting 주문 이행 상황 보고

제조 주문 (작업 주문)의 이행 시점부터 완료에 이르는 사항의 기록 및 보고

Order Scheduling 주문 이행 일정 계획

참고) 세부 일정 계획 (Detailed Scheduling)

Order up to Level  최대 허용 가능 주문량

참고) 목표 재고 수준 (Target Inventory Level)

OS&D

Over, Short, and Damaged의 약자

OTED (One Touch Exchange of Dies)

Outbound stockpoint 외부 적재점

후속 작업에 투입될때까지 생산 자재가 놓여지는 공장 내부의 지점

참고) Just-In-Time

Outlier 이질 자료

동일 현상에 대하여 서로 다른 결과에 보여주는 자료.  예를 들어 일정한 제품의 평균 매출이 월간 10단위인데, 특정한 원에 500 단위의 매출을 보였다면 이질 자료로 간주 될 수 있음

Out-of-Pocket Costs  순유출원가

임금, 운송비, 보험료 등과 같이 직접적인 지출을 포함하는 원가

참고) 한계 비용(marginal cost)

Ouput  산출물

1)       생산 설비를 통하여 완성된 작업

2)       컴퓨터 프로그램의 결과치

Ouput control 산출물 통제

참고) 투입물/산출물 통제

Output standard 산출물 표준

참고) 성과 표준(Performance standard)

Outside shop 외부 구매처

판매업자.  내부 구매처의 확장 개념을 이끌어 내는데 사용됨

Overhead 간접비

개별 제품 및 서비스와 직접 관련이 없이 사업의 운영 과정에서 발생하는 원가.

광열비, 관리 및 유지 비용등의 이러한 원가는 부문별 부서별 간접비, 공장별 간접비, 총간접비로 합산되어 직접 노동시간, 직접 노무비, 직접 재료비등의 기준으로 제품 및 서비스에 배부됨.

Overissue남발

참고) 초과 발행 (Excess issue)

Overlapped Schedule 중복된 일정

연속적인 작업이 중복되는 것을 말하며, 기 투입된 품목의 가공이 끝나 후속 라인에 투입되기 전에 새로이 투입된 품목의 가공이 1 개 이상의 연속적인 생산 라인에서 이루어지는 현상

동의어) Lap-phasing

       Telescoping

반의어) 단절된 일정 (Gapped schedule)

Overlap Quantity 중복 불량

중복 작업이 제거되도록 가공이 완료되어 후속 공정에 보내여져야 하는 제품량

Overload 과부하

작업 센터에 부여된 총 작업 시간이 작업 센터의 용량을 초과하는 상황

Overrun 초과물량

주문 수량을 초과하여 제조 및 외부 판매업자로부터 획득된 물량

Over, Short, and Damaged Report (OS & D) 하자 보고서

수령된 청구서 및 구입 물품의 불일치를 보여주는 운송 담당자의 보고서

Overtime 초과 근로

기 설정된 작업 시간을 초과한 작업으로서 근로자에게는 초과 수당이 지급됨

Packing slip 물품 명세서

고객에게 보내진 품목을 상세히 요약하는 문서.

품목의 성격, 운송회사 및 고객의 번호 운송물량, 그리고 품목의 보관 단위의 내용을 포함함

Palet ticket  팔레트 표

완제품을 소량씩 추적하기 위한 인식표로서 주기적인 샘플링 및 분석을 통하여 인식된 특성을 지닌 부분을 가려내기 위하여 쓰임

Paperles purchasing 비 주문서 구매

구매 요구서 혹은 구매 주문서가 없이 이루어지는 구매 활동.

실제로는 외부 판매업자 선정 보고서와 같은 소량의 서류 업무가 요구됨.

참고) Just-In-Time

     외부 판매업자 선정 (Vendor Scheduling)

Parallel conversion 중복 변환

현행 시스템의 운영과 중복되도록 하는 시스템 운용방안.

현행 시스템은 새로운 시스템이 적절히 운용될 때 비로서 폐기되며 이로써 열등한 시스템이 가져올 위험을 극화 시킴

Parallel Schedule 중복 일정 계획

동일한 성격의 작업을 이행하기 위하여 2 개 이상의 기계 혹은 작업 센터를 사용하는 것

중복된 가공 및 설비 구축이 요구됨

Parameter 매개변수

수학 공식의 계수로서 공식의 형태를 결정함.

매개 변수는 평균과 표준 편차의 기능과 흡사하게 현상의 특성을 정의함

Pareto’s Law  파레토의 법칙

이탈리아의 경제학자인 Vilfredo Pareto 가 제시한 개념으로서 집단의 일부분이 집단의 성격을 설명하는 가장 큰 단편이라는 논리임.  예를 들어 20%의 재고가 80%의 재고를 설명할 수도 있다고 봄.

동의어) 20대 80 법칙 (20/80 Rule)

       ABC 분류법 (ABC Classification)

Parkinson’s Law 파키슨의 법칙

작업은 가용 시간을 채우는 방향으로 진행된다는 논리

Par Level 기준 수량

이미 설정된 할당량에 기초한 최대 공급 물량.

이 경우 할당량을 특정 품목의 이용정도, 혹은 일정기간의 상황을 반영 하여 결정됨.

Part 부분 재료

일반적으로 구성 부품으로 이용되는 재료를 뜻하며 조립품, 세부 조립품, 중간재와는 다름

참고) 부분품 (Component)

Partial Order 부분 주문

주문량보다 적게 수령되거나 선적된 경우를 뜻함

Part Master Record 부분 재료 주요 기록

참고) 품목 기록 (Item Record)

Part number 부분 재료 번호

참고) 품목 번호 (Item Number)

Part Period Balancing (PPB) 기간 조정법

동적인 주문량 결정 기법으로서 총 원가 최소화법과 동일한 논리를 이용하나 “Look ahead/Look Back” 이라는 절차가 추가됨.  이러한 절차의 개념이 이용되면 주문 수량이 계산되어 고정되기 전에 전기 및 차기의 수요를 평가하여 동 주문의 경제성 여부를 결정함.

참고) 최소화된 총 원가 (Least Total Cost)

Part Record 부분 재료 기록

참고) 품목 기록 (Item Record)

Parts Bank 재고 은행

1)       좁은 의미로는 선행 작업의 중단에 관계없이 연속적인 작업이 이루어 지도록 개별 작업점 사이에 있는 재고를 말함

2)       광의로는 재고가 은행의 돈과 같이 관리되어져야 한다는 의미에서 창고를 뜻함

Parts Planner 재고 계획자

참고) 자재 계획자 (Material Planner)

Parts Requisition 재고 불출 요구

창고로부터 취합 되도록 요구되는 품목 및 이의 수량에 대한 인가

Part type 재고 유형

정상, 가상, 참조 등으로 정의될 수 있는 자재 청구서 내의 부품코드

Past Due 만기 초과분

일정 계획상의 날짜까지 미 완성된 주문

동의어) 체납 (Delinquent)

Pegged Requirement 조정된 요구사항

수요의 지표로써 상위 품목 (또는 고객주문)을 고려한 요구사항

Pegging

MRP에서 페깅은 주어진 항목에 대한 수요 및 이에 대한 분배의 근거를 인식함

“적재적소” 배치의 개념이 도입된 것으로 볼수도 있음

Percent of fill 충족 비율

재고 관리 시스템이 실수요에 대응하는 효율성의 측정치

고객 주문의 충족 비율은 수량 기준 혹은 금액 기준으로 산출될 수 있음

반의어: 창고 불출 비율 (Stockout Percentage)

Performance efficiency 산출 효율성

실지 산출물과 표준과의 비율로서 대개 백분율로 표시됨

Performance standard 산출표준

실제 성과와 비교되어지는 기준 혹은 표준

Period capacity 기간별 용량

주어진 기간내에 설비 및 작업 센터에서 사용가능한 표준 작업 시간

Period Costs 기간 원가

개별 생산품이 아닌 기간과 관련한 원가. 마케팅원가, 재산세 등을 포함함

Periodic Inventory 주기적 재고

월별, 분기별, 연별 재고와 같이 일정한 주기를 갖고 발생되는 재고

Periodic order system 주기적 주문 시스템

참고) 고정 주기 재 주문 시스템 (Fixed Interval Reorder System)

Periodic Replenishment 주기적 보충

동일한 양을 불규칙적인 간격을 두고 주문하는 것이 아니라, 일정한 주기마다 다양한 양을 주문하기 위하여 요구사항을 합산하는 방법

Periodic Review System  주기적 검토 시스템

고정 주기 재 주문 시스템 (Fixed Interval Reorder System)

주기적 주문 시스템 (Periodic Order System)

Periodic Order Quantity 기간 주문량

장래의 일정기간 (수주간의 기간) 동안의 순수 요구량과 동일하게 주문량을 결정하는 기법

동의어: 수일간의 공급량 (Day’s supply)

        수주간의 공급량 (Week’s supply)

참고) 고정 주문량 (Fixed Order Quantity)

      가변 주문량 (Lot-for-Lot)

Perpetual Inventory 계속 기록법

재고 기록 유지 시스템으로서 각각의 유출입 거래가 기록되고 새로운 잔액이 계산됨.

참고) 실지 재고 조사법 (Physical Inventory)

      보유잔고 (On-hand balance)

Perpetual Inventory Record 계속 기록 재고 현황표

개별 재고 거래가 전기되어 현재의 재고 기록이 유지 관리 되는 컴퓨터 혹은 수작업식 문서

참고) 보유잔고 (On-hand balance)

      저장 인식표 (Bin tag)

PERT

Program Evaluation and Review Technique 의 약어

주요 경로법과 유사한 프로젝트 계획 기법임.   이 방법은 경로별 이행 시간을 비관적 및 낙관적으로 평가하여 프로젝트의 주요 경로 완수시간의 계산에 반영하는 방식을 취함.

참고) 주요 경로법 (Critical Path Method)

Phantom Bill of Material 가상 자개 청구서

일시적 (보관되지 안흔 )인 하부 조립품의 관리 기법을 제시하는 자재 청구서

일시적인 품목에 대하여는 리드 타임이 없고 주문량은 가변적인 것으로 간주됨.

이 기법은 가상 품목을 이용한 부분품 요구사항의 직접적 획득을 위하여 MRP 논리를 이용하나, 품목의 일상적 재고 관리 기능을 저버리지는 않음.  또한 공학적 측면 및 제조를 위한 일반적인 자재 청구서의 기능도 갖음.

청구서의 기능도 갖음.

동의어) 일시적 자재 청구서 (Transient Bill of Material)

        Blow through

Physical Distribution 물적 유통

자재 및 완성된 재화와 용역을 소비자에게 보내는 것과 관련한 활동.  이러한 기능은 운송, 창고관리, 재고 통제, 자재 관리,  장소/위치 분석, 산업별 범용화, 데이타 처리 및 효율적 관리를 위한 커뮤니케이션 망 구축을 포함함.  대부분의 경우 이러한 이동은 1개 이상의 현지 창고를 통하여 이루어짐

참고) 유통 요구 계획 (Distribution Requirements Planning)

Physical Inventory 실지재고 (조사법)

1)       실제의 재고 그 자체를 뜻함

2)       실사를 통하여 재고 수량을 파악함

실지 재고는 연속적, 주기적 혹은 연도별로 계산될 수 있음

참고) 주기적 실사

Pick Date 불출일자

생산 주문에 대한 부품 불출을 시작하는 날짜. 불출일자 이전에 시스템은 부품 불출이 요구되는 주문서 목록, 불출 목록, 인식표 및 전환 카드를 산출해야 함.

Picking 불출

창고로부터 생산에 투입되는 부품 혹은 고객에게 보내질 완제품을 반출하는 과정

참고) 채움 (Kitting)

Picking List 불출 목록

제조 혹은 선적을 위하여 반출되는 재료를 목록화 하는 문서

Piece Parts 하위 부분품

제조에 이용되는 부품으로서 더 이상의 분리가 불가능한 품목으로 구성됨.

볼트 및 워셔가 이에 해당됨.

참고) 기초 부분품 (elemental parts)

Piece rate 단위 율

1단위의 생산에 투입된 화폐금액. 단위별 작업 시스템에 배치된 종업원의 총 임금을 결정하는 기준으로 쓰임

Piece Work 단위작업

1단위의 단위율이 투입된 작업

Pilot Lot 시험 주문량

비교적 적은 양의 주문.

이는 효율적인 제조 과정의 개발을 제품 설계와 연관시켜 보기 위함임

Pilot Plant  시험공장

제조 과정을 개발 하거나, 테스트용으로 이용되는 소량의 신제품을 제조하기 위한 소규모의 생산 설비

Pipeline inventory 파이프라인 재고량

참고) 파이프라인 재고 (Pipeline Stock)

Pipeline stock 파이프라인 재고

운송 경로 혹은 중간 적재점을 통과하는 흐름을 포함한 유통 시스템 내에 있는 재고

파이프 라인의 통과 시간은 파이프 라인 재고의 수량에 중요한 영향을 미침.

시간적 요인은 주문변환, 주문처리, 선적, 운송, 인수, 저장 및 검토에 소요되는 시간을 포함함.

Planned Issue 계획 반출

총괄 수요 및 분배의 분석을 통한, MRP 에서의 품목 예상 반출

Planned Load 예측부하

MRP 계획하의 생산 주문에 소요되는 표준 작업시간

참고) 계획 주문 (Planned Order), 예상 부하 (Scheduled Load)

Planned Receipt 계획된 인수

순수 요구량을 결정하여야 할때, MRP 에 의하여 결정된 주문량, 작업 개시일, 만기일을 뜻함.

계획 주문은 컴퓨터와 밀접한 관계를 가지며 상황이 바뀌면 MRP 하에서 컴퓨터가 변경시키거나 삭제할 수 있음.  특정 수준의 계획 주문은 하위 부품의 총괄 요구량 결정에 사용되며 설비 계획의 투입물로서 미래의 총 설비 구축 요구사항을 파악하는데 이용됨.

참고) 결정된 계획 주문 (Firm Planned Order)

      미이행 주문 (Open Order)

      일정계획상의 인수 (Scheduled Receipt)

Planner 계획자

구매 주문 혹은 생산 주문의 수량

Planner 계획자

참고) 자재 계획자 (Material Planner)

Planner/Buyer 계획자/구매자

참고) 외부 판매업자 선정자 (Vendor Scheduler)

Planning Bill (of material) 예상 (자재) 청구서

주요 일정 계획 및 자재 계획에 사용되는 품목 또는 사건의 인위적 집합으로서 자재 청구서의 형식을 취함

참고) 일반 부품 청구서 (Common Parts Bill)

      모듈화된 청구서 (Modular Bill)

      슈퍼빌 (Super Bill)

Planning Board 계획 위원회

참고) 통제 위원회 (Control Board)

Planning Calendar 계획 달력

참고) 작업장 달력 (Shop calendar)

Planning Fence 계획 장벽

참고) 시간 장벽 (Time fence)

Planning Horizon 계획 기간

계획이 수행될 미래 특정 시점 까지의 기간

Point of Sale (POS) 판매시점

재고의 제거가 이루어지고, 바-코딩 혹은 마그네틱 장비를 통한 판매 시점과 판매 장소 관련 정보를 정리하는 때

Point of Use Storage 사용점 보관

재료가 투입되는 작업 센터 주위의 일정한 장소에 재고를 유지하는 것

참고) 부문별 재고 (Departmental stocks)

      바닥 재고 (Floor Stocks)

Point Reporting 중요 사항 보고

중요 제조 주문 발생의 기록 및 보고

보고자 관점에 통제가 용이하도록 작업시점이 아닌 검사 시점에서 행하여짐

Poission Distribution  포이송 분포

표준 편차가 평균의 제곱근과 동일한 점을 제외하고는 정규분포와 유사한 통계학상의 분포

Poka-Yoke

불량율을 줄이기 위하여 고안된 제조 및 설치 활동과 같은 에러 방지 기법

예를 들어 조립 공정에서 올바른 부품이 사용되지 않았다면 작업을 중단하여 불완전한 부품을 후속 공정으로 이송하는 것을 방지하게 됨.

Poke-Yoke 로 쓰이기도 함

Policies 정책

사업상 수행되어야 하는 것들의 명료한 진술

Population 모집단

샘플이 추출되는 항목들의 집함

POS

참고) 판매시점 (Point of Sale)

Post-Deduct Inventory Transaction Processing  사후 차감 재고 거래 처리

부품에 대한 장부 (컴퓨터) 상의 수량이 상위 품목의 완료 이후에 자동적으로 차감되는 재고 기록 방법이며, 차감 수량은 자재 청구서 및 분배 기록상의 수량임.

이 접근 방법은 장부상의 재고와 실제 보유량과의 필연적 아치 발생이라는 단점을 지님.

참고) 사후 불출 (Back Flush)

직접 차감 재고 거래처리 (Direct-Deduct inventory Transaction Processing)

사전 차감 재고 거래처리 (Pre-Deduct Inventory Transaction Processing)

Potency

실 재료의 측정치이며 대개 단위로 표현됨.  해답으로서의 재료를 나타낼때 쓰임

Pre-deduct inventory Transaction Processing 사전 차감 재고 거래처리

부품에 대한 장부 (컴퓨터) 상의 수량이 자재 청구서 상세서 상위 품목 및 조립품의 인수가 행해질때 차감되는 재고기록 방법.

이 접근 방법은 장부상의 재고와 실제 보유량과의 필연적 차이 발생이라는 단점을 지님.

참고) 직접 차감 재고 거래 처리 (Direct-Deduct Inventory Transaction Processing)

      사후 차감 재고 거래 처리 (Post-Deduct Inventory Transaction Processing)

Predetermined Motion Time 기결정 동작 시간

인간이 작업을 완수하기 위하여 취할 수 있는 모든 동작과 이에 소요되는 표준시간을 나열하는 동작 시간 분석 시스템 중에서 동작-시간 측정 (MTM) 이 가장 널리 사용됨.

참고) 시간 표준 (Time standard)

Prediction 예상

시장에 영향을 주는 변화 및 새로운 요인을 고려한 수요에 대한 직관적인 추정으로서 과거의 상황을 미래로 투사해보는 예측과는 다름

참고) 예측 (forecast)

Pre-expediting 사전처리

일정량의 자재의 적시 인도를 위하여 일정 계획상의 인도 일자 이전에 미 이행 주문을 검토해보는 기능

Prime Operation 중요 작업

생산 비율이 철저히 계획 되어져야 하는 중요한 작업

Priority 우선권

일반적인 의미로는 일의 상대적 중요성, 즉 작업 이행 순서를 가리킴.  용량과는 별도의 개념임.

참고) 용량 (capacity)   일정 계획 수립 (Scheduling)

Priority Control 우선권 통제

계획을 실행하기 위하여 제조분서와 작업 개시일 및 완료일을 조정하는 과정

조치 목록 (Dispatch list)은 현행 계획 및 미이행 주문의 상황을 고려하여 우선권을 조정하기 위한 도구임

Priority Planning 우선권 계획

어떤 재료가 언제 필요한지를 결정하는 과정

주요 생산 일정 계획 및 자재 요구 계획은 요구 자재의 적절한 만기일자 관리를 위한 현행계획 및 재 계획의 투입물이 됨.

Probabilistic Demand Models 확률적 수요 모형

일련의 가능치 (즉, 확률분포) 를 통하여 수요의 불확실성을 밝혀보려는 통계적 절차.

확률적 수요하에서 재고 관리 전략을 제시함.

Probability 확률

수학적인 개념으로서 동일한 사건이 발생한 실험의 횟수 (동일한 실험이 여러번 반복되었을때) 를 나타내는 0과 1사이의 숫자.  이 숫자는 주관적일수도 있으며, 실험의 경험적 결과치에 근거할 수도 있음.  또한 실험의 예측치를 제시하기 위한 과정으로부터 도출될수도 있음

참고) 기대값 (Expected Value)

Probability Distribution 확률분포

실험의 모든 결과치 각각이 발생하는 빈도수를 나타내는 숫자의 배열 혹은 수학공식

Probability Tree 확률수

참고) 의사 결정 수 (Decision Tree)

Procedure Manual 절차 지침서

기업의 운영 절차에 대한 공식적인 문서

이는 인쇄되어 관련 기능 부서에 배포됨.

Prepaid 선급

선적 시점 이전에 운송료가 지급된 상황을 나타내는 용어

Present Value 현가

미래 현금 흐름의 현재 가치후의 10달러는 현재 보유하는 10달러 보다 1년 적은 가치를 지님

참고) 할인된 현금 흐름 (Discounted Cash Flow)

Price Prevailing at Date of Shipment 제시 가격

발주이후 판매업자의 선적 시점에 따라 가격이 변동될 수 있는 계약에서의 가격을 말하며, 따라서 선적 시점에 결정된 것은 계약 가격이라 불림

Price protection 가격 보호

가격 할인을 해주거나, 혹은 선적 이전에 가격이 상승하더라도 최초의 낮은 가격을 고수하려는 판매업자의 동의 가격 보호는 선적 일자를 넘는 기간으로 확장되기도 함

Price Schedule 가격 목록

수량별, 종류별로 적용되는 제품 가격 목록

Primary location 선호 위치

특정 품목의 저장을 위하여 선호되는 위치를 가리킴

Primary Operation 주요 작업

제조 경로의 일부분으로 수행되는 작업 단계

반의어) 보충 작업 (alternate operation)

Primary work center 주요 작업 센터

제조 부품의 가공이 행해지도록 일정계획된 작업 센터

반의어) 보충 작업 센터 (Alternate Work Center)

Prime costs 주요 원가

직접 재료비와 직접 노무비를 뜻하며 판매비와 일반 관리비는 포함하지 아니함

Procedures  절차

작업 완료를 위해 승인된 방법

Process capability 처리과정 능력

허용 가능한 처리 한도내에서 제품의 치수 및 기타 특성을 유지할 수 있는 생산 설비 및 절차의 기본적 능력.   이것은 제품에 대하여 요구되는 내구성 및 특성과는 다름

Process control 처리과정 통제

일련의 작업 과정 중에서 발생하는 사건을 그 작업과 관련한 정보와 함께 나타내는 도표

동의어)  Flowchart

Process controllers 처리과정 통제자

피드백, 수정에 의하여, 가능한 범위내에서 처리과정을 유지 관리하는 기능

Process costing  처리과정 통제자

생산중의 제조 주기를 감독하기 위하여 고안된 컴퓨터로서의 상황을 수정하거나 규정된 범위내에서 생산을 되돌리는 기능을 수행하기도 함

Process costing 공정별 원가 계산

일정 기간 동안의 원가가 합산되어 생산된 제품에 평균적으로 배부되는 원가 계산 시스템

다수의 동일 제품 제조에 사용되는 방식으로서 실제 원가 혹은 표준 원가가 사용됨

반의어) 작업별 원가 계산 (Jon Order Costing)

Process Flow Production 공정별 흐름 생산

생산 라인의 가공 중단을 최소화하는 생산 방식 제품의 이동을 실 작업에 통합 시킴으로서 대기 시간을 획기적으로 줄일 수 있음.

Process Hours 가공시간

제품 가공을 위한 작업 혹은 업무에 소요되는 시간

Process list 가공 목록

제품 제조의 절차 목록으로서 자재 요구 명세를 포함하기도 함

☞ 루틴 (Routine),  자재 청구서 (Bill of Material)

Process Manufacturing 가공

혼합, 분리, 성형 및 화학 반응을 통하여 부가가치를 높이는 생산방식.

일괄 작업 방식 및 연속 작업 방식을 취할 수 있음

Process sheet 가공 지침서

공장에 하달된 세부제조 지침.

속도, 재료, 온도, 공구, 내부시설, 기계 및 구축물과 반제품의 스케치를 포함할 수 있음

Process step 가공단계

부분품을 중간재 및 완제품으로 변형하기 위한 제조 주기내의 작업단계

Process stocks 가공 재고

시장성 있는 제품으로의 추가 가공이 가능한 원재료 및 중간재

Process time 가공시간

재료가 기계작업 혹은 수작업을 통하여 변화하는 동안의 시간

Procurement Cycle 조달 주기

참고) 조달 리드타임 (Procurement Lead Time)

Procurement lead time 조달 리드 타임

공급처를 선정하고 일정 시점에 일정량의 물품을 발주하는데 소요되는 시간

Product 제품

판매를 위하여 생산된 재화

Product Configuration Catalog 제품 특성 목록

최종 제품군에 포함된 상위 품목의 특성 리스트.

동일 제품군에 다수의 최종 제품 특성이 있을때 유용하게 적용됨.

또한 최종 제품과 그 단계 주요 생산 일정 계획과의 일시적인 연계 및 상위제품 특성간의 상관 관계를 제시함

Product family  제품군

유사한 특성을 가진 제품들의 집합으로서 판매 및 작업 (생산) 계획에서 주로 이용됨

Product Grade 제품 등급

제조 과정중 충족된 특성에 기초한 제품의 분류

Product Group Forecast 제품군 예측

다량의 유사 품목에 대한 예측

Production Activity Control 제조 활동 통제

참고) 작업장 통제 (Shop Floor Control)

Production and inventory management 생산 및 재고관리

구매 제조, 분배 및 관련 설비의 계획, 통제와 연관된 지식과 활동을 총체적으로 일컫는 말.

이는 고객 서비스, 고객 관리, 운영 비용, 재고 투자, 제조 효율성 및 투자 수익률에서 만족스런 수준을 달성하기 위함임.

Production Card 생산 카드

Just-In-Time 하에서 투입요구 품목과 파이프라인 재고에서 제거된 물량을 대체하는 품목을 가리키는 카드.

참고) 칸반 (Kanban),   이용카드 (Move card)

Production Control  생산 통제

원재료의 취득에서부터 완제품의 반출에 이르는 전 생산 주기 내에서 제품의 이동을 통제하는 기능

Production cycle 생산 주기

제품 생산에 소요되는 리드 타임

참고) 주기 (cycle)

Product Layout 제품 설계

참고) 연속생산 (Continuous Production)

Product Line 제품 라인

제조과정, 마케팅 특성 및 제품 특성상의 유사점 때문에 계획, 마케팅, 원가 계산상 일괄 관리 되는 제품군

Product Load Profile 제품 부하 목록

일정 품목을 제조 하는데 소요되는 설비 및 주요 자원의 목록.

일정 계획상의 특정 품목의 영향과 주요 자원의 부하를 예측하는데 이용됨.

또한 주요 생산 일정계획 및 생산 계획에서 개략적인 설비 요구사항을 파악하기 위하여 설비 계획에서 사용됨

동의어) 노동 청구서 (Bill of labor), 자원 청구서 (Bill of resource), 자원 목록 (Resource Profile)

Product Mix  제품 믹스

총 생산 수량 및 매출 수량을 구성하는 개별 품목의 비율.

제품 믹스상의 변화는 투입노동 및 자재에 큰 변화를 가져올 수 있음

Product Specification 제품 명세서

특정 제품을 다른 것과 구분 짓는 성격 및 제품의 물리적, 전기적, 화학적 특성에 대한 명세서

Product Structure 제품 구조도

제조 과정중 부분품이 결합되는 방법.

전형적인 제품 구조도는 제조 부분품으로 변환되는 원재료, 상위부품에 투입되는 하부부품등을 보여줌

Product Structure Record 제품 구조 기록

부분품과 중간재와의 관계를 규정하고 요구서량, 공학적 효율성, 작업 폐물 요인, 적용방법 선정 기준등의 정보를 관리하는 컴퓨터 기록.

Production forecast 생산 예측

주문 조립 상품 (또는 주문제조 상품) 의 옵션과 특성에 대한 소비자 수요의 예측 수준

이는 주요 생산 일정 계획과 소비자 목록을 검토하고 자재 청구서의 옵션 비율에 의하여 옵션 이행 가능 상품을 분류하는 과정을 통하여 계산됨

Production lead time 생산 리드 타임

참고) 제조주기 (manufacturing cycle)

Production level 생산 수준

참고) 가동율 (Production rates)

Production line 생산 라인

일정량의 제품 제조에 사용되는 일련의 설비

Production material 생산재

제조 과정에 투입되는 원료

Production order 생산 주문

참고) 제조 명령 (Manufacturing order)

Production plan 생산 계획

매출 및 작업 (생산) 계획 기능의 산출로서 생산 계획된 제조 품목의 수준에 대한 것임.

대개 개별 생산군 (그룹 혹은 제품, 품목, 옵션, 특성)의 월별 산출량으로 표시되며, 단위, 톤, 표준시간, 종업원의 수와 같이 측정치가 이용될 수 있음.  생산 계획은 일정 계획자가 세부계획, 즉 주요생산 일정 계획을 수립할 수 있도록 하는 경영층의 승인임.

참고) 생산계획 수립 (Production Planning), 매출 및 작업 계획 (Sales and Operation Planning)

Production Planning 생산 계획 수립

매출 및 작업 계획의 오래된 이름

Production Rates 가동율

시간당, 업무교대시, 일자별, 혹은 주별로 계산된 생산 비율로서 생산 단위, 작업 시간 및 기타 측정치로 표시됨

Production Release 생산 개시

참고) 제조 명령 (manufacturing order)

Production Report 생산 보고서

일정 기간 동안의 산출물에 관한 명세서. 산출물의 종류 및 수량, 작업장의 능률, 부문별 능률, 직접 노무비와 직접 재료비 연장 근로시간, 기계 고장 시간 등의 정보가 포함됨.

Production Reporting and Status Control 생산 보고 및 상황 통제

생산 일정 계획에 피드백을 제공하여 적절한 조치를 취하게 하며 타당한 보유량 및 수주량의 유지 관리를 가능케 하는 장치.

제조 명령 인가, 발표, 수락, 작업 개시, 이동 보고, 작업 폐물 및 재공 보고, 주문 취소 및 급여 관리와의 상호 작용등의 내용을 포함함.

Production Schedule 생산 일정 계획

특정 품목을 일정량 제조할 수 있는 권한을 공장에 이양하는 계획.

대개 생산 계획 부서에 의하여 입안됨.

참고) 작업장 주문 (Shop order), 작업 주문 (Work order)

      제조 명령 (Manufacturing order), 작업 명령 (Job order)

Production Standard 생산 표준

부품 및 조립품의 제조에 소요되는 표준시간

Productivity 생산성

단위 노동 시간 혹은 기계 작업당 상대적인 산출량.

생산 효율성의 전반적 측정치는 효율성(자원이 얼마나 효과적으로 이용되는가) 과 이용성 (자원이 얼마나 철저히 이용되는가)의 2가지임.

1)       효율성과 이용성의 곱 혹은

2)       생산에 투입 계획된 총 시간에 대한 산출물의 표준시간 측정치의 비율로 계산됨.

생산성 = 효율성 × 이용성

생산성 = 산출물의 표준시간 측정치/일정 계획된 작업 시간

Progress payments 선도 지불금

구매 거래와 관련된 지불방식으로서 물품의 인도 이전에 이루어지는 주기적인 지불 및 구매가의 일정 비율을 지불하는 것을 말함.

Project Evaluation and Review Technique 프로젝트 평가 및 검토 기법

참고) PERT

Project Model 프로젝트 모형

시간적 국면의 프로젝트 계획 및 통제도구로서 주요 통제점과 사용자 승인 시기를 유형화함

Project Available Balance 추정 가용 잔고

MRP하에서 미래에 사용 가능한 재고량을 뜻함.

보유잔고에서 요구량을 차감하고 일정 계획상의 인수량과 계획된 주문량을 가산하여 계산됨.

참고) 추정 보유량 (Project on Hand)

Projected on Hand 추정 보유량

계획된 주문량을 포함하지 않는다는 것을 제외하고는 예상 가용 잔고와 동일한 의미임

Projection 예상치

과거 자료에 기초한 예측치

동의어) 외삽 (extrapolation)

Project Production 프로젝트식 생산

단위별 혹은 일련의 생산 단위들이 특정한 목적을 갖고 편성된 프로젝트팀에 의하여 관리되어 지는 생산 방식

Promotional product 선전용 제품

저가로 판매되거나 기타의 매출유인 때문에 매출에서 큰 변동을 보이는 제품

참고) 공정 품목 (Judgement Items)

Protection time 보호시간

참고) 안전시간 (safety time)

Pseudo Bill  (of material)  유사(자재) 청구서

참고) 예상 청구서 (Planning Bill)

Pull (system) 풀(시스템)

1)       수요가 있는 품목만을 생산 하거나, 그러한 품목을 교체생산 하는 것을 말함

2)       자재 통제 개념으로는 작업상 필요한 자재만을 불출하는 것을 뜻하며, 자재는 사용자의 요구가 있을때만 반출됨.

3)       물류적인 개념으로는 보충 결정이 중앙 창고 혹은 공장이 아닌 현지 창고에서 행해지는 시스템을 말함.  반의어) 푸쉬 시스템 (Push sytem)

Purchase order 구매 주문서

외부 판매업자와의 구매 거래를 공식화하는 문서.

발주된 재화 및 용역의 수량, 특성, 가격과 지불조건, 할인조건, 수행일자, 운송수단 기타 구매와 관련된 사항을 포함하여야 함.

Purchase Part 구매품

외부 판매업자로부터 구입된 물품

Purchase price variance 구매 가격 차이

외부판매업자에게 지불된 금액과 표준원가와의 차이

Purchase requisition 구매요구서

일정량의 특정 품목을 구매할 수 있는 권한을 구매 부서에 이양하는 문서

Purchasing agent 구매자

재화와 용역을 구매하도록 조직에 의하여 임명된 사람

Purchasing Capacity 용량 취득

외부 판매업자로부터 설비 및 기계작업 시간을 구입하는 행위.

이는 설비를 소유한 것과 같이 기계를 이용하고 일정 계획을 수립할 수 있게 함.

Purchasing Lead Time 구매 리드 타임

구매에 소요되는 총 리드 타임으로서 주문 준비 및 주문서 발행시간, 외부 판매업자 리드타임, 운송시간, 인수 및 검사 시간, 입고시간이 포함됨.

Purchasing Unit of Measure 구매 측정 단위

참고) 측정 단위 (Unit of maesure purchasing)

Push (system) 푸쉬 (시스템)

1)       미리 수립된 일정계획에 의하여 제품을 생산 하는것

2)       자재 통제에서는 주어진 일정계획에 의하거나, 최초의 작업 명령서에 의하여 자재를 반출하는 것을 말함

3)       물류적인 개념으로는 현지 창고의 보충 결정이 중앙 집권화되어 공장 및 중앙 창고에서 이루어지는 시스템을 뜻함.

반의어) 풀 (시스템)  Pull system

Quality 질

요구조건과의 순응도

Quality at the Source 품질보증

자재의 소비자에게 100% 양질의 자재를 공급하여야 하는 제조업자의 책임

적송/인수시의 검사와 불량품으로 인한 라인 중단 횟수를 감소시키려는 목적은 같음.

참고) 처리과정 통제 (Process control)

Quality Circle 품질관리 분임조

1개의 단위로 일하는 소집단을 말하며 생산된 제품의 질.

처리과정 용량 및 통제에 관련된 문제의 인식 및 해결을 목적으로 함

동의어) 품질 통제 분임조 (Quality Control Circle)

Quality Control  품질 통제

요구조건과의 순응도를 검증하는 기능

Quality Discount 수량 할인

구매수량 혹은 구매가치로 표시된 에누리

Quantity per 품목별 투입량

상위 제품의 제조에 소요되는 하위 제품의 수량

자재 청구서에 기록되어 부분품의 총괄 요구량을 계산하는데 사용됨.

Quarantine 격리

품질 검사가 수행되고 순응도가 검증될때까지 완제품을 분리 보관하는 것.

Queue 대기 행렬

기다리는 줄. 제조에서는 작업센터에서 가공되어지기를 기다리는 작업을 뜻함

대기 행렬이 길어지면, 평균 대기시간 및 재공품이 증가함

Queue ratio 대기 비율

작업 개시일부터 만기일까지의 기간중 대기 행렬에 의하여 발행하는 여유 작업시간

Queueing Theory 대개 행렬 이론

대기 행렬 문제   즉, 서비스 설비에 도착하는 소비자 혹은 제품에 관한 문제를 다루는 모형의 집합

동의어) 대기 배열 이론 (Waiting Line Theory)

Queue Time 대기시간

설치 혹은 작업이 이행되기 전에 작업센터에서 대기하는 시간.

대기 시간은 총 제조 리드타임의 한 요소임.  대기 시간의 증가는 제조 리드 타임과 재공품의 증가로 연결됨.

Quotation 입찰

외부 판매업자가 가격, 매출조건, 재화 및 용역의 특성을 제시하는 것.

조회에 대한 반응이 있을때 판매 의사가 있는것으로 간주됨.

Quotation Expiration Date 입찰 만기일

입찰 가격이 효력이 상실하는 날짜

Random 무작위

일정한 규칙을 갖고 있지 않은 것.

예를 들어 매출이 특정한 형식을 갖지 않고 변동되어 단순한 예상치 이상치를 얻을 수 없는 경우가 있음.

Random Location Storage 무작위 위치 보관

창고에 도착했을때 비어있는 공간에 자재를 위치시키는 저장법.

이 방법은 자재의 위치를 확인하기 위한 화일 관리를 요구하는 고정위치 보관법보다 적은 공간을 필요로 함.

참고) 고정 위치 보관 (Fixed Location Storage)

Random Numbers 난수

일련의 정수 혹은 숫자들의 집합 (종종 테이블의 형식을 취함)으로서 숫자들 각각은 서로 무관함.  모든 수들은 동일한 발생 확률을 갖으며 불규칙하게 발생함.

Random Sample 무작위 표본

모든 현상에 동일한 발생 확률이 부여된 모집단으로부터 추출된 표본

참고) 표본 추출 (Sampling)

Random Variation 무작위 편차

불확실하거나 불규칙적인 현상에 기인한 자료의 변동

Range 범위

일련의 관측치들의 연결을 의미하는 통계학상의 용어.

예를 들어 특정 제품의 예상 수요는 적게는 10에서 많게는 500 에 이를 수 있고 이때 범위는 500 - 10 = 490 이 됨.

Rated Capacity 계수화된 용량

이용도, 효율성, 예상 작업 시간과 같은 자료로 부터 계산된 용량

동의어) 이론적 용량 (Theoridical capacity)

반의어) 실제 용량 (Demonstrated capacity)

Rate variance 비율 차이

제품의 실제 산출 비율과 표준치와의 차이

Raw Material 원재료

제조 과정을 통하여 부품 및 제품으로 변환되는 구매된 품목 혹은 추출물

Reactor 반응기

화학 반응이 일어나는 특별한 용기

Receipt 인수

창고에서 제품을 물리적으로 수령하는 것.

또는 이러한 행위의 거래 보고를 의미하기도 함.

참고) 계획된 인수 (Planned receipt)

Receiving 수령

자재의 물리적인 인수를 포함하는 기능으로서, 주문서 (수량 및 파손)와의 일치 여부를 확인하기 위한 검사, 판정 및 저장 장소로의 배송, 수령보고서 준비로 구성됨.

Receiving point 수령 지점

자재가 반입되는 곳

반의어) 선적 지점 (Shipping Point)

Receiving Report 수령 보고서

물품의 인수를 알리기 위하여 수령 부서에서 사용되는 문서

Recipe 처방

참고) 제조법 (Formula)

Reconciling inventory 재고 조정

실제 재고 수량과 계속 기록법상의 수치를 비교하고 필요한 행위를 취하는 것

Record accuracy 기록 정확성

장부 시스템에 기록된 값과 실제 값과의 일치 정도.

예를 들면 창고의 실제 보유량과 컴퓨터 기록으로 유지되는 보유량과의 일치 여부를 말함

Recycle 재주기

반제품을 재투입하거나 특정 공정에서 산출된 Carrier Solventes를 전 공정에 다시 투입 시키는 것을 말함.   일종의 재순환 과정임.

Regen 리젠

수정 MRP 의 약어

Regeneration MRP  수정 MRP

주요 생산 일정계획이 올바른 우선 순위 관리를 위하여 모든 자재 청구서에서 완전히 재 배열되는 MRP 처리 접근 방법.

새로운 요구조건과 계획 주문은 이 시점에서 완전히 재 산출됨.

반의어) 순 변화 MRP (Net change MRP)

        요구조건 다변화 (Requirements alteration)

Regression analysis 회귀분석

2개 이상의 변수 사이의 관계를 설명하는 수학적 공식을 결정하는 모형

회귀 모형은 종종 예측에 이용됨.

Rejected inventory 불량 재고

품질 수준을 만족시키지 못하지만 재가공되거나, 폐기처리, 혹은 반품되지 않은 재고를 뜻함.

Rejection 불합격

품질 수준을 만족시키지 못하는 품목을 인식하는 행위

Release 수락

이미 주문된 자재를 생산하거나 선적할 수 있는 권한

참고) 블랭킷 오더 (Blanket order)

Released order 수락된 주문

참고) 미완료 주문 (Open order)

Remanufacturing 재생산

폐기분을 최최의 상태로 복구시키는 과정.

수선되거나 재가공된 제품은 동일성을 유지하며, 저질 가공된 부분만 교체되거나 재가공됨.

Reorder cycle 재 주문 주기

참고) 보충 리드타임 (Replenishment lead time)

Reorder point 재 주문점

참고) 주문점 (Order point)

Reorder quantity 재 주문 수량

1)       공정 주문량 결정 시스템에서는 가용 재고 (보유량과 미착수량)가 주문점 이하로 떨어질 때마다 주문되어야 하는 고정된 수량을 말함.

2)       가변 주문량 결정 시스템에서는 기간별로 변동되는 주문량을 뜻함

동의어) 보충 주문량 (Replenishment Order Quantity)

참고) 경제적 주문량 (Economic order Quantity)

주문량)  Lot size

Repair order 수선 지시

참고) 재가공 지시 (Rework order)

Repair parts 수선 부품

참고) 서비스 부품 (Service Parts)

Repair Parts Demand 수선 부품 수요

서비스 부품 수요 (Service Parts Demand)

Repetitive Manufacturing 연속 생산

일정계획에 의하여 다량의 제품을 빠른 속도로 제조하는 생산 방식.

자재는 연속적인 흐름을 갖고 이동하며 이종의 품목이 그러한 흐름속에서 연속적으로 산출됨.

Replacement cost 대체 원가법

현재의 구매에 소요되는 원가에 기초하여 재고 가치를 결정하는 방법

Replacement order 대체 주문

이미 폐기된 자재를 대체하기 위한 주문

Replenishment lead time 보충 리드 타임

재주문이 결정된 시점부터 제품이 이용 가능한 상태까지 경과한 총시간

Replenishment order quantity

보충 주문량- 참고) 재 주문량 (Reorder quantity)

Replenishment period  보충 기간

연속적인 보충 주문,  즉 보충 간격사이의 시간

참고) 보충 리드 타임 (Replenishment lead time)

Reprocessed material 재가공된 재료

재가공 혹은 재 주기 과정에 투입되었던 재료

Repromise date 재 이행 일자

최초의 계약 이행일을 재촉하기 위하여 공급자가 제시하는 수정 이행 일자

Requirements Alteration 요구조건 다변화

변화의 영향을 검토하기 위하여 주요 생산 일정 계획을 수정하는 것으로서 MRP 개면을 이용함.  이는 순변환과는 다르며, 순변환이란 MPS에의 변화.  재고 잔량 및 쟈재 청구서를 MRP 를 이용하여 처리하는 방식임.

동의어) 다변화 계획 (Alteration planning)

창고)  순변환 MRP (Net Change MRP)

      수정 MRP (Regeneration MRP)

Requirements explosion 요구수량 파악

상위 품목에 대한 부분품 수요를 계산하기 위하여 자재 청구서상의 단위 부분품 소요량에 상위 품목을 곱하는 과정

참고) 파생 수요 (Dependent demand)

      총 요구량 (Gross requirement)

      자재 요구 계획 (Material Requirements Planning)

Requisition 취득

부품 취득 (Parts Requisition), 구매 획득 (Purchase Requisition),

생산 자재 취득 (Production Materials Requisition)

Rescheduling 재일정 계획 수립

적시에 조달되지 못한 관계로 작업 지시 혹은 작업 만기일자를 변경 시키는 과정

Rescheduling Assumption 재 일정 계획 수립 가정

현행 미완료 주문을 가까운 장래에 재 일정 계획 하는 것이 새로운 주문을 받는 것보다 훨씬 쉽다는 MRP 의 기초적인 논리.  따라서 모든 일정 계획된 인수가 총 요구 수량을 충족 시킬때까지 계획된 주문 인수는 이루어 지지 않음

Reservation 예약

특정 주문에 대하여 재고를 할당하고 일정계획을 수립하는 과정

참고) 할당 (Allocation )

Reserved Materials 예약 자재

미래의 생산 혹은 고객 주문에 할당된 가용자재

동의어) 할당 자재 (Assigned material), 배당 자재 (Allocated material)

담보 자재 (Mortgaged material)

(Obligated material)

참고) 가용자재 (Available inventory)

Reserve Stock 예약 재고

참고) 안전 재고 (Safety Stock)

Resource 자원

부족하면 계획 수행에 차질을 가져오는 제품제조에 소요되는 모든 것들

Resource Planning 자원계획

장기적인 설비 수준을 계획, 측정, 조정하는 과정.

자원계획은 생산 계획에 기초하지만 사업계획과 같은 상위 계획에 의하여 입안되기도 함.

특히 취득에 장기간의 소요되는 자원을 중시함.

자원계획은 항상 최고 경영층의 인가를 요구함

참고) 개략적 용량 계획 (Rough Cut Capacity Planning)

Resource Profile 자원 목록

참고) 제품 부하 목록 (Product Load Profile)

Resource Requirement Planning 자원 요구 계획

참고) 개략적 용량계획 (Rough Cut Capacity Planning)

Resource Profile 자원목록

참고) 제품부하 목록 (Product Load Profile)

Resource Requirements Planning 자원요구계획

참고) 개략적 용량계획 (Rough Cut Capacity Planning)

Retail Method 소매 재고법

재고 가치를 원가로 표시하기 위하여 소매가격에 원가율을 적용하여 가치를 결정하는 재고 평가법

Return on Investment 투자 수익률

투자로부터의 상대적 수익에 대한 재무적 측정치로서 투하자본에 대한 산출수익의 비율로 표시됨

Return to Vendor 반품

구매자의 검사 부서에 의하여 불합격 판정을 받아 수리 및 대체를 위하여 반송을 기다리는 품목

Review Period 검토기간

재주문 여부를 결정하기 위하여 실시하는 연속적인 재고 상황 편차 사이의 기간

참고) 리드타임 (Lead time)

Revision Level 개정 수준

일정 품목에 대한 제조 공학적인 변화 수준.

형상, 적합도, 부품의 기능을 변화시키지 않는 수정은 대개 개정 수준에 의하여 통제됨.

개정 수준 이상의 변화가 발생하면 부품 번호가 변경됨.

Rework lead time  재가공 리드타임

창고에 있거나 혹은 공급업자가 소유하는 자재의 재가공 소요시간

Rework Order 재 가공 지시

불량품 또는 제품을 재가공하여 복구하라는 제조 명령.

Robotics 로보틱스

인간에 의하여 수행되던 작업을 인간 또는 컴퓨터가 조종하는 로보트로 대체하는 것

힘들고 위험하고 단순한 작업이 주요 대상이 됨

Rough Cut Capacity Planning 개략적 용량 계획

생산 계획 혹은 주요 생산 일정 계획을 노동, 기계, 창고, 외부 판매업자의 능력과 같은 주요자원의 필요량으로 변환 시키는 과정

제품 부하 목록이 이를 달성하는데 이용됨.

동의어) 자원 요구계획 (Resource Requirement Planning)

참고) 용량 요구계획 (Capacity Requirements Planning)

Route Sheet 경로 지침서

참고) 라우팅 (Routing)

Routing

특정 품목의 제조 방법에 대한 일련의 세부 정보들

수행작업, 작업 순서, 고려되어야 하는 작업 센터 및 설치와 운영을 위한 표준을 포함함.

가공, 작업자 기술 수준, 검사, 검사조건등의 정보를 포함하는 경우도 있음

Running time 운영 시간

기계가 실제로 제품을 생산하는 시간.

예를 들면, 기계 공구의 작업 시간은 금속 절단 시간과 위치 이동시간을 포함하나, 설치, 유지관리, 작업자의 대기 시간은 제외됨.

반의어) 여유시간 (Idle time)

Run order 운영 지시

참고) 제조 지시 (Manufacturing order)

Run-Out list 이용목록

1)       현행 재고가 고갈되어질 일자순으로 생산에 투입 계획된 품목의 목록

2)       가용 자원을 이용하기 위하여 요구되는 투입물의 명세.

즉, = 300 개의 X를 소비하기 위하며 a 가 얼마나 필요한가? 로 요약될 수 있음

Run Sheet 운영보고

사용 원재료, 생산수량, 진행중인 테스트 결과등을 기록하는데 이용되는 일지 형식의 문서 재고 기록에 대한 투입문서로도 이용 가능함.

Run size

참고) 표준적인 처리 수량 (Standard Batch Quantity)

Run standards 운영 표준

참고) 운영 시간 (Run time)

Run time 운영 시간

일정 품목의 제조에 투입되도록 계획된 표준시간.

실제 시간은 표준 시간과 다를 수 있지만 후자가 원가 배분 목적을 위하여 이용되며 타당한 작업센터 능률요소로 나누어져 실제 원가로 조정됨

Rush Order 특별 주문

몇가지 이유 때문에 정상적인 리드 타입보다 짧은 시간내에 완료되어져야 할 주문

Safety Capacity여유 설비

예기치 않은 수요 증가에 대비하여 마련된 일정 수준 이상의 초과 인력 및 설비

Safety Lead time 여유 리드 타임

실제 요구일자 이전에 생산을 완료하기 위하여 정상적 리드 타임에 추가된 시간.

이 경우 MRP 시스템은 만기 단축을 위하여 생산 개시 및 완료를 재 계획할 것임

참고)  안전재고 (Safety stock)

Sales and Operations Planning (Formerly Called Production Planning) 매출 및 운영계획

(공식적으로는 생산계획이라 불림)

전반적 생산 수준 (생산계획)과 계획된 매출 수준(매출계획/매출예측)을 만족시키기 위한 활동을 규정하고, 전반사업 계획에서 표현된 수익성, 생산성, 경쟁적 고객 리드타임에 대한 목표를 달성하려고 하는 것.  주요 목적중의 하나는 재고 및 고객 수준에 대한 경영층의 관리 목표를 성취하면면서 작업 능력은 안정적으로 유지하는 생산 비율을 설정하는 것임.

또한 생산 계획을 달성하기 위한 노동력, 추출물, 설비, 재료 및 재무 자원을 계획하기에 또충분한 기간까지 확장되어야 함.  이러한 계획은 대부분의 기업 활동에 영향을 미치므로, 마케팅, 제조, 공학, 재무, 자재에 관한 정보를 참고하여야 함.

Sales Mix 매출 비율

총 매출 수량을 구성하는 개별 매출 품목의 비율

참고) Product Mix 제품 비율

Sales Order Number 매출 주문 번호

주문 접수중 개별 신규 주문에 부여하는 통제 번호.

주문예약, 주요일정계획, 원가계산, 송장처리에 이용됨.

주문제조 상품의 경우에는 최종 공정에서 부여되는 통제번호로 쓰일 수 있어서 완제품 번호를 부여할 필요가 없게되는 경우가 있음

Sales Plan 매출계획

달성되어지도록 기대되는 전반적 매출 수준

대개 제품군 (제품, 품목, 옵션, 특성등의 집합체)에 대한 월별 매출량으로 표시됨.

계획 목적을 위하여 생산 계획에서의 수량 (금액 표시도 가능)과 동일한 필요가 있음

매출 예측 (예상)이 실제의 고객 주문 현황을 정확히 반영하기 위하여 필요한 모든 행위를 하도록 하는 매출 및 마케팅 부서의 승인이기도 함.

Sample 표본

모 집단에 대한 특성을 평가하기 위하여 선택된 모집단의 일부.

모집단은 고개 주문의 수, 재고 수량, 구매 주문 라인의 수 등으로 구성될 수 있음.

참고) 표본 분포 (Sampling Distribution)

Sampling 표본 추출

모집단에 의한 일반화가 비교적 적은 수의 관측치로부터 이끌어 내어지는 통계적 과정

Sampling Distribution 표본 분포

주어진 크기의 표본으로부터 계산된 통계량의 분포

Saw-Tooth Diagram 톱니 도표

주문점/주문 수량 결정 시스템의 그래프적인 표현으로서 재고가 인도되어 사용되어지고 재주문 되는 현황을 보여줌

SBQ-Standard Batch Quantity 의 약어

그 변수 사이의 실제로 관찰된 관계를 정의 기입을 통하여 보여주는 그래프

Scatter Chart 점묘도

선적일정, 제조일정, 외부 판매업자 일정과 같은 계획된 일에 대한 시간표.

일의 시작 시점과 완료 시점을 포함하기도 함.

Schedule 일정계획 도표

참고) 통제 도표 (Control Board)

Schedule Chart 일정 계획 챠트

통제판과 동일한 방식으로 이용되는 커다란 그래프 용지.

통제 도표는 계획 및 진행 상황을 나타내기 위하여 선과 인식표를 이용하며, 일정 계획 챠트는 연필을 사용함.

참고) 통제 도표 (Control Board)

      간트 챠트 (Gantt Chart)

Schedule Control 일정계획 통제

개별 작업이 아닌 전반적인 공정의 통제 일정계획은 일정기간의 요구 수량을 취합한 후 작업 일수로 나누어서 산출됨.  통제를 위하여는 완료된 생산일 일정계획과 비교되며, 반복생산 및 공정별 생산에서 주로 이용됨.

참고) 주문 통제 (Order Control)

Scheduled Downtime 계획된 비가동시간

유지관리 혹은 둔화된 수용에 적응하기 위한 설비 및 공장의 비조업 시간

Scheduled Load 일정 계획상의 부하

미완료 생산 주문, 즉 일정계획상의 일수가 요구하는 표준 작업 시간

참고) 계획된 부하 (Planned Load)

Scheduled Receipt 일정계획상의 인수

MRP 내에서는 미완료 생산 주문과 미완료 구매 주문을 뜻함.

만기일에는 넷팅 과정을 통하여 가용 재고에 포함됨.

일정 계획상의 인수일자 및 수량이 MRP 에 의하여 자동적으로 변화되는 것은 아님.

또한 제조에 소요되는 모든 부품은 할당되어 불출되어야 한다는 MRP 의 논리처럼 일정 계획상의 인수가 부품 요구 수량으로 연결되는 것은 아님.

참고) 계획된 주문 (Planned Order) (Firm Planned Order)

Scheduler 일정계획자

자재 계획자, 자재 반출 처리자를 뜻함

Scheduling 일정 계획 수립

주요 생산 일정계획, 작업장 일정계획, 유지관리 일정계획, 유지관리 일정계획, 외부 판매업자 일정계획과 같은 일정계획을 수립하는 행위

Scheduling Rules 일정계획 규칙

일정계획 시스템에서 지속적으로 적용될 수 있는 기본 규칙.

일정계획 규칙은 이동 및 대기를 위한 시간과 부하 계산 방법을 규정함

Scientific Inventory Control  과학적 재고 관리

참고) 통계학적 재고 관리 (Statistical Inventory Control)

Scrap 작업 폐물

제품 특성을 벗어나거나 재가공이 필요한 재료

Scrap factor 작업폐물 요인

제품 제조에서의 예상 감손을 대비한 총 요구 수량 증가 계산에 사용되는 비율요소

Scrap Rate 작업 폐물 비율

참고) 감모 요인 (Shrinkage factor)

Search models 탐색 모형

적용 가능한 접근 방법을 이용하여 최적해를 찾으려는 운영 연구 모형

Seasonal Harmonics 계절적 조화

참고) Harmonic smoothing

Seasonal index 계절적 치수

계절적 수요 자료를 조정하는데 이용되는 수

참고) 베이스 시계열 (Base Series)

Seasonal inventory 계절적 재고

생산 수준을 일정하게 하기 위하여 계절적 수요에 대비하여 비축된 재고

참고) 예측 재고 (Anticipation Inventories)

Seasonality 계절성

매년 반복되는 일정 규칙

Second Order Smoothing

단일 평활값과 그 중 평활값을 이용하여 미래를 예측하는 추세 분석용 지수 평활법

동의어) 이중 평활법 (Double Smoothing)

Secular Trend 현 추세

특정 기간의 시계열 가치에 대한 장기적인 변화 방향


Seller’ s market 판매자의 시장

재화가 손쉽게 획득되지 못하며 판매업자의 추정 가치를 가격이 결정되도록 하는 경제적 동인이 있을때 판매자의 시장이 존재하는 것으로 간주됨

Semifinished Goods 반제품

다른 용도 혹은 소비자의 요구대로 변화시키는 최종 공정을 기다리는 미 완성된 제품

Semiprocess flow

생산이 작업 로트에서 이루어지더라도 대부분의 작업이 동일한 순서로 행해지는 제조 환경

Send-Ahead

참고) 분리 로트 (Split lot)

Sensors 감지 장치

설비를 능동적으로 통제하기 위하여 상황의 변화를 검토하고 조정하는 장치

Sequencing 배열

제조 설비가 일정 목표를 달성하기 위한 수많은 작업을 처리하는 순서를 결정하는 것

참고) Dispatching

Sequential 연속적인

숫자의 배열에서는 오름차순을 뜻함

Service function  서비스 기능

여유 요인과 보유 재고로 충족 가능한 수요량과 같은 서비스 수준의 수학적 관계

참고) 고객 서비스 비율 (Customer Service Ratio)

Service Levels 서비스 수준

여유 요인과 보유 재고로 충족 가능한 수요량과 같은 서비스 수준의 수학적 관계

참고) 고객 서비스 비율 (Customer Service Ratio)

Service Levels 서비스 수준

참고) 고객 서비스 비율 (Customer Service Ratio)

Service Parts 서비스 부품

조립품의 수리 및 유지 관리에 이용되는 부품

보통 제품 선적일자 이후에 주문되어 선적됨

Service Parts Demand 서비스 부품 수요

상위 제품의 생산에 투입되는 것이 아닌 부품 자체로 팔려나가는 수요

동의어) 수리 부품 수요 (Repair Parts Demand)

여유 부품 (Spare Parts)

Service Time 서비스 시간

고객에게 서비스를 제공하는 시간.

즉 매출 주문 이행에 소요되는 시간, 공구 요청에 응하는 시간 등을 말함

Service VS. Investment Chart 서비스 대 투자 차트

다양한 고객 서비스 수준에서의 재고 보유량을 보여주는 곡선

Servo system

시스템의 투입물과 산출물을 연계시키는 통제 기구로서 시스템의 운영을 규제하기 위한 목적을 갖으며, 산출물에 대한 자료의 피드백을 위하여 설계됨

참고)  피드백 (Feedback)

Setup 설치

새로운 부품 혹은 제품을 생산하기 위하여 기계의 틀 및 기타 부분을 변경시키는 과정

동의어) 개조 (Changeover)

Setup cost 설치 원가

설치에 소요되는 원가

동의어) 개조원가 (Changeover cost)

Setup lead time 설치 리드 타임

제조 공정의 개시 준비에 소요되는 시간

첫 단위의 생산 및 검사 시간을 포함할 수도 있음

Setup time 설치기간

기계, 생산라인, 작업 센터가 다른 제품을 생산하기 위하여 변경되는데 소요되는 시간

참고) 외부 설치 기간 (External setup time), 내부 설치 기간 (Internal setup time)

주요 설치 (Major setup), 세부 설치 (Minor setup)

Shelf life 재고 기간

일정 품목이 폐기되기 전까지 재고로 존속되는 기간

Shelf life control  재고 기간 통제

재고의 진부화를 최소화 시킬 목적으로 계획된 물리적인 선입 선출 기법

Ship-Age Limit 선적 기간 종료일

이 일자 이후에는 고객에게 선적할 수 없음

Shipping 선적

부품, 제품 및 부분품에 대한 선적을 준비하는 것.

인식표 부착, 중량 평가, 선적을 위한 적하를 포함함.

Shipping Lead Time 선적 리드 타임

선적에서부터 도착 지점의 인수까지 소요되는 작업 일수

참고) 운송 시간 (Transit time)

Shipping Order Debit Memo 선적 주문 차변 메모

불량 재료의 반품처리를 승인하고, 매입 채무의 차변 기입을 위하여 사용되는 문서

Shipping Point 선적지

물품이 적송되는 지점

Shipping Tolerance 선적 에누리

공급자가 계약 수량과 다르게 선적 할 수 있는 허용 가능한 한도

Shop Calendar 작업장 달력

일정계획 수립에 이용되는 특별한 종류의 달력.

연속적으로 숫자화된 작업 일수로 표시되며, 주말, 공휴일, 조업 중단 일수는 제외됨.

Shop Floor Control 작업장 통제

작업장 주문 (제조 지시)과 작업 센터에서의 상황 정보를 유지하고 의사소통 하기 위하여 작업장 관련 정보를 이용하는 시스템.  작업장 통제의 주요 하부 기능으로는

1)       각각의 작업장 주문에 대한 우선권 부여

2)       제공품 수량 현황의 유지

3)       작업장 주문 상황의 전달

4)       용량 통제 목적을 위한 실제 산출물 정보 제공

5)       재공품 관리 및 원가 계산 목적을 위한 작업장 주문의 위치별 산출 수량 제시

6)       인력 및 기계의 능률, 이용도, 생산성의 측정치 제공

동의어) 생산 활동 통제 (Production Activity Control)

참고) 폐쇄형 MRP (Closed-Loop MRP)

Shop Order 작업장 주문

참고) 제조 지시 (Manufacturing Order)

Shop Order Close - Out station  작업장 정리 지점

작업장내의 적재 위치.

완료된 부품은 작업장 정리 지점에 유입된 후 조립 공정 혹은 기타의 후속 공정으로 투입됨.

이 기법은 자재를 창고로 이동시키지 않는 동시에 높은 수준의 재고 기록 정확성을 유지함으로서 자재 관리를 능률화시키기 위함임.

참고) 보관점 (stockpoint)

Shop Order Reporting 작업장 주문 보고

참고) 생산 보고 및 상황 통제 (Production Reporting and Status Control)

Shop Packet 작업장 패키트

주문의 작업장 이동을 계획하고 통제하기 위하여 이용되는 서류들.

제조 지시서, 운영 지침서, 제조 공학 관련 인쇄물, 불출목록, 이동표, 검사표, 시간표 등이 포함됨.

Shop Planning 작업장 계획

작업이 특정한 기계에서 수행될 수 있도록 설비 및 공구의 가용성, 자재관리, 여유자재들을 조정하는 행위

작업장계획이라는 용어는 Dispatching이 필수적으로 작업계획을 포함하지 않더라도 Dispatching 과 같은 의미로 사용됨.  예를 들면, 작업의 선정은 중앙 집권화된 Dispatching 기능에 의하여 관리되어질 수 있는 반면 실제의 작업 계획은 직장에 의하여 수립됨.

참고) Dispatching

Shop Scheduling 작업장 일정계획

참고) 세부 일정 계획 (Detailed scheduling)

Shop traveler 작업장 감독자

참고) 감독자 ( traveler)

Shortage Cost 재고 부족 비용

고객의 주문에 즉각적으로 응하지 못함으로 인하여 상실된 한계 이윤

Shortest Process Time Rule (SPT) 최단 공정기간 법칙

처리 시간 순으로 작업의 순서를 배열하는 일종의 dispatching 법칙

이 법칙을 준수하면 단위 기간 당 대부분의 작업이 처리되어질 것임.

따라서 작업의 평균 지연 시간은 감소될 것이나, 일부 작업은 매우 늦게 처리될 수도 있음

참고) 만기일자 법칙 (Due Data Rule)

      여유시간 법칙 (Slack Time Rule)

Short-term Planning 단기 계획

몇시간, 일간, 혹은 주간과 같은 비교적 짧은 기간내의 조업도 수준을 조정하는 기능.

Shrinkage  감손

보관되거나, 가공되거나 혹은 이동중인 재고의 실수량이 감소하는것.

폐기, 도난, 진부화, 증발에 의하여 야기될 수도 있음

Shrinkage factor 감손요인

품목별 주요 기록내에 있는 비율 요인으로서 제조 과정중의 예상 손실이 원인이 되어 발행하는 총 요구 수량의 증가 혹은 예상 완성 수량의 감소를 보충하기 위함임.

감손 요인은 부품과 하위부품의 모든 용도를 포괄한다는 점에서 작업 폐물 요인과는 다름.

작업 폐물 요인은 단위 재료 소비와 관련됨.

참고) 작업 폐물 요인 (Scrap factor)

Shrinkage rate 감손율

감손율 - 참고) 감소 요인 (Shrinkage factor)

SIC Code  SIC 코드

참고) 표준 산업 분류 (Standard industrial classification)

Sigma 시그마

자료의 산포도 혹은 분포의 배열에 대한 측정치인 표준 편차를 표시하기 위하여 사용되는 그리스 문자

참고) 표준 편차 (Standard Deviation)

Significant Part Number 중요 부품 번호

부품의 원천, 구성재료, 형상과 같은 정보를 나타내는 부품 번호.

부품 번호보다 더 긴 내용임.

반의어) 비중요 부품 번호 (Non-Significant Part Number)

Simplex Algorithm 심플렉스 알고리즘

일반 선형계획 문제를 푸는 과정

Simulation  모의 실험

1)       실제 시스템에서 발생 가능한 여러가지 성과에 관한 가상의 데이타를 생성시키는 기법

주로 시스템 관리 정책을 변경시켜가며 그 시스템의 형태를 분석하는데 이용된다.

2)       MRP II에서 발생 가능한 대안들에 관한 시뮬레이션을 시행한다면 시뮬레이션 결과는 우리에게 우리가 이일을 수행할 수 있는가? 에 대한 결론을 제시해 줄수 있다. 만약, 우리가 수행할 수 있는 대안이라면 재무적 모델에 대한 시뮬레이션 수행 결과는 “우리가 이일을 수행할 필요성이 있는가”에 대한 해답을 제시해 준다.

Single-level backflush

조립 또는 부품 조립에 직접적으로 쓰인 부품수만을 재고에서 줄이는 공제 형테

Single-level bill of material (단단계 부품표)

어떤 하나의 제품에서 직접적으로 사용된 부품들만을 나타낸 부품표

이것은 단지 한단계 아래와의 관계만을 나타낸다.

Single-level where used (단단계 사용처)

각각의 한 단계위의 부품 리스트에 대한 단단계 사용처로 부품이 직접적으로 사용되고 그리고 얼마나 사용되는가를 나타낸다.  이 정보는 Implosion 기번에서 흔히 사용된다.

Single minutes exchange of die (SMED)

10 분 미만의 준비시간을 나타내는 개념으로 1970년 도요다의 시게오 신꼬(Shingeo Shingol) 가 주창

Single period inventory models (단일 기간 재고 모형)

어떤 물품이 일회에 한해서 주문되거나 생산될때 경제적인 또는 이익을 극대화하는 로트 (Lot)의 수량을 정하기 위해 사용되는 재고 모형

예) 불확실한 (확률적인) 수요를 갖는 달력, 세금 조견표, 연하장, 신문, 잡지 등

Single smoothing

First order smoothing 참조

Skew (의곡)

도수분포의 비대칭 정도

☞ Bias

SKU(Stock Keeping Unit)

Slack  ☞ Slack time

Slack time (여유시간)

1)       어떤 작업의 추정 완료일부터 일정상의 납기일까지의 시간차이

만약 작업이 예정보다 빨리 끝나면 slack time 을 가진다고 말하며, 반대의 경우로 작업이 예정보다 늦게 끝나면 부정적slack time을 가진다고 말한다.  Slack time 은 critical ratio와 같은 기법으로 사용해서 작업의 우선도를 산출하는데 쓰인다.

2)       중요 경로 산출법 (Critical Path Method)에서 총 여유 (Total slack)는 전체 작업의 완료시간을 지연시키지 않는 한도내에서 어떤 한 작업이 그 시작을 미룰 수 있는 시간적 여유를 말하고, 자유 여유 (Free slack)는 어떤 한 작업이 다른 작업의 시작에 영향을 주지 않는 한도내에서 그 시작을 미룰 수 있는 시간적 여유를 말한다.

☞ Critical ratio, Critical Path Scheduling

Slow moving item

회전율이 낮은 재고 품목

즉, 다른 보통의 재고보다 상대적으로 사용되지 않는 재고 품목

Smallest process time rule  ☞ Shortest process time rule

SMED(Single Minute Exchange of Dies)

Smoothing (평활법)

수학적인 절차 또는 최소 자승법이나 지수 평활법과 같은 곡선 보정법 (Curve fitting)을 사용하여 자료를 평균내는 것

Smoothing Constant 평활 상수

지수 평활법에서, 가장 최근의 오차에 곱해지는 가중치

동의어) Alpha factor

Software

컴퓨터를 사용하는데 필요한 프로그램과 문서양식

반의어) Hardware

Source document (원기록)

기계가 판독가능한 형태로 번역되기 위해 쓰여진 원래의 기록

Source inspection 근원검사

공급의 근원에 대한 검사

예)물품의 영수증이나 제품을 검사하는 대신 납품자나 그 작업 현장에 대해 실시하는 검사

Space parts  ☞ Service parts

Spare parts demand  ☞ Service parts demand
Special 특별부품

어떤 특정 주문에 대해서만 사용되는 부품 또는 부품군

Specification 세부가격

어떤 제품이 규격에 부합되는 지를 결정하는데 필요한 재료, 물품, 용역, 절차등의 기술적 필요조건을 분명하고 정확하게 빠짐없이 기술한 것

SPC

Statistical Process Control 의 약자

Split delivery 분할 운송

단가를 낮추기 위해 구매서 상으로는 대량으로 주문하지만 재고를 조절하고 저장 공간을 줄이기 위해 실제로는 작은 양식으로 나누어서 입고하고 며칠에 걸쳐 출고하는 방법

Split lot 분할 로트

일반적으로 주문서가 처리된 후에, 둘 또는 그 이하의 양으로 나뉘어진 제조 주문량

SPT (Shortest Process Time Rule)

Stabilization Stock 안정 재고

초과 작업이나 작업의 비가동을 방지하기 위해 기본 재고외에 가지고 있는 재고

☞ Anticipation inventories

Staged material  ☞ Kits

Staging

특정 재료가 필요한 시점이전에 주문된 재료를 재고 목록에서 빼내는것

이 조치는 흔히 부족분을 확인하기 위해 사용되지만 재료의 가용성과 재고 정확도에서 문제를 증가 시킬 수 있다.

Standard allowance 표준 작업 증분량

피로로 인한 일반적인 지연, 개인적인 또는 불가피한 지연으로 인한 작업 결손을 보충하기 위해서 어떤 지역, 공장 또는 어떤 산업내에서 정상적인 작업 증분량으로 기설정 되었거나 인정되는 작업량

Standard bath quantity  (SBQ) 표준단위량

생산을 위한 자재 소요량을 기술하는데 기초로 사용되는 제품의 양.

“한 단위당 얼마의 양”이란 말은 한 제품을 만들기 위한 것이 아니라, 하나의 SBQ를 생산하기 위한 수량을 나타낸다.  매우 적은 량의 부품을 사용하거나 공정 위주의 제조 작업을 하는 제조업자들이 흔히 사용한다.

Standard cost system 기준 비용 체제

실제 생산전에 미리 단위 비용을 결정해서 사용하는 비용체제

경영 관리를 위해서 이 기준은 실제 비용, 산출된 편차와 비교된다.

Standard Costs 기준 비용

작업, 공정 또는 노동, 재료, 간접비를 포함한 목표 비용

Standard deviation 표준편차

자료나 변수의 흩어진 정도

평균과 실제값의 차이를 제곱해서 합한다음 평균을 내면 분산이 된다.   이 분산의 제곱근이 표준 편차이다.

참고) Sigma

Standard error 표준 오차

통계에 사용된 표본 값들로 구성된 분포를 만들기 위해 통계치 (예: 평균) 에 제공된다.

참고) Standard time

Standard hours
회사들을 여러가지 산업별로 분류하는데 사용하는 분류표

Standard industrial classification (SIC) 표준 산업 분류표

1)       제품 또는 부품에 대해 표준화된 세부 규격을 정하고 이것을 사용하도록 하기 위해 제품 (또는 부품) 을 설계 또는 변경하는 과정

2)       주 공정에 들어가기 전에, 원료를 표준화된 (인정할 수 있는) 세부사항에 맞게 하는 기능

Standardized ingredient 표준재료

주 공정에 들어 가기 전에 모든 세부 사항이 표준화된 범위내에 맞도록 처리된 원재료

생산 공정에서의 변동을 최소화 하기 위해 사용된다.

Standard ratio 표준비

어떤 특정 업체에 대한 수치들을 이용해서 만든 표본 분포에 근거를 둔 비율값.

만약 어떤 회사의 표준비를 안다면 전체적인 재고 예측이 가능하다.

즉, 고객 서비스를 특정치만큼 증가시키기 위해서 요구되는 재고의 증분량의 예측이 가능하다.

Standard deviation 표준 편차

자료나 변수의 흩어진 정도.

평균과 실제값의 차이를 제곱해서 합한 다음 평균을 내면 분산이 된다.  이 분산의 제곱근이 표준 편차이다.

참고) Sigma

Standard error 표준 오차

통계에 사용된 표본 값들로 구성된 분포를 만들기 위해 통계치(예: 평균)에 제공된다.

참고) Standard time

Standard hours

회사들을 여러가지 산업별로 분류하는데 사용하는 분류표

Standard Industrial Classification (SIC) 표준 산업 분류표

1)       제품 또는 부품에 대해 표준화된 세부 규격을 정하고, 이것을 사용하도록 하기 위해 제품 (또는 부품)을 설계 또는 변경하는 과정

2)       주 공정에 들어가기 전에, 원료를 표준화된 (인정할 수 있는) 세부 사항에 맞게 하는 기능

Standardized ingredient 표준재료

주 공정에 들어가기 전에 모든 세부사항이 표준화된 범위내에 맞도록 처리된 원재료

생산 공정에서의 변동을 최소화하기 위해 사용된다.

Standard ratio  표준비

어떤 특정 업체에 대한 수치들을 이용해서 만든 표본 분포에 근거를 둔 비율값.

만약 어떤 회사의 표준비를 안다면 전체적인 재고 예측이 가능하다.

즉, 고객 서비스를 특정치만큼 증가시키기 위해서 요고되는 재고의 증분량의 예측이 가능하다.

Standard time 표준시간

a)       주어진 기계 도는 작업을 준비하기 위해 필요한 시간과

b)       하나의 부품, 조립품, 묶음 또는 완제품을 생산하는데 필요한 시각ㄴ

이 시간은 기계와 작업의 필요 조건을 결정하는데 사용되며, 성과급 (incentive payroll) 및 정산의 근거로 흔히 사용된다.

Standing capacity

☞ Rated capacity

Standing order 일괄 오더

☞ Blanket order

Start date 시작일

일정 산정 방식에 의거해 주문 또는 일정이 생산 공정으로 보내져야 하는 날짜.

시작일은 작업을 완료하는데 충분하도록 정해져야 하지만, 기존작업과 중복될 정도로 빨라서도 안된다.

☞ scheduling rules

Static inventory models  ☞ Single period inventory models

Statistical inventory control 통계적 재고 관리

재고 품목별 또는 그룹에 대한 지난 경험을 토대로 수요 및 리드타임을 결정하는 통계적인 방법

이 방법은 리드타임 동안의 수요와 점검과 점검사이 동안의 수요를 책정할 수 있게 하며, 소정의 고객 서비스 수준, 재고투자, 제조/유통 효율과 목표한 투자 회수율을 달성하기 위해 재발주 시점, 안전재고, 최대 재고 수준을 정의할 수 있게 해 준다.

Statistical order point

참고)  Order point

Statistical process control (SPC) 통계적 공정 관리

제품의 사후 검사를 하기보다 생산 공정 그 자체를 계속 감시하는데 중점을 두어 품질을 관리하는 방법론.

제품이 관리가 가능할때 공정을 중단시킴으로써 불량을 막는 것이 이 방법의 목적이다.

Statistical stock calculations 통계적 안전재고 산출

예측 오차, 로트 크기, 고객 서비스 수준과 예측 기간에 대한 리드 타임의 비율등을 고려해서 수학적인 방법으로 안전 재고량을 결정

안전재고는 흔히 안전 결정요소와 수요 예측 오차 분포의 표준 편차 또는 평균 절대 편차를 적절하게 설정하여 산출된 생산품의 양을 말한다.

Step budget 단계별 예산

단계별 예산은 각 단계별 또는 수준별 생산 작업의 예상 목표 경비를 제공한다.

이 예산 방식은 대부분의 제조 간접비가 일률적이 아니라 단계별로 변하기 때문에 유용하다.

☞ Budget

Step function scheduling 기능별 일정계획

전체 생산 작업시간을 하나의 직선적 흐름으로 보지않고 여러개의 작업 단위로 나누어 인식하는 일정계획 논리

Stochastic models 확률적인 모형

분석시 불확실성이 명백히 고려되는 모형

반의어) Deterministic models

Stock 재고

1)       재고품

2)       판매를 위해 저장되는 제품이나 부속품이므로 자체에서 사용하기 위해 저장하는 부품이나 원료와는 구분된다.

Stockchase  ☞ Expediting

Stock code  ☞ Part number

Stockeeping unit (SKU) 보관단위

특정한 지리적 위치에 있는 제품

예를 들어, 하나의 제품이 여섯 군데의 서로다른 대리점에 있으면 이것은 여섯개의 SKU라 하고 서로다른 공장에서 제조 되었을 것으로 기대한다.

Stockless production  무재고 생산 방식

☞ Just-in-time

Stockless purchasing 무저장 구매

원료, 부품, 공정품들을 창고에 저장한 후 그것을 꺼내서 각 부서로 보내는 것이 아니라, 창고를 거치지 않고 해당 분야에서 직접 사용할 수 있도록 하는 구매 방식

Stock order 재고 보충 주문

특정 고객을 위해 특정 제품을 생산하기 위해 사용하는 주문이 아니라 재고를 적정 수준으로 보충하기 위한 주문

Stockout 재고부족

필요한 원료나 부품의 부족

참고)  Backorder

Stockout costs 재고 기회 비용

재고 부족으로 인한 기회비용

☞ Stockout, shortage cost

Stockout percentage 재고부족 비율

회사가 실제 수요에 얼마나 효과적으로 대처하는가에 대한 척도로서 총 주문에 대한 총 재고 부족분 또는 한 기간중 주문된 총 품목명에 대해 재고 부족 현황이 일어난 품목명의 비율로 측정할 수 있다.

☞ Customer service ratio

Stockpoint

작업 현장에서 어떤 재료를 가져가고 들여오도록 미리 설정된 장소

재고 창고가 작업하는 곳과 떨어져 있을 필요는 없다.

이것은 생산 활동중 재료의 흐름을 쉽게 추적하고 통제하는 방법이 된다.

Stock record card 재고 기록 카드

주어진 품목의 재고 현황을 포함하는 기록 카드

☞ Stores ledger card

Stock status 재고 현황

가용한 제품 재고와 주문한 제품, 재고 현황보고서에 나타나는 제품의 판매 또는 사용 기록을 보여주는 주기적인 보고서

Stop work order  ☞ Hold order

Storage costs 저장 비용

재고 보유에 따른 비용의 일부로서 창고 사용비, 자재 운반 인원, 감시원, 장비 및 건물 유지에 따른 비용을 포함한다.

Stores 원료재고, 저장하다.

1)       제품을 만들기 위해 저장된 자재들

2)       부속, 부품, 조립품, 도구, 공구등을 저장하는 공간을 유지한다는 의미

Stores issue order  ☞ Production Materials Requisition, picking list

Stores ledger cards 자재관리 카드

가용한 품목과 주문중인 품목의 기록을 관리하는 카드

Stores requisition  ☞ Gapped schedule

Straight line scheduling  ☞ production materials requisition, picking list

Subassembly 하위 조립품

상위 단계의 다른 조립품을 만들기 위한 조립품

Subcontracting 하청

생산 작업을 외부의 다른 제조업체로 넘기는것

Suboptimization 부분 최적화

좁은 관점에서는 최상이지만 더 높은 또는 전체적인 관점에서는 그렇지 못한 문제 해결 방안.

예를 들면, 한 부서의 책임자가 자기 부서에서는 시간외 근무를 않하도록 하는 것이 그 부서 비용 최소화의 관점에서는 좋겠지만, 회사 전체의 이익의 감소 측면과 영업의 손실 금액의 관점에서는 아닐 수도 있다.

Subsititution 대치

본래의 제품이 사용되지 않을때 다른 제품 또는 부품을 사용하는 것

Sum of deviations  ☞ Cumulative sum

Summarized bill of material 요약된 부품표

주어진 제품 형태에 요구되는 모든 부품과 그 수량을 나열한 다단계 부품표 형식.

들여쓴 부품표 (indented B.D.M) 과는 달리 제조 단계가 나타나지 않고 부품의 총 사용량만 단한번 나타낸다.

Summarized where-used 요약된 사용처 목록

주어진 부품이 사용된 모든 직접적인 상위 제품명 및 상용량와 최상단계 까지의 모든 상위 제품명을 나타낸 들여쓴 부품표 사용처 목록의 한 형식 (indented where-used B.D.M)

‘들여쓴 사용처’와는 달리, 제조 단계는 기록되지 않는다.

Super bill (of material) 최상위 (부품)표

생산품 및 생산품군을 정의하기 위해서 여러가지 단위 부품표들과 연결된 계획표의 일종으로서 BDM구조의 최상위 수준에 위치한다.  최상위표에서 “단위당 수량” 이라함은 각 단위의 예상 수요 (%) 를 나타낸다. 최상위 표의 주 일정량은 역시 주 일정을 가진 하루 단위들에 대한 제약 조건이 된다.

☞ Planning bill , modular bill, commonpart bill

Superflush

완제품의 생산량 또는 재고량을 이용하여 최하단계의 부품재고 현황을 산출해 내는 기법

Superlier lead time

☞ Backflush, single-devel-backflush

Supplies 공구

☞ vendor lead time

윤활유, 기계수리 부족, 정착제, 끈등 제조에 사용은 되지만 완제품에  그 비용을 부과시키지 않는 자재

Surge tank 서지 용기

하나의 공정에서 나온 산출물을 받아 세부 공정으로 보내는 용기

이것은 공정간 균형이 불가능 또는 비현실적이거나 다음 작업 장비가 작동하지 않는 우발사태를 대비해서 사용된다.

SWAG

Scientific Wild A Guess의 약자

Synchronized production 동기화 생산

때로는 “반복적인 Just-in-time 생산”으로 사용되는 용어

Synthetic time standard  ☞ Predetermined motion time

System 체계

원하는 방식으로 원하는 기능을 수행하기 위해 조직되고 상호 연결된 여러 단계들 또는 과정들의 집합체

Tank inventory 탱크 재고

큰 용기안에 저장된 물품들

이것은 원재료, 중간물 또는 완제품일수도 있다.  탱크재고라는 말은 큰 용기내에서 가용한 여러 종류의 물품량을 계산할 필요가 있음을 의미한다.

Tare weight 용기 무게 공제

제품과 용기를 포함한 총 무게에서 용기 무게를 공제

Target inventory level목표 재고 수준

최대치를 최소화시키는 체제 (Min-max system)에서 목표 재고수준은 흔히 “주문상한 재고 수준”이라고 말하며 주기적으로 재고를 점검하는 방법에서 사용된다.

Teardown time 해체시간

기계나 공장에서 기구나 설치물을 치우는 시간

해체도 제조 리드 타임의 한 요소이지만 흔히 준비 시간이나 작업 시간에 포함시킨다.

Telescoping  ☞ Overlapped schedule

Terms and conditions 조항 및 조건

계약의 모든 협정사항과 규정을 나타내는 일반적인 용어

Theoredical capacity 이론적인 최대 산출 능력

예방 관리, 예기치 않은 고장,  Shutdown 등에 대한 조정이 없는 최대 산출 능력

Third order smoothing  ☞ Triple smoothing

Throughput 처리량

한시설 (기계, 작업장, 부서, 공장 또는 공장군)에서 나오는 총 생산량

Throughout time 처리시간  ☞ Cycle time

Time bucket

며칠간의 일정들에 대한 자료를 세로로 요약한 것

일주일 단위의 타임 버켓은 일주일 전체의 모든 관련된 자료를 포함한다.  일주일 단위 타임 버켓은 효과적인 자재 소요 계획을 수행하는 가장 긴 시간 단위이다.

Time card 작업 시간 기록부

흔히 임금 산출의 기준으로 사용되는 작업 시간을 기록한 문서

Time fence 시간 구획

작업 과정중에서 여러가지 제약이나 변화가 발생하는 곳을 나타내기 위해 설정된 정책 또는 윤곽.  예를들면, 주 생산 일정에 대한 변경은 누적 리드타임을 손대지 않고 쉽게 할 수 있는데 반해, 누적 리드타임 내에서의 변경은 변경할 곳을 정하는데 상당한 어려움이 생긴다. 시간 구획은 이러한 곳을 정하는데 사용된다.

Time-phased order point (TPOP) (시간대별 주문 시점)

수요 예측으로부터 얻은, 분할시키지 않은 총 수요의 독립수요 품목에 대한 자재 소요 계획 (또는 유통 소요계획)

자재 소요 계획의 논리는 종속수요, 독립수요, 복합 수요를 다루기 쉽게 되어있으므로 이 기법은 대리점 재고와 수리보속에 대한 계획을 하는데 사용된다.

☞ Distribution requirements planning

Time phasing 시간대 구획법

미래의 수요, 공급, 재고를 기간을 통해 표시하는 기법. 이 방법은 자재 소요 계획의 중요 요소이다.

Time series 시계열

월별 수요에 대한 자료처럼 시간에 따라 분포된 자료들.

Time series analysis 시계열 분석

시간에 따라 분류된 변수를 분석하는 것으로 이 변수의 값들은 시간의 길이의 함수이다.

Time series planning

자재 소요 계획에서는 사용치 않게된 용어임

Time stamping 시간확인

특정 거래에 대한 발생시간을 계속적으로 기록해 나가는것

이 기록은 일정 기간내에서의 특정 거래에 대한 특성을 규정하기 위한 표준을 선택하는데 이용된다.  즉, 최종 발생거래를 그 기간내의 총거래에 대한 표준으로 삼게 된다.

Time Standard 시간 표준

특정 작업을 수행하는데 허용된 미리 정해진 시간

이 기준은 보통 기계의 준비시간과 실제 작업 두 가지로 구성된다.

이 기준은 실제 작업의 관찰 (시간 연구), 표준 동작 시간들의 합 (합성 시간표준), 또는 과거 작업시간의 근사치에 의해 고정되어 나간다.

☞ Predetermined motion time

Time ticket

공정 조작자(operator)에 의해 직접 손으로 작성된 보고서나 펀치카드 형태로 들어오는 작업요구

Tool calibration fequency  (공구 측정 빈도)

공구의 정확도 측정과 다음번 측정 사이의 간격

Tool issue order  ☞ Tool order

Tool number 공구 번호

어떤 특정 공구를 사용하거나 사용법등을 참조하기 위해 저장된 인식번호

Tool order 공구 주문서

공구통이나 저장 장소에서 특정 공구를 꺼낼 수 있게 인가해 주는 서류

Tool quatliy control 통합적 품질 관리

설계에서 운송까지 불량이 발생하지 않도록 제조의 모든 단계를 관리의 대상에 포함시키는 방법.

공정관리, 관리에 편하게 해놓은 품질, 지시에서 순응, 라인정지, 작업자 개인의 결점보완, 완전한 점검, 다음 계획은 전 계획보다 발전된 것이어야 한다는 것등이 통합적 품질 관리의 기본요소이다.

Total value analysi 총가치 분석

모형에서 관심사가되는 종속변수를 통제 가능한 독립변수로 표현하는 경제성 분석의 한 방법

☞ Incremental analysis

TPOP (Time Phases Order Point)

TQC (Total Quality Control)

Tracer 운송 추적

운송 속도를 촉진시키거나 운송을 시작할 목적으로 수송 담당하게 운송 픔의 선적을 추적하도록 요구하는 것

Tracking signal 추적경보

예측값과 실제값 사이의 편차를 누적시킨 대수합과 평균 절대 편차와의 비율.

예측 모형의 타당성이 의심스러울 수 있다는 경보로써 사용된다.

Traffic

가장 경제적인 분류를 하고 자재 및 생산품의 출입을 위한 선적 방법을 책임지는 조직

Transaction 처리

컴퓨터 시스템에 보고되는 개별적 사건들.

예를 들면 꺼내오고, 받아들이고, 옮기고, 조정하는 것 따위를 말한다.

Transient bill of material  ☞ Phantom bill of material

Transit time 통과 시간

한 물품에 한 공정에서 다음 공정으로 실제적으로 옮겨가는 주어진 순서가 있다는 것을 가정하고 정해진 표준 통과 허용치

Transportation inventory 수송 재고

지역간을 운송중인 재고

☞ Pipeline inventory

Transportation method 수송 법

여러가지 원료와 위치의 조합으로 만들어지는 서로다른 비용의 원재료를 여러곳에서 공급하는 상황을 가정하고 그에 따른 비용을 최소화하는 선형 계획 모형

Transport stocks 운송 재고

고체를 용해상태 또는 현탁액으로 만들거나, 성분을 반응에 안전한 수준으로 묽게 하기 위해 운반하는 재료

Traveler

작업장을 통해 실제로 작업과 함께 옮겨다니는 제조 주문서의 사본

Travelling purchase requisition

반복 사용토록 설계된 구매 요구서

필요 물품에 대한 구매 주문서가 준비된 후에 그 서식은 필요 물품을 재구매 할때까지 원래 그 문서를 가지고 있던 사람에게 돌려준다.

Travelling requisition

☞  Travelling purchase requisition

Travel time  ☞ Transit time

Trend forecasting models 추세 예측 모형

뚜렷한 상향 또는 하향 형태가 있을때 판매 자료를 예측하는 방법들.

Trigger level  ☞ Order point

Tripple smoothing 3중 평활법

일시적인 유행 순환에서의 경험에서와 같이 가속적인 추세에 대한 지수 평활의 한 방법

Truckload lot (TL) 트럭선적 로트

최소 무게나 단위때문에 최저 화물 비율로 적합하다고 정한 트럭 선적량

Turnaround

1)       주문 접수와 선적 날짜 사이의 시간

2)       조업 중지, 청소, 수리 시간 및 기계, 작업장, 부서, 공장을 가동시키는데 필요한 시간

Turnaround costs  ☞ Changeover cost

Turnover 재고회전

1)       참조: Inventory turnover

2)       영국 및 몇몇 나라에서는 연간 판매량을 뜻함

Two-bin system 두개의 상자를 이용한 시스템

재고가 두개의 상자에 의해 운반되는 고정 주문방식의 일종.

첫번째 상자가 비었을때 보충량을 주문하고, 재료르 수령했을때 두번째 상자를 채우고, 남는 양은 사용중인 상자에 넣는다.  이 용어는 넓게는 실제 상자를 사용하지 않는 다른 어떤 고정 주문 방식으 표현하는데도 쓰인다.

☞ Fixed order system

Two-level MPS (양단계 주 생산일정)

선택된 키옵션 특성등에 따른 BOM계획이 완제품 또는 제품군의 주일정 계획에 이용되는 주일정 계획 작성법의 하나

U-line U 자형 생산라인

“U” 자 모양의 생산라인.

이 모양은 작업자가 많이 걷지 않고도 서로다른 여러개의 작업을 쉽게 수행할 수 있게 해준다.  U 자형 생산라인에서 작업 장소의 수는 작업 균등화 방안에 의해 결정된다.

또한 U자형 생산라인은 상호 연락을 쉽게 해준다.

☞ Cellular manufacturing, group technology

Unit cost 단위 비용

하나의 생산 단위에 소요된 총 노동, 재료 및 간접비

Unit of issue 출고 단위

정장된 물품을 꺼내는 표준 출고량

예) 개별, 12개들이 상자, 3개의 상자 단위 등

Unit of measure 수량단위

물품 수량을 표현하는 단위

예) 개별, 파운드, 갤런 등

Unit of measure (purchasing) 구매단위

물품을 구매하는데 쓰는 단위

이 단위는 내부에서 사용하는 단위와 같을 수도 있고 다를 수도 있다.

Universe 모집단

표본을 추출한 모집단 또는 자료의 큰 집합

일반적으로 무한하거나 매우 큰 집단으로 가정한다.

Unload  ☞ Output

Unplanned issue 예정의 출고

재고량을 변화시키지만 사전 할당이 되어 있지 않은 출고

Unplanned receipt 예정의입고

재고량을 변화시키지만 주문서에는 없었던 입고.

Usage 사용량

어떤 한 기간동안 소비된 재고의 단위수 또는 액수

Usage variance 사용량 편차

재료의 실제 사용량과 기준과의 편차

Use as is

아직도 사용하고 있지만 규정에 맞지않게 처리되고 있는 재료

Utilization 이용도

자원이 얼마나 집약적으로 사용되었나에 대한 척도

이용도 = 생산활동에 직접 쓰인 시간 (준비시간 + 작업시간)

 주어진 기간동안 생산 활동으로 계획된 시간

Valuation 가치평가

재고등의 가치를 결정하는 기법

재고의 가치평가는 표준액, 보충액, 현재 평균액, 또는 최근 구매액등으로 나타낼 수 있다.

Value analysis 가치 분석

필요한 기능을 알아내고, 그 기능의 가치를 산정한 후, 최종적으로 그 기능을 최저의 총 비용으로 제공하기 위한 기법들을 체계적으로 사용하는 것.

이 방법은 현 제품 설계안을 생산하는 방법에 대해서 보다는 한 물품의 기능들에 중점을 두고 있다.

Value inventory

1)       Just-in-time 에서 그 재료를 사용하는 곳 옆에 위치하기에는 너무 큰 재고창고를 말한다.

2)       후고정 인출방식 (pull system)에서는 재료를 꺼내오는 곳을 말함

3)       흔히는 공장의 재료를 들여놓은 곳을 말함

Variable 변수

어떤 주어진 값으로 가정할 수 있는 양

반대) constant

Variable cost 변동 비용

생산량에 따라 직접적으로 변하는 작업 비용

예) 재료 사용량. 직접노무비, 판매수수료 등

반대) Fixed cost

Variable costing 변동비에 의한 비용계산법

변동 생산 비용만을 제품에 적용하는 물품 평가 방법

고정된 공장 간접비는 제품에 할당 시키지 않는다.  변동 생산비는 직접 노동비, 직접 재료비, 변동 간접비 등이다. 변동비에 의한 비용 계산법은 내부 경영관리 분석에는 도움을 주지만, 외부적인 회계보고에서는 잘 쓰이지 않는다.  하지만, 물품 주문 수량을 결정하기 위한 단가에는 주문량 산출법에 쓰이는 다른 항목들과 비교하기 위해 변동비와 함께 할당된 고정비가 포함되어야 한다.

Variable yield 변동 수율

공정의 산출물이 질적, 양적 또는 복합적으로 균일하게 반복되지 않는 상태

Variance 편차, 분산

1)       예상과 실제와의 차이

2)       통계학에서 분산은 자료의 흩어진 정도를 말한다.

Vendor 하청업체, 공급처

제품 또는 용역을 제공하는 회사 또는 개인

Vendor altermate 기타 공급처

주 공급처가 아닌 다른 회사 또는 개인

기타 공급처는 구입하는 물품을 공급하는 곳일수도, 아닐 수도 있지만 보통 이 물품들을 공급하도록 허가되어 있는 경우가 많다.

Vendor lead time

일반적으로 공급자가 주문을 받은 후, 선적하기까지 경과된 시간

Vendor measurement 공급자 점검

공급처의 계약 이행 정도를 측정하는 행위

측정 기준은 일반적으로 운송, 품질, 가격 등이다.

Vendor number 공급자 번호

공급자들을 구분하기 위해 사용하는 번호

Vendor scheduler 공급처 관리자

필요 물품과 필요시기에 대해서 공급자에게 통보 및 상담을 하는 것이 주 업무인 사람.

공급처 관리자는 자재 소요 계획과 공급자, 양측에 직접 관련되어 있어서, 품목에 대한 자재 계획을 그의 관리하에서 실시하며, 공급처와 기결정된 일정에 대해 의사교환을 하고 촉구 및 문제를 해결한다.  그리고 구매품이 일정에 맞게 제때에 도착하지 않는 경우, 다른 계획자 및 주일정 작성자에게 통보를 해준다.  공급처 관리자는 보통 상품당 구매자들로 조직된다.  공급처 관리자 방식을 사용함으로써, 구매자들은 매일 주문을 하거나 독촉하는 일에서 벗어나서 비용 축소, 협상, 공급처 선정, 원료 변경등을 한 시간을 가질 수 있다.

유사어) Planner/buyer

☞ Buyer, vendor scheduling

Vendor scheduling 일정 제공법

개별적인 구매 주문서를 보내는 대신에 공급자에게 일정을 제공하는 구매 방식

일반적으로 일정 제공 방식에는 구매자와의 협약 (계약) 이 선행되어야 하며, 가까운 미래까지의 주간일정 (가장 많이 사용) 및 공급처 관리자가 포함된다.

또한 공급자에게 타당한 납기일을 항상 제공하는 것이 매우 중요하므로 잘 짜여진 공식적인 중요도 선정방식이 요구된다.

☞ Just-in-time, papaerless purchasing, vendor scehduler

Vertical display 수직 표시법

자재 소요량, 입고 예정량, 예상 재고등이 수직으로 표시된 자재 소요 계획 방식으로부터의 산출물을 표시하거나 찍어내는 방법.

Video display unit (VDU)  ☞ Cathode ray tube

Visual inspection 목시 검사

시험 기구를 쓰지 않고 시행되는 검사

Visual review system  목시 검토 방식

가용한 재고량을 실제 눈으로 확인하여 재주문을 하는 간단한 재고 관리 방식

보통 볼트, 너트와 같은 저가품에 사용된다.

☞ Two-bin system

Voucher 영수증

어떤 것을 보증하는 문서

일반적으로 영수증은 물품 구입, 대금 지불 또는 용역을 제공 받았다는 것을 보이는 도구이다.

Wagner-whitin algorithm 와그너-위틴 연산법

순소요량 일정 전체에 대해 이론적인 최적 주문 정책에 도달하기 위해서 계획 기간의 각 구간마다 순 소요량을 주문하는 모든 가능한 방법들을 구하고, 이를 평가하는 수학적으로 복잡한 동적 로트 크기 결정 기법

Wating line theroy

☞ Queveing theory

Wait time 자체시간

한 공정에서 작업이 끝난 후 다음 공정으로 그 작업이 옮겨 갈때까지 기다리는 시간.

이 시간은 흔히 운반 시간 (moving time)의 한 부분으로 표현된다.

☞ Queve time

Wall-to-wall inventory 무정지 생산 재고

생산 재료와 부품이 공장 한쪽 끝에서 들어와 공식적인 재고 지역에 들리지 않고 공정을 따라서 완제품이 되는 기법이 쓰이는 공장에서의 재료 및 부품을 말한다.

유사어) Four-wall inventory

Wand

바 코드를 확인하기 위한 탐독기에 연결된 장치

Warehouse demand  창고 수요

지점 창고의 수량을 보충하기 위한 물품의 필요량

Warranty 보증

계약서의 조항이 현재 진실이거나, 진실이 될 것이라는 것을 표현한 또는 그것을 의미하는 서약.

Guarantee는 한 사람이 다른 사람의 이행여부에 대해 책임을 지겠다는 약속 또는 계약이므로 warranty와는 구분되어야 한다.

Waste 계획된 폐기물

처분이 통제된 위험한 평가물

특별한 성질을 가진 공정이나 작업의 부산물은 특별한 관리를 필요로 한다.  폐기물 생산은 일반적으로 계획 및 어느 정도의 통제가 가능하다.

Scrap은 계획되지 않은 폐기물이며 waste 와 동일한 생산 라인에서 발생할 수 있다.

l         Scrap: 계획되지 않는 폐기물

Weighted average 가중평균

자료를 균등하게 보지 않고 그 중요도에 따라 가중치를 두어 계산하는 평균 계산 방법.

그 가중치들의 합은 언제나 1.00 또는 100 % 이어야 한다.

What-if analysis  가정 분석

전략 대안들을 평가하는 방법으로 수요 예측, 제조 계획, 재고 수준등의 변화에 대한 결과를 대답하는 방식이다.

Where-used 사용처

부품표에서 주어진 부품을 사용하는 모든 모품목과 각각의 필요 수량을 나타낸 목록.

WIP ☞ Work-in-process

Withdrawals 인출

1)       저장소로부터 재료를 꺼내는 것

2)       재료를 특정 위치, 작업, 일정으로 보내는 것

Work center

하나 또는 그 이상의 사람 및 기계로 구성되어, 생산 능력 소요 계획 및 세부 일정에서 한 단위로 간주되는 특정 생산 시설

☞ Cost center

Work center where-used  작업장 사용 품목

작업의 흐름에 따라 주어진 작업장으로 보내지는 모든 품목의 목록

Work in process (WIP) 제공품

첫 공정에 보내진 원재료에서 부터 최종 검사를 하여 완제품으로 인정되는 절차만을 남겨둔, 생산이 완료된 품목까지 공장내의 각종 단계에 있는 물품들.

대다수의 회계 처리 방식에서는 반제품 재고 및 부속도 제공품에 포함 시킨다.

유사어) In-process inventory

☞ Movement inventory

Work in progress ☞ Work in process

Work order 작업 주문서 ☞ Manufacturing order

작업 주문서는 기계 공장에 공구의 제조 또는 보수를 지시하기 위해 흔히 사용된다.

Work sampling 작업 표본

어떤 작업이 행해지는 빈도를 결정하기 위해 다수의 무작위 표본을 사용한다.

Work station 작업 장소

작업자가 작업을 수행하도록 할당된 장소, 작업 장소는 기계일 수도 있고 작업대 일수도 있다.

Yield 수율

공정으로부터 나온 사용 가능한 산출물과 그 입력물과의 비율

Zero inventories 무재고 생산방식

모든 낭비를 제거하고, 꾸준히 생산성의 향상시키는 것에 기초를 둔 제조개념.

이 방식을 위해서는 설계 단계에서부터 운송 단계까지 그리고, 원재료에서 부터 그것이 제조되어야 나가는 모든 단계를 포함한 완제품 생산에 필요한 모든 제조 활동이 성공적으로 수행되어야 한다.

무재고 생산 방식의 중요 요건들로는 다음과 같다.

1)       필요할때 필요한 물품이 있어야 한다.

2)       무 결점을 향해서 품질을 향상시킨다.

3)       준비 시간, 대개 행렬, 로트 크기를 줄임으로써 리드 타임을 감소시킨다.

4)       최소 비용을 달성하기 위해 작업 자체를 개선시켜 나간다.

넓은 의미에서 보면 무재고 생산 방식은 제조, 주문 생산 체제, 공정, 반복생산 등 모든 형태에 적용할 수 있다.

☞ Just-in-time, stockless production

[끝]

by Joe & Soohy 2007. 3. 21. 11:09

Report

ERP 등장 배경의 주요 원인 분석

경영정보학과 0283025

박성조


ERP는 미국의 제조업체를 중심으로 시작되었다. 이들 기업은 주로 다국적 기업군으로 해당 국가의 다양한 상황을 반영할 수 있는 프로세스가 필요했다. 이런 다양성을 반영하면서 각 업무가 가지고 있는 특성을 변수 혹은 패러미터화 하여 하나의 최적화된 프로세스(BP: Best Practice)로 만든 것이 바로 ERP 시스템이라 할 수 있다.

ERP 시스템의 배경에 있어 대두되어지는 7가지 환경의 변화와 9대 기술의 변화는 다음과 같다.

7가지 환경의 변화

9대 기술의 변화

1. 기업의 세계화․국제화

2. 정보의 다량화․분산화

3. 빠른 제품 사이클과 수익률의 감소

4. 생산 품질의 초 고급화

5. 지적 작업자의 등장

6. 외부 경쟁자의 강력한 도전

7. 보다 나은 고객 지원 체계

1. 사용자 인터페이스(GUI)

2. 개방형 시스템

3. 클라이언트 / 서버 시스템

4. 관계형 데이터베이스와 객체지향 기법

5. 제 4세대 언어와 CASE

6. 워크플로

7. 전자문서 교환

8. 데이터 웨어하우스

9. 웹 기술

ERP 전략과 실천 (이동길, 대청, 1999)


기술의 변화도 중요하겠지만 ERP도입은 경영자의 의사결정에 의해 좌우된다. 때문에 9대 기술의 변화보다는 7가지 환경의 변화를 살펴보아야 한다. 이들 중 3가지만 고찰해 보도록 하겠다.


1. 기업의 세계화․국제화

앞에서도 언급했다시피 ERP는 미국의 다국적 제조업체를 중심으로 발전했다. 기업의 규모가 커질수록 업무 프로세스가 효율적이고 선진화 되어있을 것이라고 생각하기 쉽다. 하지만 기존의 업무 방식을 고집하는 기업의 경우, 기업의 규모와 함께 처리해야 하는 양도 정비례 하게 된다. 업무 프로세스가 동일하다면 input과 output의 양이 동일한 비율로 나타나기 때문이다. 다국적 기업의 경우 각 나라의 문화가 다르고 통화가 다르며 경영환경이 다르다. 수출을 가정하더라도 매출 품목, 관세 등이 각기 다른 것을 쉽게 생각할 수 있다. 각기 다른 환경을 능동적으로 대처하고 어떤 상황에도 안정적인 경영을 지속하기 위해서는 전체적으로 통합된 기업 프로세스가 중요하다. ERP는 이런 통합된 비즈니스 프로세스를 제공한다. 이를 통해서 경영자는 전사적으로 기업의 경영환경 변화를 감지하고 전략을 세우며 잠재적인 위험에 대비할 수 있게 되었다.


2. 생산 품질의 초 고급화

‘애니콜 화형식’, ‘6시그마’, ‘AMD가 인텔을 이길 수 없는 이유’의 공통점이 무엇인가. 그것은 불량에 대한 문제다. 품질의 기업의 운명을 좌우한다. 제조업의 경우 품질은 기업의 성공을 책임지고 고객과 협력업체의 신뢰를 낳는다. 고객화의 정도는 이미 보편성의 단계를 넘어서 고객 개개인의 기호와 감성에 반응하는 일품생산(一品生産)을 지향하고 있다. 품질의 초 고급화 요구는 생산단계에서 품질보증 시스템을 요구하게 된다. 고객의 수요가 적다면 일일이 검수가 가능하겠지만 글로벌 경쟁을 위해서 사람이 이 일을 하기는 사실상 불가능하기 때문이다. ERP는 이를 위한 최고의 기능을 제공하고 있으며 기업이 최고 수준의 품질을 유지하도록 도와준다.


3. 보다 나은 고객 지원 체계

기업의 이윤은 고객에게서 나온다. 독점적인 시장이 흔치 않은 무한 경쟁 시장에서 상품에 대한 경쟁우위를 가지지 못할 경우 고객 서비스가 중요하게 대두되어진다. 현재의 고객은 과거처럼 단순히 물건을 구매하는 대상이 아니라 기업과 평생토록 관계를 맺고 수익을 제공해주는 대상으로 변화하였다. 고객 정보의 효율적인 관리, 요구에 대한 신속한 대응, 정기적인 고객 만족도 조사 등은 ERP 시스템을 구축하는데 중요한 이유가 된다.

[끝]


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ERP 1주차 리포트

by Joe & Soohy 2007. 3. 12. 17:00



대학교에 입학한 후에 가장 고생하며 만들고,
가장 많은 시도를 했으며,
가장 많은 위기가 있었고,
그래서 가장 애착을 가진 PPT 자료이다.

내가 1학년때, 이 수업을 들으면서, 새로운 사업을 짜고 발표하라고 했었을때,
기업은 수익이 우선이라는 생각에 '피임약'에 대한 사업을 제시했다가
 기독교 학교에서 이 무슨 불경한 경우가 있냐고 무참히 욕 얻어먹고
 한 동안 팀원들에게 말 못하고 가슴앓이를 했었다.
피임약 사업제안 이후에 우리팀은 수 많은 다른 사업을 제안했지만
그 어느것도 합당한 이유조차 듣지못한채 거부당했다.
기말고사 2주전. 교수님께서는 우리에게 마지막 발표이며, 이 발표 이후에 기회는 주어지지 않는다고 하셨다.
당시 프리첼과 여타 커뮤니티가 난립하고 치열하게 마켓을 차지하려는 상황에서
익명성으로 심하게 얼룩진 커뮤니티를 바로잡아보고자
실명제보다는 음성을 통한 커뮤니티를 구축해보고자 프로젝트를 구상했었다.

하지만...
사실 이 프로젝트 마져도 거절당했다.
우리를 최종 PPT를 발표하게 만든건 함께 공부했던 사회계열의 수 많은 친구들이였고,
나는 그 때를 통해서 경쟁보다는 함께 상승하는 학문에 대해서 눈을 뜰 수 있었다.

내 마음속에서 많은 가르침을 얻게 해 준 그날의 기억이 잊혀져가던 어느날,
어디에선가 이름조차 쓰여지지 않은 CD 한 장이 굴러나왔다.
그 안에는 이 PPT가 담겨있었다.

조금이라도 이 고난을 타개하고자,
3시간 공부하고, 타학과 선배에게 타블렛을 빌려
3일 밤낮을 버티고 발표때 쓰러져버린 그 작품...

평생 잊지 못 할 것이다.
적어도, 나에게 있어서는......


by Joe & Soohy 2007. 3. 12. 00:32

영문용어

국문용어

내용/

Actual costs

실제 원가

특정한 회계기간내의 하나의 원가집적대상(Object)에 실제로 발생한 모든 원가. 실제 원가는 주문에 따라 재고자산이 출고되거나 외부에서 원재료, 상품등을 구입하는 경우 등에 대해 계속적으로 수정된다.

Adjusted standard costing

조정 표준 원가 계산

FI/CO 참조

Alternative BOM

대체 BOM

하나의 외부 BOM번호(External BOM number, 복수BOM , Variant BOM)내의 하나의 BOM 구분하여 주는 것.여러개의 생산공정 (Production process) 갖고 있는 하나의 제품을 나타내는 경우에 여러개의 alternative 사용된다.

Application

애플리케이션

Alternative 자동적으로 결정하기 위해 공정(Process) 정의하는 key.Application 탐색과정에서 다음과 같은 기준을 정의한다 :

BOM 사용의 우선순위

하나의 BOM 특정한 Alternative 우선순위

재고자산마스터(Material master)로부터의 생산버전(Production version)

상태표시자(Status indicators) 검토

Assembly

조립품

생산과정에서 기술적으로 밀착되어진 전체를 형성하는 제품의 부품 그룹. 조립품으로 정의된 제품은 다른 조립품의 부품으로 다시 사용될 있다.

Automatic cost estimate

자동 원가 추정

BOM Routing 근거하여 계산된 원가 추정.

Automatic reorder point planning

자동 재주문점 방식 자재 계획

소비 중심 근거한 자재 계획에서의 특별 과정. 만약 사용 가능한 재고가 재주문점 이하로 떨어질 (또한 재주문레벨로도 알려져 있음), 자재가 다음 계획 수립에 포함된다는 것을 알리는MRP 계획 파일에서 입력이 이루어 진다. 다음 계획 수립동안, 주문 제안이 생성되다. 재주문점 안전 재고레벨은 수요예측 프로그램에 의해 자동적으로 결정된다.

Available capacity

가용 생산능력

특정 기간내에 생산능력의 작업수행 또는 `실행 능력`. 가용 생산능력은 다음 값들로 구성된다.

작업 개시 종료 시간

휴식시간

백분률로 표시한 작업수행 효율(노동 이용률)

하나의 정의된 생산능력 내의 개별 생산능력의 수.

Backflush

플러쉬

생산에 소요된 부품 사용량 (BOM상에서 산출) 재고량에서 차감하는 행위.

Backward scheduling

후방 일정계획

주문 만기일로 부터 후방 일정계획을 시작한 주문 수행의 일정계획 유형. 계획된 주문 개시 종료는 일정계획 유형에 의해 결정된다.

Basic dates

기준일

개시일, 계획 개시일 계획 종료일은 모두 기준일로 생각할 있다. 이는 자재 소요 계획(MRP)에서 계산된다

Bill of material

자재 명세서

제품 또는 조립품의 부품을 만드는 완성된, 정식으로 조직화된 목록. 이것은 수량 측정단위와 함께 부품의 대상 번호를 포함하고 있다. 자재 명세서(BOM) 다음과 같이 많은 조직 영역에서 사용되는 중요한 기본 자료를 가지고 있다.

자재 소요 계획

생산을 위한 자재 공급

제품 원가 계산

BOM where-used

BOM 역전개

자재가 사용되는 조립품 수량을 보여주는 목록. 이는 BOM 데이타에 대한 접근에 있어 Top-down 대신 Bottom-up 쓰인다는 것을 의미한다. 아래의 옵션들이 사용 가능하다:

일단계 역전개 목록

다단계 역전개 목록

요약 역전개 목록

세번째 옵션은 모든 조립품 레벨에서 사용된 자재의 누적 수량이 합계된 것을 보여준다.

Bottleneck planning

보틀넥 계획

생산능력계획시, 병목현상을 초래하는 곳으로 인정된 작업장에 대한 계획. 생산능력의 균형화를 위한 모든 의사 결정은 병목 작업장의 상황에 달려있음.

Bulk material

벌크 자재

BOM상의 자재로써 수시로 사용할 있도록 작업장 내에 보관하는 자재. 벌크자재는 소량 저가 품목으로 작업지시에 대한 원가 분석시 고려되지 않는다.

Capacity

생산능력

생산능력은 시간단위당 산출물을 생산할 있는 능력을 의미한다. 이것은 생산능력 카테고리에 의해 분류된다. Work center 아래 계층구조적으로 지정된다.

Capacity category

생산능력 카테고리

Work center에서의 생산능력을 분류하는 특징 설명. 생산능력 카테고리는 Work center에서 한번만 존재할 있다. 그러나 다른 Work center에서의 생산능력은 같은 생산능력 카테고리를 가질 있다.

Capacity requirements

생산능력 소요

얼마나 많은 생산능력이 특정 시간에 개별 주문을 위해 필요한가를 지정. 생산능력은 생산능력 카테고리로 세분화 된다. 생산능력 카테고리는 Work center 할당되며 생산능력 소요는 다음에 의해 발생된다 :

작업 지시(, 생산 또는 유지관리 지시)

MRP로부터 계획 주문

Change number

변경 번호

변경 마스터 기록을 정의하기 위해 사용된 번호. 변경 번호를 참조하여 만들어진 모든 변경사항들은 변경 마스터 기록에 의해 관리 등록된다.

Client

클라이언트

SAP R/3 시스템의 최상급에서의 법적 조직적으로 독립된 단위,예를 들어 그룹 또는 회사.

Configurable material

콘피규어러블 자재

다양한 변종이 있는 품목 (: 자동차) 이러한 품목의 BOM 변종에 사용되는 부품과 선택 가능한 부품을 모두 담고 있다. 부품은 선택 가능한 파라메터에 연결, 또는 부여되는 기정의된 부품간 의존성 등에 의하여 선정된다.

Consumption-based planning

소비중심 자재계힉

MRP내에서 재고 소요량 과거 소비값이 중심적인 역할을 하는데, 진행과정에 대한 일반 용어. 소비중심 자재계획은 다음과 같은 절차로 세분화 된다 :

재주문점 계획

수요예측에 근거한 자재계획

Consumption (master planning/MRP)

소비

소비는 판매주문으로 부터의 소요량과 계획 독립 소요량의 비교를 설명한다. 소요의 유형에 따라 계획 독립 소요량이 판매 주문 수량만큼 감소된다.

Continuous flow production

연속 흐름 생산

PP 시스템내의 생산 유형으로서 공정이 완전히 중복되는 것이다. 단기 실행 시간을 가진 공정은 가장 공정과 맞추기 위해 연장된다. 가장 공정에 의해 시간이 결정된다. 작업대기 시간은 연장된 공정에서 발생된다.

Control key

통제키

작업지시서(Order), 원가계산 또는 조업도 계획 수립 등과 같은 기능에 있어서 Operation과 Sub-operation을 어떻게 처리할 것인가를 특정하는 key.통제키에 의해 관리되는 처리유형에는 다음과 같은 것들이 있다.

외부처리(External processing)

완성확인(Completion confirmation)

인쇄

일정계획작성

원가계산

Cost breakdown

원가 상세개요

원가 예측치의 원가요인에 대한 상세 개요.

Costing object

원가집적 대상

원가를 부담하는 목적물로서 다음과 같은 것들이 있다.

� 재고자산(Materials)

� 생산지시서(Production order)

� 판매지시서(Sales order)

� 코스트센터(Cost center)

Date required

요구 일자

예약에 의해 자재가 창고로부터 불출될 일자.

Demand management

수요관리

수요관리의 목표는 완제품 중요 조립품의 소요량 소요일을 결정하는 것이다. 수요관리는 계획수립 특정된 완제품을 생산/조달하기 위해 사용되는 전략을 정의한다. 수요관리의 결과는 수요 프로그램이다. 수요 프로그램은 수작업 또는 이전 계획 결과(예를들어 판매계획, 총괄생산계획, 수요예측) 사용에 의해 수행될 있다.

Demand program

수요 프로그램

수요 프로그램은 계획 독립 소요량의 형태로

완제품 주요 조립품에 대한 소요량 소요일을 포함한다.

Dependent requirements

종속 수요

상위 레벨 조립품의 생산에 의해 발생하는 계획 자재 소요량. MRP 과정에서, 종속수요가 자동적으로 계획주문생산에 필요한 부품에 대해 생성된다.

Distribution function

분배기능

분배기능은 생산능력 소요의 분배에 사용되고 분배키의 부분이다. 기본값, 백분율 시간값 및 백분율 소요값의 일치의 시리즈로 만들어진다. 이는 각 기본값들로 이루어지며, 각각은 백분율로 표시된 시간값과 소요값들로 구성된다.

� 백분율 시간값은 공정 시간 내에서 어 떤 시점을 정의한다.

� 백분율 소요값은 특정시점까지 작업이 배치되어야 하는 소요량의 비율을 정의한다.

이산적 작업배치 전략인 경우, 소요량은 정의된 시점에서 정확히 작업배치된다.

연속 작업배치 전략인 경우, 소요량은 시간내, 이미 정의된 간격으로 두 시점 사이에 똑같이 분배된다.

Distribution Key

배부키

원가를 어떻게 배부할 것인가에 관한 규칙을 담고 있다.배부키는 다음과 같은 경우에 사용된다.� 계획원가(Planned costs)를 계획기간에 걸쳐 인식하기 위한 계획(예 : 연간계획을 각각의 달별로 나누는 규칙)

원가의 배부(Assessment : 1차원가와 2차원가 대상)

� 원가의 배부(Distribution : 1차원가대상, 발생코스트센터의 원가를 여러 귀속대상으로 나누기 위한)

() Distribution Assessment 차이에 대하여는 Distribution 설명내용을 참조

Dual MRP

이원 MRP

자재 소요량 계획의 특수한 방법의 하나. 방법을 사용하면 순소요량이 아닌 총소요량이 계획된다. 순소요량은 정보목적으로 소요량 표에 제시된다.

Dynamic lot size creation

동적 로트 크기 결정

로트 크기 계산 방법의 하나로 시스템이 셋업 비용과 저장 비용간에 최적치를 계산하여 로트 크기를 정한다.

Engineering change management

설계변경 관리

BOM, Routing 계획등의 문서변경을 가능하게 하는 시스템. 첫번째, 변경 마스터 기록이 생성되고, 각각은 고유 변경 번호에 의해 정의된다. 변경 번호를 사용하여 만든 BOM, Routing 품질검사 계획의 모든 변경이 문서화된다. 시스템은 무엇이 변경되며 언제 변경이 효력을 발생하는가를 기록한다.

Execution time

(업무)

수행시간

/실행시간

수행시간은 준비시간(Setup time), 처리시간(Processing time)과 정리시간(Teardown time) 으로 구성된다.업무수행(Operation)을 위해 필요한 시간의 일부분이다.

Factory calendar

공장달력

근무일이 연속적으로 숫자가 매겨져 있는 calendar.

Factory calendar 공휴일 calendar 기본으로 정의되어진다.

Factory calendar 유효기간은 공휴일 calendar 유효기간내 라야 한다.

주의 근무일은 또한 calendar 명시 되어져야 한다.

Example : 월요일- 금요일 근무일 / 토요일, 일요일은 휴무

Float

여유

일정계획에서 차질이 없게 후에 있을 주문 또는 공정을 시작할 있도록 확보한 시간.

Float after production

생산후 여유시간

생산일정 계획서에서 여유시간으로 사용되어지는, 계획된 작업 종료일과 작업 종료일 사이의 근무일 수.

Float before production

생산전 여유시간

기본 시작일과 일정계획된 발주일 사이의 시간 완충재고로서의 일정계획에 의해 계획된 일자수.

Forecast

수요예측

미래 시계열 값의 추정. SAP R/3시스템에서의 수요예측은 일차 평활법(Winter’s 과정) 근거하여 수행한다.

Forecast-based planning

수요예측에 근거한 자재 소요량

수요예측에 의해 계산된 소요량 예측에 근거하여 만들어진 소비중심 자재 소요의 특별 진행과정. 자동 주문 시점 계획에서 처럼 미래 소요량에 대한 수요예측 값이 통합 수요예측 프로그램에 의해 결정된다. 그러나 재주문 시점과는 반대로 값은 계획수립 운영의 기본을 형성하고 소요량은 일정계획에 따라 계획된다.

Forecast model

수요예측 모델

시계열 예측에 사용되는 모델. 다음과 같은 수요예측 모델이 있다 :

상수 모델

추세 모델

계절 변동 모델

계절 변동 추세 모델

Forecast requirements

수요예측 소요량

수요예측 실행 결과로 시스템 내의 기록된 소요량.

Forward scheduling

전방 일정계획

어떤 주문에 대한 작업이 계획된 시작일로 부터 앞으로 진행되도록 계획된 일정계획 형태. 일정계획의 유형을 통해, 주문에 대한 계획 주문 개시일과 종료일이 계산된다.

Gross requirement planning

총소요량 계획

소요량 계획에서는 창고의 재고와 소요량 간의 비교가 이루어지지 않는다. 따라서 소요량은 항상 주문 요구량으로 제시된다.

In-house production time

자체 제조 시간

내부적으로 자재 생산에 요구되는 시간. 자체 제조 시간은 주문량과는 독립적이며, 작업 실행시간과 공정간 시간을 합계한 것으로 계산된다.

Independent requirements

독립 소요량

독립 소요량 (: 고객 확정 주문)

Interoperation time

공정간 시간

다음 요소를 포함하는 시간 :

공정에서 다음 공정으로 이동하는 시간

공정 수행후 기다리는 시간.

작업 대기 시간 (공정 여유)

생산 전,후의 여유 (주문 여유)

Intra material

내부자재

BOM 요소로써 자재를 입력할 쓰이는 자재분류. 내부자재는 기술적인 과정의 흐름상 일시적으로만 존재하며 기준 정보를 유지할 필요는 없다. 다른 영역에는 전혀 사용되지 않으므로 현황 관리는 지원되지 않는다.

Item

항목

조립에 쓰이는 대상물에 관한 정보를 갖고 있는 부품구성표(Bill of material)의 요소. BOM항목은 BOM내에 항목번호(Item number)를 통하여 구별된다. BOM 항목들은 구별되는 특징에 따라 항목범위(Item category)에 의해 구성되어 있다.

재고항목 (Stock-item)

비재고항목(Non-stock item)

변동항목(Variable-size item)

BOM 항목 범주는 다음과 같은 것들에 영향을 미친다:

화면표시순서

필드선택

기본값 표시(Default values)

자재입력 (Material entry)

� 자재소요량계획 (Material requirement planning)

하위항목(Sub-items)

Item category

품목 카테고리

서로 다른 유형의 BOM 품목을 정의하기위해 사용된다. BOM 품목 카테고리의 예는 다음과 같다 :

저장 품목

비저장 품목

가변 크기 품목

이 품목 카테고리는 아래와 같은 항목에 영항을 미친다 :

� 화면 순서

필드 선택

기본값

자재 입력

자재 소요 계획 수립

하위 품목

Lead time

리드타임

실행단계에서는 가능한 가장 빠른 작업개시일로 부터 가능한 가장 늦은 완료일 간의 기간.

지시단계에서는 작업지시개시일로부터 작업 종료일 까지의 기간. 작업 리드타임은 대기시간, 실행시간, 큐(Queue)시간 등으로 구성된다. 작업지시 리드타임은 실행시간 및 작업교체 시간과 생산전후의 여유시간 등을 포함한다.

Lot-sizing procedure

로트 크기 결정 절차

주문 생산 수량(로트 크기) 계산하기 위해 사용되는 자재 소요 계획 수립에서의 절차. 로트 크기 절차는 다음 그룹으로 세분화 된다 :

정적 로트 크기 결정 절차

기간 로트 크기 결정 절차

최적 로트 크기 결정

Lot size

로트 크기 (로트규모)

생산하거나 구입할 수량.로트 크기는 다음과 같은 것들을 위한 기준으로 사용된다 :

복수BOM(Multiple BOM)에서의 Alternative 선택

생산지시서 (Production order) 기초로서 공정표 (Routing) 선택

여러 Operation내에서 하나의 Operation 선택

재화의 판매 또는 구매시 가격의 설정

Low-level code

하위 레벨 코드

자재가 회사의 어떠한 제품 구조에서도 나타나는 최하위 레벨. 하위 레벨 코드는 자재가 MRP 실행동안 계획되어지는 순서를 관리한다 : 먼저, 하위 레벨 코드 `0`을 가진 모든 자재에 대한 계획이 수립되고, 그런뒤 하위 코드가 `1`인 모든자재, 그리고 그 다음 순으로 계획이 수립된다. 코드가 낮으면 낮을 수록 그 자재로의 할당되는 번호는 높아진다.

Make-to-order production

주문생산

대량생산 (Make-to-stock)과는 달리 주문생산은 제품이 오직 한번 생산되는 (비록 유사한 제품을 후에 다시 생산할 수도 있지만) 제조형태를 말한다.주문생산의 예에는 배의 건조, 특별한 중장비의 생산, 건물의 건축 들이 있다.SAP R/3시스템에서 이러한 생산형태의 구별되는 특징은 고객의 주문으로 제품을 생산한다는 것이다.

Manual cost estimate

수작업 원가 추정

수작업으로 입력된 또는 단위 원가 계산에서 계산된 원가에 근거한 원가 계산.

Manual MRP

수작업 MRP

자재 소요 계획의 진행과정 MRP 관리자가 수작업으로 주문안을 생성해야만 하는 과정

Manufactutring costs

제조원가

직접 제조 원가(직접 노무비), 생산 간접 원가 특별 직접 원가로 구성. 이것들은 생산된 제품 원가의 부분이다.

Master plan

생산 계획

특정 기간동안 생산량의 구체적인 계획. 생산량은 계획 주문 또는 생산 지시로 입력될 있다.

Master planning

생산 계획 수립

생산 계획을 생성하기위해 수요관리의 모든 활동을 포함한 계획수립. 다음 전략이 계획수립에서 사용가능하다 :

예측생산

최종 조립이 있는 계획수립

최종 조립이 없는 계획수립

조립레벨에서의 계획수립

� 판매 또는 재고 주문에 대한 로트 크기별 생산

주문생산

Master production scheduling

생산계획

총괄생산계획을 구체적인 생산실행 계획으로 전환한 계획. 기업의 이익에 영향을 주거나 또는 주요 자원을 사용하는 자재나 제품에 대하여 특별한 주의와 함께 계획을 수립한다.

Master schedule item

일정계획 품목

일정계획 품목은 총매상고에서 중요한 역할을 하는, 또는 복잡성으로 인해 생산과정에서 비중을 차지하는 완제품 또는 중요한 조립품이다. 특별 계획 수립 도구가 일정계획 품목의 계획수립을 위해 존재한다.

Material costs

자재 원가

자재 직접 원가 자재 간접 원가를 구성. 이것은 제품원가의 부분이다.

Material overhead costs

자재 간접 원가

전통적인 흡수원가 계산 , 다음의 부분에서 발생되는 원가 :

조달

검수

저장

자재 수락

Material requirements planning

자재 소요 계획(MRP)

제품의 수량 일정을 토대로 필요 원자재, 부분부품, 공정품, 조립품 등의 소요량 소요시기를 역산해서 자재조달 계획을 수립하는 시스템 혹은 방법.

공장, 회사 또는 회사 그룹에서 모든 자재에 대한 일정계획 또는 조달계획을 생성하는데 관련된 활동에 대한 일반적인 용어.

Materials planning

자재계획

공장, 회사 또는 하나의 조직단위의 재고자산에 대한 마스터 플랜 (Master plan) 또는 조달계획을 작성하는데에 사용되는 활동에 대한 일반용어.재고자산계획은 자재조달계획 (Material requirement planning, MRP)이라고도 한다.

Measuring point

측정장소

제조과정에서의 측정장소라는 것은 데이타가 입력이 되는 작업장 (Work center)를 말한다.예 : 하나의 공정 (Process)에 대한 원재료의 투입은 특정한 작업장에서 측정이 된다.이후에 이러한 원재료의 원가는 여러가지의 제품에 배부된다.

Midpoint scheduling

특정 공정 중심 일정계획

주문상에서 특정 공정 또는 작업에 근거한 일정계획 수립 (특정 공정/작업). 이 공정이 중심에 있으므로, 다른 공정들이 이 공정에 맞춰 작업을 진행해야 한다. 예를들어, 이는 Bottleneck Work center의 한 공정이될 수 있는데, 작업 준비시간 최적화의 이유로 특정일까지 완료되어야 하는 주문을 수행하는 공정이 이에 해당한다.

Milestone confirmation

핵심공정 작업완료 확인

가공순서에서 몇몇 공정이 자동적으로 확인되는 작업완료 확인의 유형. 어떤 공정이 관리키를 통해 핵심공정으로 표시된다. 만약 핵심공정으로 표시된 공정의 작업완료가 확인되면, 시스템이 자동적으로 모든 이전 공정의 완료를 확인한다. 만약 몇몇 공정이 핵심공정으로 표시되면, 공정순서에서 나타나는 순서대로 작업완료가 확인될 것이다. 시스템은 이전 핵심공정까지의 모든 공정에 대한 완료 확인을 한다. 이미 수작업으로 확정된 공정은 핵심공정 작업완료 확인에 영향받지 않는다.

Minimum send-ahead quantity

최소 이송량

두개의 공정이 겹쳐있을 경우, 다음 Work center 미리 이송되어야 하는 자재의 최소량.

Modified standard cost estimate

수정 표준 원가 추정

수정 표준 원가 추정은 계획수립 기간 제품을 위한 제조된 자재원가를 계산하는 원가계산 유형이다. 이것은 계산의 기본으로서, 계획수립 기간동안 변경된 수량구조를 사용하는 표준 원가 산정과는 다르다.

Move time

이동 시간

하나의 Work center에서 다른 Work center 이동하는데 필요한 시간. 이동시간은 공정간 시간의 일부분이다.

MRP controller

MRP담당자

공장이나 회사내의 자재 그룹에 대하여 책임을 갖는 사람. 자재 소요량 계획에 필요한 자재는 MRP 담당자에 할당된다.

MRP list

MRP 리스트

자재에 대한 MRP 실행의 결과 List. MRP 리스트는, 예를 들어, 항목으로 표시된 소요량의 직접 공급원 아니라 초기 재고, 시간 축에서의 모든 /출고를 표시한다.

Multiple BOM

다단계 BOM

여러 개의 BOM으로 구성되며 같은 제품에 대한 자재 (대체품) 다른 결합을 가능하게 해준다.

Net change planning

변경 계획 수립

마지막 자재 계획을 실행시킨 이후로 변경된 내용에 대해서 관련된 자재에 대해서만 실행시키는 자재 계획.

Net requirement calculation

소요량 계산

수요 예측 소요량이 구매부서의 계획 입고에 의해서 충당될 것인지 혹은 생산에 의해 충당될 것인지를 결정하도록 시스템에 의해 검토. 만약 수요 예측 소요량이 충당되지 않는다면 시스템이 주문 제안을 생성할 것이다.

Opening period (for planned order)

개시 기간 (계획주문에 대하여)

주문이 생성된 날짜와 계획 시작일 사이의 작업일수. 시간은 MRP 관리자가 계획 주문을 구매 요청서나 생산지시로 전환할 있도록 되어 있다.

Operating level

작업수행

수준

작업수행수준은 산출물을 의미하는데, 다음과 같은 형태로 측정된다.� 생산량

생산시간

기계사용시간

Operating rate

작업수행

비율

실제 작업수행수준 (Actual operating level)과 계획 작업수행수준 (Planned operating level)의 비율을 말한다.작업수행비율을 통해 코스트센터 (Cost center)나 액티비티 (Activity)의 효과적인 달성정도를 측정할 수 있다.목표원가 (Target costs)를 계산하는 데에 사용되기도 한다.

Operating resource

업무수행

자원

하나의 프로젝트를 수행하는데에 필요한 노동력과 재고자산.업무수행자원은 반복적으로 또는 오직 한번만 사용될 있다.업무수행자원은 금액이나 수량단위로 정의할 있으며 하나의 기간이나 특정시점에 대해 계획을 수립할 있다.업무수행자원의 예에는 다음과 같은 것들이 있다 :

자재 (원재료, 주품, 조립품)

기계 (컴퓨터, 생산용기계)

노동력 (기술자, 생산직 사원 )

생산자원이나 도구

외부서비스

작업센터

Operating time

가동 시간

기계와 같은 생산능력이 실제적으로 가동하는 시간. 가동 시간은 실작업 시간, 휴식 생산능력 이용률로 구성된다.

Operation

업무 (작업)

다음과 같은 대상중의 하나에 있어서의 작업단계를 말한다 :

공정표 (Routing)

참조업무세트 (Reference operation set)

검수계획 (Inspection plan)

유지업무목록 (Maintenance task list)

작업지시서 (Work order)

Operation

/Activity

공정/작업

공정/작업은 Routing, 검사계획, 네트워크 또는 작업지시에서 작업단계를 나타낸다. 공정/작업의 유형은 다음과 같다:

생산지시에 지정된 Routing 내의 공정

검사계획 내의 검사 공정

업무 리스트에서 유지 관리 공정

네트워크에서의 작업

Order

작업지시 ()

원가를 계획하고 관리하는 도구로서, 회사내에서 수행되는 업무를 기술한 것이다.하나의 작업지시서는 다음과 같은 것들을 특정한다 :

어떤 업무를 수행할 것인가

언제 업무를 수행할 것인가

업무를 수행하기 위해서 무엇이 필요한가

작업지시서의 원가를 어떻게 정산할 것인가

Order proposal

주문 제안

자재 부족 발생시, 자재 소요 계획수립에서 생성된 MRP요소. 주문 제안은 계획 주문서, 구매 요청서 또는 납품 일정계획의 형태로 시스템으로 저장된다.

Order settlement

작업지시서

정산

하나의 작업지시서에 대해 전체적으로나 부분적으로 대변기표를 하는 것.

하나의 작업지시서에 발생하는 원가들은 재무회계나 관리회계에 속하는 하나 이상의 배부 귀속대상 (Receive) 차변기표된다.(참고) Distribution

Overlapping

중복

현재 공정이 마치기 전에 다음 공정이 시작함으로서 리드타임을 감소시키는 방법. 시스템은 중복된 공정이 차질없이 진행되는 것으로 작업 개시 및 종료일을 계산한다. 이것은 최소 이송량 및 최소 중복시간을 고려하여 계산된다.

Pegging of requirement

소요량 페깅

자원 소요량 또는 특정 MRP 요소의 자원 주문 제안을 나타내는 분석. 평가는 만약 어떤 주문 제안이 취소되거나 또는 주문 제안에서 날짜 또는 수량이 변경될 , 어떤 독립 소요량에 문제가 생기는가를 검토하기 위해 사용된다.

Performance efficiency rate

작업 효율

작업 목표 시간의 Work center에서 작업한 실제 시간에 대한 비율. 부서 또는 전사 뿐만 아니라 사람 또는 몇사람에 대해서도 정의될 있다. 작업 효율은 항상 하나의 Work center 대해서만 정의된다. 생산능력 계획 제품 원가계산이 사용하는 표준시간은 작업 효율에 의해 영향을 받는다.

Phantom assembly

팬텀 조립품

자재에 대한 논리적 그룹으로, 설계 디자인의 측면에서 하나의 조립품으로 보고 관리하나, 생산의 측면에서는 조립되지 않고 상위 레벨에서 직접 조립된다.

Planned delivery time

계획 납품 시간

외부조달을 통한 자재 조달을 위해 필요한 일수.

Planned independent requirements

계획 독립 소요량

불특정 대상에 대해 생성된 비지정 독립 소요량. 계획 독립 소요량은 하나의 소요량 하나의 소요일자를 포함한다. 계획 독립 소요량은 실제 주문과는 상관없이 많은 판매수량 계획을 위해 사용된다. 따라서 기간, 소요량 계획의 용도.

Planned lot size

계획 로트 크기

시스템이 원가계산동안 기본값으로 사용하는 로트 크기값. 비례적 원가가 아닌것은 값을 사용한다.

Planned order

계획 주문

자재 소요 계획에 의해 자동적으로 생성되거나 또는 수작업으로 MRP 관리자에 의해 생성된 주문 제안.

Planning file entry

계획 파일 입력

계획 파일에서의 자재 입력. 계획 파일에 입력된 자재는 다음 계획수립에 사용된다. 시스템은 자재가 자재계획과 관련된 방법으로 변경될 (예를들어, BOM 변경 또는 재고 변경) 자동적으로 입력을 한다.

Planning run

계획 실행

계획 파일에서 입력이 필요한 모든 자재 또는 조립품에 대한 자재 계획 실행.

Planning time fence

계획 구간

자재 소요량 계획 중 자동적인 변경이 수행되지 않는 구간. 이 구간내에는 새로운 계획주문이 작성되지 않으며 현재 존재하는 계획주문에 대하여 시스템이 자동으로 변경하지 않는다.

Pooled capacity

공동지원 생산능력

생산능력이 몇몇 Work center에서 가용한 경우. 공동지원의 예로는 공통으로 많은 Work center에서 작업준비를 하는 작업준비 인력 그룹을 있다.

PPC planning calendar

생산 계획용 달력

생산 계획용 달력은 수요관리 자재 소요 계획을 위한 플랜트 레벨에서 가변적인 기간을 정의한다. 예를들어 생산 계획용 달력으로 기간 로트 크기를 결정하기 위한 가변적인 조달일자를 정의할 있다. 재고/소요량 리스트 MRP 리스트에서 MRP요소는 생산 계획용 달력의 구체적인 내용의 따른 기간 합계로 함께 묶일 있다. 가변 계획 기간은 수요 관리에서 계획 독립 소요량 생성을 위해 운영될 있다.

Preliminary costing

예비

원가계산

제품이 생산 프로그램에서 포함되기 전에 자주 수행되는 제품의 원가계산. 이것은 주문생산에서 가격결정의 토대로 활용된다.

Process manufacturing

연속생산

연속생산은 연속적인 제조공정을 사용하는 제조형태를 말한다. 연속생산 또는 연속흐름생산 (Continuous flow production)의 특징은 생산자원과 작업장 (Work center)이 생산순서에 따라 배치가 되고, 생산단계에 따라 원재료로부터 완제품에 이르기가지의 자재의 흐름이 대체적으로 자연스럽게 이루어진다는 것이다.

Processing time

가공 시간

공정상에서 자재 가공을 위해 필요한 시간. 가공 시간은 주문량과 무관하며 작업준비 또는 작업마감 시간은 포함되지 않는다. 위의 시간들과 함께 실행 시간을 구성한다.

Processing time

작업처리

시간

하나의 작업 (Operation)에서 하나의 재고자산을 처리하는 데에 필요한 시간.처리시간은 작업지시 수량과 직접적으로 관련이 있다.이것은 수행시간 (Execution time)의 일부이다.

Product costing

제품 원가계산

자재 명세서 Routing 근거한, 주문과 무관한 원가 계산. 제품 원가계산은 다음의 용도로사용된다:

� 반제품의 원가를 보여주기 위해 또는 최하위 생산 레벨로의 부품원가 세부추정을 위한 대체품과 함께 조립품의 생산원가를 결정

다른 생산 대체품의 원가 비교

� 견적서 및 고객 주문에 대한 가격 계산

� 재고 평가: 생산 주문에 대한 변화분 계산의 근거

Production line

생산라인

반복생산에 사용되는 작업장.

생산라인에 대해 특정기간동안 얼마나 생산 가능한 가에 대한 대략적 정보를 얻을 있다. 따라서 생산능력에 대한 계획의 수립이 가능하다.

Production order

생산 지시

자재를 생산하기위해 생산 부서에 보내는 지시. 예를 들어, 생산 지시는 공정, 자재 부품,생산자원/도구 원가계산 데이타를 포함한다.

Production overhead costs

생산 간접 원가

다음과 같이 원가 대상으로 간접적으로만 지정될 있는 생산에서 발생되는 원가:

소모품

감독관 급여

에너지 원가

산정 감가상각

산정 이자

Production plan

생산계획

총괄생산계획은 SOP (Sales & Operation Planning) 계획표에 만들어 진다. 자재, 제품 그룹, 특징적 수치 등에 대해 목표치를 정할 있고, 영업 목표나 자체 정의한 Macro 사용하여 추출할 있다. 생산 쿼터를 정하고 다음 레벨로 분배하거나 역으로 아래 레벨에서 쿼터를 정의하고 레벨에서 집계할 있다.

계획시평은 , , 또는 기표구간에 따라 여러개로 구분이 가능하며, SOP에서 계획된 생산량은 수요관리로 넘겨질 있다.

Production resource/tool

생산 자원/도구

Work center에서 공정을 위해 필요한 자원 또는 기구. 생산 자원/도구는 다음과 같다:

제조 지시 세트

어떤 것을 제조시 사용하는 도구

측정 기구 또는 저울

NC 프로그램

도면

치공구

생산 자원/도구는 자재 또는 장비 마스터 기록, 문서 마스터 데이타와 같은 다른 마스터 데이타로 나타낼 있다. 마스터 기록 없이 생산 자원/도구를 생성하는 것도 가능하다.

Queue time

작업대기 시간

이동시간의 완료와 실행시간의 시작 사이의 시간. 작업대기 시간은 생산과정에서 지연에 대한 보상을 하기위해 사용될 있는 여유이다. 이것은 또한 Work center 또는 공정에서 관리 있다.

Rate of capacity utilization

조업도

달성율

목표조업도 (기술적 측면에서의 달성가능량) 대 산출물의 비율로 목표조업도의 달성정도를 표시한다.고정비는 사용조업도비용 (Used capacity cost)과 유휴시간비용 (Idle time cost)으로 나누어 진다.

Rate routing

루팅 비율

반복생산에서 생산계획 수립시 사용할 있는 Routing. 생산량과 작업에 대한 고정율을 정의하여 생산율을 결정할 있다.

Reference operation set

참조 공정 세트

자주 사용되는 공정 설명. 참조 공정 세트는 자재에 지정되지 않는다. 참조 공정 세트를 복사하거나 또는 그것을 참조하여 Routing 또는 검사 계획을 생성하는데 필요한 시간 업무를 줄일 있다.

Regenerative planning

재계획

모든 자재가 계획 수립에서 포함되는 자재 소요 계획 수립작업.

Reorder point

재주문점

자재별로 소비율과 기타 제반사항을 고려하여 재주문점을 정의하고 재주문점 이하로 재고가 떨어지면 자동적으로 시스템이 해당자재를 MRP 계획 파일에 포함시켜 계획 주문을 생성한다.

Repetitive manufacturing

반복생산

반복생산은 유사한 많은 제품을 함께 또는 차례로 생산하는 형식을 말한다.

Replenishment

보충

자재보충

Resource

자원

생산능력이 할당된 생산과정에 투입되는 객체 및 인력. 공장라인 또는 노무 등과 같은 자원분류로 세분된다. 동일 분류의 자원은 자원구조에 따라 네트웍을 형성하거나 계층구조에 따라 자원 class로 그룹할 수 있다. 자원관리에서 다음과 같은 기능을 수행할 수 있다 :

자원사용의 순서를 정의하기 위해 자원네트웍 구조를 만듬

� 평가 목적을 위해 유사자원을 묶어서 자원계층구조를 정의.

� 특정목적 또는 특정업무과정에 적합성을 정의하기 위해 자원을 분류.

Rough-cut capacity planning

개략 생산

능력 계획

총괄생산계획을 노무, 기계, 기타 자원등의 주요 자원에 대한 소요량으로 전환하는 절차.

Routing

루팅

제품을 생산하기위해 사용된 하나 또는 몇개의 공정 순서를 가진`업무 리스트` 유형. 자료 입력을 최소화 하기위해, Routing 일반적인 정보를 포함한 참조 Routing으로 접근 가능하다. Routing 예는 다음과 같다:

관리 지시

관리 Routing

참조 공정 세트

생산 Routing

생산 Routing 주문을 참조하지 않고 자재를 생산하거나 서비스를 제공하기 위해 필요한 가공 단계의 순서를 설명한다. Routing 주요 부분은 Routing 헤더, 공정, 자재 할당, 생산 자원/도구 검사 특성이다.

Run schedule

일정계획 실행

기간동안 반복적으로 생산된 완제품 또는 반제품의 생산을 위한 반복생산에서의 일정계획.

Safety stock

안전 재고

재고 저장 기간동안 예상치 못한 많은 소요량을 충족시키기 위해 확보된 재고수량. 안전재고의 목적은 자재 부족이 발생하는 것을 방지하는데 있다. 안전재고 레벨을 결정하기 위해, 첫째 자재 부족의 위험과 바람직한 서비스 레벨을 구체화 한다. 대개 안전재고는 생산에서 사용되지 않는다.

Sales and operations planning(SOP)

영업 계획

영업계획(SOP) 이력 데이타, 현재 데이타 또는 예측 데이타 등에 근거하여 영업, 생산 기타 운영목표치를 설정할 있게 하는 예측 계획 수립 도구임. 이때 설정된 목표치 달성에 요구되는 생산능력에 대한 계획도 수립할 있다. SOP 복합적 계획수립 계층구조를 갖는 상위 레벨의 계획수립 완제품에 대한 세부계획 수립를 모두 지원한다.

Sales plan

판매계획

미래의 판매량에 관한 구체적인 내용. 판매 계획은 잠재적인 판매량을 결정한다. , 그것은 얼마나 많은 최종제품 또는 제품 그룹이 팔리는가를 명시한다. 판매계획은 수요 관리 생산 일정계획 수립에 대한 시작이 된다.

Scheduling

일정계획

일정계획에서, 시스템은 어떤 주문 또는 주문 내의 공정에 대한 시작일 완료일을 계산한다. 일정계획 수립은 다음의 가지 방법으로 실행된다 :

� MRP : 자재 마스터 기록 내에 명시된 제작시간 및 납품 시간이 일정계획 수립동안 고려된다.

� 생산능력 계획수립 : 일정계획 수립은 Routing 및 생산 주문을 통해 수행된다. 생산 능력 부하가 고려되지 않은 리드 타임 일정계획과 생산능력 부하가 고려되는 생산능력 일정계획은 서로 구분이 이루어진다.

다음과 같은 일정계획이 있다 :

전방 일정계획: 개시일로 부터시작하여 미래로 전개되는 일정계획

후방 일정계획: 완료일로 부터 시작하여 과거로 올라가는 일정계획

특정 공정 중심으로의 계획: 주문 내의 어떤 특정 공정 중심으로 시작/ 연결된 전방 후방 일정계획 수립.

� 네트워크 일정계획: 작업을 수행하기 위한 가장 최초/최근 일자가 결정되고 그리고 생산능력 소요 및 여유가 계산되는 네트워크 구조의 일정계획.

Sequence

순서

공정 번호에 의해 분류된 공정 순서. Routing 또는 검사 계획에서 다양한 순서 정의에 의해 네트워크와 유사한 그러나 다소 복잡한 구조를 생성할 있다. 다음의 순서 카테고리는 Routing에서 구분되어 쓰인다 :

� 표준 순서

� 대체 순서

� 병렬 순서

Setup time

준비시간

작업장에서 업무를 수행하는 것을 준비하는데에 필요한 시간.준비시간은 업무수행시간 (Execution time)에 포함된다.

Shift definition

작업 교대조 정의

작업 교대조의 개시, 완료 휴식시간은 작업 교대조 정의에서 결정된다. 작업 교대조 정의는 모든 Routing에서 유효하다. 작업 교대조 정의는, 중앙 집중 관리로 인해 생기는 작업시간의 변동 발생시 가용 생산능력 결정에 관련된 업무를 줄인다.

Shift sequence

작업 교대조 순서

작업 교대조 순서는 특정 시간 동안 몇몇 Work center에서 정의된 작업 교대조의 순서를 포함하고 있다. 작업 교대조 순서의 중앙 관리는 작업 교대조 정의의 주문 변경에 관련된 업무를 감소 시킨다.

Splitting

분할

분할은 업무가 동시에 작업되는 몇몇 공정 단계로 세분화되는 동안의 일정계획의 형태이다. 공정은 다음과 같이 분할될 있다 :

분할은 업무가 동시에 작업되는 몇몇 공정 단계로 세분화되는 동안의 일정계획의 형태이다. 공정은 다음과 같은 경우 분할될 있다 :

여러 대의 기계에서 동시에 가공할

여러 사람에 의해 작업될

Static lot sizing procedure

정적

로트 크기

결정 절차

자재 기준정보에 입력된 수량에 근거하여 로트크기를 계산하는 방법. 셋업 절차나 구매과정에 발생할 비용에 대하여 고려하지 않는다. 세가지 다른 로트 크기 결정 기준이 있다. :

소요량을 로트 크기로 결정

고정된 로트 크기

� 최대 재고 수준점까지의 차이를 로트로 결정

Stock/requirements list

재고

/소요량 리스트

자재 재고 현황의 최신 개요. 개요는 특정 재고에 대한 모든 최근 관련된 자료 (생산 주문, 판매 주문, ) 포함하는 어떤 Function 통해 생성된다. 따라서, 항상 마지막 계획 수립시 재고/소요량 상황을 반영하는 MRP 리스트와 반대로 자재에 관한 가장 최신 가용 생산성 상황을 보여준다.

Storage location

재고 저장 장소

공장내에서 자재 재고의 구별을 있도록하는 조직 단위.

Sub-item

하위 품목

하위 품목은 생산에서 그것의 설치점에 의해 달라진다. BOM 자체에서는, 하위 품목은 기능적 목적이 없다. 그러나 회사에서는 자동 조립 프로그램을 생성하는데 사용될 있다.

Sub-operation

하위 공정

하위 공정은 공정에 부속되어 있다. 예를 들어 하위 공정은 사람과 기계를 여러 사람과 여러 대의 기계가 동시에 필요한 공정에 할당하는데 사용된다. 하위 공정은 원가를 산정 있지만 일정계획 수립은 없다. 하위 공정의 유형을 예시하면 다음과 같다 :

PP Routing공정내에서의 하위 공정

관리 Routing공정내에서의 하위 공정

Summarized BOM

요악 BOM

제품에 포함된 조립품 기타 부품에 대해모든 전개 레벨의 완성된 리스트를 보여주는 BOM 분석. 한번 이상 사용된 조립품 또는 다른 부품은 다같이 합산된다. 시스템은 여기에 필요한 수량을 곱하고 하나의 품목으로 이것을 표시한다. 부품으로서 조립품을 표시하는것은 선택사항이다.

Task list

업무목록

재고자산을 생산하거나 용역을 제공하는데에 필요한 업무처리단계(Transaction) 기술한 목록이다.R/3 시스템에서는 다음과 같은 형태의 업무목록이 구별된다

공정표 (Routing)

참조업무세트 (Reference operation set)

Task list type

업무목록

유형

기능에 따라 업무목록 (Task list) 구분한 것으로 PP에는 다음과 같은 업무목록 유형이 있다 :

Routing

Reference operation set

Rate routing

Standard rate routing

Teardown time

작업 마감 시간

공정작업 Work center 평상시대로 복구하는데 필요한 시간. 작업마감시간은 실행시간의 일부분이다.

Text item

텍스트 항목

텍스트 요소만 포함하는 BOM내의 item.

텍스트 item 고객에 대한 정보나 내부적 목적을 위한 정보를 저장할 있다.

Time - phased material planning

주기적

자재 수급

계획

특정주기에 따라 계획을 수립하는 자재 계획 수립의 형태. 예를 들어, 협력업체가 항상 특정 요일에 자재를 납입한다면, 납입 주기에 맞춰 자재수급계획을 수립한다.

Valuation strategy

평가 전략

어떤 자재, 생산활동 외주 작업이 원가 계산 변형을 위해 평가된다. 이것은 평가 변형으로서 구체화 된다.

Variable-size part quantity

가변 크기 부품량

크기를 결정할 있는 공식이 정의되어 있을 시스템이 크기를 사용하여 계산하는 가변 크기 품목의 수량. 가변 크기 부품량은 원자재 소요량 계산의 기본으로 사용된다.

Variant BOM

변경 BOM

거의 대부분의 같은 부품들을 가진 제품들을 설명할 있는 BOM들의 결합.

Wait time

이동 대기 시간

자재가 다음 공정에서 가공될 있기 전에 거쳐야만 하는 시간. : 자재를 가열 냉각 시킨후 완전히 냉각시키는데 필요한 시간. 가공과 관련된 이동대기 시간은 공정 리드 타임의 일부분을 구성한다.

Work center

작업장

산출물을 생산하기위해 작업수행이 이루어지는 조직단위.작업장은 어디서 그리고 어떤 사람에 의하여 업무 (Operation) 수행되어져야 하는가를 정의한다.하나의 코스트센터 (Cost center) 작업장 마스터 레코드 (Work center master record) 있는 각각의 작업장에 지정되어 진다.작업장은 이용이 가능한 특정한 조업도를 갖고 있다.작업장에서 수행되는 액티비티 (Activity) 코스트센터유형과 액티비티유형에 의해 결정이 되는 부과율 (Charge rate) 의해 평가된다. 작업장은 다음과 같은 것들이 있다 :

기계

사람

생산라인

기술자들의 집합

Work center hierarchy

작업장 계층구조

Work center Work center 간의 관계가 레벨상에서 표시되는 Work center 관리내의 구조. Work center계층구조는 가용 요구 생산능력 축적을 위한 생산능력 계획에서 사용된다. 외에도, 이것은 Work center 대한 탐색에도 사용된다.

Work order

작업 지시

Company에서 작업되는 업무를 설명한 지시. `작업 지시`, 용어는 다음의 주문 유형에 대한 일반적인 용어이다 :

생산 지시

검사 지시

수리/보전 지시

네트워크

by Joe & Soohy 2007. 3. 2. 17:10

사용자 삽입 이미지

표준 정규 분포

사용자 삽입 이미지

자유도가 1인 t분포

사용자 삽입 이미지

빨간색이 표준정규분포, 파랑색이 t분포

사용자 삽입 이미지

검정색 선 : 표준정규분포
파랑색 선 : t-분포 (df = 1)
빨강색 선 : t-분포 (df = 2)
초록색 선 : t-분포 (df = 3)
갈  색  선 : t-분포 (df = 4)

>>아래에서 보는 것처럼, t-분포의 자유도가 높을 수록 표준정규분포에 근사함을 알 수 있다.




표준정규분포 설명

내가 이 게시판에 올린 제목을 보고 당황한 사람이 있을거라 생각한다. 하지만 의심을 하지말고 일단 끝까지 읽어보길 바란다.

미안하지만 아직 표준정규분포를 모르는 사람들은 주변 사람들에게 수학의 정석을 빌려 찾아보길 바란다.

(아님 배울때까지 기다렸다가 이 글을 읽기 바란다.)


이놈을 처음 만난 날을 아직 잊을 수가 없다. 나는 수업도 안 듣고 이놈만 50분동안 째려 보았으니 말이다.

먼저 이 곡선을 뚫어져라 쳐다 보자. 특정 구간에서 곡선의 밑 면적은 해당 확률변수의 범위에 따른 확률을 나타낸다... 그리고 이 곡선에 있어서 x축은 점!근!선! 이다. 즉, 절대 만나지는 않는다는 것이다.

다시 말해서, 확률이 0일 수는 없다는 것이다. 하다 못해 내가 전교 500등을 해도 전교 1등을 할 확률이 절대 없지는 않다는 것이다. 이것이 첫번째 교훈.. Impossible Is Nothing (어디서 많이 본 듯 하다는.....*ㅡㅡ*쿨럭)

그리고 또한번 째려 보자. 과연 이 곡선에서 상위 0.1%의 밑면적과 평균에서 전후 0.1%의 밑면적은 얼마나 차이가 날까..

여기서 두번째 교훈... 남들 "만큼" 해서는 최고가 될 수 없다.

그리고 이번엔 이놈의 한가운데를 가로지르는 y축을 보자. x=0 즉, "평균"의 면적은... 직선이므로. 그 면적이 0다. 즉 이세상에 평균이란 없는 것이다... 이 무슨 궤변인고 하니..

세상은 y축이라는 기준을 따라 (+) 아니면 (-)다. 발전하거나, 뒤쳐지거나.. 정체란 있을수 없다

설령 아무리 공부를 열심히 해도 성적이 오르지 않는다 해도.. 그것은 정체가 아니라 발전이다. 그렇지 않으면 점차 퇴보할 뿐이다. 인생은 너무나 가파른 산이어서, 오르다 쉬는 순간에는 그만큼 미끄러져 내려가고 있는 것이다.

그리고 이번엔 이 곡선의 오른쪽 끝을 찾아보자.. 찾았는가?---->Yes 한 사람은 거짓말쟁이다. 아까도 말했듯 x축은 점근선이다. 즉, 곡선은 점점 x축에 가까워지면서 끝없이 나아가고 있다.

여기서 네번째, 나는 절대로 최고가 아니다! 세상엔 나보다 우월한 존재가 항상 존재한다. 따라서 나는 멈추어서는 안된다. 계속 나아가야만 한다! 는 것이다.


오늘 나의 헛소리는 여기까지!!!  일어주셔서 감사합니다~~~~~

by Joe & Soohy 2007. 2. 21. 19:05
통계 용어

abridged life table 간이생명표
absolute deviation 절대편차
absolute error 절대오차
absolute frequency 절대도수[빈도]
absolute moment 절대적률
absolute rank 절대순위
absolutely continuous 절대연속(의)
absolutely continuous distribution 절대연속분포
absolutely integrable 절대적분가능(한)
absorbing barrier 흡수벽, 흡수장벽
absorbing distribution 흡수분포
absorbing region 흡수역
absorbing state 흡수상태
accelerated life test 가속(적)수명시험
accelerated stochastic approximation 가속(적)확률근사
accelerating stress 가속 스트레스
acceleration function 가속함수
accept 채택하다, 수용하다
acceptable boundary 합격경계, 수용경계
acceptable quality level 합격품질수준
acceptable reliability level 합격신뢰도수준
acceptance control chart 합격관리도
acceptance criterion 합격기준
acceptance error 합격오류, 채택오류
acceptance inspection 합격검사
acceptance line 합격선
acceptance number 합격수, 합격판정개수
acceptance region 채택역, 수용역
acceptance sampling by attributes 계수형 합격 샘플링
acceptance sampling by variables 계량형 합격 샘플링
acceptance sampling 합격 샘플링, 합격판정 샘플링
accessible 도달가능(한)
accessible state 도달가능상태
accumulated process 누적과정, 집적과정
accumulated sum 누계, 누적합, 쌓인 합
accumulation analysis 누적분포
accuracy 정확도
action space 행동공간, 행위공간
actuarial mathematics 보험수학
actuarial statistics 보험통계(학)
adaptive 적응적
adaptive estimator 적응추정량, 순응추정량
adaptive inference 적응추론, 순응추론
adaptive method 적응법, 순응법
adaptive optimization 적응최적화, 순응최적화
adaptive test 적응검정[검증]
added variable plot 추가변수그림, 추가변수도
addition law of probability 확률의 덧셈법칙
addition theorem 덧셈정리, 가법정리
additional sample 추가표본
additive 가법(적), 더하기
additive effect 가법효과, 더하기 효과
additive model 가법모형, 더하기 모형
additive process 가법과정
additive property 가법성질
additive risk model 가법위험모형
additivity 가법성
adjacent category 이웃범주
adjacent matrix 이웃행렬
adjacent value 인접값
adjoint matrix 수반행렬, 딸림행렬
adjusted coefficient of determination 수정결정계수
adjustment factor 수정[보정]인자
admissibility 허용가능성, 허용성
admissible 허용가능, 허용
admissible estimator 허용가능추정량, 허용추정량
admissible number 허용가능수, 허용수
admissible strategy 허용가능전략, 허용전략
admissible test 허용가능검정[검증], 허용검정[검증]
affinity 유사성
affinity-alpha resolvability 유사알파 분해성
affinity transformation 유사성변환
age composition 나이구성, 연령구성
age dependent 나이의존, 연령의존
age-specific death rate 나이별 사망률 , 연령별 사망률
agglomerative algorithm 응집알고리즘
aggregate 총
aggregation 총계
aggregation bias 총계편향
aggregative index 총계지수
aggregative method 총계법
agricultural census 농업총조사, 농업센서스
agricultural trial 농업시험
Aitken's estimator 에이트켄의 추정량
Akaike's information criterion 아캉케의 정보(량)기준
algebra 대수(학)
algorithm 알고리즘, 계산절차
alias 별명
allocation 배분, 할당
allometry 이질동형
allowable defects 허용결점수
all possible regression 모든 가능한 회귀, 총가능회귀
almost all 거의 모든
almost certain 거의 확실한
almost certainly 거의 확실하게
almost everywhere 거의 모든 곳에서
almost stationary 거의 정상적인
almost sure 거의 확실한
almost sure convergence 거의 확실한 수렴
almost surely 거의 확실하게
almost surely stable 거의 확실하게 안정된
alpha-resolvability 알파 분해성
alternating least squares 교대최소제곱
alternating matrix 교대행렬
alternating renewal process 교대갱신과정
alternating series 교대급수
alternative form method 동형방법
alternative hypothesis 대립가설, 대안가설
amalgamated sum 융합합
amount of information 정보량
amount of inspection 검사량
amplitude 진폭
amplitude ratio 진폭비
analogue computer 아날로그 컴퓨터
analysis 분석, 해석, 해석학
analysis of covariance 공분산분석
analysis of deviance 이탈도[편차]분석
analysis of dispersion 산포분석, 퍼짐분석
analysis of variance [ANOVA] 분산분석
analysis of variance [ANOVA] table 분산분석표
analysis survey 분석조사
analytic function 해석(적)함수
analytic trend 해석적 추세
ancillary information 보조정보
ancillary statistic 보조통계량
Anderson-Darling statistic 앤더슨-달링 통계량
Andrews plot 앤드류스 그림
angle of reflection 반사각
angular transformation 각변환
angular variation 각변동
annealing 담금질
annihilator space 소멸자 공간
annual rate of growth 연간성장률
Anosov's theorem 아노소프의 정리
Ansary-Bradley statistic 안사리-브래들리 통계량
antimode 반최빈값
antirank 반순위
antisymmetric 반대칭(적)
antithetic variate 대조변량
antitonic function 순서역전함수
aperiodic 비주기적
aperiodic state 비주기적상태
apparent failure rate 겉보기 고장률, 외견고장률
apparent rate 겉보기 비율
applied mathematics 응용수학
applied statistics 응용통계학
approximate distribution 근사분포
approximate integration 근사적분
approximate solution 근사해
approximate value 근사값
approximation 근사, 어림셈
approximation error 근사오차
approximation method 근사방법
approximation theorem 근사정리
arbitrary 임의의
arccosine 아크코사인, 역코사인
arcsecant 아크시컨트, 역시컨트
arcsine 아크사인, 역사인
arcsine distribution 아크사인분포, 역사인분포
arctangent 아크탄젠트, 역탄젠트
area 넓이, 면적
area comparability factor 지역비교인자
area sampling 지역표집, 지역추출법
area statistics 지역통계
area under the curve 곡선아래면적, 곡선밑면적
argument 변수, 편각
arithmetic 산술, 셈법, 산수
arithmetic average 산술평균
arithmetic distribution 산술분포
arithmetic mean 산술평균
arithmetic sequence 등차수열
arithmetic series 등차급수
Armitage's restricted procedure 아미타지의 제한절차
array 배열
arrival distribution 도착분포
arrow diagram 화살그림, 화살도
artificial intelligence 인공지능
ascertainment error 확인오차
assay 시험, 생검
assembly language 어셈블리어(語)
assignable cause 이상원인
assignable variation 이상변동
associable design 동반설계
associate class 동반층, 동반류
association 연관성
association analysis 연관성분석
association scheme 동반계획
associative law 결합법칙, 묶음법칙
assortative mating 동류교배
assumption 가정
asymmetric distribution 비대칭분포
asymmetric relation 비대칭관계
asymmetrical test 비대칭검정[검증]
asymmetry 비대칭성
asymptote 점근선
asymptotic 점근적(인)
asymptotic Bayes procedure 점근적 베이즈 절차
asymptotic bias 점근편향
asymptotic distribution 점근분포
asymptotic efficiency 점근효율
asymptotic expansion 점근적 전개
asymptotic normality 점근적 정규성
asymptotic property 점근적 성질
asymptotic relative efficiency 점근적 상대효율
asymptotic series 점근급수
asymptotic standard error 점근(적)표준오차
asymptotic variance 점근분산
asymptotically efficient estimator 점근적 유효추정량
asymptotically locally optimal design 점근적 국소최적설계
asymptotically most powerful 점근적 최강력
asymptoticaly stationary 점근적 정상
asymptoticaly unbiased 점근적 비편향
atom of probability measure 확률측도의 원자
at random 임의로, 랜덤하게, 확률적으로
attack rate 발병률
attributable risk 귀속위험
attribute 속성
augmentation 확대, 덧붙임
augmented factorial experiment 확대요인실험, 덧붙인 요인실험
augmented matrix 확대행렬, 덧붙임(덧붙인)행렬
augmented posterior 확대사후분포
autocorrelation 자기상관
autocorrelation coefficient 자기상관계수
autocorrelation function 자기상관함수
autocovariance 자기공분산
autocovariance function 자기공분산함수
autocovariance generating function 자기공분산생성함수
automatic classification 자동분류
automatic process control 자동공정관리
autoregression 자기회귀
autoregressive integrated moving-average [ARIMA] 자귀회귀누적이동평균 
autoregressive moving-average [ARMA] 자기회귀이동평균
autoregressive process 자기회귀과정
autoregressive transformation 자귀회귀변환
autospectrum 자기 스펙트럼
availability 가용도
average 평균
average amount of inspection 평균검사량
average deviation 평균편차
average error 평균오차
average extra defectives limit 평균여분불량수한계
average fraction inspection [AFI] 평균검사비율
average linkage 평균연결(법)
average method 평균법
average number of defects 평균결점수
average outgoing quality 평균출검품질
average outgoing quality level 평균출검품질수준
average outgoing quality limit 평균출검품질한계
average quality 평균품질
average quality protection 평균품질보호
average run length 평균 런 길이
average sample 평균표본
average sample number 평균표본수
average sample number curve 평균표본수곡선
average sample number function 평균표본수함수
average total inspection 평균총검사량
average value 평균값
axial point 축점
axiom 공리
axiom of choice 선택의 공리
axiom of probability 확률의 공리
axiomatic method 공리적 방법
axis 축
axis of abscissas 가로축, 횡축
axis of coordinates 좌표축
axis of ordinates 세로축, 종축
axis of rotation 회전축
axis of symmetry 대칭축

back forecasting 후방예측
back substitution 후방대입
background factor 배경요인, 배경인자
backward difference 후진차분
backward diffusion equation 후진확산방정식
backward elimination 후진제거, 변수제거
backward elimination method 후진제거법, 변수제거법
backward equation 후진방정식
backward induction 후진귀납법
backward martingale 후진 마팅게일
backward operator 후진연산자
Bahadur efficiency 바하두르 효율
Bahadur relative efficiency 바하두루 상대효율
balance 균형
balanced array 균형배열
balanced confounding 균형중첩, 균형혼선
balanced data 균형자료
balanced factorial design 균형요인설계
balanced incomplete block design [BIBD] 균형불완비블록설계
balanced sample 균형표본
ballot 투표
ballot theory 투표이론
Banach space 바나흐 공간
band 띠, 대역
band chart 띠그림표, 띠도표
band graph 띠그래프
bandwidth 띠너비, 띠폭, 대역폭
bar chart 막대그림표, 막대도표
Bartholomew's problem 바솔로뮤의 문제
Bartlett correction 바틀렛 수정
Bartlett estimator 바틀렛 추정량
base 기저, 기준, 밑변, 밑, 바탕, 밑면
base curve 기저곡선, 밑곡석
base line 기준선, 밑선, 밑금
base year 기준년(도)
basic form 기본꼴, 기본형
basis 기저, 밑 , 바탕
Basu's theorem 바수의 정리
batch 뱃치, 집단, 묶음
Bates-Neyman model 베이츠-네이만 모형
bath tub curve 욕조(형)곡선
Bayes estimate 베이즈 추정값
Bayes formula 베이즈 공식
Bayes procedure 베이즈 절차
Bayes rule 베이즈 규칙
Bayes theorem 베이즈 정리
Bayesian inference 베이즈(적)추록
Bayesian information criterion 베이즈 정보기준
Bayesian interval 베이즈 구간
Bayesian method 베이즈 방법
bead experiment 구슬실험
Behrens-Fisher test 베렌스-피셔 검정[검증]
Bellman-Harris process 벨만-해리스 과정
bell-shaped curve 종형곡선
bell-shaped distribution 종형분포
Beran's test 베란의 검정[검증]
Berge's inequality 버지의 부등식
Berkson model 버크슨 모형
Bernoulli distribution 베르누이 분포
Bernoulli number 베르누이 수
Bernoulli polynomial 베르누이 다항식
Bernoulli trial 베르누이 시행
Bernoulli variation 베르누이 변동
Bernoulli's inequality 베르누이의 부등식
Bernstein's inequality 번스타인의 부등식
Bernstein's theorem 번스타인의 정리
Bessel equation 베셀 방정식
Bessel function 베셀 함수
Bessel interpolation 베셀 보간법
best asymptotic normal [BAN] 최량점근정규
best critical region 최량임계역, 최량기각역
best fit 최량적합
best invariant decision function 최량불변결정함수
best linear estimator 최량선형추정량
best linear index 최량선형지수
best linear unbiased estimator 최량선형비편향추정량
best subset regression 최량부분집합회귀
best test 최량검정[검증]
best unbiased critical region 최량비편향임계[기각]역
beta-binomial distribution 베타-이항 분포
beta distribution 베타 분포
beta-Stacy distribution 베타-스테이시 분포
beta-Whittle distribution 베타-위틀분포
between class 계급간
between class variation 계급간 변동
between cluster variance 군집간 분산, 집락간 분산
between group 그룹간
between groups variance 그룹간 분산
Bhattacharyya bound 바타차리야 한계
Bhattacharyya's distance 바타차리야의 거리
bias 편향, 치우침, 편의(偏倚)
bias parameter 편향모수
bias reduction 편향축소, 치우침 줄이기
biased 편향(된), 치우친
biased coin 편향동전
biased estimation 편향추정
biased regression 편향회귀
biased sample 편향표본
biased test 편향검정[검증]
Bickel-Hodges estimator 빅켈-핫지스 추정량
bicubic spline 쌍삼차 스프라인, 겹삼차 스플라인
Bienayme-Tchebychev inequality 비에나메-체비셰프 부등식
bifactor model 이인자모형
bijection 전단사함수, 전단사
bijective 전단사의, 전단사
bijective function 전단사함수, 일대일 대응함수
bijective mapping 전단사사상, 일대일 대응사상
bilinear form 겹선형형식
bilinear function 겹선형함수
bilinear model 겹선형모형
bilinear transformation 겹선형변환
bimodal distribution 이봉분포
binary comparisons 이진비교
binary data 이진수자료
binary expansion 이진전개
binary number 이진수
binary number system 이진수체계
binary operation 이항연산
binary relation 이항관계
binary response 이항반응
binary search 이분탐색
binary sequence 이진수열
binary system 이진법
Bingham's distribution 빙햄의 분포
binomial 이항(의)
binomial coefficient 이항계수
binomial distribution 이항분포
binomial equation 이항방정식
binomial expansion 이항전개
binomial formula 이항공식
binomial index of dispersion 이항산포지수
binomial probability paper 이항확률지
binomial proportion 이항비율
binomial random variable 이항확률변수
binomial series 이항급수
binomial test 이항검정[검증]
binomial theorem 이항정리
binomial variation 이항변도
bioassay 생시험
bioavailability 생가용도, 생물적 가용도
bioequivalence 생동등성
biological assay 생물학적 시험
biological indicator 생물학적 지표
biometrics 계량생물학
biometry 생물측정
biostatistics 생물통계학
biplot 행렬도, 쌍도
bipolar factor 양극인자, 쌍극인자
Birnbaum's inequality 번바움의 부등식
Birnbaum-Saunders distribution 번바움-손더스 분포
Birnbaum-Tingey distribution 번바움-틴지 분포
birth-and-death process 출생-사망 과정, 생성-소멸 과정
birth-death ratio 출생(대)사망 비
birth process 출생과정
birth rate 출생률
birthday problem 생일문제
birthplace population 출생지인구
bisection method 이분법
biserial correlation 이연상관
biserial correlation coefficient 이연상관계수
bispectrum 이변량 스펙트럼, 쌍 스펙트럼
Bissinger distribution 비싱거 분포
bit 비트
bivariate 이[2]변량
Blackwell's theorem 블랙웰의 정리
blind trial 눈가림시행
block 블록
block effect 블록 효과
block product 블록 곱
Bochner's theorem 보크너의 정리
body graph 신체 그래프
Bonferroni inequality 본페로니 부등식
Boole's inequality 부울의 부등식
Boole-Bonferroni-Frechet inequality 부울-본페로니-프레셰 부등식 
boolean algebra 부울 대수
Boolean model 부울 모형
Boolean ring 부울 환
bootstrap 붓스트랩, 자육(自育)
Borel-Cantelli lemma 보렐-칸텔리 보조정리
Borel field 보렐 집합체, 보렐 체
Borel measurability 보렐 가측성
Borel measurable function 보렐 가측함수
Borel measure 보렐 측도
Borel set 보렐 집합
Borel-Tanner distribution 보렐-태너 분포
Borges' approximation 보르그즈의 근사
Bose-Einstein statistic 보즈-아인슈타인 통계량
boundary 경계
boundary condition 경계조건
boundary value 경계값
boundary value problem 경계값문제
bounded 유계
bounded above 위로 유계
bounded below 아래로 유계
bounded completeness 유계완비성
bounded convergence 유계수렴
bounded convergence theorem 유계수렴정리
bounded function 유계함수
bounded linear functional 유계선형범함수
bounded set 유계집합
bounded variation 유계변동
box-and-whisker plot 상자수염도, 상자그림
Box-Cox transform 박스-칵스 변환
Box-Jenkins model 박스-젠킨스 모형
Box-Muller transformation 박스-뮬러 변환
box plot 상자그림
bracket 큰 묶음표, 대괄호
Bradley-Terry model 브래들리-테리 모형
branch 분지, 가지
branching process 분지과정, 분기과정
break point 단락점
breakdown bound 붕괴한계, 붕괴경계
breakdown point 붕괴점
breeding 육종
Brendt-Snedecor method 브렌트-스네데카 방법
Brown-Mood procedure 브라운-무드 절차
Brownian bridge 브라운 다리
Brownian motion 브라운 운도
brownian motion with drift 표류(하는)브라운 운동
Brunk's test 프렁크의 검정[검증]
bubble sort 거품순서화
Buffon's needle problem 뷔퐁의 바늘문제
bulk sampling 덩어리 표집
Burke's theorem 버크의 정리
Burkholder approximation 버크홀더 근사
Burt matrix 버크 행렬
business census 사업체총조사
business composite index 경기종합지수
business diffusion index 경기확산지수, 경기동향지수
business index 경기지수
business survey index 기업실사지수

calculation 계산, 셈
calibration 보정, 눈금조정
call-back 재조사
canonical 정준(적), 표준(적)
canonical basis 정준기저, 표준기저
canonical correlation 정준상관, 표준상관
canonical correlation analysis 정준상관분석, 표준상관분석
canonical correlation coefficient 정준상관계수, 표준상관계수
canonical discriminant analysis 정준판별분석, 표준판별분석
canonical form 정준형, 표준형, 표준꼴
canonical ling 정준연결(함수), 표준연결
canonical score 정준점수, 표준점수
canonical structure 정준구조, 표준구조
canonical variate 정준변량, 표준변량
Cantelli's inequality 칸텔리의 부등식
Cantor-type distribution 칸토르형 분포
capture-recapture sampling 포획-재포획 표집
cardinal number 기수, 집합의 크기
carrier epidemic model 매개체전염모형
carrier variable 운반변수
carry-over effect 이월효과
Cartesian product 데카르트 곱
case-control study 사례-대조 연구
case history study 사례사연구
Castle's law 캐슬의 법칙
categorical data 범주형자료
categorical distribution 범주형분포
categorical variable 범주형 변수
categorization 범주화
category 번주
category attribute 범주속성
Cauchy distribution 코쉬 분포
Cauchy-Schwarz inequality 코쉬-슈바르츠 부등식
cause 원인
cause-and-effect diagram 인과도, 특성요인도
cause of death 사인, 사망원인
cell 칸
cell frequency 칸도수[빈도]
censored data 중도절단자료, 중절자료
censored regression 중도절단회귀, 중절회귀
censored sample 중도절단표본, 중절표본
censoring 중도절단, 중절
census 총조사, 센서스, 전수조사
census of housing 주택총조사
census of population 인구총조사
census tract 총조사 조사구, 센서스 조사구
center 중심, 중앙
centering 중심화
central composite design 중심합성설계
central factorial moments 중심계승적률
central limit theorem 중심극한정리
central moment 중심적률
central tendency 중심경향성, 중심성향
central value 중심값
centroid 무게중심, 중심(重心)
chain 연쇄, 사슬
chain-binomial model 연쇄이항모형
chain block design 연쇄 블록 설계
chain rule 연쇄법칙
Champernowne distribution 챔퍼나운 분포
chance 우연
chance cause 우연원인
chance variation 우연변동
change of variables 변수바꿈, 변수변환
change-over design 전환설계
change-over trial 전환시행
change point 변화시점, 변화점
Chapman-Kolmogorov equation 채프만-콜모고로프 방정식
character 문자
characteristic curve 특성곡선
characteristic equation 특성방정식, 고유방정식
characteristic function 특성함수, 고유함수
characteristic root 특성근, 고유근
characteristics 특성
Chariler distribution 샤리에 분포
Chariler polynomial 샤리에 다항식
chart 도표, 그림표, 관리도
Chauvenet's criterion 쇼브네트의 기준
Chebyshev inequality 체비셰프 부등식
check sheet 점검지, 체크시트
Chernoff face 체르노프 얼굴
chi-function 카이 함수
chi-square 카이제곱
chi-squre distribution 카이제곱분포
chi-squre random variable 카이제곱확률변수
chi-square statistic 카이제곱통계량
chi-square test 카이제곱검정[검증]
chip experiment 칩 실험
Cholesky decomposition 콜레스키 분해
chunk sampling 덩어리 표집
circular chart 원도표, 원그림
circular distribution 원형분포
circular formula 순환식
circular normal distribution 원형정규분포
circula permutation 원형순열
circular quartile deviation 원형사분편차
circular range 원형범위
circular triad 원형삼각관계
class 계급
class boundary 계급경계
class frequency 계급도수[빈도]
class interval 계급구간
class lower limit 계급하단, 계급하한
class smbol 계급기호
class upper limit 계급상단, 계급상한
class value 계급값
class width 계급폭
classification 분류
classification statistic 분류통계량
climbing method 등산법
clinical epidemiology 임상역학
clinical trial 임상시험, 임상시행
closed 닫힌
closed-ended question 폐쇄형질문
closed form 닫힌 형식, 폐쇄형
closed formula 닫힌 공식
closed interval 닫힌 구간, 폐구간
closed sequential sampling 닫힌 순차적 표집, 폐순차적 표집
closed sequential test 닫힌[폐]순차적 검정[검증]
closed set 닫힌 집합, 폐집합
cluster 군집, 집락
cluster analysis 군집분석, 집락분석
cluster sampling 군집표집, 집락표집
cluster size 군집크기, 집락크기
Cochran's criterion 코크란의 기준
Cochran's test 코크란의 검정[검증]
Cochran's theorem 코크란의 정리
Cochran-Armitage test 코크란-아미티지 검정[검증]
Cochrane-Orcutt iterative process 코크레인-어컷트 반복절차
code 코트, 부호
coding 코딩, 부호화
coefficient 계수
coefficient of confidence 신뢰계수
coefficient of detrmintion 결정계수
coefficient of elasticity 탄력성계수
coefficient of reliability 신뢰성계수, 신뢰성
coefficient of variation [CV] 변동계수, 변이계수
cofactor 여인수
cograduation 동순위
Cohen's measure of agreement 코헨의 합치도
coherence 일관성
coherent structure 응집구조
cohort analysis 코호트 분석
cohort study 코호트 연구
collapsed stratum method 붕괴층방법
collapsibility 붕괴가능성
collection 모임, 집합
collinearity 공선성, 공선형성
column 열
column vector 열 벡터
combination 조합
combiantion of tests 검정[검증](의) 결합
combinatorial arrangement 조합배열
combiantorial test 조합검정[검증]
combinatorics 조합이론
combined estimator 결합추정량
common factor 공통인자
common factor variance 공통인자분산
communality 공통성
communicating 상호도달가능(한)
communicating class 상호도달가능집단
commutative law 교환법칙
comparative assay 비교시험
comparative mortality figure 비교사망자수
comparative mortality index 비교사망지수
compensating error 보상오차
competing risk model 경쟁위험모형
complement 여집합, 보집합, 나머지 집합
complementary 여, 보
complementary event 여사건, 보사건, 나머지 사건
complementary log-log 보 로그-로그
complete 완비, 완전
complete block 완비 블록
complete class 완비류
complete confounding 완전중첩, 완전혼선
complete enumeration 전부조사
complete life table 완전생명표
complete linkage 최장연결(법), 완전연결(법)
complete measure 완비측도
complete metric space 완비거리공간
complete space 완비공간
complete sufficient statistic 완비충분통계량
completely balanced 완전균형
completely randomized design 완전임의화설계, 완전확률화설계
completeness 완비성
complex Gaussian distribution 복소 가우스 분포
complex-valued function 복소값함수
complex variable 복소변수
complex Wishart distribution 복소 위샤트 분포
component 성분, 부품
component bar chart 성분막대도표
composite design 복합설계, 합성설계
composite hypothesis 복합가설
composite index 종합지수, 복합지수
composite sampling scheme 복합표집설계
composite system 복합시스템
composition of population 인구구성
compound event 복합사건
compound experiment 복합실험
compound frequency distribution 복합도수[빈도]분포
compound hypergeometric distribution 복합초기하분포
compound Poisson distribution 복합 포아송 분포
compound Poisson process 복합 포아송 과정
compressed limit 압축한계
computation 계산, 셈
concave 오목
concavity 오목성
concentration coefficient 집중계수
conceptual population 개념(적)모집단
conclusion 결론
concomitance 병존, 병재
concordance 부합성, 일치성
concordant 부합하는, 일치하는
concurrent deviation 병행편차
condition 조건, 상태
condition number 상태수, 조건수
conditional 조건부(의)
conditional convergence 조건부수렴
conditional density 조건부밀도
conditional density function 조건부 밀도함수
conditional distribution 조건부분포
conditional expectation 조건부기대
conditional failure rate 조건부고장률
conditional independence 조건부독립(성)
conditional inference 조건부추론
conditional likelihood 조건부가능도
conditional mean 조건부평균
conditional probability 조건부확률
conditional survival function 조건부생존함수
conditional test 조건부검정[검증]
conditionally complete 조건부완비
conditionally unbiased 조건부비편향
confidence band 신뢰대(역), 신뢰띠
confidence coefficient 신뢰계수
confidence curve 신뢰곡선
confidence interval 신뢰구간
confidence level 신뢰수준
confidence limit 신뢰한계
confidence region 신뢰영역
confidence set 신뢰집합
configuration 형태
confirmatory data analysis 확증적 자료분석
confluence analysis 합류분석
confounding 중첩, 혼선, 혼재, 교락
confounding bias 중첩편향, 혼선편향
confounding factor 중첩요인
confounding method 중첩법
confounding variable 중첩변수
confusion rate 혼동
congruential method 합동법
conjoint analysis 컨조인트 분석
conjugate 켤레, 공액
conjugate class 켤레류, 공액류
conjugate direction search method 켤레방향탐색법
conjugate distribution 켤레분포, 공액분포
conjugate gradient method 켤레경사도법
conjugate prior distribution 켤레사전분포, 공액사전분포
conjugate space 켤레공간, 공액공간
connectedness 연결성
consecutive test 계속적 검정[검증]
conservative test 보수적 검정[검증]
consistency 일치성
consistent 일치(적)
consistent equation 해를 갖는 방정식
consistent estimator 일치추정량
consistent statistic 일치통계량
consistent system 해를 갖는 방정식계
consistent test 일치검정[검증]
constant 상수
constant term 상수항
constraint 제약(조건)
construct 구인(構因)
construct validity 구인타당성
consumer price index 소비자물가지수
consumer price survey [CPS] 소비자물가조사
consumer's risk 소비자위험
consumption function 소비함수
contagious distribution 감염분포, 오염분포
contaminated distribution 오염분포
contaminated normal distribution 오염정규분포
contaminated variable 오염변수
contamination model 오염모형
content analysis 내용분석
content validity 내용타당성
contingency 우발성
contingency coefficient 우발성계수
contingency table 분할표, 우발표
continuity 연속성
continuity correction 연속성수정
continuous 연속적, 연속(의)
continuous data 연속자료, 연속데이터
continuous distribution 연속분포
continuous mapping 연속사상
continuous measure 연속측도
continuous population 연속모집단
continuous probability distribution 연속확률분포
continuous probability law 연속확률법칙
continuous process 연속과정
continuous random variable 연속확률변수
continuous sample space 연속표본공간
continuous sampling plan 연속표집계획
continuous time Markov chain 연속시간 마르코프 연쇄
continuous variable 연속변수
continuous variate 연속변량
continuously differentiable 연속미분가능
contour(line) 등고선
contour level 등고수준
contradict 모순이다
contradiction 모순
contraposition 대우
contrast 대비
contribution ratio 기여비
control 대조, 관리, 제어
control chart 관리도
control chart for attributes 계수형 관리도
control chart for variables 계량형 관리도
control group 대조군, 대조 그룹
control inspection 관리검사
control level 관리수준
control limit 관리한계
control of substrata 부층관리
control sheet 관리지
control treatment 대조처리
control variable 제어변수
controlled experiment 제어실험
converge 수렴한다
convergence 수렴
convergence in distribution 분포수렴
convergence in measure 측도수렴
convergence in probability 확률수렴
conversion 전환
convex 볼록(한)
convex function 볼록함수
convex hull 최소볼록집합
convex set 볼록집합
convolution 합성곱, 포갬
convolution formula 합성곱공식
Cook's distance 쿡의 거리
coordinate 좌표
coordinate axis 좌표축
coordinate plane 좌표평면
coordinate system 좌표계
coordinate transformation 좌표변환
Cornish-Fisher expansion 코니쉬-피셔 전개
corollary 따름정리
corrected moment 수정적률
correction 수정
correction for continuity 연속성수정
correction for grouping 그룹화수정
correlation 상관
correlation coefficient 상관계수
correlation coefficient matrix 상관계수행렬
correlation diagram 상관도
correlation function 상관함수
correlation matrix 상관행렬
correlation ratio 상관비
correlation table 상관표
correlogram 상관도표
correspondence analysis 대응분석
cospectrum 공(共)스펙트럼
cost function 비용함수
cost of living 생계비
countability axiom 가산공리
countable 가산의, 셀 수 있는
countable probability space 가산확률공간
countable set 가산집합, 셀 수 있는 집합
counter example 반례
counting measure 셈측도, 계수측도
counting process 셈과정, 계수과정
covariance 공분산
covariance function 공분산함수
covariance matrix 공분산행렬
covariance structure model 공분산구조모형
covariate 공변량
covariation 공변동
covariogram 공변동도
coverage 포함
coverage accuracy 포함정확도
coverage error 포함오차
coverage probability 포함확률
Craig's theorem 크레이그의 정리
Cramer's rule 크래머의 규칙
Cramer-Rao inequality 크래머-라오 부등식
cramer-von Miss test 크래머-폰미제스 검정[검증]
credible interval 신뢰구간, 신용구간
criterion 기준
criterion for stratification 층화기준
criterion-related validity 기준관련 타당성
critical condition 임계조건, 기각조건
critical failure 결정적 고장, 임계고장
critical level of significance 임계유의수준, 기각유의수준
critical point 임계점, 기각점
critical region 임계역, 기각역
critical value 임계값, 기각값
Cronbach's alpha 크론바흐의 알파
cross amplitude spectrum 교차진폭 스펙트럼
cross classification 교차분류
cross correlation 교차상관
cross covariance 교차공분산
cross-over design 교차설계
cross product 교차곱, 벡터곱, 외적
cross-product ratio 교차곱의 비
cross range 교차범위
cross-sectional analysis 횡단면분석
cross-sectional study 횡단면연구
cross spectrum 교차 스펙트럼
cross tabulation 교차표, 교차제표
cross-validation 교차타당성(입증)
crossed factor 교차요인
crude birth rate 조(粗)출생률
crude death rate 조(粗)사망률
crude moment 조(粗)적률
cubic lattice 입방격자
cubic spline 삼차 스플라인
cuboidal lattice design 입방형격자설계
cumulant 누율 누적적률
cumulant generating function 누율, 생성함수
cumulative distribution function 누적분포함수
cumulative error 누적오차
cumulative failure curve 누적고장곡선
cumulative frequency 누적도수[빈도]
cumulative frequency distribution 누적도수[빈도]분포
cumulative hazard function 누적위험함수
cumulative hazard rate 누적위험률
cumulative incidence 누적발생률
cumulative logit 누적 로짓
cumulative process 누적과정
cumulative relative frequency 누적상대도수[빈도]
cumulative sum chart 누적합(관리)도
curtailed inspection 단축검사
curtailed sampling 단축 샘플링, 단축표집
curvature 곡률
curve 곡선
curve fitting 곡선적합
curvilinear regression 곡선회귀
cutoff 절사, 버림
cutoff method 절사법
cutoff point 절사점
cutoff value 절사값, 경계값
cycle 순환, 순환마디
cycle trend 순환추세
cyclic design 순환설계
cyclic incomplete block design 순환불완비 블록 설계
cyclic order 순환 순서
cyclic permutation 순환순열, 순환치환
cyclic series 순환계열
cylinder 원기둥, 원주
cylinder set 원주집합
cylindrically rotatable design 원주형회전가능설계

damped oscillation 진폭감소진동
data 자료, 데이터
data collection 자료수집, 데이터 수집
data processing 자료처리, 데이터 처리
data sheet 자료지
death 사망
death process 사망과정
death rate 사망률
debugging 오류수정
decile 십분위수
decile deviation 십분위편차
decimal point 소수점
decimal system 십진법
decision function 결정함수
decision making 의사결정
decision procedure 결정절차
decision rule 결정규칙
decision space 결정공간
decision theory 결정이론
decomposition 분해
decreasing failure rate 감소고장률
decreasing hazard rate 감소위험률
deduction 연역, 연역법
deep stratification 심층화
defect 결점
defective 불량
defective item 불량품목, 불량품
defective proportion 불량률
defective unit 불량단위
deficiency 부족
de Finetti's theorem 드피네티의 정리
defining contrast 정의대비
definition 정의
degenerate 퇴화
degenerate distribution 퇴화분포
degree of association 연관도
degree of belief 확신도
degree of freedom 자유도
delayed renewal process 지연갱신과정
Delphi technique 델파이[델피] 기법
delta function 델타 함수
delta method 델타 방법
Deming cycle 데밍 사이클, 데밍 순환
demography 인구통계학
De Moivre's theorem 드무아브르의 정리
De Morgan's law 드모르간의 법칙
dendrogram, dendogram 나무형그림, 수목도, 덴드로그램
dense 조밀한
dense set 조밀집합
density 밀도
density function 밀도함수
denumerable 번호 붙일 수 있는, 가산의
departure process 이탈과정
dependence 종속성, 의존성
dependent 종속(적), 의존(적)
dependent event 종속사건, 종속사상
dependent variable 종속변수
depth 깊이
derivative 도함수, 미분계수
descent 하강
description 기술, 서술
descriptive statistics 기술통계(학)
descriptive survey 기술조사
design effect 설계효과, 계획효과
design matrix 설계행렬, 계획행렬
design of experiment 실험설계, 실험계획
design stress 설계 스트레스
destructive test 파괴검사
determinant 행렬식
deterministic model 결정적 모형
deterministic process 결정적 과정
deterministic simulation 결정적 모의실험, 결정적 모의시행
deviance 이탈도, 편차
diagnosis 진단
diagnostic bias 진단편향
diagonal element 대각원소
diagonal matrix 대각행렬
diagonal process 대각과정
diagonalization 대각화
diagram 도표, 다이어그램
dichotomous 이분적, 이항적, 이지(二枝)의
dichotomy 이분법
difference 차, 차분, 차집합
difference operator 차분연산자
difference set 차집합
difference table 차분표
differentiable 미분가능한
differential equation 미분방정식
differential mortality 차이사망력
differential stochastic process 미분확률과정
differentiation 미분
difficulty index 난이도
diffuse prior 확산사전(분포)
diffusion 확산
diffusion equation 확산방정식
diffusion index 확산지수
diffusion process 확산과정
dimension 차원
dimensional reduction 차원축소
direct assay 직접시험, 직접생검
direct effect 직접효과
direct product 직적, 직접곱
direct sum 직합
direction vector 방향벡터
directional data 방향자료
directional derivative 방향도함수
Dirichlet distribution 디리슈레 분포
disaggregation model 분배모형
discontinuity 불연속(성)
discontinuous 불연속인
discontinuous process 불연속과정
discordance 비부합성, 비일치성
discordant 비부합(의), 비일치(의)
discordant pair 비부합쌍, 비일치쌍
discrepancy measure 불일치측도
discrete 이산, 띄엄
discrete data 이산자료, 이산형 데이터
discrete distribution 이산분포
discrete measure 이산측도
discrete population 이산모집단
discrete power series distribution 이산멱[거듭곱]급수분포
discrete probability distribution 이산확률분포
discrete random variable 이산확률변수
discrete space 이산공간
discrete stochastic process 이산확률과정
discrete time interval 이산시구간
discrete variable 이산변수
discriminant analysis 판별분석
discriminant function 판별함수
discriminant index 변별도
disjoint events 배반사건, 서로 겹치지 않는 사건
dispersion 산포, 퍼짐(성)
dispersion index 산포지수, 퍼짐성 지수
dispersion matrix 산포행렬, 퍼짐성 행렬
dispersion stabilizing transformation 산포[퍼짐] 안정화 변환
dispersion test 산포검정[검증], 퍼짐성검정[검증]
dissimilarity 비유사성
distance 거리
distance distribution 거리분포
distributed harmonic process 분배조화과정
distributed lag 분배시차, 분포시차
distributed oscillation 분배진동
distribution 분포
distribution curve 분포곡선
distribution form 분포형
distribution-free 분포무관(한), 분포에 의존하지 않는
distribution-free sufficiency 분포무관충분성
distribution function 분포함수
distribution polygon 분포다각형
distribution table 분포표
distributive law 분배법칙
disturbance factor 교란요인
diverge 발산하다
divergence 발산
divergent 발산하는
divergent sequence 발산수열
dividing value 나누는 값, 분할값
divisibility 나누어짐
divisible 나눌 수 있는, 나누어지는
division 나눗셈
Dodge continuous sampling plan 닷지 연속 샘풀링 계획
domain 영역, 정의역
domain of convergence 수렴영역
domain of definition 정의역
domain of study 연구영역
dominant eigenvalue 지배적 고유값
dominant eigenvector 지배적 고유벡터
dominated convergence theorem 지배수렴정리
Donsker's theorem 돈스커의 정리
Doolittle technique 두리틀 기법
dose metameter 용량 메타미터
dose response 용량반응
dot graph 점그래프
dot product 스칼라 곱, 점곱
dotted line 점선
double binomial distribution 이중이항분포
double blinding method 이중눈가림방법, 이중맹검법
double confounding 이중중첩
double dichotomy 이중이분법
double exponential distribution 이중지수분포
double integral 이중적분
double k-class estimator 이중 k급 추정량
double lattice design 이중격자설계
double layer 이중층
double logarithmic chart 이중 로그 도표
double Pareto curve 이중 파레토 곡선
double periodic function 이중주기함수
double precision 이배정밀도
double reversal design 이중반전설계
double sampling inspection plan 이중 샘플링 검사계획
double sampling 이중표집, 이중 샘플링
double series 이중급수
double stochastic matrix 이중확률행렬
doubly stochastic Markov chain 이중확률 마르코프 연쇄
doubly stochastic Poisson process 이중확률 포아송 과정
doubly truncated normal distribution 이중절단정규분포
down-cross 하향교차
downward rank 하향순위
dropout 중도탈락
dual 쌍대
dual process 쌍대과정
dual scaling 쌍대척도법
dual space 쌍대공간
dual theorem 쌍대정리
dumy level 가수준
dumy treatment 가처리
dumy variable 가변수
Duncan's multiple range test 던칸의 다중범위검정[검증]
duplicated sampling 중복표집
duplication process 중복과정
durability 내구성
Durbin-Watson statistic 더빈-왓슨 통계량
dyadic system 이진법
dynamic graphics 동적 그래픽스
dynamic model 동적 모형
dynamic process 동적 과정
dynamic programming 동적 계획법
dynamic simulation 동적 모의실험, 동적 모의시행
dynamical system 동적 체계

ecological survey 생태조사
econometrics 계량경제학
economic design 경제적 설계
economic index 경제지표
economically active population 경제활동인구
Edgeworth's series 에지워스의 급수
Edgeworth expansion 에지워스 전개
effect 효과
effect size 효과크기
effective number of replication 유효반복수
effective price survey 실효물가조사
effective range 유효범위
effective unit 유효단위
efficacy 효능
efficiency 효율(성)
efficiency index 효율지수
efficient estimation 효율(적)추정
Ehrenfest model 에렌페스트 모형
eigenvalue 고유값
eigenvector 고유벡터
Eisenhart model 아이젠하트 모형
element 원소, 원
elementary contrast 기본대비
elementary event 기본사건, 근원사상
elementary probability set 기본확률집합
elementary unit 기본단위
elimination of variable 변수소거
ellipse 타원
ellipsoid 타원체
elliptic coordinates 타원좌표
elliptical normal distribution 타원형정규분포
elliptical truncation 타원형절단
elliptically contoured distribution 타원형등고선분포
elliptically symmetric distribution 타원형대칭분포
ellipticity 타원율
embedded process / imbedded process 끼워넣은 과정, 끼워진 과정
empirical Bayes estimator 경험적 베이즈 추정량
empirical Bayes procedure 경험적 베이즈 절차
empirical distribution function 경험적 분포함수
empirical likelihood 경험적 가능도
empirical probability 경험적 확률
empirical process 경험과정, 경험확률과정
empirical relation 경험적 관계
empty cell test 빈칸검정[검증]
empty event 공사건
empty set 공집합
endogenous variable 내생변수
endpoint 끝점
end-value correction 끝값수정
engineering process control 공학적 공정관리
enquete 앙케트, 여론조사
entrance time 진입시간
entropy 엔트로피
enumerable 셀 수 있는
enumeration 조사, 실사
enumeration district 조사구, 실사구
enumeration method 조사방법
enumerator 조사원
environmental heritability 환경유전
environmental statistics 환경통계(학)
epidemic model 전염모형
epidemic process 전염과정
epidemiology 역학(疫學)
equal probability selection method 등확률선택법
equal spacing test 등간격 검정[검증]
equal variance 등분산
equality 등식, 상등
equally correlated distribution 등상관분포
equally likely events 등확률사상
equation 방정식
equicontinuity 등연속
equilibrium 평형, 균형
equilibrium distribution 평형분포
equitable game 공정(한) 게임
equivalence 동등, 동치
equivalence class 동등류, 동치류
equivalence relation 동등관계, 동치관계
equivalent 동등한, 동치인
equivalent dose 동가용량
equivalent event 동등사건, 동치사건
equivalent sample 동등표본
equivariance (1) 등변성
equivariance (2) 등분산성
equivariant estimator 등변추정량
ergodic 에르고딕
ergodic Markov chain 에르고딕 마르코프 연쇄
ergodic process 에르고딕 과정
ergodic state 에르고딕 상태
ergodic theorem 에르고딕 정리
ergodicity 에르고딕성
Erlang distribution 어랑분포
error 오차
error analysis 오차분석
error function 오차함수
error graph 오차그래프
error probability 오차확률
error sum of squares 오차제곱합
error term 오차항
error variance 오차분산
errors in variable 변수내 오차
Esseen`s lemma 에씬의 보조정리
Esseen-type approximation 에씬형 근사
essentially complete class 본질적 완류비
estimable function 추정가능함수
estimate 추정값
estimated percentage error 추정백분율 오차
estimated relative error 추정 상대오차
estimating equation 추정 방정식
estimation 추정
estimation error 추정오차
estimator 추정량
Euclidean distance 유클리드 거리
Euclidean space 유클리드 공간
eugenics 생학
even function 짝함수, 우함수
even number 짝수
even permutation 짝순열, 짝치환
event 사건, 사상
evolutionary operation[EVOP] 진화적 조업[공정]
evolutionary process 진화과정
exact fit 완전적합
exact inference 정확추론
exact sampling theory 정확표집이론
exact test 정확검정[검증]
example 보기, 예
exceedance life test 초과수명검정[검증]
exceedance statistic 초과통계량
exchangeable event 교환가능사건, 호환[가능]사건
exchangeable variable 교환가능변수, 호환[가능]변수
exclusive events 배반사건, 배반사상
exhaustive events 전체를 이루는 사건들
existence theorem 존재정리
exogenous variable 외생변수
expansion 전개(식)
expansion of function in series 함수의 급수전개
expectation 기대
expected frequency 기대도수[빈도]
expected mean square 기대평균제곱
expected quality level 기대품질수준
expected value 기대값
experiment 실험
experimental design 실험설계, 실험계획
experimental error 실험오차
experimental group 실험군
experimental region 실험영역
experimental unit 실험단위
experiment-wise error rate 실험별 오류율
expert system 전문가 시스템
explanatory variable 설명변수
explicit form 명시적 형태
exploratory data analysis 탐색적 자료[데이터]분석
exploratory survey 탐색적 조사
explosive process 폭발과정
explosive stochastic difference equation 폭발적 확률차분방정식
exponential distribution 지수분포
exponential family 지수족
exponential form 지수형, 지수꼴
exponential function 지수함수
exponential growth 지수적 증가
exponential random variable 지수확률변수
exponential smoothing 지수평활
exponentially weighted moving average 지수가중이동평균
expression 식
extension 확장
extensive sampling 광역표집
exterior 외부, 바깥
exterior point 외부점, 바깥점
external criterion 외적기준
external validity 외적타당성
external variance 외부분산
externally Studentized residual 외적[외부적] 스튜던트화 잔차
extinction probability 절멸확률
extrapolation 외삽법
extra sum of squares 추가제곱합
extremal 극단(의)
extremal process 극단과정
extremal quotient 극단값 비
extremal statistic 극단통계량
exterme value distribution 극단값분포
extreme vertices design 꼭지점설계

F-distribution F 분포
F-test F 검정[검증]
face graph 얼굴그래프
factor 인자, 요인, 인수
factor analysis 인자분석
factor level 인자수준
factor loading 인자적재(값)
factor pattern 인자패턴
factor rotation 인자회전
factor score 인자점수
factorization theorem 인수분해정리
failure analysis 고장분석
failure mode 고장모드, 고장형태
failure rate 고장률
fair game 공정게임
false alarm 오경보
family 모임, 족
family of distributions 분포족, 분포모임
fast Fourire transform[FFT] 빠른 푸리에 변환
fatality rate 사망률, 치사율
Fatou`s lemma 파토우의 보조정리
feasible soiution 실현가능해
Fellegi`s method 펠레지의 방법
female reprodution rate 여성의 재생산률
Fermi-Dirac ststistics 페르미-디락 통계
Ferreri distribution 페레리 분포
fertility (in demography) 출산력, 비옥도
fetal death 태아사망
fiducial distribution 신뢰분포
fiducial inference 신뢰추론
fiducial interval 신뢰구간
fiducial limit 신뢰한계
field 장, 체, 마당
field experiment 현지실험, 현장실험
field survey 현지조사, 실사
Fiell`s theorem 피엘러의 정리
figure 도형, 그림
file 파일
filter 필터
finite 유한
finite correction 유한수정
finite difference 유한차분
finite Markov chain 유한마르코프 연쇄
finite measure 유한측도
finite population 유한모집단
finite population correction (factor) 유한모집단수정(인수, 항)
finite probability space 유한확률공간
finite sampling correction 유한표집수정
first limit theorem 제 1극한정리
first-order approximation 일차근사
first passage time 첫 통과시간
first quartile 제 1 사분위수
first return time 첫 복귀 시간
first stage unit 일단계단위
Fisher information 피셔정보
Fisher`s exact test 피셔의 정확검정[검증]
Fisher`s z-transformation 피셔의z변환
fitted value 적합값
five-number summary 다섯숫자요약, 다섯수치요약
fixed effect 고정효과, 모수효과
fixed factor 고정요인, 모수요인
fixed percent sampling 고정백분율표집
fixed point theorem 고정점정리
fixed sample size 고정표본크기
flow chart 흐름도, 순서도
fluctuation 변동
folded contingency table 접힌 분할표
folded distribution 접힌 분포
folding 접음
follow-up survey 추적조사
force of mortality 사망력
forecasting 예측
formula 공식, 식
forward difference 전진차분
forward diffusion equation 전진확산방정식
forward equations 전진방정식
forward selection method 전진선택법, 변수추가법
Fourier analysis 푸리에 분석
Fourier expansion 푸리에 전개
Fourier inversion theorem 푸리에 역변환정리
Fourier series 푸리에 급수
Fourier transformation 푸리헤 변환
fractal 프랙탈
fractile 분위수
fraction defective 불량률
fractional factorial design 부분요인설계
fractional replication 부분반복, 일부반복
Frechet distribution 프레셰 분포
free response 자유응답
freehand method 목측법
Freeman -Tukey transformation 프리만-튜키 변환
frequency 도수[빈도]
frequency curve 도수[빈도]곡선
frequency distribution 도수[빈도]분포
frequency function 도수[빈도]함수
frequency of occurrence 출현도수[빈도]
frequency polygon 도수[빈도]다각형
Fridedman`s test 프리드만의 검정[검증]
full informaton 완전정보
full-logarithm chart 완전로그 도표
fully recursive system 완전되풀이 체계
function 함수
function space 함수공간
functional 범함수
functional analysis 함수해석학
functional central limit theorem 함수적 중심극한정리
functional relation 함수관계
fundamental event 근본사건
fundamental form 근본형식
fuzzy clustering 퍼지 군집화
fuzzy probability space 퍼지 확률공간
fuzzy set 퍼지 집합

Gabriel`s test 가브리엘의 검정[검증]
gain function 이득함수
Galois field 갈루아 체
gambler`s ruin 도박꾼의 파산, 도박사의 파산
game 게임, 놀이
game theory 게임 이론
game coefficient 감마 계수
gamma distribution 감마분포
gamma function 감마 함수
gamma random variable 감마 확률변수
Gantt progress chart 간트 진행표
Gart`s test 가트의 검정[검증]
Gauss-Jordan elimination 가우스-조르단 소거(법)
Gauss-Markov theorem 가우스-마르코프 정리
Gauss-Newton method 가우스- 뉴튼 방법
Gauss-Seidel method 가우스- 사이델 방법
Gaussian curve 가우스 곡선
Gaussian density 가우스 밀도
Gaussian distribution 가우스 분포
Gaussian measure 가우스 측도
Gaussian prccess 가우스 과정
Gaussian random variable 가우스 확률변수
Geary`s ratio 기어리의 비
gene 유전자
general factor 일반인자
general inspection level 일반검사수준
generalized additive model 일반화가법모형
generalized distribution 일반화 분포
generalized inverse matrix 일반화역행렬
generalized least squares 일반화 최소제곱
generalized least squares estimator 일반화최소제곱추정량
generalized linear model 일반화선형모양
generalized logit model 일반화 로짓모형
generalized variance 일반화 분산
generating function 생성함수
generating set 생성집합
generator 생성기
genetic correlation 유전적 상관
genotype 유전자형
geometric average 기하평균
geometric Brownian motion 기하적 브라운 운동
geometric distribution 기하분포
geometric mean 기하평균
geometric probability 기하적 확률
geometric sequence 등비수열
geostatistics 지구통계학
Gibbs samlper 깁스 표집기
Gibbs sampling 깁스 표집
Gibrat distribution 지브라트 분포
Gini`s hypothesis 기니의 가설
Glejser`s regression test 글레져의 회귀검정[검증]
Glivenko-Cantelli lemma 글리벤코-칸델리 보조정리
global 대역적, 전체적
global influence 대역영향력
Gompertz curve 곰페르츠 곡선
good leverage point 좋은 지렛대점[지레점]
Goodman -Kruskal G statistic 굿맨-크루스칼 G 통계량
goodness of fit 적합도
goodness -of-fit test 적합도검정[검증]
grade 등급
gradient 기울기, 경사도
gradient method 경사법
grading 등급화, 등급매김
Graeco-Latin square 그레코-라틴 방격[정방]
Gram-Charlier series 그램-샤리에 급수
Gram-Schmidt orthogonalization 그램- 슈미트 직교화
grand mean 총평균
grand total 총계
graph 그래프, 그림
graph of broken lines 꺾은선 그래프
graphical analysis 그래프분석
graphical presentation 그래프표현
graphics 그래픽스
greatest common divisor 최대공약수
grid 그리드, 격자망
gross-error sensitivity 대형오차민감도
group 그룹, 군, 집단
group divisible 그루분할
group divisible design 그룸 분할설계
group screening method 그룹 선별법
grouped data 그룹(화)자료
grouping 그룹화
growth curve 성장곡선
Gumbel distribution 굼벨 분포
Gutman`s scale 굿트만의 척도

Hear measure 하르 척도
Hadamard matrix 하다마드 행렬
half -Cauchy distribution 절반 코쉬 분포
half-drill strip 절반파종대상(재배법)
half-normal distribution 절반 정규분포
half -normal probability paper 절반정규확률지
half-plaid square 절반격자무늬방격[정방]
half-width 절반너비, 절반폭
Hamming 해밍
Hanning 해닝
Hardy -Weinberg law 하디-와인버그 법칙
harmonic analysis 조화분석
harmonic function 조화함수
harmonic mean 조화평균
harmonic process 조화과정
Hartley's test 하트리의 검정[검증]
Hartley-Rao scheme 하트리-라오 계획
hat matrix 해트 행렬, 모자행렬
Hayek-Renyi inequality 하이엑-레니 부등식
hazard 위험
hazard function 위험함수
hazard rate 위험률
heavy-tailed distribution 두꺼운 꼬리분포
Hellinger distance 헬링거 거리
Helmert criterion 헬머트 기준
Helmert distribution 헬머트 분포
Helmert transformation 헬머트 변환
heptagonal design 칙각형설계
heritability 유전력
Hermite distribution 에르미트 분포
Hermite interpolation 에르미트 보간(법)
Hermitian form 에르미트의 형식
Hermitian matrix 에르미트 행렬
Hessian 헤시안
heterogeneity 이질성
heterogeneous 이질적
heterograde 계량형
heteroscedasticity 이분산성
heterosis 잡종강세
heterozygote 이형접합체
heuristic method 발견적 방법
hexagonal design 육각형설계
hierarchical 위계적, 계층적
hierarchical classification 위계적 분류, 계층적 분류
hierarchical clusteriong 위계적 군집화, 계층적 군집화
hierarchical model 위계모형, 계층모형
highest posterior density interval 최고사후밀도구간
hinge 경첩
histogram 히스토그램, 기둥그림표
historical series 역사적 계열
historigram 변천표
hit ratio 명중률
Hodges-Ajne's test 핫지스-에이네의 검정[검증]
Hodges bivariate sign test 핫지스 이변량 부호검정[검증]
Hodges-Lehmann estimator 핫지스-레만 추정량
Hoeffding statistic 호에프딩 통계량
Hollander's parallelism test 홀랜더의 평행성 검정[검증]
Hollander-Proschan test 홀랜더-프로샨 검정[검증]
Holt's method 홀트의 방법
homogeneity 동질성
homogeneous 동질적
homograde 계수형
homology 상동성, 호몰로지
homoscedastic 등분산적
homoscedasticity 등분산성
homozygote 동형접합체
Horvitz-Thompson estimator 호르비츠-톰슨 추정량
Hotelling's T2 호델링의 T2
household income 가계소득
Householder transform 하우스홀더 변환
housing census 주택총조사, 주택 센서스
housing unit 주택
Huber's M-estimator 후버의 M 추정량
Hunt-Stein theorem 헌트-슈타인 정리
hypergeometric distribution 초기하분포
hyper Graeco-Latin square design 그레코-라틴 방격[정방]설계
hypernormal dispersion 초정규산포
hypernormality 초정규성
hyperplane 초평면
hyper spherical normal distribution 초구형 정규분포
hypothesis 가설
hypothesis testing 가설검정[검증]

idempotent 멱등(인), 제곱이 같은
idempotent matrix 멱등행렬
identifiability 식별성
identification 식별
identification problem 식별문제
identity 항등식, 항등원, 단위원소
identity element 항등원소, 단위원소
identity matrix 항등행렬, 단위행렬
identity transformation 항등변환
iff 필요충분조건기호
ill-conditioned 불량상태의, 악조건의
illusory correlation 환영 상관
image 상, 영상
image analysis 영상분석
imbedded process / embedded process 끼워넣은 과정, 끼워진 과정
imbedding /embedding 끼워넣기
implicit form 내재적 형태
implicit function 음함수, 내재적 함수
implicit solution 음적인 해, 내재적 해 
implicit strata 내재층
implicitly defined function 음적 정의함수, 내재적 정의함수
importance sampling 주표집, 중요부표집, 중요도표집
improper distribution 부적절분포, 가분포
improper solution 부적절해
imputation 대치(법)
in control 관리상태
inadmissibility 허용불가능성
inadmissible estimator 허용불가추정량
inbreeding 근친교배
incidence matrix 따름행렬
incident rate 발생률
incidental parameter 따름모수
includence test 포함관계검정[검증]
income distribution 소득분포
incomplete beta function 불완전 베타함수
incomplete block 불완비 블록
incomplete block design 불완비 블록 설계
incomplete gamma function 불완전 감마 함수
incomplete Latin spuare 불완비 라틴 방격[정방]
inconsistent equations 근을 갖지 않는 연립방정식
inconsistent estimator 불일치추정량
increasing 증가(하는)
increasing failure rate 증가고장률 
increasing function 증가함수
increasing hazard rate 증가위험률
increasing index 증가지표
increasing stress 증가스트레스
increment 증분
indecomposable  분해불가능 
indefinite integral 부정적분
independence 독립성
independent event 독립사건
independent increment 독립 증분
independent random variables 독립인 확률변수들
independent sample 독립표본
independent trial 독립시행
independent variable 독립변수
independently and indentically distributed 독립(적)이며 같은 분포를 따르는
index(number) 지수
index of seasonal variation 계절변동지수
indicator 지표, 표시자
indicator function 표시함수
indifference 무차별, 차이없음
indifferent zone 무차별구역, 차이없는 구역
indirect assay 간접시험, 간접생검
indirect effect 간접효과
indirect observation 간접관측
indirect sampling 간접표집
indirect survey 간접조사
individual ergodic theorem 개별 에르고딕 정리 
individual index number 개별지수
individual price index 개별가격지수
individual quantity index 개별수량지수
induction 귀납
inductive behavior 귀납적 행동 [행위]
inductive definition 귀납적 정의
inductive inference 귀납적 추론
industrial classification 산업분류
inefficient statistic 비효율통계량
inequality 부등식
inequality coefficient 불평등계수
infant mortality rate 유아사망률
infective inoculation rate 감염접종율
inference 추론, 추리
infimum 하한, 최대하계
infinite 무한, 무한대
infinite decimal 무한소수
infinite dimension 무한차원
infinite limit 무한극한
infinite population 무한모집단
infinite sequence 무한수열
infinite series 무한급수
infinite set 무한집합
infinitely divisible 무한분해가능(한)
infinitesimal 무한소
infinitesimal birth rate 무한소출생률
infinitesimal death rate 무한소사생률
infinity 무한대
inflation factor 팽창인수, 팽창요인
inflection point 변곡점
influence curve 영향(력)곡선
influence function 영향(력)함수
influential observation 영향(적)관측, 주영향관측
information 정보
information matrix 정보행렬
information source 정보원
informative prior distribution 정보적 사전분포
inherent bias 내재편향
initial condition 초기조건
initial failure period 초기고장기간
initial point 초기점, 처음점
initial value 초기값
injection 단사, 일대일사상
inner array 내측배열
inner fence 안울타리
inner measure 내측도
inner product 내적, 스칼라곱
input 입력
input/output process 입출력과정
inquiry 질문조사
inspection 검사
inspection diagram  검사 다이아그램, 검사도표 
inspection lot 검사로트
instantaneous death rate 순간사망률
instantaneous rate of change  순간변화율
instantaneous state 순간상태
instrumental variable 도구변수
integer 정수
integer programming 정수계획(법)
integrable 적분가능(한)
integrable function 적분가능함수
integral 적분
integral equation 적분방정식
integrand 피적분함수
integrated data 누적데이터, 통합자료
integrated moving average 누적이동평균
integrated spectrum 누적 스펙트럼
integrated squared error 적분제곱오차
integration 적분
integration by parts 부분적분
integration by substitution 치환적분
integration constant 적분상수
intensity 강도
intensity function 강도함수
intensive sampling 집중표집
interaction 상호작용, 교호작용
interaction component 상호작용성분
interaction effect 상호작용효과
interarrival time 도착간격시간
interblock 블록간
interblock estimation 블록간 추정
intereblock recovery of information 블록간 정보복구
interblock variance 블록간 분산
intercept 절편
interchange 교환
interchange theorem 교환정리
interclass correlation 급간상관, 계급간상관
interclass variance 급간분산, 계급간분산
interdecile range 십분위(간)범위
interior 내부, 안의
interior point 내부점, 안쪽 점
intermediate value theorem 중간값정리, 사이값정리
internal consiastency 내적 일치도
internal validity 내적 타당성
internally Studentized residual 내적 [내부적]스튜던트화잔차 
interpenetrating sample 상호관입표본
interpoaltion 보간
interquartile range 사분위(간) 범위
interrater reliability 평정자간 신뢰도
interruption 간섭, 중단
intersection 교집합
interval 구간
interval distribution 구간분포
interval estimation 구간추정
interval scale 구간척도
intervention analysis 개입분석
intervention effect 개입효과
interview 면접
interviewer 면접자, 면접원
interviewer bias 면접자편향
intrablock 블록내
interblock estimation 블록내추정
intraclass correlation 급내상관
intraclass ratio 급내비
intraclass variance 급내분산
intrinsic accuracy 내재정확도, 고유정확도
invariance 불변성
invariance principle 불변성원리
invariant 불변량, 불변식, 불변
invariant estimator 불변추정량
inventory model  재고모형
inverse element 역원(소)
inverse estimation 역추정
inverse function 역함수
inverse Gaussian distribution 역 가우스 분포
inverse image 역상
inverse interpolation 역보간(법)
inverse matrix 역행렬
inverse moment 역적률
inverse multinomial sampling 역다항표집
inverse normal distribution 역정규분포
inverse normal scores test 역정규점수검정[검증]
inverse polynomial 역다항식
inverse probability 역확률
inverse regression 역회귀
inverse sampling 역표집
inverse serial correlation 역계열상관
inverse sine transformation 역 사인 변환
inverse transform 역변환
inversion 반전
invertibility 가역성
invertible linear transformation 가역선형변환
invertible matrix 가역행렬
invertible transformation 가역변환
inverstment coefficient 투자계수
inverstment multiplier 투자승수
irrational number 무리수
irreducible 기약, 나눌 수 없는
irreducible element 기약원
irreducible Markov chain 기약 마르코프 연쇄
irregularity 비정칙성
Irwin distribution 어원 분포
iso -cost line 등비용선
isokurtosis 등첨도
isolated system 고립 시스템
isolines 등치선
isometric chart 등거리도표
isometric mapping 등거리사상
isometric transformation 등거리 변환
isometry 등거리
isomorphism 동형사상
isotonic function 등위함수, 순서보존함수
isotonic regression function 등회귀함수
isotropic distribution 등방분포
isotropy 등방성
item 문항, 항목
item analysis 문항분석
item characteristic curve 문항특성곡선
item response theory 문항반응이론
iterated integral 반복적분
iterated linear interpolation 반복선형보간(법)
iterated logarithm 반복 로그[대수]
interated proportional fitting 반복비례적합
iteration 반복, 되풀이
iteration method 반복법
iteration trial 반복시행
iterative improvement 반복향상
iterative method 반복법
iteratively reweighted least squares 반복재가중최소제곱

J-shaped distribution J형 분포
Jackknife 잭나이프
Jacobian 야코비안, 야코비 행렬식
Jacobian determinant 야코비의 행렬식 
James-Stein estimator 제임스-스타인 추정량
Jensen's inequality 젠센의 부등식
joint density 결합밀도
joint distribution 결합분포
joint frequency 결합도수[빈도]
joint independence 서로 독립, 상호독립
joint moment 결합적률
joint point 접점
joint probability density function 결합확률밀도함수
joint probability distribution 결합확률분포
joint regression 결합회귀
joint sufficiency 결합충분성
jointly continuous 공동연속, 연대연속
Jonckheere's K-sample test 죤키어의 k 표본 검정[검증]
Jordan's identity 조르단의 항등식
judgement sampling 판단표집
jump function 뜀함수, 도약함수
jump probability 뜀확률, 도약확률
just identified 적정식별

K-class estimator K급 추정량
K-sample problem K 표본문제
Kagan-Linnik-Rao theorem 카간-리닉-라오 정리
Kalman filter 칼만 필터
Kaplan-Meier esteimator 카플란-마이어 추정량
Kandall's rank correlation 켄달의 순위상관
Kandall's tau 켄달의 타우
kernel 핵
kernel estimator 핵추정량
kernel function 핵함수
key renewal theorem 핵심갱신정리
Khintchine's inequality 킨친의 부등식
Kiefer-Wolfowitz process 키퍼-월포비츠 과정
K-means clustering k 평균 군집화
knot 매듭
known quantity 기지수, 알려진 양
known term 기지항, 알려진 항
Kolmogorov axiom 콜모고로프 공리
Kolmogorov equation 콜모고로프 방정식
Kolmogorov's backward equation 콜모고로프의 후진방정식
Kolmogorov's forward equation 콜모고로프의 전진방정식
Kolmogorov-Smirnov test 콜모고로프-스미르노프 검정[검증]
KOSIS 통계정보시스템[Korean Statistical Information System]
kriging 크리깅
Kronecker delta 크로네커 델타
Kronecker product 크로네커 곱
Kruskal statistic 크루스칼 통계량
Kruskal-Wallis test 크루스칼-왈리스 검정
Kuder-Richardson formula 쿠더-리차드슨 공식
Kullback-Leibler information number 쿨백-라이블러 정보수
kurtosis 첨도, 뾰족한 정도, 뾰족함

L-statistic L 통계량
L-test L 검정[검증]
L1-estimator L1 추정량
labor cost 노동비용
labor force 노동력
labor force statistics 노동력통계
labor force survey 노동력조사
lack of fit 적합(성)결여
lack of memory 무기억성
ladder variable 사다리변수
lag 시차
lag correlation 시차상관
lag covariance 시차공분산
lag distribution 시차분포
lag effect 시차효과
lag operator 시차연산자
lag regression 시차회귀
lagred variable 시차변수
Lagrange multiplier 라그랑즈 승수
Lagrangian function 라그랑즈 함수
Laguerre polynomial 라게르 다항식
lambda-criterion 람다 기준
Laplace distribution 라플라스 분포 
Laplace transform  라플라스 변환
Laplace-Levy theorem 라플라스-레비 정리
large sample 대표본
large sample approximation 대표본근사
large sample theory 대표본이론
Laspeyres' index 라스파이레스 지수
latent structure 잠재구조
latent variable 잠재변수
Latin cube 라틴입방체, 라틴 정육면체
Latin rectangle 라틴 사각형
Latin square 라틴 방격[정방, 정사각형]
Latin square design 라틴 방격[정방]설계
lattice 격자
lattice design 격자설계
lattice distribution 격자분포
lattice random variable 격자확률변수
lattice sampling 격자표집
law 법칙, 분포
law of iterated logarithm 반복 로그 법칙
law of large numbers 대수의 법칙, 큰 수의 법칙
lead time 선행시차, 선행시간, 선시차
leading diagonal 주대각(선)
leading indicator 선행지표
least absolute deviation estimator 최소절대편차추정량
least favorable 최소우호(적)
least median of squares [LMS] 최소중의제곱, 최소 메디안 제곱
least significant difference test 최소유의차검정[검증]
least square approximation 최소제곱근사
least squares estimate 최소제곱추정값
least squares method 최소제곱법
least squares smoothing 최소제곱평활
least trimmed squares [LTS] 최소절사제곱
Lebesgue integral 르베그 적분
left derivative 좌미분계수, 왼쪽미분계수
left-hand limit 좌극한, 왼쪽극한
left-hand side 좌변, 왼쪽 변
left invariant measure 좌불변측도, 왼쪽불변측도
Legendre polynomial 르장드르 다항식
Lehmann alternative 레만 대립가설[대안]
Lehman's test 레만의 검정[검증]
lemma 보조정리, 도움정리, 예비정리
leptokurtic 급첨
less or equal 이하
less than 미만
L-estimator L 추정량
lethal dose 치사용량
lethality rate 차사율
letter value display 문자값전시
letter values 문자값
level 수준
level curve 수준곡선
level line 수준선
level map 수준지도
level surface 수준면
leverage 지렛대, 지레
leverage point 지렛대점(지레점)
leverage value 지렛대값(지레값)
Levy's theorem 레비의 정리
Levy-Cramer theorem 레비-크래머 정리
lexicographical order 사전식 순서
Lexis ratio 렉시스 비
Lexis theory 렉시스 이론
Lexis variation 렉시스 변동
Liapounov's inequality 리아푸노프의 부등식
Liapounov's theorem 리아푸노프의 정리
life table 생명표
lifetime 수명
lifetime distribution 수명분포
likelihood 가능도, 우도
likelihood function 가능도함수, 우도함수
likelihood principle 가능도원리, 우도원리
likelihood ratio 가능도비, 우도비
likelihood ratio test 가능도[우도]비 검정[검증]
Likert scale 리커트 척도
limit 극한, 한계, 극한(값)
limit inferior 하극한
limit of error 오차의 한계
limit point 극한점, 집적점, 쌓인점
limit superior 상극한
limited information 제한정보
limiting distribution 극한분포
limiting moment generating function 극한적률생성함수
limiting probability 극한확률
Lindeberg-Feller theorem 린드버그-펠리 정리
Lindeberg-Levy theorem 린드버그-레비 정리
Lindley's integral equation 린들리의 적분방정식
line 선, 직선
line sampling 선표집
line spectrum 선 스펙트럼
linear  선형의 
linear approximation 선형근사, 일차근사
linear combination 선형결합
linear constraint 선형제약
linear correlation 선형상관
linear dependence 선형종속
linear equation 선형방정식
linear estimator 선형추정량
linear failure rate distribution 선형고장율분포
linear form 선형형식, 일차형식
linear function 선형함수
linear functional 선형범함수
linear graph 선형 그래프, 선점도
linear hypothesis 선형가설
linear independence 선형독립성
linear interpolation method 선형보간법
linear mixed model 선형혼합모형
linear model 선형모형
linear operator 선형연산자
linear optimum estimate 선형최적추정값
linear probability model 선형확률모형
linear process 선형과정
linear programming 선형계획(법)
linear rank statistic 선형순위통계량
linear regression 선형회귀
linear regression analysis 선형회귀분석
linear space 선형공간
linear structural relation[LISREL] 선형구조관계
linear sufficiency 선형충분성
linear transformation 선형변환, 일차변환
linear trend 선형추세
linearization 선형화
linearly dependent 선형종속(인)
linearly independent 선형독립(인)
link function 연결함수
link relative index number 연결상대지수
linked blocks 연결 블록
linked paired comparison design 연결짝비교설계
linked sample 연결표본
Lipschitz condition 립쉬츠 조건
list sample 목록표본
local 국소적
local asymptotic efficiency 국소점근효율성
local average 국소평균
local control 국소제어
local influence 국소영항력
local maximum 극대, 국소최대
local minimum 극소, 국소최소
local solution 국소해
local statistic 국소통계량
local truncation error 국소절단오차
localization 국소화
locally measurable 국소(적)가측인
locally most powerful test 국소(적)최강력 검정[검증]
locally optimal design 국소(적)최적설계
locally weighted scatterplot smoothing 국소가중산점도평활
location parameter 위치모수
location-scale family of distributions 위치-척도 분포족
location shift alternative hypothesis 위치이동 대립[대안]가설
location test 위치검정[검증]
logarithm 로그, 대수
logarithmic transformation 로그 변환, 대수변환
logistic curve 로지스틱 곡선
logistic distribution 로지스틱 분포
logistic function 로지스틱 함수
logistic regression 로지스틱 회귀
logistic transformation 로지스틱 변환
logit 로짓
logit model 로짓 모형
log-likelihood function 로그 가능도 함수, 로그 우도함수
log-linear model 로그 선형모형
log-normal distribution 로그 정규분포
lognormal distribution 로그 정규분포
lognormal random variable 로그 정규확률변수
log-odds 로그 오즈
log-rank test 로그 순위검정[검증]
long tail 긴꼬리
long-term trend 장기추세, 장기경향
longitudinal survey 경시적[다시점]조사
loop 되돌림, 닫힌 곡선
Lorenz curve 로렌츠 곡선
loss function 손실함수
loss matrix 손실행렬
lot 로트, 무더기
lot inspection 로트 검사, 무더기검사
lot number 로트 번호, 무더기번호
lot quality level 로트 품질수준
lot quality protection 로트 품질보호
lot tolerance percent defective[LTPD] 로트 허용불량률
lottery sampling 복권추첨
lower bound 하한, 하계
lower control limit 관리하한
lower limit 하단, 아래끝, 아래한계, 하한
lower set 하위집합
lurking variable 잠복변수

m-dependent m 종속[의존]
M-estimation M추정
Maclaurin's expansion 매클로린 전개
magic square 마방격, 마정방
Mahalanobis distance 마할라노비스 거리
mail survey 우편조사
main block 주블록
main diagonal 주대각(선)
main effect 주효과
major defect 주결점
management information system[MIS] 경영정보시스템
Mann-Whitney U-test 만-휘트니 U검정[검증]
Mantel-Haenszel test 맨틀-핸첼 검정
mapping 사상
marginal category 주변범주
marginal classification 주변분류
marginal cost 한계비용
marginal density function 주변밀도함수
marginal distribution 주변분포
marginal homogeneity 주변동질성
marginal probability 주변확률
marginal probability function 주변확률함수
marginal productivity 한계생산성
marginal revenue 한계수익
marginal sum 주변합
marker status 혼인상태
marker variable 표시변수
market analysis 시장분석
market basket 시장바구니
market survey 시장조사
marketing research 마케팅 연구
marketing survey 마케팅 조사
Markov chain 마르코프 연쇄
Markov process 마르코프 과정
Markov property 마르코프 성질
marriage rate 혼인율
Marshall-Olkin distribution 마샬-올킨 분포
martingale 마팅게일
masking 가면화, 감춤
masking effect 가면화효과, 감춤효과
mass 무게, 질량
master sample 주표본, 마스터 표본
matched pair 대응짝
matched pairs design 대응짝설계
matched sampling 짝표집, 대응표집
matching 짝짓기, 대응
matching distribution 대응분포
maternal mortality rate 모성사망률
mathematical criminology 수리범죄학
mathematical ecology 수리생태학
mathematical expectation 수학적 기대
mathematical induction 수학적 귀납법
mathematical model 수리적 모형
mathematical probability 수리적 확률
mathematical programming 수리계획법
mathematical variable 수리적 변수
mating system 교배체계
matrix 행렬
matrix diagonalization 행렬(의) 대각화
matrix element 행렬원소
matrix sampling 행렬표집
maximal invariant 최대불변(량)
maximum 최대, 최대값
maximum likelihood 최대가능도, 최대우도
maximum likelihood estimator 최대가능도추정량, 최대우도추정량
maximum likelihood method 최대가능도방법, 최대우도법
Maxwell-Boltzmann statistic 맥스웰-볼츠만 통계량
Maxwell distribution 맥스웰 분포
McNemar's test 맥니머의 검정
mean 평균
mean absolute error 평균절대오차
mean convergence 평균수렴
mean deviation 평균편차
mean difference 평균차이
mean dispersion 평균산포
mean error 평균오차
mean integrated squared error 평균적분제곱오차
mean square approximation 평균제곱근사
mean square consistency 평균제곱일치성
mean square contingence 평균제곱우발성
mean square deviation 평균제곱편차
mean square error 평균제곱오차
mean squares 평균제곱
mean successive differences 평균연속차이
mean time between failures 평균고장시간
mean time of recurrence 평균재귀시간, 평균재발시간
mean time to failure 평균수명
mean time to repair 평균수리시간
mean value 평균값
mean value theorem 평균값정리
measurable 가측인, 잴 수 있는
measurable function 가측함수
measurable set 가측집합
measurable space 가측공간
measurable transformation 가측변환
measurable variable 가측변수
measure 측도
measure of association 연관도, 연관성측도
measure of center 중심의 측도
measure of dispersion 산포의 측도, 산포도, 퍼짐의 측도
measure of location 위치의 측도
measure of skewness 기움의 측도, 왜도
measure of variation 변동의 측도
measure space 측도공간
measure zero 측도가 영인
measurement 측정, 측량
median 중위수, 중앙값, 중간값, 메디안
median absolute deviation 충위[중간, 메디안]절대편차
median control chart 중위수관리도
median effective dose 중위수효과용량
median line 주위선, 중간선
median polish 중위수다듬기
median test 중위수검정[검증]
median unbiased 중위적 비편향(인)
membership funtion 소속함수
memoryless property 무기억성, 기억하지 못하는 성질
merge 병합, 합병
mesh 그물코
meta-analysis 메타분석
metameter 메타미터
method of elimination 소거법
method of least squares 최소제곱법
method of moments 적률법, 적률방법
method of streepest ascent [decent] 최대경사법
metric 계량(형), 거리
metric multidemensional scaling 계량형 다차원척도법
midpoint 중간점
midrange 범위의 중앙
mid-rank 중간순위
migration 이주
minimal complete class 최소완비류
minimal essential completeness 최소본질적완비성
minimal spanning tree 최소생성나무
minimal sufficient statistic 최소충분통계량
minimax 미니맥스, 최소최대
minimax estimation 미니맥스 추정
minimax principle 미니맥스 원리
minimax regret principle 미니맥스 후회원리
minimax strategy 미니맥스 전략
minimax test 미니맥스 검정[검증]
minimum 최소, 최소값
minimum chi-square estimator 최소 카이제곱추정량
mnimum deviation 최소편차
minimum mean square error estimator 최소평균제곱오차추정량
minimum variance 최소분산
minimum variance unbiased estimator 최소분산비편향추정량
minimum volum ellipsoid estimator 최소부피타원체추정량
Minkowski's inequality 민코브스키의 부등식
minor (determinant) 소행렬식
minor defect 경결점
misclassification 오분류
missing data 결측자료, 분실자료
missing value 결측값, 분실값
mixed conguential method 혼합합동법
mixed factorial experiment 혼합요인실험
mixed model 혼합모형
mixed poisson process 혼합 포아송 과정
mixed regression 혼합회귀
mixed strategy 혼합전략
mixing 혼합
mixing proportion 혼합비율
mixture 혼합물
mixture distribution 혼합분포
mixture experiment 혼합물실험
mixture model 혼합물모형
mixture of probability distribution 확률분포의 혼합
mixture random variable 혼합확률변수
modal class 최빈계급
model 모형, 모델
model diagnostics 모형진단, 모형검진
model identification 모형식별
model selection 모형선택
model transformation 모형변환
mode 최빈값
mode of distribution 분포최빈값
modified chi-square statistic 수정 카이제곱통계량
modified control limit 수정관리한계(선)
modified exponential curve 수정지수곡선
modified Gauss-Newton method 수정 가우스-뉴튼 방법
modified Latin square 수정 라틴방격[정방]
modified Newton-Raphson method 수정 라틴-라프슨 방법
modified normal distribution 수정정규분포
module 모듈
modulo 모듈로, 법
moment 적률, 모멘트
moment estimation 적률추정
moment generating function 적률생성함수
monitoring 모니터링, 감시
monotone 단조
monotone convergence theorem 단조수렴정리
monotone decreasing 단조감소
monotone function 단조함수
monotone increasing 단조증가
monotone likelihood ratio 단조가능도비, 단조우도비
monotone regression 단조회귀
monotonic function 단조함수
monotonic sequence 단조수열
monotonicity 단조성
Monte Carlo mothod 몬테칼로 방법
monthly average 월평균
Mood-Brown median test 무드-브라운 중위수검정[검증]
Moore-Penrose inverse 무어-펜로즈 역(행렬)
morbidity rate 이환률, 질병률
morbidity statistic 질병통계
Morgenstern distribution 모겐스턴 분포
mortality rate 사망률
Moses test 모제스 검정
most efficient estimator 최대효율추정량
most powerful test 최강력검정[검증]
most selective confidence interval 최대선별신뢰구간
moving annual total 이동년합계
moving average 이동평균
moving average method 이동평균법
moving average model 이동평균모형
moving frame 이동틀, 움직이는 틀
moving observer technique 이동관측자기법
moving range 이동범위
moving seasonal variation 이동계절변동
moving total 이동합계
moving weight 이동가중값
multicenter trial 다기관시험
multicollinearity 다중공선성
multi-decision problem 다중결정문제
multidimensional 다차원
multidimensional distribution 다차원분포
multidimensional scaling [MDS] 다차원척도법, 다차원척도화
multi-factor experiment 다요인실험
multi-level 다수준
multilinear process 다중선형과정
multimodal distribution 다봉분포
multinomial distribution 다항분포
multinomial random variable 다항확률변수
multinomial theorem 다항정리
multinomial trial 다항시행
multi-phase sampling 다상표집
multiple classification 다중분류
multiple comparison 다중비교
multiple correlation coefficient 다중상관계수, 중상관계수
multiple correspondence analysis 다중대응분석
multiple decision method 다중결정방법
multiple factor analysis 다중이자분석
multiple integral 중적분, 다중적분
multiple linear regression 다중선형회귀, 중선형회귀
multiple poisson distribution 다중 포아송 분포
multiple range test 다중범위검정[검증]
multiple regression 다중회귀, 중회귀
multiple smoothing method 다중평활법
multiple stratification 다중층화
multiple time series 다중시계열
multiplication law of probability 확률의 곱셈법칙
multiplicative congruential method 승법적 합동법, 승법형 합동법
multiplicative process 승법과정
multiplicative risk model 승법위험모형
multiplicity 중복도
multiplier 승수
multi-stage estimation 다단계추정
multi-stage sampling 다단계표집
multistate 다상태
multivariate 다변량
multivariate analysis 다변량분석
multivariate analysis of covariance 다변량공분산분석
multivariate analysis of variance 다변량분산분석
multivariate binomial distribution 다변량이항분포
multivariate distribution 다변량분포
multivariate exponential distribution 다변량지수분포
multivariate linear model 다별량선형모형
multivariate multinomial distribution 다변량다항분포
multivariate normal distribution 다변량정규분포
multivariate quality control 다변량품질관리
multivariate regression analysis 다변량회귀분석
multiway factorial design 다원요인설계
multiway table 다원표
mutation 돌연변이
mutually exclusive 상호배반(적)
mutually independent 상호독립(적)

natality rate 출산률
national balance sheet 국가대차대조표
natural estimator 자연추정량
natural exponential family 자연지수족
natural increase 자연증가
natural parameter 자연모수
natural parameter space 자연모수공간
natural selection 자연선택
near identification 근접식별
nearest neighbor distance 최근접이웃거리
nearest neighbor method 최근접이웃방법
negative 음의, 마이너스의
negative binomial distribution 음이항분포
negative binomial random variable 음이항확률변수
negative correlation 음의 상관
negative definite 음의 정(定)부호, 음정치
negative definite form 음의 정부호형식, 음정치형식
negative definite matrix 음의 정부호행렬, 음정치행렬
negative dependence 음의 의존성, 음의 종속성
negative exponential distribution 음지수분포
negative semi-definite matrix 음의 준정부호 행렬, 음반정치행렬
negative variation 음의 변동
nested design 지분설계
nested hypothesis 내포가설
nested model 내포모형
net effect 순효과
network 네트워크, 망, 회로망
network model 네트워크 모형
neural network 신경망
new better than used [NBU] 새것이 헌것보다 좋음
Newman-Keuls test 뉴만-쿨스 검정[검증]
Newton-Raphson method 뉴튼-라프슨 방법
Neyman allocation 네이만 배분
Neyman structure 네이만 구조
Neyman's factorization theorem 네이만의 분해정리
Neyman-Pearson lemma 네이만-피어슨 보조정리
Neyman-pearson theory 네이만-피어슨 이론
nilpotent 거듭제곱이 영인
node 마디
noise 잡음
nominal category 명목형 범주
nominal size 명목치수
nominal wage index 명목임금지수
noncentral 비중심
noncentral chi-square distribution 비중심 카이제곱분포
noncentral F-distribution 비중심 F분포
noncentral t-distribution 비중심 t분포
noncentral Wishart distribution 비중심 위샤트 분포
noncentrality parameter 비중심(성)모수
nondegenerate 비퇴화적, 퇴화되지 않은
nondegenerate matrix 비퇴화행렬
nondestructive inspection 비파괴검사
nonhomogeneous Poisson process 비동질적 포아송 과정
noninformative distribution 무정보적 분포
nonlinear 비선형
nonlinear filter 비선형 필터
nonlinear interaction 비선형상호작용
nonlinear least squares method 비선형최소제곱법
nonlinear model 비선형모형
nonlinear optimization 비선형최적화 
nonlinear programming 비선형계획
nonlinear regression  비선형회귀 
nonlinearity 비선형성
nonmeasurable set 불가측집합, 잴 수 없는 집합
nonmetric 비계량형
nonmetric multidimensional scaling 비계량형 다차원척도법
nonnegative definite 비음의 정부호, , 비음정치
non-normal 비정규
non-normal population 비정규모집단
nonparametric 비모수적, 비파라미터(적)
nonparametric confidence interval 비모수적 신뢰구간
nonparametric function estimation 비모수적 함수추정
nonparametric inference 비모수적 추론, 비파라미터형 추론
nonparametric method 비모수적 방법, 비파라미터적 방법
nonparametric test 비모수적[비파라미터적] 검정[검증]
nonpositive definite 비양의 정부호, 비양정치
nonrandom sample 비임의 표본
nonrandomized decision function 비임의화결정함수
nonrandomized test 비임의화검정[검증]
nonrecurrent 비재귀적, 비재발성
non-regular estimator 비정칙추정량
nonresponse 무응답, 무반응
nonsampling error 비표집오차
nonsingular 정칙, 비특이
nonsingular matrix 정칙행렬, 비특이행렬
nontrivial solution 비자명해, 자명하지 않은 해
norm 노름
normal 정규
normal approximation 정규근사
normal curve 정규곡선
normal deviate 정규편차
normal dispersion 정규산포
normal distribution 정규분포
normal distribution curve 정규곡선
normal equation 정규방정식, 표준방정식
normal family 정규족
normal inspection 보통검사
normal population 정규모집단
normal probability paper 정규확률지
normal process 정규과정
normal random variable 정규확률변수
normal score 정규점수
normality 정규성
normalization 정규화
normalized 정규화
normalized contrast 정규화대비
normalizing transformation 정규화변환
normed space 노름 공간
notation 표기
not greater than 이하
not less than 이상
not smaller than 이상
n-th order n계, n차
n-tuple n짝
nuisance parameter 장애모수
null distribution 귀무분포, 영분포
null event 영사건, 공사건
null hypothesis 귀무가설, 영가설
null matrix 영행렬
null model 영모형
null recurrent 영재귀, 귀무재귀
null recurrent state 영재귀상태, 귀무재귀상태
null set 영집합, 공집합
null space 영공간
null vector 영벡터
number theory 수론, 정수론
numeral 숫자(의)
numerator 분자
numerical 수치(의)
numerical analysis 수치해석
numerical calculation 수치계산
numerical differentiation 수치미분
numerical equation 수치방정식
numerical expression 수치적 표현
numerical instability 수치적 불안정(성)
numerical integration 수치적분
numerical method 수치적 방법
numerical solution 수치해
Nyquist frequency 니퀴스트 도수[빈도]
Nyquist interval 니퀴스트 구간

object 객체
objective function 목적함수
oblique coordinate 사교좌표
oblique projection 사교사영
oblique rotation 사각회전
observable variable 관측가능변수
observation 관측, 관측개체
observational error 관측오차
observational study 관측연구
occupancy problems 점유문제
occupation 직업
occupational classification 직업분류, 직무분류
octiles 팔분위수
odd function 홀함수, 기함수
odd number 홀수
odds 오즈, 비율비, 승산
odds ratio 오즈비 승산비
of order n n차의, n계의
ogive 누적도수[빈도]곡선
one-sided alternative hypothesis 단측대립[대안]가설
one-sided confidence interval 단측신뢰구간
one-sided hypothesis 단측가설
one-sided test 단측검정[검증]
one-step M-estimator 일단계 M 추정량
one-tailed test 한쪽꼬리검정[검증]
one-to-one 일대일
one-to-one crrespondence 일대일대응
one-to-one function 일대일함수
one-way layout 일원배치(법)
onto 위로의
onto map 위로의사상, 전사사상
open-ended question 개방형질문, 자유응답 질문
open interval 열린 구간, 개구간
open neighborhood 열린 근방
open sequential sampling scheme 열린[개]순차적 표집설계
open set 열린 집합, 개집합
operating characteristic 운영특성, 검사특성
operating characteristic curve 운영특성곡선, 검사특성곡선
operating characteristic function 운영특성함수, 검사특성함수
operation 연산
operational definition 운용정의, 조작정의
operations research [OR] 운용연구, 운용과학, O.R.
operator 연산자, 작용소
opinion survey 여론조사
opportunity loss 기회손실
optimal control 최적제이
optimal design of experiment 최적실험설계
optimal gradient method 최적경사법
optimal response condition 최적반응조건
optimal sample size 최적표본크기
optimal scaling 최적척도화
optimal score 최적점수
optimal solution 최적해
optimal stopping problem 최적정지문제
optimal stopping rule 최적정지규칙
optimality 최적성
optimization 최적화
optimum 최적
optimum allocation 최적배분(법)
optimum linear predictor 최적선형예측변수
optimum test 최적검정[검증]
order 순서, 계, 차(수)
order preserving function 순서보존함수
order property 순서성질
order relation 순서관계
order restriction 순서제약
order statistic 순서통계량
ordered alternative hypothesis 순서대립[대안]가설
ordered categorization 순서범주화
ordered n-tuple 순서있는 n짝
ordered pair 순서쌍, 순서짝
ordering 순서화, 순서매김
ordinal data 순서자료
ordinal number 순서수
ordinal scale 순서척도
ordinary least squares estimator 보통최소제곱추정량
ordinate 종좌표, 세로좌표
oriented straight line 유향직선
origin 원점
Ornstein-Uhlenbeck process 오른스타인-우렌벡 과정
orthant probability 사분면확률
orthogonal 직교
orthogonal array 직교 배열
orthogonal basis 직교기저
orthogonal central composite design 직교중심합성설계
orthogonal complement  직교여공간 
orthogonal coordinate 직교좌표
orthogonal decomposition 직교분해
orthogonal design 직교설계
orthogonal function 직교함수
orthogonal matrix 직교행렬
orthogonal polynomial 직교 다항식
orthogonal polynomial regression 직교다항회귀
orthogonal projection 정사영, 직교사영
orthogonal projection matrix 정사영행렬, 직교사영행렬
orthogonal regression 직교회귀
orthogonal rotation 직교회전
orthogonal set 직교집합
orthogonal square 직교방격, 직교정방
orthogonal system 직교체계
orthogonal transformation 직교변환
orthogonality 직교성
orthogonality relation 직교관계
orthogonalization 직교화
orthonormal 직교정규
orthonormal basis 직교정규기저
orthonormal set 직교정규집합 
orthonormal system  직교정규체계 
orthonormalization 직교정규화
oscillation 진동
oscillatory process 진동과정
out of control 이상상태
outcome 결과, 출현
oiter array 외측배열
outer control limit 외측관리한계, 바깥관리한계
outer fence 바깥울타리
outer measure 외측도
outlier 특이점, 바깥점, 이상점
outlying value 특이값, 가깥값, 이상값
output 출력
overall estimate 총체적 추정값
overall sampling fraction 총체적 표집률
over-dispersion 과대산포
over-fitting 과대적합
overflow 넘침, 오버플로
over-identified 과대식별
overlap design 중복설계(법)
overlapping clustering 중복군집화
overlapping sampling unit 중복표집단위
over-specification 과대특정화

p-value p값
paasche's index 파아쉐의 지수
paasxhe formula 파아쉐 공식
pair 짝, 쌍
paired comparison 짝비교, 쌍(체)비교, 대응비교
paired data 짝자료, 쌍(체)자료
paired difference 짝의 차
paired observation 짝관측
paired t-test 짝(의)[쌍체] t검정[검증]
pairwise independent 짝으로[짝별로, 쌍별로]독립
palgrave's index 팔그레이브의 지수
palm function 팜 함수
palm's theorem 팜의 정리
panel 패널
panel survey 패널조사
parabolic 포물형
paradigm 패러다임
paradox 역서르 패러독스
parallel 평행(선), 나란한
parallel displacement 평행이동
parallel line 평행선
parallel line assay 평행선시험
parallel madel 병렬모형
parallel system 병렬체계, 병렬 시스템
parallel test 평행검사
parallel translation 평행이동
parallelism 평행(성)
paraparallelogram 평행사변형
parallelotope 평행체
parameter 모수, 파라미터, 매개변수
parameter design 파라미터 설계
parameter hypothesis 모수적 가설
parametric estimation 모수적 추정, 파라미터형 추정
parametric inference 모수적 추론, 파라미터형 추론
parametric model 모수적 모형, 파라미터적 모형
parametrization 매개변수화
Pareto coefficient 파레토 계수
Pareto diagram 파레토 그림
Pareto distribution 파레토 분포
Pareto index  파레토 지수 
Pareto-type distribution 파레토형 분포
parsimoneous model 절약모형, 경제적 모형
part correlation 부분상관
partial 부분, 편
partial autocorrelation function 편자기상관함수
partial confounding 부분중첩, 부분혼선
partial correlation 편상관 
partial correlation ratio 편상관비
partial derivative 편도함수
partial differentiable 편미분가능
partial differential 편미분
partial differential equation 편미분방정식
partial differentiation 편미분
partial enumeration 일부조사
partial F-test  편[부분] F 검정[검증]
partial inspection 일부검사
partial likelihood 편가능도, 편우도, 부분우도
partial order 부분순서
partial ordering 부분순서화
partial pivoting 부분적 축화[추축화]
partial regression coefficient 편회귀계수
partial regression plot 편회귀그림
partial replacement 부분교체
partial residual plot 편잔차그림
partial sum 부분합
partially balanced array 부분균형배열(표)
partially balanced incomplete block design 부분균형불완비블록설계
partially balanced lattice square 부분균형격자방격[정방]
partially balanced linked block design 부분균형연결블록설계
partially linked block design 부분연결블록설계
partially ordered set 부분순서집합
partition 분할, 가름
partition of chi-squared 카이제곱의 분할
partitioned matrix 분할행렬
pascal distribution 파스칼 분포
pascal's triangle 파스칼의 삼각형
passage 통로
path 경로, 길
path analysis 경로분석
path coefficient 경로계수
path diagram 경로도표
pattern 형태, 패턴
pattern recognition 형태인식, 패턴 인식
peak 정상(점)
peakedness 뾰족함
pearson's coefficient of correlation 피어슨의 상관계수
pearson curve 피어슨곡선
pearson residual 피어슨 잔차
peeling 껍질벗기기
penalized likelihood 벌점가능도
percent, percentage 백분률, 퍼센트
percent defective 불량률
percentage error 백분률오차
percentile 백분위수
perfect colinearity 완전공선성
performance characteristic 성능특성
period 주기, 기간
period analysis 주기분석
periodic function 주기함수
periodic process 주기과정
periodic replacement 주기교환, 정기교환
periodicity 주기성
periodogram 주기도
permutation 순열, 치환
permutation matrix 순열행렬
permutation test 순열검정[검증]
persistency 지속성
persistent state 지속상태
personal probability 개인적 확률
perturbation 섭동, 교란
phase 위상
phade diagram 위상도
phase function 위상함수
phase space 위상공간
phase spectrum 위상스펙트럼
phenotype 표현형
pie chare, pie diagram 파이그림, 파이도
piecewise continuous 조각별 연속
piecewise linear function 조각별 선형함수
piecewise polynomial interpolation 조각별 다항식보간법
piecewise smooth curve 조각별 평활곡선
pilot sample 시험표본
pilot survey 시험조사
Pitman alternative 피트만 대립가설[대안]
Pitman efficiency 피트만 효율
Pitman estimator 피트만 추정량
Pitman relative efficiency 피트만 상대효율
pivot 축, 추축, 중심축
pivotal quantity 축량, 추축량, 중심축량
pivoting 축화, 추축화, 중심축화
placebo 위약, 가짜약
plaid square 격자무늬방격[정방]
plane 평면
planning 계획
planning of experiment 실험계획
plot(1) 시험구, 실험구, 플롯
plot(2) 그림
plot sampling 시험구표집
point 점
point binomial distribution 점이항분포
point-biserial correlation 점이연상관
point bivariate distribution 점이변량분포
point density 점밀도
point estimate 점추정값, 점추정치
point estimation 점추정
point estimator 점추정량
point of control 관리점
point of first entry 제 1진입점
point of indifference 무차별점, 차이없는점
point of inflection 변곡점
point of symmetry 대칭점
point prediction 점예측
point process 점과정
point sampling 점표집
point set 점집합
point symmetry 점대칭
pointwise convergence 점(마다) 수렴
Poisson approximation 포아송 근사
Poisson beta distribution 포아송 베타분포
Poisson binomial distribution 포아송 이항분포
Poisson clustering process 포아송 군집화 과정
Poisson distribution 포아송 분포
Poisson index of dispersion 포아송 산포지수
Poisson model 포아송 모형
poisson probability paper 포아송 확률지
poisson process 포아송 과정
Poisson random variable 포아송 확률변수
polar 극, 극선
polar coordinate system 극좌표계
political arithmetic 정치산술
Polya's distribution 폴랴의 분포
Polya's theorem 폴랴의 정리
Polya-type frequency 폴랴형 도수[빈도]
polynomial 다항식
polynomial approximation 다항식근사
polynomial curve 다항식곡선
Polynomial interpolation 다항식보간
polynomial regression 다항식회귀
polynomial trend 다항식추세
pooled data 합동자료
pooled estimate 합동추정값
pooled sample variance 합동표본분산
pooling 합동, 합병, 통합, 병합, 
pooling of classes 계급의 합동(화)
pooling of error 오차의 합동(화)
population 모집단, 인구
population census 인구총조사
population correlation coefficent 모상관계수
population defacto 사실인구, 현재인구
population dejure 상주인구, 현주인구
population density 인구밀도
population genetics 집단유전학
population parameter 모수, 모집단 파라미터
population proportion 모비율
population pyramid 인구 피라미드
population rario 모비율
population register 인구등록
population regression line 모회귀선
population standard deviation 모표준편차
population variance 모분산
portmanteau statistic 포트매토 통계량
positive 양의
positive correlation 양의 상관관계
positive definite 양의 정(定) 부호, 양정치
positive definite form 양의 정부호형식, 양정치형식
positive definite matrix 양의 정부호행렬, 양정치행렬
positive definite quadratic form 양의 정부호 이차형식
positive dependence 양의 의존성, 양의 종속성
positive semidefinite 양의 준정부호, 양반정치
positive semidefinite matrix 양의 준정부호행렬, 양반정치행렬
positive stable distribution 양의 안정분포
post cluster sampling 사후군집표집
posterior density 사후밀도
posterior density function 사후밀도함수
posterior distribution 사후분포
posterior probability 사후확률
posterior risk 사후위험
post-stratification 사후층화
postulate 공준
power (of test, 1) 검정[검증]력
power (2) 거듭곱, 멱
power curve 검정[검증]력 곡선
power function 검정[검증]력 함수
power mean 멱평균
power moment 멱적률
power of test 검정[검증]력
power series 멱급수, 거듭곱급수
power set 멱집합
power spectrum 멱 스펙트럼
power transformation 멱변환, 거듭곱 변환, 누승변환
practical significance 실제적 유의성
precedence test 선행성검정[검증]
precision 정밀도, 정도
precision prescribed 요구정밀도, 규정정밀도
predetermined variable 선결변수
prediction 예측
prediction error 예측오차
prediction interval 예측구간
prediction sum of squares 예측제곱
predictive distribution 예측분포
predictive validity 예측타당성
predictor (variable) 예측변수
preemptive discipline 우선순위원칙
preference ordering 선호도순서화
prefiltering method 사전여과법
prelimimary data 예비 데이터
preliminary survey 예비조사
preliminary test 예비검정[검증]
pre-survey 사전조사
pretest 사전검사
prevalence rate 유별율
prewhitening 사전백색화
price index 물가지수
primary sampling unit 일차표집단위
primary unit 기본단위, 일차단위
prime number 소수, 씨수
principal axis 주축
principal component analysis 주성분분석
principal component graph  주성분 그래프 
principal component score 주성분점수 
principal coordinate analysis  주좌표분석 
principal factor analysis 주인자분석
principle 원리
principle of equipartition 등분할원리
principle of parsimony 절약성의 원리
prior distribution 사전분표, 선험적 분포
prior mean 사전평균
prior probability 사전확률, 선험적 확률
priority queueing 우선순위대기행렬
probabilistic madel 확률모형
probability 확률
probability amplitude 확률진폭
probability density 확률밀도
probability density function 확률밀도함수
probability distribution 확률분포
probability distribution function 확률분포함수
probability element 확률원소
probability function 확률함수
probability generation function 확률생성함수
probability integral transform 확률적분변환
probability mass 확룰질량
probability mass function 확률질량함수
probability measure 확룰측도
probability moment 확률적률
probability paper 확률지
probability plot 확률도, 확률플롯
probability-probability plot 확률대확률 그림
probability ratio test 확률비검정[검증]
probability sample 확률표본
probability set function 확률집합함수
probability space 확률공간
probable drror 확률오차
probit 프로빗
probit analysis 프로빗분석
probit model 프로빗 모형
probit transformation 프로빗변환
procedural bias 절차적 편향, 절차적 편의
process 과정, 공정, 프로세서
process average fraction defection 공정평균불량률
process capability 공정능력
process sapability index 공정능력지수
process capability ratio 공정능력비
process sapability value 공정능력값
process control 공정관리
processing error 처리오차
Procrustes rotation 프로크러스티즈 회전
producer's risk 생산자위험
product 곱, 적
product event 곱사건
product-limit estimator 승법극한추정량, 곱(의)극한추정량
product measure 곱측도
product moment 곱적률
product-moment correlation 곱적률상관
product multinomial distribution 곱다항분포, 적다항분포
production control 생산관리
production function 생산함수
production index 생산지수
productive capacity 생산능력
profile analysis 프로파일, 윤곽
profile plot 프로파일 그림
prognostic factor 예후요인
program 프로그램
programming 프로그래밍, 계획
programming language 프로그래밍 언어
progression 수열
projection 사영, 투영
projection matrix 사영행렬
projection operator 사영연산자, 사영작용소
projection plane 사영면, 투영면
projection pursuit 사영추적
projection pursuit regression 사영추적회귀
projective 사영적
projective transformation 사영변환
promax rotation 프로맥스 회전
proper distribution 진분포, 참분포, 적절분포
proper subset 진부분집합
proportion 비율
proportional allocation 비례배분, 비례할당
proportional constant 비례상수
proportional frequency 비례도수[빈도]
proportional hazards model 비례위험모형
proportional odds model 비례오즈모형
proportional reduction of error [PRE] 오차의 비례감소
proportional sampling 비례표집
proposition 명제
prospective study 전향적 연구
protocol 지침(서), 프로토콜
proximity 근접성, 근접도
proximity theorem 근접성 정리
proxy variable 대리변수
pseudo- 유사, 의사
pseudo-factor 유사인자
pseudo-inverse matrix 유사역행렬
pseudo-random number 유사난수
psi-function 싸이 함수
psychological scaling 심리척도화
psychometrics 계량심리학
public opinion survey 여론조사
punch card 천공카드
pure birth process 순수출생과정
pure error 순수오차
pure strategy 순수전략
purposive sample 목적표본
purposive sampling 목적표집
purposive selection 목적추출
pursuit curve 추적곡선

Q-technique Q 기법
QC circle QC 분임조
quadrant circle 사분원
quadrant dependence 사분의존성, 사분종속성
quadrat 정방[방격]구역
quadratic approximation 이차근사
quadratic estimator 이차형추정량
quadratic form 이차형태
quadratic programming 이차계획법
quadratic response 이차반응
quadratic term 이차항
qualitative data 질적자료
qualitative factor 질적요인
qualitative robustness 질적 로버스트성
qualitative variable 질적 변수, 정성변수
quality 품질
quality assurance 품질보증
quality control 품질관리
quality control chart 품질관리도
quality level 품질수준
quality specification 품질규격
quality standard 품질표준
quantal assay 가부시험
quantal response 가부반응, 계수반응
quantification method 수량화법, 수량화방법
quantification method 1 수량화 제1방법, 수량화법 1
quantification method 2 수량화 제2방법, 수량화법 2
quantification method 3 수량화 제2방법, 수량화법 3
quantification method 4 수량화 제2방법, 수량화법 4
quantification theory 수량화이론
quantile 분위수
quantile-quantile plot 분위수대분위수 그림
quantitative data 양적 자료
quantitative relative 상대수량
quantitative response 양적 반응
quantitative robustness 양적 로버스트성
quantitative variable 양적 변수
quantity 양
quartile 사분위수
quartile deviation 사분위편차
quartile measure of skewness 사분위수왜도
quartile variation 사분위변동
quasi- 준
quasi-experiment 준실험
quasi-factorial design 준요인설계
quasi-independence 준독립
quasi-Latin square 준 라틴 방격[정방]
quasi-likelihood 준가능도
quasi-Markov chain 준 마르코프 연쇄
quasi-maximum likelihood estimator 준최대가능도 추정량
quasi-Newton method 준 뉴튼 방법
quasi-normal equation 준정규방정식
quasi-random sampling 준임의표집
Quenouille's test 크누이의 검정[검증]
questionnaire 설문지
Quetelet 케틀레
queueing problem 대기행렬문제
queueing process 대기행렬과정
queueing theory 대기행렬이론
quintiles 오분위수
quota method 할당법
quota sampling 당표집

R-estimator R 추정량
R-technique R 기법
radix 기수
Radom-Nikodym derivative 라돈-니코딤 도함수
random 임의, 랜덤, 무작위, 확률(적)
random arrangement 임의배치, 확률적 배치
random censoring 임의중도절단
random component 임의성분, 랜덤성분
random distribution 임의분포, 확률분포
random effect 임의효과, 변량효과
random error 임의오차, 랜덤오차, 확률오차
random event 임의사상, 확률사상
random experiment 임의실험, 확률실험
random failure 우발고장
random field 임의장, 확률장
random impulse process 임의충격과정, 확률충격과정
random interval 임의구간, 확률구간
random lines graph 임의선 그래프
random mating 임의교배, 랜덤 교배
random motion 임의운동
random number 난수, 임의수
random number die 난수주사위
random number table 난수표
random order 임의순서, 랜덤순서
random process 임의과정, 확률과정, 랜덤과정
random sample 임의표본, 확률표본, 랜덤표본
random sampling 임의표집, 확률표집
random search 임의탐색
random variable 확률변수
random vector 확률벡터
random walk 임의보행, 확률보행
random zero 임의영
randomization 임의화, 확률화, 랜덤화
randomization model 임의화모형
randomization test 임의화검정[검증}, 확률화검정[검증]
randomized block design 임의화[랜덤화, 확률화] 블록 설계
randomized decision function 임의화[확률화]결정함수
randomized response 임의화응답, 확률화응답
randomized trial 임의화시행, 확률화시행
randomness 임의성, 확률성, 우연성
range 범위, 치역
range control chart 범위관리도
rank (1) 순위
rank (2) 계수(階數)
rank condition of identification 식별계수조건
rank corretion 순위수정
rank correlation 순위상관
rank-sum test 순위합검정[검증]
ranking method 순위화방법
Rao's scoring test 라오의 점수화검정[검증]
Rao-Blackwell theorem 라오-블랙웰 정리
Rasch model 라쉬 모형
rate 율
rate of change 변화율
rate of increment 증가율
rating method 평정방법
rating-score method 평정점수법
ratio 비, 율
ratio estimator 비추정량
ratio scale 비척도
rational number 유리수
raw data 원자료
raw material 원재료
raw moment 원적률
Rayleigh distribution 랄리 분포
Rayleigh test 랄리 검정[검증]
real function 실합수
real number 실수
real variable 실변수
real wage index 실질임금지수
realization 실현
rearrangement 재배열
recessive 열성
reciprocal 역(의), 서로간의
reciprocal average method 교호평균볍
reciprocal transformation 역변환
recognition 인지, 인식
records test 기록값검정[검증]
rectangle 직사각형
rectangle graph 직사각형 그래프
rectangular association scheme 직사각동반계획
rectangular coordinate system 직교좌표계
rectangular distribution 직사각형분포
rectangular lattice 직사각격자
rectified index number 교정지수
rectilinear trend 직선적 경향
recurrence time 재귀시간, 재발시간
recurrent 재귀적, 재발성
recurrent Markov chain 재귀적 마르코프 연쇄
recurrent state 재귀(성) 상태
recursion 되풀이, 순환, 반복
recursion formula 점화식
recursive 되풀이하는
recursive function 되풀이체계
recursive system 되룰이체계
reduced form 축소형
reduced form equations 축소형방정식
reduced inspection 축소검사, 수월한 검사
reduced scale 축척
reduced variate 축소변량
reduction 축소, 약분, 축약
reduction of order 차수의 축소
redundancy 과잉, 중복
re-expression 재표현
reference period 준거기간
reference scale 준거척도, 기준자
reference set 준거집합
reference year 준거년, 기준년, 
reflecting barrier 반사벽
reflexive 반사적
reflexive relation 반사관계
refusal rate 거부율
regeverative process 재생성과정
region 영역
region of interest 관심영역
regional statistics 지역통계
regressand 피회귀변수
regression 회귀
regression analysis 회귀분석
regression coefficient 회귀계수
regression curve 회귀곡선
regression diagnostics 회귀진단, 회귀검진
regression equation 회귀식
regression estimate 회귀추정값
regression line 회귀선, 회귀직선
regression mean squares 회귀평균제곱
regression model 회귀모형
regression plane 회귀평면
regression spline 회귀 스풀라인
regression straight line 회귀직선
regression through the origin 원점통과회귀, 원점회귀
regressor 회귀변수
regret 후회, 기회손실
regular estimator 정칙추정량
regular matrix 정칙행렬
regularity condition 정칙조건
reject 기각하다
rejectable quality level 불합격품질수준
rejection 기각
rejection error 기각오류
rejection number 기각수, 불합격판정수
rejection region 기각역, 기각영역
rejective sampling 기각표집
relation 관계
relational model 관계형모형
relative accuracy 상대정확도
relative dispersion 상대산포도
relative efficiency 상대효율
relative error 상대오차
relative frequency 상대도수[빈도]
relative index 상대지수
relative information 상대정보량
relative potency 상대효능
relative precision 상대정밀도
relative probability 상대확률
relative risk 상대위험도
relative variance 상대분산
relaxed oscillation 완화진동
reliability 신뢰성, 신뢰도
reliability analysis 신뢰도분석
reliability coefficient 신뢰도, 신뢰성계수
reliability curve 신뢰도곡선
reliability engineering 신뢰성공학
reliability function 신뢰도함수
remainder 나머지, 잔차
renewal 갱신, 재생, 다시 새로움
renewal distribution 갱신분포
renewal equation 갱신방정식
renewal process 갱신과정, 다시 새로움 과정
renewal rate 갱신률
renewal theorem 갱신정리
repair 수리
reparametrization 재모수화
repeatability 반복(가능)성
repeated combination 중복조합
repeated measurement 반복측정
repeated permutation 중복순열
repeated sampling 반복표집
repeated signficance test 반복유의성검정[검증]
repeated survey 반복조사
repeated trial 반복시행
repetiton 반복
replacement 복원
replacement cost 교체비용
replicated sampling 반복표집, 반복 샘플링
replication 반복
representative sample 대표(적)표본
representative value 대표값
reproducibility 재현(가능)성
resampling 재표집
research hypothesis 연구가설
residual 잔차
residual effect 잔류효과
residual lifetime 잔여수명
residual sum of squares 잔차제곱합
residual variance 잔차분산
residual vector 잔차 벡터
residual waiting time 잔여대기시간
resistance 저항성
resistant line 저항직선, 저항성직선
resolution 해상도
resolvable design 분해가능설계
respondent 응답자
response 반응, 응답
response error 반응오차, 응답오차
response function 반응합수
response metameter 반응메타미터
response surface analysis 반응표면분석
response surface design 반응표면설계
response time distribution 반응시간분포
response variable 반응변수
restricted randomization 제한임의화, 제한확률화
restricted regression 제한회귀
restricted sequential procedure 제한적 순차절차
retail price index 소매물가지수
retrospective study 후향(적)연구
return period 복귀주기
return time 복귀시간
reversal design 반전설계
reversal test 반전검정[검증]
reverse 역
reversible relation 가역관계
reweighted least squares 재가중최소제곱
ridge estimator 능선추정량, 능형추정량
ridge regression 능선회귀, 능형회귀
ridge trace method 능선추적법, 능형추적법
Riemann distribution 리만 분포
Riemann integral 리만 적분
Riemann-Lebesgue theorem 리만-르베그 정리
right inverse 오른쪽역원, 우역원
right invertible 오른쪽가역, 우가역
rigid mition 강체운동
risk 위험
risk function 위험함수
risk set 위험집합
robust 로버스트
robust design 로버스트 설계
robust inference 로버스트 추론
robust method 로버스트 방법
robustness 로보스트성
root mean square error 제곱근평균제곱오차
rotatable design 회전기능설계
rotating coordinates method 회전좌표법
rotation 회전, 순환
rotation sampling 순환표집, 교체표집
Rothamsted Experimental Station 로담스테드 시험장
rough 거칠음, 잔차
rough estimation 어림추정
round number 어림수
round-off error 반올림오차
round-robin design 라운드-로빈 설계
rounding 반올림
rounding error 반올림오차
rounding off 버림
rounding off error 버림오차
rounding up 올림
route sampling 도로표집
row 행
row vector 행벡터
ruler 자
run 런, 연, 연속마디
run length 런 길이, 연길이
run test 런 검점[검증], 연검정[검증]
running mean 이동평균
running median 이동중위수

saddle point 안장점, 안부점
sample 표본
sample allocation 표본배분
sample distribution function 표본분포함수
sample fluctuation 표본변동
sample inspection 표본검사
sample line 표본선
sample mean 표본평균
sample range 표본범위
sample size 표본(의) 크기
sample space 표본공간
sample standard deviation 표본표준편차
sample statistic 표본통계량
sample survey 표본조사
sample survey techniques 표본조사기법
sample variance 표본분산
sampled population 표집모집단
sampling 표집, 추출, 표본추출, 샘플링
sampling bias 표집편향, 표집편의
sampling card 표집카드, 샘플링 카드
sampling design 표집설계
sampling distribution 표집분포
sampling error 표집오차
sampling for attributes 속성형샘플링
sampling fraction 표집률, 추출률
sampling frame 표집률
sampling inspection 샘플링 검사, 표집검사
sampling inspection by attributes 계수형 샘플링 검사
sampling inspection by variables 계량형 샘플링 검사
samlpling interval 표집간격, 추출간격
samlpling plan 표집계획
sampling survey 표집조사
sampling unit 표집단위
sampling variation 표집변동
sampling with equal probability 등확률표집
sampling with probability proportional to size 크기비례확률표집
sampling with replacement 복원표집, 복원추출
sampling without replacement 비복원표집, 비복원추출
sampling zero 표집영
saturated 포화(된)
saturated model 포화모형
saturation 포화
Savage test 쎄비지 검정[검증]
scalar 스칼라
scale 척도, 눈금
scale invariance 척도불변성
scale parameter 척도모수
scale transformation 척도변환
scaled deviance 척도(화)이탈도[편차]
scaling 척도화
scatter coefficient 산포계수
scatter plot, scatter diagram 산점도
scatter plot matrix 산점도행렬
Scheffe's test 쉐페의 검정[검증]
Schwarz's inequality 슈바르츠의 부등식
score 점수
score function 점수함수
scoring method 점수화방법
scree graph 산비탈그림, 스크리 그래프
screening 선별
screening design 선별설계
screening inspection 섬별검사
search method 탐색법
seasonal adjustment 계절조정
seasonal factor 계절인수, 계절요인
seasonality 계절성
seasonal variation 계절변동
secondary analysis 이차분석
secondary attack rate 이차발병률
secondary data source 이차자료원
secondary sampling unit 이차표집단위
secondary unit 이차단위
section 단면, 자른면
seemingly unrelated regression[SUR] 겉보기 무관[보기에 무관한]회귀
segmentation 세분화
segmented polynomial regression 구간별다항회귀
selection 선택, 선발
selection bias 선택편향
selection index 선발지수, 선택지수
self-administered questionnaire 자기기입식설문지, 자기식설문지
self-conjugate Latin square 자기컬레[공액]라틴 방격[정방]
self fertilization 자가수정
self similar process 자기유사과정
semi- 준, 반
semi-continuous 준연속
semi-definite quadratic form 준정부호이차형식
semi-finite measure 준유한측도
semi-invariant 준불변
semi-invariant coefficient 준불변계수
semi-Markov process 준 마르코프 과정
semi-martingale 준마팅게일
semiparametric method 준모수적 방법, 준파라미터적 방법
sensitivity 민감도
sensory evaluation 감각평가, 관능평가
sensory test 감각검사, 관능검사
separable 분리가능한
separable set 분리가능집합
separable space 분리가능공간
separation 분리
sequence 수열, 열
sequential 순차(적), 축차(적)
sequential analysis 순차(적)분석
sequential decision problem 순차적 결정문제
sequential design 순차설계
sequential estimation 순차추정
sequential experiment 순차실험
sequential inspection 순차검사
sequential probability ratio test 순차확률비검정[검증]
sequential sampling 순차표집
sequential test 순차(적)검정[검증]
serial correlation 계열상관
serial lag correlation 계열시차상관
serial variation 계열변동
series 급수, 계열
series model 직렬모형
series system 직렬체계, 직렬 시스템
set 집합
set function 집합함수
set operation 집합연산
set theory 집합론
sex chromosome 성염색체
sex linkage 성연관
sex ratio 성비
sex structure 인구성별구조
shape analysis 형상분석, 형태분석
shape parameter 형상모수, 형태모수
shape restriction 형상제약, 형태제약
Shapiro-Wilk test 샤피로-윌크 검정
Sheppard's correction 쉐파드의 수정
Shewhart control chart 슈하트 관리도
shift 이동, 밀림
shift parameter 이동모수
shock model 충격모형
short-term fluctuation 단기변동
shortest confidence interval 최단신뢰구간
shortest prediction interval 최단예측구간
shrinkage estimater 축소추정량
sigmoid curve 시그모이드 곡선
signal 신호
sigmal-to-noise ratio 신호대잡음 비
sign 부호
sign test 부호검정[검증]
signed measure 부호측도, 부호가 붙은 측도
signed rank test 부호순위검정[검증]
significance 유의성
significance level 유의수준
significance probability 유의확률
significance test 유의성검정[검증]
significant 유의적, 유의한
similar action 유사행동, 유사행위
similar region 유사영역, 닯은 영역
similar test 유사검정[검증], 닯은 검정[검증]
similarity 유사성, 상사성, 닯음
simple hypothesis 단순가설
simple index number 단순지수
simple interaction 단순상호작용
simple lattice 단순격자
simple lattice design 단순격자설계
simple random sample 단순임의[단순랜덤, 단순확률]표본
simple random sampling 단순임의[단순랜덤, 단순확률]표집
simple randomization 단순임의화[랜덤화, 확률화]
simple regression 단순회귀
simple regression model 단순회귀모형
simple structure 단순구조
simplex 심플렉스
simplex centroid design 심플랙스 중심설계
simplex design 심플렉스 설계
simplex lattice design 심플렉스 격자설계
simplex method 심플렉스법
simplex screening design 심플렉스 선별설계
simplex search method 심플렉스 탐사법
Simpson's paradox 심프슨의 역설, 심프슨의 패러독스
simulation 모의실험, 시물레이션 , 모의시행
simulation experiment 모의실험
simulator 모의 실험기, 모의시행기
simultaneous 동시(적)
simultaneous confidence interval 동시신뢰구간
simultaneous equations 연립방정식
simultaneous equations model 연립방정식 모형
simultaneous inference 동시추론
single equation estimation 단일방정식 추정
single factor experiment 단일요인실험
single factor theory 단일인자이론
single linkage 단일연결(법)
single precision 단일정밀도
single sampling inspection 일회 샘플링 검사
single sampling plan 일회 샘플링 계획
singlecton 한원소집합
singular 비정칙, 특이
singular distribution 특이분포
singular matrix 비정칙행렬, 특이행렬
singular measure 특이측도
singular value 비정칙값, 특이값
singular value decomposition 비정칙값분해, 특이값분해
six point assay 여섯점시험, 육점시험
size 크기
size distribution 크기분포
size of a test 검정[검증]의 크기
size of class interval 계급구간의 크기
skew symmetric 반대칭
skew symmetric matrix 반대칭행렬
skewed distribution 기운 분포
skewness 왜도, 기움, 비대칭도
sliced inverse regression 분할역회귀
slippage model 미끄러짐 모형
slippage test  미끄러짐 검정[검증] 
slope 기울기
slope of regression line 회귀직선의 기울기
slope ratio assay 기울기비시험
Slutzky process 슬럿츠키 과정
Slutzky-Yule effect 슬럿츠키-율 효과
small-area statistics 소지역통계
small sample 소표본
small-sample theory 소표본이론
Smirnov test 스미르노프 검정
smooth 매끄러운
smooth curve 평활곡선, 매끄러운 곡선
smoother 평활기
smoothing 평활(화), 매끄럽게함
smoothing coefficient 평활계수
smoothing method 평활(방)법
smoothing parameter 평활모수, 평활 파라미터
smoothing power 평활력
smoothness 평활도, 매끄러움
social desirability bias 사회적 요망성 평향
social indicator 사회지표
social research 사회연구
social survey 사회조사
socio-economic status 사회경제적 지위
sociometrics 계량사회학
software 소프트웨어
sojourn time 체류시간
solution 해, 풀이
sorting 순서화, 크기순정렬
source 출처, 원천
source of variation 변동요인
space 공간
span 생성, 펼침
spanned 생성된
sparse 희박한
sparse matrix 희박(한) 행렬
spatial data 공간자료
spatial distribution 공간분포
spatial pattern 공간패턴, 공간형태
spatial point process 공간점과정
spatial process 공간과정
spatial statistics 공간통계(학)
spatial systematic sample 공간계통표본
Spearman's rho 스피어만의 로
Spearman-Brown formula 스피어만-브라운 공식
special purpose survey 특수목적조사
specification 특정화, 규격
specification error 특정화의 오류, 규격오류
specification limit 규격한계
specification of quality 품질규격
specific variance 특정분산
specificity 특이도, 특정율
specimen 시제품
spectral decomposition 스펙트럼 분해
spectral density 스펙트럼 밀도
spectral density function 스펙트럼 밀도함수
spectral function 스펙트럼 함수
spectral measure 스펙트럼 측도
spectral weight function 스펙트럼 가중치함수
spectral window 스펙트럼 원도우
spectrum 스펙트럼
Spencer formula 스펜서 공식
spent waiting time 소모대기시간
sphere 구, 구면
spherical distribution 구형분포, 구면분포
spherical normal distribution 구형정규분포
spherical polar coordinate 구면극좌표
spherical triangle 구면삼각형
spherical variance function 구형분산함수
sphericity test 구형성검정[검증]
spline 스플라인
spline function 스플라인 함수
spline interpolation function 스플라인 보간함수
split 분할
split-half method 반분법
split-half reliability coefficient 반분신뢰도
split-plot confounging 분할구중첩
split-plot design 분할구설계
split-plot error 분할구오차, 세구오차
split-split-plot design 세세구설계
spurious correlation 허위상관, 가짜상관
square 정사각형, 제곱, 방격, 정방
square lattice 정방형격자, 정사각형격자
square matrix 정방행렬, 정사각형행렬
square root transformation 제곱근변환
squared error 제곱오차
stability 안정성
stability test 안정성검정[검증]
stable 안정된
stable distribution 안정분포
stable process 안정과정
stable state 안정형태
stacking 쌓기
Stacy's distribution 스테이시의 분포
staircase design 계단식설계
standard 표준
standard Browning motion 표준 브라운 운동
standard classification 표준 분류
standard deviation 표준편차
standard error 표준오차
standard form 표준형
standard industrial classification 표준산업분류
standard Latin square 표준 라틴 방격[정방]
standard measure 표준측도
standard normal distribution 표준정규분포
standard population 표준모집단
standard score 표준점수
standardization 표준화
standardized mortality ratio 표준화사망률
standardized regression coefficient 표준화회귀계수
standardized residual 표준화잔차
standardized variable 표준화변수
star plot 별그림
state 상태
state of statistical control 통계적 관리상태
state space 상태공간
state space representation 상태공간표현
static model 정태모형
static simulation 정태적 모의실험, 정태적 모의시행
static statistic 정태통계량
stationary condition 정상조건
stationary distribution 정상분포
stationary population 정상인구
stationary process 정상과정, 시불변과정
stationary stochastic process 정상확률과정
stationary time series 정상시계열
stationary 정상(적), 시불변(적), 정류(적)
statistic 통계량
statistical analysis 통계분석
statistical consultant 통계상담인
statistical control 통계적 관리
statistical curvature 통계적 곡률
statistical data 통계자료
statistical database 통계 데이터베이스
statistical design 통계적 설계
statistical diagram 통계도표
statistical estimation 통계적 추정
statistical function 통계적 범함수
statistical graphics 통계 그래픽스
statistical hypothesis 통계적 가설
statistical inference 통계적 추론
statistical law 통계법칙
statistical map 통계지도
statistical matching 통계적 짝짓기
statistical metric space 통계적 거리공간
statistical model 통계적 모형
statistical package 통계 팩키지
statistical population 통계적 모집단
statistical prediction 통계적 예측
statistical probability 통계적 확률
statistical process control [SPC] 통계적 공정관리
statistical quality control [SQC] 통계적 품질관리
statistical series 통계계열
statistical significance 통계적 유의성
statistical survey 통계조사
statistical table 통계표
statistical tolerance interval 통계적 허용구간
statistical tolerance limit 통계적 허용한계
statistical tolerance region 통계적 허용역
statistically equivalent block 통계적 동등 블록
statistician 통계전문가, 통계전문인
statistics 통계학
statistics of attributes 속성(형)통계
statistics of variables 변수(형)통계
statistics of variates 변량(형)통계
steady state 안정상태
steepest ascent method 최대상승법, 최대경사법
steepest descent method 최대하강법, 최대경사법
stein estimator 스타인 추정량
stein's two sample procedure 스타인의 이[2]표본절차
stem-and-leaf display 줄기-잎 전시[그림]
stem plot 줄기그림
step 계단, 단계
step function 계단함수
step stress testing 계단 스트레스 시험
stepwise regression 단계별 회귀
stepwise selection 단계별 선택
stereogram 입체 그래프
stieltjes' integral 스틸체스 적분
stimulus 자극
sterling distribution 스털링 분포
stochastic 확률적
stochastic approximation 확률근사
stochastic approximation procedure 확률적 근사절차
stochastic continuity 확률적 연속성
stochastic convergence 확률적 수렴
stochastic dependence 확률적 의존성. 확률적 종속성
stochastic differentiability 확률적 미분가능성
stochastic differential equation 확률미분방정식
stochastic independence 확률적 독립성
stochastic integrability 확률적 적분가능성
stochastic integral 확률적 적분
stochastic kernel 확률핵
stochastic matrix 확률행렬
stochastic model 확률적 모형
stochastic ordering 확률적 순서화
stochastic process 확률과정. 임의과정
stochastic programming 확률계획법
stochastic simulation 확률적 모의실험, 확률적 모의시행
stochastic system 확률 시스템, 확률적 체계
stochastic variable 확률(적)변수
stochastically larger(smaller) 확률적으로 큰(작은)
stopping rule 정지규칙
stopping time 정지시간
strata chart 계층도
strategy 전략
stratification 층화
stratified multi-stage sampling 층화다단표집
stratified one-stage sampling 층화일단표집
stratified random sampling 층화임의표집
stratified sampling 층화표집, 층별표집
stratum 층
stress 스트레스, 부하
stress-strength model 스트레스-강도모형
stressing rate 부하율
strict partial order 순부분순서
strictly convex 순볼록
strictly increasing 순증가
strictly increasing function 순증가함수
strictly positive number 순양수
strictly stationary process 순정상과정, 협의의 정상과정
strong completeness 강완비성
strong law of large numbers 대수의 강법칙, 큰 수의 강법칙
strong Markov property 강 마르코프 성질
strong mixing property 강혼합성질
strongly consistent estimator 강일치추정량
strongly stationary process 강정상과정
structural equation 구조방정식
structural relationship 구조적 관계
structural zero 구조적 영
structure 구조
structured question 구조화질문
Student's distribution 스튜던트의 분포
Student's t-statistic 스튜던트의 t 통계량
Studentized range 스튜던트화 범위
Studentized residual 스튜던트화 잔차
Sturges' rule 스터지스의 법칙
subadditivity 준가법성
subexponential distribution 열(劣)지수분포
subgroup 부분군
subjective probability 주관적 확률
submartingale 열(劣) 마팅게일, 서브마팅게일
subminimax 부최대최소
subnormal dispersion 열(劣)정규산포
sub-poisson distribution 열(劣)포아송 분포
subpopulation 부모집단
sub-sample 부표본
sub-sampling 부표집
subset 부분집합
subset selection method 부분집합선택방법
subspace 부분공간
substitution 대입, 치환
substratification 부층화, 부차층화
sub-sub sampling 부부차 표집
sucessive difference 연속차분
sufficiency 충분성
sufficient statistic 충분통계량
Sukhatme's test 수카트미의 검정[검증]
sum 합
sum of squares 제곱합
superefficiency 초효율성
supermartingale 초[우, 優] 마팅게일, 수퍼 마팅게일
supernormal dispersion 초정규산포
superpopulation 초모집단
supplementary 보조(적), 보적의
support 받침, 지지
supremum 상한, 최소상계
surface 표면
survey 조사
survey design 조사설계
survival analysis 생존분석
survival function 생존함수
survival probability 생존확률
survival rate 생존률
swamp effect 수렁효과
sweeping method 쓸어내기 방법
switch back design 전환설계
switching regression 교체회귀
symmetric 대칭(적)
symmetric difference 대칭적 차이
symmetric event 대칭사건
symmetric function 대칭함수
symmetric matrix 대칭행렬
symmetric sampling 대칭표집
symmetric stable law 대칭안정분포
symmertic transformation 대칭변환
symmetric transposition 대칭이동
symmertical circular distribution 대칭원형분포
symmetrical displacement 대칭이동
symmetrical distribution 대칭분포
symmetrical factorial design 대칭요인설계
symmetrical test 대칭검정[검증]
symmetrical unequal bblock arrangement 대칭불균등불록배열
symmetry 대칭성
sympathy effect 동정효과
system 시스템, 체계
systematic 계통적, 체계적
systematic component 체계적 성분
systematic design 체계적 설계
systematic error 계통오차
systematic sampling 계통표집, 계통추출

t-distribution t 분포
t-score t 점수
t-test t 검정[검증]
tabulated data 제표자료
tabulation 제표
Taguchi method 다구치 방법
tail event 꼬리사건
Takacs process 타칵스 과정
target population 목표 모집단
target value 목표값
taxonomy 분류(학)
Taylor expansion 테일러 전개
Tchebychev inequality 체비세프 부등식
telephone survey 전화조사
tensor 텐서
tensor product 텐서 곱
term 항
terminal decision 단말결정
Terry-hoeffding test 테리-호에프딩 검정[검증]
test (1) 검정, 검증
test (2) 시험, 검사
test equating 시험등화
test function 시험함수
test of goodness-of-fit 적합도검정[검증]
test of homogeneity 동질성검정[검증]
test of hypothesis 가설검정[검증]
test of independence 독립성검정[검증]
test of normality 정규성검정[검증]
test of statistical hypothesis 통계적 가설검정[검증]
test-retest reliability 검사-재검사 신뢰성[신뢰도]
test size 검정[검증]의 크기
test statistic 검정[검증]통계량
test survey 시험조사
testing until a truncated time 정시중단검사
testing until r items fail 정수중단검사
tetrachoric correlation coefficient 사분상관계수
thin-tailed distribution 얇은 꼬리 분포
third quartile 제3 사분위수
Thompson's rule 톰슨의 규칙
three dimensional lattice 삼차원격자
three-factor interaction 삼요인상호작용
therr-mode factor analysis 삼상인자분석
three point assay 삼점시험
three series theorem 삼급수정리
three stage least squares [3SLS] 삼단계최소제곱
three-stage sampling 삼단계표집
three-way factorial design 삼원요인설계
three-way multidimensional scaling 삼원다차원척도법
threshold 분계점
Thurstone scale 써스톤 척도
ticket sampling 티켓 표집, 티켓 추출(법)
tied ranks 등순위, 동순위
tightened inspection 엄격검사, 까다로운 검사
time dependent 시간의존적인
time lag 시차
time plot 시도표
time reversible 시간역류가능, 시간역류성
time series 시계열
time series analysis 시계열분석
time series plot 시계열그림
tolerance 허용, 공차
tolerance design 공차설계
tolerance interval 허용구간
tolerance limit 허용한계, 공차한계
tolerance region 허용영역, 공차영역
topology 위상, 위상수학
total children born 총출생아수
total correlation 총상관
total inspection 전수검사
total quality control 전사적 품질관리
total sum 총계
total time on test 총검사시간
total variation 총변동
toxicity 독성
toxicoligy 독성학
trace 대각합
trancefer function 전이함수
transform, transformation 변환
transformation set 변환집합
transient 일시적, 경과적
transient state 일시(적)상태, 일시성 상태
transition matrix 전이행렬, 추이행렬
transition probability 전이행렬, 추이확률
translation 이동, 평행이동
translation equivariance 이동등변성
translation invariance 이동불변성
translation parameter 이동모수
transmission rate 전달률
transpose 전치
transpose of a matrix 행렬의 전치
transposed matrix 전치행렬
transpisition 호환, 자리바꿈, 이항
transposition matrix 호환행렬
treatment 처리
treatment combination 처리조합
treatment contrast 처리대비
tree graph 수형도, 나무가지그림
trend 추세, 경향
trend fitting 추세적합
trend line 추세선
trial 시행, 시험, 실험
trial and error 시행착오
triangular association scheme 삼각동반계획
triangular design 삼각설계
triangular distribution 삼각형분포
triangular inequality 삼각부등식
triangular matrix 삼각행렬
trimean 삼평균
trimmed mean 절사평균
trimming 절사
trinomial 삼항(의)
trinomial distribution 삼항분포
triple lattice 삼중격자
trivariate 삼[3]변량
triveal solution 자명해
trough point 계곡점
truncate 절단하다
truncated distribution 절단분포
truncated normal distribution 절단정규분포
truncated regression 절단회귀
truncated sampling 절단표집
truncation 절단
truncation error 절단오차
Tukey statistic 튜키 통계량
tuning constant 조율상수
turning point 전환점
twinned distributions 쌍둥이분포
two dimensional lattice 이차원격자
two dimensional table 이차원표
two-factor interaction 이요인상호작용
two-factor theory 이인자이론
two-level factorial design 이수준요인설계
two person game 이인 게임
two-phase sampling 이상표집
two-point assay 이점시험
two sample problem 이표본문제
two sample test 이표본검증[검정]
two-sided hypothesis 양측가설
two-sided test 양측검정[검증]
two-stage estimator 이단계추정량
two-stage least squares[2SLS] 이단계최소제곱
two-stage sampling 이단계표집
two-tailed test 양쪽꼬리검정[검증]
two-way design of experiment 이원실험설계
two-way factorial design 이원요인설계
two-way layout 이원배치법
type A distribution A형 분포
type A series A형 급수
type B distribution B형 분포
type B series B형 급수
type Ⅰ distribution 제1종 분포
type Ⅰ error 제1종 오류
type Ⅱ distribution 제2종 분포
type Ⅱ error 제2종 오류

u-shaped distribution U형 분포
u-statistic U 통계량
ultimate cluster 최종군집
ultimate sampling unit 최종표집단위
umbrella alternative 우산형대립가설[대안]
unadjusted moment 비수정적률
unbalanced data 불균형자료
unbiased 비편향, 불편
unbiased confidence interval 비편향신뢰구간
unbiased error 비편향오차
unbiased estimate 비편향추정값
unbiased estimator 비편향추정량
unbiased most powerful test 비편향최강력검정[검증]
unbiased test 비편향검정[검증]
unbiased variance 비편향분산
unbiasedness 비편향성
uncertainty 불확실성
uncertainty principle 불확실성원리
uncorrelated 무상관
uncountability 비가산성, 셀 수 없음
uncountable 비가산, 셀 수 없는
uncountable set 비가산집합, 셀 수 없는 집
undercoverage 과소포함
under-dispersion 과소산포
under-fitting 과소적합
under-identified 과소식별
under-specification 과소특정화, 과소표기
unemployed person 실업자
unidentifiable 식별불가능
uniform continuity 고른 연속(성), 균등연속(성)
uniform convergence 고른 수렴, 균등수렴(성)
uniform distribution 균등분포, 균일분포
uniform intergrability 고른 적분가능성, 균등적분가능성
unform random variable 균등확률변수, 균일확률변수
uniform sampling fraction 균등표집[표본추출]비
uniform spectrum 균등 스펙트럼
uniformity trial 균일도시험
uniformly better decision function 균일하게 보다 나은 결정함수
uniformly continuous 고른 연속, 균등연속
uniformly minimum risk 균일 최소위험
uniformly minimum variance unbiased 균일최소분산비편향추정량
estimator 
uniformly most efficient 균일최고효율
uniformly most powerful test 균일최강력검정[검증]
unimodal 단봉의
unimodal distribution 단봉분포, 일봉분포
union 합집합
union-intersection principle 합교원리
union of sets 집합의 합
unique factor 유일인자
unit 단위
unit distance 단위거리
unit distribution 단위분포
unit length 단위길이
unit matrix 단위행렬
unit normal variate 단위정규변량
unit number 단위수
unit of analysis 분석단위
unit vector 단위백터
univariate distribution 일변량분포, 단위변량분포
universe 모집단, 전체집단
unordered pair 무순서짝, 순서없는 짝
up-and-down method 상하법
up-cross 상향교차
updating 최신화
upper bound 상계
upper control limit 관리상한
upper limit 상단, 위끝, 위한계, 상한
upper quality level 상한품질수준
upper set 상위집합
upward rank 상향순위
upward trend 상향추세
urn model 항아리모형 
utility 효용

vague distribution 모호분포
validation procedure 타당성검사절차
validity 타당성, 타당도
value 값
value added 부가가치
value index 가치지수
value of function 함수값
vanity effect 허영효과
variability 변이(성), 변동
variable 변수, 변량
variable sample size 가변표본크기
variable sampling rate 가변추출[표집]비
variance 분산
variance component model 분산성분모형
variance-covariance matrix 분산공분산행렬
variance decomposition 분산분해
variance function 분산함수
variance inflation factor 분산팽창[확대]인수[인자]
variance matrix 분산행렬
variance ratio 분산비
variance stabilization 분산안정화
variate 변량, 변수
variate difference method 변량차분법
variate transformation 변량변환
variation flow analysis 변동유량분석
varimx rotation 배리맥스[분산최대]회전
variogram 변동도
vector 벡터
vector autoregressive model 벡터자기회귀모형
vector autoregressive moving avearage model 벡터자기회귀이동평균모형
vector moving-average model 벡터이동평균모형
vector space 벡터공간
vector-valued function 벡터값함수
Venn diagram 벤 도표
vertical axis 수직축
vital statistics 인구동태통계
Von-Mises distribution 폰-미제스 분포

wage 임금
wage rate 임금율
wage survey 임금조사
waiting line 대기선
waiting queue 대기행렬
waiting time 대기시간
waiting time distribution 대기시간분포
Wald distribution 왈드 분포
Wald statistic 왈드 통계량
Wald test 왈드 검정[검증]
Walsh average 왈쉬 평균
wavelet 잔물결, 소파동
weak 약한
weak convergence 약수렴
weak law of large numbers 대수의 약법칙, 큰 수의 약법칙
weakly stationary process 약정상과정, 광의의 정상과정
wearout failure 마모고장
wearout period 마모고장기간
wearout replacement 마모교환
Weibull distribution 와이블분포
weighing design 칭량설계
weight 가중값, 가중치
weight function 가중값함수, 가중치함수
weighted arithmetic mean 가중산술평균
weighted average 가중평균
weighted index number 가중지수
weighted least squares method 가중최소제곱법
weighted mean 가중평균
weighted moving average 가중이동평균
weighted regression 가중회귀
white noise 백색잡음, 순수잡음
Whittaker periodogram 휘타커 주기도
Whittle distribution 위틀 분포
whole event 전체사건
whole-plot error 주구오차
wholesale price index 도매물가지수
wide sense stationary process 광의의 정상과정
Wiener-Hopf technique 위너-호프 기법
Wiener integral 위너 적분
Wiener-Khintchin theorem 위너-킨친 정리
Wiener process 위너 과정
Wilcoxon rank sum test 윌콕슨 순위합검정[검증]
Wilcoxon signed rank test 윌콕슨 부호순위검정[검증]
window 윈도우, 창
Winsorized mean 윈저화 평균
Winsorized sum of squares 윈저화 제곱합
Wishart distribution 위샤트 분포
within class variation 계급내변동
Wold's decomposition theorem 월드의 분해정리
working mean 가평균
wrapped distribution 겹쳐진 분포
wrapped normal distribution 겹쳐진 정규분포
wrapped Poisson distribution 겹쳐진 포아송분포

Yates' correction 예이츠의 수정
Youden square 유덴 방격[정방]
Young-Householder transformation 영-하우스홀더 변환
Yule process 율 과정
Yule's coefficient of association 율의 연관성계수
Yule's hyperbolic distribution 율의 쌍곡선분포
Yule-Walker equation 율-워커 방정식

Z-score Z 점수
Z-transformation Z 변환
zero 영
zero correlation 영상관
zero defect 무결점
zero dimension 영차원
zero matrix 영행렬
zero-one law 영일(0-1)법칙
zero order correlation 영차의 상관
zero-sum game 영합 게임, 영의 합 게임
zeta distribution 제타분포
zig zag sampling 지그재그 표집, 갈짓자형 표집
Zipf's law 지프의 법칙
zonal polynomial 띠모양다항식, 대형다항식

by Joe & Soohy 2007. 2. 21. 18:57

9장. SAS 함수와 응용 단원이다.
엑셀에서 함수를 말하면 뭐라고 생각되는가?
연산을 위한 명령어가 아닐까?
책에는 엄청난 숫자의 함수가 적혀있다.
일단 뭐 적어보도록 하자.

1. 연산 함수
   ABS(argument): 절대값을 계산한다(돌려준다)
   DIM(ARRAY명): ARRAY문의 원소들의 수를 계산한다.
   HBOUND(ARRAY명): ARRAY에 사용된 원소들은 상한을 리턴한다.
   LBOUND(ARRAY명): ARRAY에 사용된 원소들의 하한을 리턴한다.
   MAX(argument, argument, ...): 최대값
   MIN(argument, argument, ...): 최소값
   MOD: 나눗셈에서의 나머지를 구한다
   SIGN: 변수의 부호 또는 0

2. Truncation(절단, 끝을 잘라냄) 함수
   CEIL(argument): 변수보다 큰 수이면서 제일 작은 정수 - 올림
   FLOOR(argument): 변수보다 적은 수이면서 제일 큰 정수 - 내림
   INT(argument): 정수 부분만을 취한다
   ROUND(argument, 반올림단위): 반올림의 값

3. 수학적 연산함수
   DIGAMMA: gamma 함수의 log 미분값
   ERF: error function (에러 기능)
   ERFC: error function의 complement (에러 기능 보충)
   EXP: 지수함수
   GAMMA: complete gamma function (완벽한 감마 기능 -_-;)
   LGAMMA: 주어진 값의 gamma function의 자연로그 계산
   LOG: 자연로그(base가 e)
   LOG2: base가 2인 log
   LOG10: 상용로그(우리가 일반적으로 쓰는 로그)

4. 삼각함수와 Hyperbolic(쌍곡선) 함수와 관련된 기능
   SIN(argument): sine 계산
   COS(argument): cosine 계산
   TAN(argument): tangent 계산
   ARSIN(argument): arc sine 계산
   ARCOS(argument): arc cosine 계산
   ATAN(argument): arc tangent 계산
   COSH(argument): hyperbolic cosine 계산
   SINH(argument): hyperbolic sine 계산
   TANH(argument): hyperbolic tangent 계산

5. 통계 관련 함수
   CSS(argument, argument, ...): 수정된 자승합
   CV(argument, argument, ...): 변이계수(Coefficient of Variation)
   KURTOSIS(argument, argument, ...): 첨도
   MAX(argument, argument, ...): 최대값
   MIN(argument, argument, ...): 최소값
   MEAN(argument, argument, ...): 산술평균값
   N(argument, argument, ...): 계산에 이용된 Missing이 아닌 자료의 수
   NMISS(argument, argument, ...): Missing 자료의 수
   RANGE(argument, argument, ...): 범위
   SKEWNESS(argument, argument, ...): 왜도
   STD(argument, argument, ...): 표준편차
   STDERR(argument, argument, ...): 표준오차
   SUM(argument, argument, ...): 합계
   USS(argument, argument, ...): 자승합

6. 통계적 확률분포와 관련된 함수
   POISSON(lamde, x): 모수 lamda인 Poisson 확률변수의 분포함수 값 F(x)를 계산한다.
   PROBBETA(x, a, b): 모수가 a, b인 베타분포의 분포함수 값 F(x)를 계산한다.
   PROBBNML(p, n, x): 모수가 n, p인 이항분포의 분포함수 값 F(x)를 계산한다.
   PROBCHI(x, df): 자유도가 df인 카이자승분포의 분포함수 값 F(x)를 계산한다.
   PROBF(x, ndf, ddf): 자유도가 ndf, ddf인 F 분포의 분포함수 값 F(x)를 계산한다.
   PROBGAM(x, a): shape parameter가 a인 감마분포의 분포함수 값 F(x)를 계산한다.
   PROBHYPR: 초기하분포의 분포함수의 값 F(x)를 계산한다.
   PROBNEGB: 이항분포의 분포함수의 값 F(x)를 꼐산한다.
   PROBNORM(x): 표준정규분포의 분포함수의 값 F(x)를 계싼한다.
   PROBT(x, df): 자유도가 df인 t 분포의 분포함수의 값 F(x)를 계산한다.

7. Quantile(변위치) 함수
   BETAINV(p, a, b): 모수가 a, b인 베타확률분포에서 100p% 백분위수를 계산한다.
   CINV(p, df): 자유도가 df인 카이자승분포에서 100p% 백분위수를 계산한다.
   FINV(p, ndf, ddf): 자유도가 ndf, ddf인 F 분포에서 100p% 백분위수를 계산한다.
   GAMINV(p, a): 감마분포의 역함수
   PROBIT(p): 표준정규분포에서 100p% 백분위수를 계산한다.
   TINV(p, df): 자유도가 df인 t분포에서 100p% 백분위수를 계산한다.

8. 난수발생과 관련된 기능
   NORMAL(seed): 표준정규분포를 따르는 확룰변수의 난수를 만든다.
   RANBIN(seed): 모수(parameter)가 n, p인 이항분포의 난수를 만든다.
   RANCAU(seed): Location Parameter 값이 0이고, Scale Parameter 값이 1인 Cauchy 분포 f(x)=1(1+x2)를 따르는 난수를 만든다.
   RANEXP(seed): 모수의 값이 1인 지수분포 f(x)=exp(-x), x>0인 난수를 만든다.
   RANGAM(seed, a): Shape Parameter가 a인 감마분포의 난수를 만든다.
   RANNOR(seed): 표준정규분포를 따르는 난수를 만든다(Box-Muller)방법
   RANPOI(seed, lamda): 모수가 lamda인 Poisson 분포로부터 난수를 만든다.
   RANTBL(seed, p1, ... pn): Probability Mass Function 형태로 주어진 이산확률분포를 따르는 난수를 만든다.
   RANTRI(seed): (0, 1) 구간에서 Triangular 분포를 따르는 난수를 만든다.
   RANUNI(seed): (0, 1) 구간에서 Uniform Distribution을 따르는 난수를 만든다.
   UNIFORM(seed): (0, 1) 구간에서 Uniform Distribution을 따르는 난수를 만든다.

9. 문자 함수(Character Function)에 관한 기능
   BYTE(n): n에 해당되는 ASCII 코드를 리턴한다. n은 0부터 256까지이다.
   COMPRESS: 문자변수의 일부를 제거할 때 이용
   INDEX(source, 찾는 문자): source에서 찾는 문자의 위치를 계산한다.
   INDEXC(source, 찾는문자1, 찾는 문자2, ...): source에서 찾는 문자의 위치를 계산한다.
   LEFT(argument): 왼쪽의 빈칸을 제거
   LENGTH(argument): 인수로 주어진 변수의 길이를 계산한다.
   LOWCASE(argument): 대문자를 소문자로 변환한다.
   RANK(argument): 문자의 ASCII 코드를 반환한다.
   REVERSE(argument): 문자의 내용을 거꾸로 배열한다.
   RIGHT(argument): 오른쪽의 빈칸을 제거
   SUBSTR: 문자에서의 일부를 추출
   TRANSLATE(source, 새로운 문자, 원래 문자): Source에서 특정 문자 열을 바꾸고자 할 때
   TRIM: 빈칸을 제거
   UPCASE(argument): 소문자를 대문자로 변환
※ 예  a=COMPRESS(aa, ' ');  문자변수 aa에서 빈칸을 제거하여 변수 a에 저장
         a=substr(aa, 7, 3): 문자변수 aa 값에서 7번째 문자에 3개를 골라 변수 a에 저장

10. 날짜 계산과 관련된 기능
   DATE(): 현재의 날짜를 SAS Date 값으로 변환한다.
   DATEJUL(julian-date): julian-date를 SAS Date 값으로 변환한다.
   DATETIME(): 현재의 시간과 날짜를 계산한다.
   DAY(date): SAS Date 값으로부터 그 달의 날짜를 계산한다.
   DHMS(date, hour, minute, second): date, hour, minute, second로부터 SAS Datetime을 계산한다.
   이 외에도 다음과 같은 것들이 있는데 도움말을 참조하기 바란다고 씌여있다.
   DATEPART, DATETIME, HMS, HOUR, INTCK, INTNX, JULDATE, MDY, MINUTE, MONTH,
   QTR, SECOND, TIME, TIMEPART, TODAY, WEEKDAY, YEAR, YYQ

11. 기타 특별한 기능
   LAG<n>(argument): SAS에서는 두 변수의 함과 차이는 쉽게 구할 수 있다. 그러나 현재의 관측치와 이전의 관측치의 합이나 차이는 쉽게 구할 수 없다. 바로 앞의 자료를 구하는 것이 LAG() 함수이다. LAG(x)하면 변수 x의 바로 이전 자료를 구하고, LAG2(x)하면 두 번째 앞의 자료를 구할 수 있다.
   DIF<n>(argument): DIF() 함수는 현재의 자료와 이전 자료 Lag"n"과의 차이를 계산한다.
   INPUT(source, informat.): SAS 작업을 하다보면 문자변수를 숫자변수로 바꾸어야 할 필요가 종종 생기게 되는데 이때 유용하게 사용되는 것이 INPUT() 함수이다.
   PUT(source, format.): INPUT과는 반대로 숫자변수를 문자변수로 바꾸어야 할 경우에는 PUT() 함수를 사용한다.

이걸 어찌 다 알겠는가.. 통계학 전공도 아니라서 대체 뭔소리를 하는건지 전혀 모르는 것도 많다.
따로 공부를 해야 하는걸까... 후덜덜덜..

뒤로는 다 예제이다. 실습을 통해 알아보도록 하자.
♥♥♥♥♥
DATA a1;INPUT x y1 y2 y3 z;CARDS;                                                                                                      
-1 10 20 30 112                                                                                                                        
DATA b1;SET a1;                                                                                                                        
xabs=ABS(x);                      /*  xabs변수에 절대값 1   */                                                                         
ARRAY yyy y1-y3 z;                                                                                                                     
ydim=DIM(yyy);                    /*   ARRAY의 개수 4   */                                                                             
yhbound=HBOUND(yyy);              /*   ARRAY의 상한 4   */                                                                             
ylbound=LBOUND(yyy);              /*   ARRAY의 하한 1   */                                                                             
ymax=MAX(x,y1,y2,z); ymin=MIN(x,y1,y2,z);                                                                                              
                   /* ymax는 최대값 112, ymin은 최소값 -1 */                                                                           
zmod=mod(z,100);   /* 112를 100으로 나눈 나머지  12       */                                                                           
xsign=SIGN(x); zsign=SIGN(z);                                                                                                          
                   /* SIGN함수는 값이 음수인 경우 -1, 양수인 경우  1을 나타냄  */                                                      
PROC PRINT;VAR xabs ydim yhbound ylbound ymax ymin zmod xsign zsign;                                                                   
                                                                                                                                       
DATA a1;                                                                                                                               
xceil=CEIL(3.2);  yceil=CEIL(-3.2);                                                                                                    
       /* 3.2 올림은 4, -3.2 올림은 -3    */                                                                                           
xfloor=FLOOR(3.7);yfloor=FLOOR(-3.7);                                                                                                  
        /* 3.7 내림은 3, -3.7 내림은 -4    */                                                                                          
xint=INT(3.7);    yint=INT(-3.7);                                                                                                      
        /* 3.7 정수는 3, -3.7 정수는 -3    */                                                                                          
xround1=ROUND(3.7);xround2=ROUND(3.2);                                                                                                 
        /* 3.7 반올림은 4, 3.2 반올림은 3  */                                                                                          
yround1=ROUND(-3.7);yround2=ROUND(-3.2);                                                                                               
        /* -3.7 반올림은 -4, -3.2 반올림은 -3*/                                                                                        
PROC PRINT;                                                                                                                            
RUN;
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                                                        SAS 시스템            2007년 02월 21일 수요일 오후 06시22분36초   1

                    OBS    xabs    ydim    yhbound    ylbound    ymax    ymin    zmod    xsign    zsign

                     1       1       4        4          1        112     -1      12       -1       1

                                                        SAS 시스템            2007년 02월 21일 수요일 오후 06시22분36초   2

           OBS    xceil    yceil    xfloor    yfloor    xint    yint    xround1    xround2    yround1    yround2

            1       4        -3        3        -4        3      -3        4          3          -4         -3

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여기서 간혹 실수를 범하는 경우가 있는데 변수의 합계를 구하고자 할 때, 예를 들어 sumx=x1+x2+x3; 으로 하면 x1, x2, x3중 하나가 Missing이 있는 경우에는 sumx가 Missing이 되는데 sumx=sum(x1-x3); 으로 하면 Missing 자료를 0으로 간주하여 계산되므로 주의를 해야하며, 이 경우 mean()의 경우에도 마찬가지이다.


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DATA binomial;
binprob1=PROBBNML(0.1,10,4); /* 불량율이 0.1 일때, 10개중에 4개 까지 불량일  확률     */
binprob2=PROBBNML(0.1,10,3); /* 불량율이 0.1 일때, 10개중에 3개 까지 불량일  확률     */
binprob=binprob1-binprob2;   /* 불량율이 0.1 일때, 10개중에 4개 불량일 확률           */
PROC PRINT;
DATA normal;
norprob=PROBNORM(1.96);     /* 표준정규분포에서 1.96시그마에 해당되는 누적확률 0.975 */
norvalue=PROBIT(0.975);     /* 표준정규분포에서  누적확률 0.975에 해당되는 값  1.96  */
PROC PRINT;
RUN;
DATA t;
tprob=PROBT(1.812,10);       /* t분포에서 자유도가 10 일때 1.812 보다 적을 확률, 0.95 */
tvalue=TINV(0.95,10);        /* t분포에서 자유도가 10 일때 누적확률 0.95일때의 t 값,  1.81246  */
PROC PRINT;
RUN;
DATA chi;
chiprob=PROBCHI(3.94,10);    /* 카이자승분포에서 자유도가 10 일때 3.94 보다 적을 확률, 0.05 */
chivalue=CINV(0.05,10);      /* 카이자승분포에서 자유도가 10 일때 누적확률 0.05일때의 카이자승 값, 3.94030 */
PROC PRINT;
RUN;
DATA f;
fprob1=PROBF(3.33,5,10);     /* F분포에서 자유도가 5, 10 일때 3.33 보다 적을 확률, 0.95          */
fvalue1=FINV(0.95,5,10);     /* F분포에서 자유도가 5, 10 일때 누적확률 0.95 일때의 F 값, 3.32583 */
fvalue2=FINV(0.05,10,5);     /* F분포에서 자유도가 10, 5 일때 누적확률 0.95 일때의 F 값, 0.30068 */
fvalue3=1/fvalue2;           /* F분포에서 자유도가 10, 5 일때 누적확률 0.95 일때의 F 값의 역수 , 3.32583 */
PROC PRINT;
RUN;

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                                                        SAS 시스템            2007년 02월 21일 수요일 오후 06시22분36초   3

                                          OBS    binprob1    binprob2     binprob

                                           1      0.99837     0.98720    0.011160

                                                        SAS 시스템            2007년 02월 21일 수요일 오후 06시22분36초   4

                                                OBS    norprob    norvalue

                                                 1     0.97500     1.95996

                                                        SAS 시스템            2007년 02월 21일 수요일 오후 06시22분36초   5

                                                 OBS     tprob      tvalue

                                                  1     0.94996    1.81246

                                                        SAS 시스템            2007년 02월 21일 수요일 오후 06시22분36초   6

                                                OBS     chiprob    chivalue

                                                 1     0.049987     3.94030

                                                        SAS 시스템            2007년 02월 21일 수요일 오후 06시22분36초   7

                                      OBS     fprob1    fvalue1    fvalue2    fvalue3

                                       1     0.95017    3.32583    0.30068    3.32583

♥♥♥♥♥
결과 값이 나온다는 것과,
해당 함수가 서로 반대의 성향을 안다는 것 까지는 알겠다.
하지만 통계학적 지식이 없고서는 이해하기 힘든 것 같다.
표준정규분포와 t분포는 따로 의미를 공부하도록 링크를 걸었다.
하지만 나머지는 찾기가 쉽지 않았다.


카이자승 검정은 오른쪽에 ppt 파일을 참고하는게 그나마 가장 나은 것 같다.
그리 기대는 하지 말고 보시길 바란다. 왜냐면 나도 잘 이해가 가지 않는다.

다음은 평균이 150이고 표준편차가 20인 정규분포를 따르는 표본 50개를 만들어 이것이 정규분포를 따르는 것인지 체크해보는 프로그램이다....라고 적혀있다.
뭔소린지;
일단 적어본다.

♥♥♥♥♥
DATA rannormal; /* rannormal이라는 데이터셋을 만들자 */                                                                                
DO i=1 to 50;   /* i는 1에서 시작해서 반복을 하는데, 50까지 하며, 1회당 1씩 증가한다 */                                                
randy=150+20*RANNOR(0);  /* randy 변수의 값은 150 + 20 x 표준정규분포를 따르는 난수이다. */                                            
OUTPUT;  /* 결과를 내어라 */                                                                                                           
END;     /* DO문 다시 돌아가서 연산하라 */                                                                                             
PROC PRINT;  /* DO문 끝나면 출력한다 */                                                                                                
PROC UNIVARIATE NORMAL;VAR randy;                                                                                                      
RUN;                                                                                                                                   
/* UNIVERATE문: 자료의 평균, 표준편차, 분산, 중앙값, 사분위수, 최대, 최소, 극단값들, 분포 형태 그림 */                                 
/* UNIVERATE NORMAL: 정규성 검정을 위한 검정 통계량 값 계산 */                                                                         
/* VAR randy: 분석하고자 하는 변수는 randy이다 */

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                                                        SAS 시스템            2007년 02월 21일 수요일 오후 06시22분36초   8

                                                   OBS     i     randy

                                                     1     1    109.041
                                                     2     2    146.441
                                                     3     3    156.604
                                                     4     4    159.197
                                                     5     5    128.559
                                                     6     6    150.116
                                                     7     7    153.480
                                                     8     8    182.038
                                                     9     9    139.066
                                                    10    10    156.331
                                                    11    11    157.290
                                                    12    12    146.304
                                                    13    13    134.685
                                                    14    14    164.597
                                                    15    15    141.367
                                                    16    16    119.476
                                                    17    17    151.596
                                                    18    18    144.663
                                                    19    19    167.141
                                                    20    20    136.217
                                                    21    21    139.646
                                                    22    22    173.649
                                                    23    23    116.832
                                                    24    24    134.611
                                                    25    25    122.686
                                                    26    26    137.305
                                                    27    27    174.072
                                                    28    28    101.571
                                                    29    29    146.519
                                                    30    30    136.310
                                                    31    31     95.089
                                                    32    32    135.032
                                                    33    33    154.091
                                                    34    34    148.381
                                                    35    35    186.334
                                                    36    36    133.084
                                                    37    37    166.362
                                                    38    38    137.690
                                                    39    39    126.317
                                                    40    40    126.118
                                                    41    41    141.523
                                                    42    42    154.968
                                                    43    43    176.442
                                                    44    44    129.590
                                                    45    45    184.207
                                                    46    46    152.146
                                                    47    47    144.686
                                                    48    48    143.962
                                                    49    49    129.463
                                                    50    50    173.504

                                                        SAS 시스템            2007년 02월 21일 수요일 오후 06시22분36초   9

                                                    UNIVARIATE 프로시저
                                                       변수:  randy

                                                           적률

                                  N                   50    가중합                     50
                                  평균         145.32803    관측치 합           7266.4015
                                  표준편차     20.352418    분산               414.220919
                                  왜도        -0.0816375    첨도               0.05896251
                                  제곱합      1076308.64    수정 제곱합         20296.825
                                  변동계수    14.0044684    평균의 표준오차    2.87826656


                                                      기본 통계 측도

                                          위치측도                  변이측도

                                      평균     145.3280     표준편차        20.35242
                                      중위수   144.6747     분산           414.22092
                                      최빈값      .         범위            91.24481
                                                            사분위 범위     21.99328


                                                   위치모수 검정: Mu0=0

                                     검정            --통계량---    -------p-값-------

                                     스튜던트의 t    t  50.49151    Pr >  |t|   <.0001
                                     부호            M        25    Pr >= |M|   <.0001
                                     부호 순위       S     637.5    Pr >= |S|   <.0001


                                                       정규성 검정

                                검정                  ----통계량----    -------p-값-------

                                Shapiro-Wilk          W     0.985687    Pr < W      0.8007
                                Kolmogorov-Smirnov    D     0.059245    Pr > D     >0.1500
                                Cramer-von Mises      W-Sq  0.031641    Pr > W-Sq  >0.2500
                                Anderson-Darling      A-Sq  0.226445    Pr > A-Sq  >0.2500


                                                      분위수(정의 5)

                                                  분위수           추정값

                                                  100% 최대값     186.334
                                                   99%            186.334
                                                   95%            182.038
                                                   90%            173.861
                                                   75% Q3         156.604
                                                   50% 중위수     144.675
                                                   25% Q1         134.611
                                                   10%            121.081
                                                    5%            109.041
                                                    1%             95.089
                                                    0% 최소값      95.089



                                                        SAS 시스템            2007년 02월 21일 수요일 오후 06시22분36초  10

                                                    UNIVARIATE 프로시저
                                                       변수:  randy

                                                         극 관측치

                                        ----작은값부터---        -----큰값부터----

                                              값   관측치              값   관측치

                                          95.089       31         174.072       27
                                         101.571       28         176.442       43
                                         109.041        1         182.038        8
                                         116.832       23         184.207       45
                                         119.476       16         186.334       35

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점점 뭔소린지 모르는 미궁속으로 들어가고 있다.
결과도 중요하겠지만, 내용을 이해할 수 있어야 하지 않나...


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DATA a1;
bbb=BYTE(65);              /* bbb에는 문자 A 가 저장 (ASCII 코드로 65는 영어 대문자 A이다)*/
ccc="안녕 하세요";         /* 안녕 하세요 가운데 빈칸이 하나 있다 */
nccc=COMPRESS(ccc,' ');    /* 빈칸이 없어진다                     */
size1=LENGTH(ccc);         /* 길이가 11; 한글 5글짜에 빈칸 하나   */
size2=LENGTH(nccc);        /* 빈칸이 없어졌으므로 길이가 10       */
size3=LENGTH(bbb);         /* 길이가 1                            */
large=UPCASE('Good Morning');  /* GOOD MORNING 으로 바뀜          */
small=LOWCASE('Good Morning'); /* good morning 으로 바뀜          */
str=SUBSTR(large,2,4);         /* 변수 large의 2번째부터 4문자를 선택  */
PROC PRINT;
RUN;

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                                                        SAS 시스템            2007년 02월 21일 수요일 오후 06시22분36초  11

         OBS    bbb        ccc           nccc       size1    size2    size3       large           small        str

          1      A     안녕 하세요    안녕하세요      11       10       1      GOOD MORNING    good morning    OOD
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DATA a1;
nalja1=DATE();      /* 현재의 날짜를 SAS Date의 값으로 변환   */
nalja2=DATETIME();  /* 현재의 시간을 SAS Datetime 값으로 번환 */
nalja3=TIME();
nalja4=TODAY();     /* DATE() 와 같다 */
nal_sec1=SECOND(nalja1);
nal_min1=MINUTE(nalja1);
nal_hr1=HOUR(nalja1);
nal_date1=DAY(nalja1);  /* 2002년 7월 22일이면  22    */
nal_mon1=MONTH(nalja1); /* 2002년 7월 22일이면   7    */
nal_qtr1=QTR(nalja1);
nal_yr1=YEAR(nalja1);   /* 2002년 7월 22일이면  2002  */
nal_sec2=SECOND(nalja2); /* 초단위 */
nal_min2=MINUTE(nalja2); /* 현재의 몇분인가? */
nal_hr2=HOUR(nalja2);    /* 현재 몇시인가? 오후 3시이면 15   */
nalja3=DHMS(nalja1,15,33,0);  /* SAS Date를 SAS Datetime으로 바꾼다 */
PROC PRINT;
RUN;

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사용자 삽입 이미지

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참 갈길이 멀다. 아무래도 통계학 원론을 공부하고 하는게 좋을까 생각되는 하루이다.
이렇게 전혀 감도 못 잡고 공부하는 것은 체질상 맞지도 않고...

SAS 함수 이용 예제가 나온다. 이건 좀 쉬워보이는데?
오늘 위에 것 어려웠다면 다 잊어버리고 이거라도 즐겁게 해보자.
^______^ 인생 스마일모드다!

① 여러 개의 변수를 Missing 처리하기 (DIM 사용)
자 DIM을 사용한단다. DIM 뭔지 기억 나시는 분? 그렇다 변수의 갯수를 세는 명령어였다.
뭘 어떻게 쓴다는 것인지 보도록 하자!

ARRAY kkk x1-x5 y1-y3 zzz;
DO OVER i=1 to 9;
  IF kkk(i) = 99999 THEN kkk(i)=. ;
END;

배열 kkk는 x1 x2 x3 x4 x5 y1 y2 y3 zzz 변수로 만들어진다.
i는 1에서 시작 9까지 반복한다. 반복되는 내용은 다음과 같다.
만약 배열 kkk(i번째 변수) 값이 99999 이면 kkk(i)를 .로 처리해라. (Missing 처리)
DO문 끝. 반복하러 올라감

ARRAY kkk x1-x5 y1-y3 zzz;
DO OVER i=1 to DIM(kkk);
 IF kkk(i)=99999 THEN kkk(i)=.;
END;

반복되는 횟수는 변수의 수 만큼인데, 일일이 지정하지 않아도 자동으로 변수의 개수를 계산해주는 것을 알 수 있다.

② 중복된 자료를 제거하고자 할 때
중복된 자료가 있을 때 이를 제거하는 방법은 여러가지가 있는데, 가장 간단한 방법을 소개하고자 한다.

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DATA a1; INPUT code x; CARDS; /* a1 데이터셋을 만들자; 변수는 code와 x이다; 자료들; */                                                 
111 45                                                                                                                                 
123 56                                                                                                                                 
123 56                                                                                                                                 
132 46                                                                                                                                 
119 55                                                                                                                                 
;                                                                                                                                      
PROC SORT; BY CODE;  /* 정렬한다; CODE 변수를 기준으로 한다 */                                                                         
DATA a1; SET a1;     /* a1 데이터셋을 만든다; 변수는 a1 데이터셋과 같다 */                                                             
IF code=LAG(code) THEN DELETE;  /* 만약 code값이 이전 code값과 같다면 삭제해라 */                                                      
PROC PRINT;   /* 출력하라 */                                                                                                           
RUN;
♥♥♥♥♥
                                                        SAS 시스템            2007년 02월 21일 수요일 오후 06시22분36초  13

                                                     OBS    code     x

                                                      1      111    45
                                                      2      119    55
                                                      3      123    56
                                                      4      132    46

♥♥♥♥♥
123 56 데이터가 2개였는데 1개로 줄은것을 알 수 있다.

③ 날짜 자료에서 연, 월, 일을 구하고자 할 때
날짜 색인에서 일별, 월별 색인을 구하고자 할 때는 나머지를 구하는 MOD와 정수값을 취하는 INT 함수를 이용하면 할 수 있다고 한다.

♥♥♥♥♥
DATA a1; INPUT nal; CARDS;                                                                                                             
19981211                                                                                                                               
20030102                                                                                                                               
;                                                                                                                                      
DATA a1; SET a1;                                                                                                                       
day=mod(nal, 100);                                                                                                                     
mon=int(nal/100);                                                                                                                      
mon1=mod(mon, 100);                                                                                                                    
yr=int(nal/10000);                                                                                                                     
PROC PRINT;                                                                                                                            
RUN;
♥♥♥♥♥
                                                        SAS 시스템            2007년 02월 21일 수요일 오후 06시22분36초  14

                                     OBS       nal      day      mon     mon1     yr

                                      1     19981211     11    199812     12     1998
                                      2     20030102      2    200301      1     2003
♥♥♥♥♥
일단 일(day) 부분은 전체를 100으로 나눠서 남은 나머지(mod 함수의 기능이다)로 처리했다.
즉 19981211 에서 100을 나누면 11만 남게된다.
mon변수는 100을 나눈 값을 구해서(199812) 정수부분만을 취한다. 왜냐구?
19981211을 100으로 나누면 답은 199812.11 이 나오기 때문이다. 뒤에 11을 없애기 위해서 int함수를 쓴다.
같은 방법으로 월(mod1)을 뽑아낸다. 100으로 나누면 12만 남고, 이것은 월이된다.
같은 방법으로 년(yr)을 뽑아낸다. 100으로 나누고 int함수로 정수 부분만 뽑아낸다.
이렇게 해서 결과를 출력하게 하면, 원하는 값이 딱딱 떨어져 나오게 된다.

함수는 꼭 산술적인 처리만 하는데 쓰이는 것은 아니다.
머리를 요리 굴리고, 조리 굴리면 일반 자료 처리에서도 멋진 방법을 제공해준다.

오늘 사실 책은 10쪽밖에 되지 않지만, 알 수 없는 함수와 통계적인 마인드 때문에 너무 어려웠던 것 같다.
그래도 뭉실하게나마 머릿속에 무언가 떠다니는 것은 행복한 것이다.
잡지 못하든 잡든 무언가가 있다는 것은 확실하니까.
아무것도 없는 텅빈 머릿속이라면 얼마나 외로울까... 그런 생각이 든다.

하루하루 열심히 살자.
모두 뱌뱌시~

by Joe & Soohy 2007. 2. 21. 15:22

8장이다. 제목은 SAS 프로그램 작성법...
이제 슬슬 작성에 들어가는 것인가?
음. 머리도 식힐 차원에서 SAS에 관련된 기사를 두 개 올렸다.
참 좋은 회사라고 생각한다.
국내의 여건은 어느정도인지 모르겠지만,
일단 사회에 기여하는 바가 큰 솔루션 업체가 아닌가.

아무튼, 공부를 하니 애착이 가는걸까... 열심히 공부해보자.
오늘은 15개의 세부항목으로 작성 구문을 배우게된다.
코딩이라고 생각하면 되는데, 지레 겁먹고 도망가는 바보가 있는 것은 아니겠지?
생차 초보인 나도 하는데, 같이 도망가지 말고 도전하는 시간이 되었으면 한다.

1. KEEP, DROP, RENAME 문

어제 막판에 살짝 본 것 같은데? 음... 뭔가 궁금했던 문제가 처음에 나오면 의욕이 막 생긴다.
모르면서 고민한 어제의 하루가 아스피린을 먹은 듯 씻은듯이 사라지기 때문이다.

KEEP문은 SAS 데이터셋에 들어있는 변수 중 원하는 변수만을 갖는 데이터셋을 만들때 쓰는 것이다.
형식
KEEP 변수명(데이터셋에 보관하고자 하는 변수명을 말한다);

DROP문은 반대로 원하지 않는 변수를 적으면 그것을 빼고 데이터셋을 만든다.
DROP 변수명(빼고싶은 변수명을 말한다);

즉, 다음의 문장에서

DATA a1; INPUT x1 x2 y; CARDS;
1 2 3
4 5 6
DATA b1; SET a1; KEEP x1 y;
DATA b2; SET a1; DROP x2;

b1 데이터셋과 b2 데이터셋은 동일한 변수가 들어가게 된다.
둘 모두 변수 x1, y가 들어가는 것이다. 이해가 되는가?
안된다고? 흐음
b1은 KEEP으로 x1과 y를 변수로 쓰겠다고 말하는 것이고,
b2는 DROP으로 x1, x2, y중에서 x2를 빼고 쓰겠다는 것이니 결국 x1과 y만 쓰는 것이다.

RENAME문은  변수명을 바꿀때 사용된다.
형식
RENAME 원래변수명 = 바꾸고자 하는 새로운 변수명;

어제 y가 중복될 때, y1, y2로 분리하는 것을 공부할 때 적용했던 구문이다.

♥♥♥♥♥
DATA a1; INPUT x1 x2 y; CARDS;                                                                                                          
1 2 3                                                                                                                                  
4 5 6                                                                                                                                  
DATA b1; SET a1;                                                                                                                       
RENAME x1 = nx1;                                                                                                                       
PROC PRINT;                                                                                                                            
RUN;
♥♥♥♥♥
                                                        SAS 시스템            2007년 02월 20일 화요일 오후 02시55분21초   2

                                                   OBS    nx1    x2    y

                                                    1      1      2    3
                                                    2      4      5    6

♥♥♥♥♥
출력되는 변수 x1이 nx1으로 변해서 나오는 것을 확인할 수 있다.


2. IF-THEN, IF-THEN/ELSE

IF, THEN, ELSE문은 어떤 상황에서는 어떤 것을 선택하겠다하는 표지판 같은 구문이다.
IF는 표지판의 글자이고, THEN은 화살표이며, ELSE는 다른 길의 방향을 가리키는 것이다.
표지판이라는 자체가 한 방향의 길에서 필요한 것이 아니지 않는가?

IF 조건 THEN 명령
만약 이런 조건 이면 명령대로 해라.

DATA a2; SET a1;
IF age < 20 THEN DELETE;
IF mon=9 THEN mon=.;

a2 데이터셋을 만들고 변수는 a1을 사용한다.
만약 age변수의 값이 20 이하라면 해당 변수를 삭제해라.
만약 mon변수의 값이 9이면 mon 변수의 값을 missing 값으로 바꾸어라.

이런 의미가 되는 것이다.
만약 age값이 20 이상이면 어쩌냐고? 아무일도 안일어나는 것이지 모..
그렇지만 상황에 따라서 아닌경우에도 어떤 명령을 내려야 할 경우가 있다.

화장실에서 휴지가 있으면 쓴다. 라는 IF문을 쓴다면,
화장지가 없으면 이 사람 어쩌라는 것인가.
그래서, 휴지가 없으면 휴지를 달라고 외쳐라. 라는 식으로 명령을 내려야 하는 경우가 필요한데,
이럴때 ELSE문을 사용하고,
여러 조건을 가정하고 싶으면(성적이 90이상이면 A, 80이상이면 B, 70이상이면 C,....이런식으로..)
ELSE IF 라는 문장을 쓰고, 마지막에 이도저도 아닐때는 이라는 의미로 ELSE라는 문장을 쓰면 된다.

DATA a1; SET a1;
IF age < 20 THEN ageg=.;
ELSE IF age <= 30 THEN ageg=1;
ELSE IF age <= 40 THEN ageg=2;
ELSE ages=3;

a1 데이터셋을 만들자. 내용은 다음과 같이 하겠고, 변수는 a1을 따른다.
만약 age 변수의 값이 20 이하이면 ageg 변수 값을 missing 처리하며,
age 변수의 값이 20 초과인데 30 이하이면 ageg 변수 값을 1로 처리하며,
age 변수의 값이 30 초과인데 40 이하이면 ageg 변수 값을 2로 처리한다.
위의 경우 어느것도 해당되지 않는 불쌍한 경우라면 ageg 변수 값을 3으로 처리하면 된다.


3. DELETE문

이름에서도 알 수 있듯이, 그리고 앞에서도 많이 사용해봤듯이 관측치를 날려버릴때 사용한다.
DROP과 헛갈리는 사람이 간혹 있는데, DROP은 자료는 두되, 해당 변수를 사용하지 않는 것이고,
DELETE는 해당 변수에 해당하는 자료를 이 세상에서 없애버리겠다는 뜻이다.

형식
IF 조건식 THEN DELETE;
만약 이런 조건이라면 날려버려라.

DATA b1; SET a1;
IF sex='m' THEN DELETE;
데이터셋 b1을 만들어보자. a1 데이터셋의 변수를 따른다;
만약 sex 변수의 값이 'm' 이라면 그 변수에 해당하는 관측치를 몽땅 제3세계로 날려버려라.


4. STOP문

STOP문은 SAS 데이터 스탭을 중지하고자 할 때 사용한다.
방대한 데이터를 처리해야 하는 경우, 일부가 돌려봐서 프로그램의 작동 상황을 확인하고,
돌리는 경우를 생각해볼 수 있다. 이게 더 효율적이기 때문이다.

DATA a1; INPUT x y z;
IF _N_ = 100 THEN STOP;
CARDS;
1 2 3
4 5 6
 .
 .
 .
301 302 303
304 305 306
;
PROC PRINT;

이렇게 프로그램을 짜면 무슨일이 생길까.
참고로, _N_ 은 관측치의 번호를 나타내는 것이라고 한다.
1번자료, 2번자료 이런식으로 데이터가 들어가지 않는가? 이 때 보이지않는 1, 2 (번째) .. 같은 숫자이다.

저렇게 연산을 돌리게 되면 자료를 아마도,
1 2 3
4 5 6
 .
 .
 .
295 296 297
요기까지만 자료가 입력될 것이다.
298 299 300 <- 요것이 100번째 자료인데, 100번째 자료면 멈추게끔 되어 있기에,
99번째 관측치 까지만 입력되는 것이다.


5. OUTPUT문

OUTPUT도 예전에 본 적이 있지 않은가? 고급 문장이라고 했었던가?
대충 이런 내용이였다.

DATA b1 b2 B3; SET a1;
IF          X=1 THEN OUTPUT b1;
ELSE IF X=2 THEN OUTPUT b2;
ELSE          THEN OUTPUT b3;

b1, b2, b3 데이터셋을 만들려고 합니다. a1이라는 데이터셋의 변수를 사용하겠습니다.
만약 변수X가 1의 값을 가지면 b1데이터셋으로 관측치를 넘기고,
만약 변수X가 2의 값을 가지면 b2데이터셋으로 관측치를 넘기며,
변수X가 위의 값에 해당하지 않는 불쌍한 상태면 관측치를 b3데이터셋으로 넘기도록 합니다.

이것을 만약 나눠서 쓰게 된다면 이렇게 되겠습니다.

DATA b1; SET a1; IF X=1;
DATA b2; SET a1; IF X=2;
DATA b3; SET a1; IF X^=1 AND X^=2;

어려운가요? 하나하나 개별로 처리했다고 생각하면 되겠는데...음
박스안에 있는 초코파이를 보는 것과 낱개로 파는 초코파이를 보는 느낌이랄까요. 흠흠.


6. DO문

DO문입니다. 정신없이 오느라 다들 뭐야 무어야!! 하고 소리지르시겠지만,
어쩝니까.. 전 아무것도 들리지 않습니다.
그리고 들어서도 안됩니다. 오늘 15까지 있는데 1/3 와서 징징대면 암울하지 않습니까.
관악산에 올라갈때, 오이를 파는 아주머니들이 계셨는데, 아래서는 싸게 팔고 올라갈수록 비싸더군요.
올라가기전에 오이를 사서 어떻게든 높은 곳에서 먹어야 돈 버는 것 아니겠습니까.
산에서 먹는 오이가 왜 그리 시원하고 맛있던지...
그렇다고 '이녀석 등산을 좋아하는구나!' 하고 생각하면 곤란합니다.
그게 6년전 일이니까요 음핫핫..ㄱ-..가고 싶어요. 근데 잘 안되네요. 뭐든 습관입니다. 진짜로...그쵸?

DO문은 반복을 위한 구문입니다.
50개의 햄버거를 먹는 프로그램을 짠다고 합시다.

햄버거 먹는 프로그램
1. 햄버거를 본다
2. 햄버거를 든다
3. 햄버거를 먹는다
4. 속이 괜찮은지 판단한다.
5. 햄버거를 본다
6. 햄버거를 든다
7. 햄버거를 먹는다
8. 속이 괜찮은지 판단한다.
9. 햄버거를 본다
10. 햄버거를 든다
11. 햄버거를 먹는다
12. 속이 괜찮은지 판단한다.
 .
 .
 .

왠지 다 쓰면 신상에 위협이 올 것 같은 생각이 듭니다.
각각 다 나열한다고 프로그램이 안돌아거는 것은 아닙니다.
하지만 궂이 저렇게 답답하게 표기해야 할까요?

이건 어떤가요?

햄버거를 먹는 프로그램
1. 50번만 반복해주세요. 반복 시작합니다.
2. 햄버거를 본다
3. 햄버거를 든다
4. 햄버거를 먹는다
5. 속이 괜찮은지 판단한다.
6. 반복횟수가 50번이 아닌지 판단하고 2번으로 돌아간다.

얼마나 간단합니까. 이런 것을 가능하게 하는 것이 DO문입니다.
'또'문 아닙니까. 또? 또 돌아? ㅎㅎㅎ

DO문은 크게 4가지로 나뉩니다.

① 단순 DO문:  END;문을 만나면 그만한다.

IF X > 5 THEN;
DO Y = X*10; LY = SQRT(Y); END;
만약 X가 5보다 크다면 아래처럼 해주세요;
Y변수에는 X에 10을 곱한 값을 넣어주시고요. LY변수에는 루트Y의 값을 구해주세요; 그리고 반복을 그만하세요;

② 반복 DO문: DO문 안에 반복을 몇 번 할것인지 정해주는 것

형식
DO 색인변수=시작 [TO 끝 [BY 증가분] [WHILE 또는 UNTIL(표현식)]];
  SAS 문장들;
END;

DO I=1 TO 10;
 SAS 문장들;
END;
SAS 문장들을 10번 반복하라.

DO I=1 BY 1;
 SAS 문장들
 IF I = 10 THEN GO TO F;
END;
F: PUT 'FINISHED';
I는 1부터 1씩 증가한다.
 SAS 문장들 실행
 만약 I가 10이되면 F로 가라
여기가 끝이다. 다시 DO문으로 돌아가라.
F는 'FINISHED'를 출력하라....가 아닐 듯 싶다.
C언어에서 PUT이란 명령어는 '  ' 안에 씌여진 글자를 그냥 출력하는 것으로 알고있다...가물가물.
아마도 그렇지 않을까 생각만 해두자. 뒤에 어디 다시 등장하겠지...;;

③ DO WHILE문
DO WHILE문은 WHILE 다음의 조건이 맞는 한 계속해서 실행된다.

형식
DO WHILE (표현식);
 SAS 문장들
END;
표현식의 내용이 맞으면 아래를 실행하고, 안 맞으면 END; 문 아래의 내용을 실행하는 것이다.

N=0;
DO WHILE (N LT 5);
 PUT N=;
 N+1;
END;
N에 0을 입력한다.
N이 5보다 작으면,
 N= 을 출력해라
 N에 1을 더해라
끝, 다시 DO WHILE문으로 가라.

④ DO UNTIL문
UNTIL문은 조건이 맞을때 실행을 중지하되, 무조건 처음 1번은 조건에 상관없이 연산한다.

WHILE문은 맞으면 통과, 틀리면 끝 인데, UNTIL문은 틀리면 통과, 맞으면 끝 이다.

형식
DO UNTIL (표현식);
 SAS 문장들;
 SAS 문장들;
END;

♥♥♥♥♥
DATA a1;
N=0;
DO UNTIL (N>=5);
 OUPUT;
 N+1;
END;
PROC PRINT;
RUN;
♥♥♥♥♥
                                                        SAS 시스템            2007년 02월 20일 화요일 오후 02시55분21초   3

                                                         OBS    N

                                                          1     0
                                                          2     1
                                                          3     2
                                                          4     3
                                                          5     4
♥♥♥♥♥


7. ARRAY (배열)문

배열의 의미를 아는가? 일종의 테이블을 생각하면 이해가 빠를 것 같다.
우리가 표를 그려서 어떤 칸을 콕 찝으면 어느 위치에 있는지 알 수 있지 않는가.
배열은 여러 변수들에 어떤 동일한 명령을 적용시킬때 등에 사용된다.
말로 써봐야 잘 이해 안된다.
역시 형식 설명 후 예제를 보도록 하자.

형식
ARRAY array명[{n}] [$] [length] [변수들 이름];
배열 배열이름을 정한다[{변수의 수}] [$<- 문자열이면 붙이는건가?] [길이??] [변수들 이름??]

ARRAY aaa{7} X1-X5 GNP MONEY;
DO I=1 TO 7; IF aaa{I}=9 THEN aaa{I}=.; END;
배열 배열 aaa는 7개의 변수를 가진다. X1 X2 X3 X4 X5 GNP MONEY가 그것이다.
I가 1에서 시작해서 7까지 반복한다.(7번 반복하겠다는 의미); 만약 배열 aaa(I)의 변수값이 9이면 .으로 바꾼다; 끝내고 다시 DO문으로 돌아가자;

ARRAY aaa X1-X5 GNP MONEY;
DO OVER aaa; IF aaa= 9 THEN aaa=. ; END;
aaa란 배열에는 X1 X2 X3 X4 X5 GNP MONEY라는 변수가 포함된다.
OVER가 뭐지;; 아무튼 같은 내용이다. 변수의 숫자를 쓰지 않았을 뿐...
이렇게 썼을때 실행이 되지 않는 경우가 발생할 수 있단다. 그럴때는

ARRAY aaa(*) X1-X5 GNP MONEY;
DO I=1 TO DIM(aaa); IF aaa{I} = 9 THEN aaa{I}=.; END;
이렇게 쓰면 되는데 (*)를 쓰면 알아서 세어준다. DIM 함수는 배열문의 변수의 개수를 구하는 기능이 있어서 이번 경우 DIM(aaa)=7 이 나오게 된단다.

ARRAY가 위에서 본 1차원 배열(변수가 1자로 주욱 있는 것)만 적용되는 것은 아니다.
다차원 배열이 +_+ 가능하다.

ARRAY TEST{2,3} TEST1-TEST6;
요렇게 TEST라는 이름의 배열 옆에 (2행 3열)이라고 표기를 해주면
실제로 변수는 이런 위치를 보인다.

TEST1  TEST2  TEST3
TEST4  TEST5  TEST6

알겠는가? 예문을 보고 이해해보도록 하자.
♥♥♥♥♥
DATA a1; INPUT year korea japan usa ec; /* a1 데이터셋을 만들어라; 변수는 year korea japan usa ec 이다. */                             
CARDS; /* 데이터들 */                                                                                                                  
1981 12 34 56 78                                                                                                                       
1982 16 47 66 82                                                                                                                       
1983 32 13 32 13                                                                                                                       
1984 20 14 69 20                                                                                                                       
1985 30 20 10  1                                                                                                                       
1986 11 22 33 44                                                                                                                       
1987 43 32 21 10                                                                                                                       
1988 92 38 42 84                                                                                                                       
1989 30 20 30 30                                                                                                                       
1990 93 125 262 301                                                                                                                    
;                                                                                                                                      
DATA a1; SET a1; /* 데이터셋 a1은 a1 데이터셋의 변수를 사용한다 */                                                                     
ARRAY xxx(4) korea japan usa ec; /* 배열 xxx는 4개의 변수를 가진다 : korea japan usa ec */                                             
ARRAY yyy(4) rkorea rjapan rusa rec; /* 배열 yyy는 4개의 변수를 가진다 : rkorea rjapan rusa rec */                                     
DO i=1 to 4; /* i는 1에서 4까지 1씩 증가하며 DO 내의 문장을 4번 반복한다 */                                                            
yyy{i} = ( xxx{I} - LAG(xxx{i}) ) / LAG(xxx{i}); /* 배열 yyy{i}에 들어가는 변수값 연산 */                                              
END; /* DO문 여기까지 다시 반복할 것 */                                                                                                
PROC PRINT; VAR rkorea rjapan rusa rec; /* 출력할 것. 변수 rkorea rjapan rusa rec에 대해서 */                                          
RUN; /* 돌려돌려 */
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                                                        SAS 시스템            2007년 02월 20일 화요일 오후 02시55분21초   4

                                    OBS     rkorea      rjapan       rusa           rec

                                      1      .           .           .            .
                                      2     0.33333     0.38235     0.17857      0.0513
                                      3     1.00000    -0.72340    -0.51515     -0.8415
                                      4    -0.37500     0.07692     1.15625      0.5385
                                      5     0.50000     0.42857    -0.85507     -0.9500
                                      6    -0.63333     0.10000     2.30000     43.0000
                                      7     2.90909     0.45455    -0.36364     -0.7727
                                      8     1.13953     0.18750     1.00000      7.4000
                                      9    -0.67391    -0.47368    -0.28571     -0.6429
                                     10     2.10000     5.25000     7.73333      9.0333

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LAG 함수가 또 발목을 붙잡는다.
그래서 LAG함수를 알아보도록 하자.
책에 나온 설명은 다음과 같다.

SAS에서는 두 변수의 합과 차이는 쉽게 구할 수 있다. 그러나 현재의 관츨치와 이전의 관측치의 합이나 차이는 쉽게 구할 수 없다. 바로 앞의 자료를 구하는 것이 LAG() 함수이다. LAG(X) 하면 변수 X의 바로 이전 자료를 구하고, LAG2(x)하면 두 번째 앞의 자료를 구할 수 있다.

그렇다고쳐도 대체 뭘 구하려는 작정인지 모르겠다. 저녁먹고 다시 해야겠당.

아 맛나게 저녁을 먹고 다시 시작!
컴퓨터를 키고, 다시 저 결과값을 바라보니 무슨 말인지 이해가 간다.
결과값의 2행의 0.33333은 어떻게 나온 값인고 하니,
(16-12) /12 -> 0.33333 이란 값이 되는 것이다. 즉, 1981년에서 1982년으로 가는동안 0.33333 만큼 증가했다는 것이다. 즉 33.3% 증가라는 말이다.


8. TITLE문과 FOOTNOTE문

일전에 우리가 봤던 구문들이다.
전자는 출력 윗부분에 프린트 하는 기능이고, 후자는 아랫부분에 프린트하는 기능이다.
10줄까지 만들 수 있으며, 최대 132자의 문자를 넣을 수 있다.

형식
TITLE[N] ['TITLE']

TITLE 'FIRST LINE';
TITLE2 'SECOND LINE';
TITLE10 'THIRD LINE';

그냥 봐도 딱 알 것 같다. 한 가지 유의할점이 있다면..

PROC PRINT;
RUN;
TITLE 'TITLE FOR SECOND PROC';
PROC MEANS;


PROC PRINT;
PROC MEANS;
TITLE 'TITLE FOR SECOND PROC';
는 같게 출력되지만,

PROC PRINT;
TITLE 'TITLE FOR SECOND PROC';
PROC MEANS;
는 다르게 출력된다.

위의 두가지는 아래 MEANS만 출력되고,
아래는 PRINT, MEANS 둘 모두에 출력된다.

첫 번째 문장에서 MEANS만 출력되는 이유는 PROC PRINT; RUN;이 실행되어 PRINT가 끝나버려서 그렇고,
두 번째는 MEANS 구문 아래 있기 때문에 위하고는 상관 없어지는 것이다.

FOOTNOTE문도 TITLE과 같다.
형식
FOOTNOTE[N] ['TEXT'];

궂이 예시를 안들어도 이해하리라 본다.


9. LABEL문

이번 명령어도 일전에 우리가 한 번 만났지 않았나 싶다.
변수명에 특정 이름을 주고자 할 때 사용된다.

형식
LABEL variable='label';

여기서,
variable: Label을 지정하고자 하는 변수명
label: 빈칸을 포함하여 256자까지 가능하며 인용부호가 앞뒤에 있어야 함
라벨 자체에 인용부호가 있는 경우에는 이렇게 바꿔쓰면 된다.

LABEL n='mary''s experiment number';

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DATA a1;                                                                                                                               
INPUT sex $ mar age edu his work pay money hob @@;                                                                                     
CARDS;                                                                                                                                 
M 1 18 2 1 4 5 42 1  F 1 19 2 1 5 5 42 3                                                                                               
F 1 20 3 1 4 5 43 2  F 1 21 3 2 3 4 45 7                                                                                               
F 1 22 3 2 4 4 45 3  F 1 23 3 3 2 3 47 5                                                                                               
F 1 24 3 3 1 2 49 5  F 1 25 4 3 2 2 50 1                                                                                               
;                                                                                                                                      
PROC PRINT; VAR sex edu hob work pay money;                                                                                            
RUN;                                                                                                                                   
DATA b1; SET a1;                                                                                                                       
LABEL sex="성별"                                                                                                                       
      mar="결혼유무"                                                                                                                   
      edu="교육수준"                                                                                                                   
      hob="취미생활";                                                                                                                  
PROC PRINT LABEL; VAR sex edu hob work pay money;                                                                                      
RUN;

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                                                        SAS 시스템            2007년 02월 20일 화요일 오후 08시06분31초   1

                                     OBS    sex    edu    hob    work    pay    money

                                      1      M      2      1       4      5       42
                                      2      F      2      3       5      5       42
                                      3      F      3      2       4      5       43
                                      4      F      3      7       3      4       45
                                      5      F      3      3       4      4       45
                                      6      F      3      5       2      3       47
                                      7      F      3      5       1      2       49
                                      8      F      4      1       2      2       50

                                                        SAS 시스템            2007년 02월 20일 화요일 오후 08시06분31초   2

                                OBS    성별    교육수준    취미생활    work    pay    money

                                 1      M          2           1         4      5       42
                                 2      F          2           3         5      5       42
                                 3      F          3           2         4      5       43
                                 4      F          3           7         3      4       45
                                 5      F          3           3         4      4       45
                                 6      F          3           5         2      3       47
                                 7      F          3           5         1      2       49
                                 8      F          4           1         2      2       50

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결과 값은 같지만, LABEL문을 이용해서 변수명의 출력을 바꿔준 것을 볼 수 있다.
변수가 바뀐것이 아니다. 단지 출력할 때 그렇게 보여주겠다는 것이다.


10. FORMAT문

10번째 구문이다. 기억하는지 모르겠지만, 예전에 LABEL문이 나왔을 때, 위쪽 카테고리 말고, 왼쪽에도 한글로 표기시킬 수 있으면 좋겠다고 했던거 기억할련지.
FORMAT문이 그 구문이라고 한다. +_+
일단은 형식과 예문을 보도록 하자.

형식
FORMAT 변수명 [양식명] 변수명 [양식명];

여기서,
변수명: 특정이름을 지정하고자 하는 변수명
양식명: 변수의 값에 따라 프린트하고자 하는 양식(FORMAT)

PROC FORMAT;
VALUE fmtaaa M='남자' F='여자';
PROC PRINT; VAR sex; FORMAT sex fmtaaa. ;
PROC FREQ; TABLES sex; FORMAT sex fmtaaa;

FORMAT문을 사용하겠다.
fmtaaa는 M을 남자로, F를 여자로 표기한다.
출력하겠다. sex라는 변수를 말이다. 이때 sex에 fmtaaa를 적용하겠다.
FREQ(도수분포던가??)를 적용하겠다; sex 테이블에 대해서 말이다. 이때 역시 sex에 fmtaaa를 적용하겠다.

대체 이게 뭔 소리지..ㅡ.ㅡ;
리얼스러운 예문을 보도록 하자.

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DATA a1;                                                                                                                               
INPUT sex $ mar age edu his work pay money hob @@;                                                                                     
CARDS;                                                                                                                                 
M 1 18 2 1 4 5 42000 1  F 1 19 2 1 5 5 42000 3                                                                                         
F 1 20 3 1 4 5 43000 2  F 1 21 3 2 3 4 45000 7                                                                                         
F 1 22 3 2 4 4 45000 3  F 1 23 3 3 2 3 47000 5                                                                                         
F 1 24 3 3 1 2 49000 5  F 1 25 4 3 2 2 50000 1                                                                                         
DATA b1; SET a1;                                                                                                                       
LABEL sex="성별" mar="결혼유무" edu="교육수준" hob="취미생활";                                                                         
PROC FORMAT;                                                                                                                           
VALUE $kkk 'F'='여자' 'M'='남자' 'A'-'C'='잘못';                                                                                       
VALUE bbb low-44999 = '저임금' 45000-48999 = '정상임금' 49000-high = '고임금' OTHER = '잘못 입력';                                     
PROC PRINT; VAR sex edu hob work pay money;                                                                                            
FORMAT pay comma7.3 money bbb. sex $kkk.;                                                                                              
RUN;
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                                                        SAS 시스템            2007년 02월 20일 화요일 오후 08시06분31초   3

                                 OBS    sex     edu    hob    work        pay     money

                                  1     남자     2      1       4       5.000    저임금
                                  2     여자     2      3       5       5.000    저임금
                                  3     여자     3      2       4       5.000    저임금
                                  4     여자     3      7       3       4.000    정상임금
                                  5     여자     3      3       4       4.000    정상임금
                                  6     여자     3      5       2       3.000    정상임금
                                  7     여자     3      5       1       2.000    고임금
                                  8     여자     4      1       2       2.000    고임금

♥♥♥♥♥
어라 왜 라벨문이 출력을 안하지? 해서 보니..
PROC PRINT; VAR sex edu hob wwork pay가 아니라
PROC PRINT LABEL; VAR sex edu hob wwork pay을 해야했다.


                                                        SAS 시스템            2007년 02월 20일 화요일 오후 08시40분28초   3

                            OBS    성별    교육수준    취미생활    work        pay     money

                             1     남자        2           1         4       5.000    저임금
                             2     여자        2           3         5       5.000    저임금
                             3     여자        3           2         4       5.000    저임금
                             4     여자        3           7         3       4.000    정상임금
                             5     여자        3           3         4       4.000    정상임금
                             6     여자        3           5         2       3.000    정상임금
                             7     여자        3           5         1       2.000    고임금
                             8     여자        4           1         2       2.000    고임금

이러니까 결과가 제대로 나온다.. 역시


11. INFORMAT문

FORMAT문과 이름이 살짝 다르다.
이건 뭐에 쓰는 것일까...
FORMAT문은 프린트하는 양식을 지정하는 것이였다.
INFORMAT은 입력에 대한 양식을 지정한다.
예문을 보면 이해가 빠를 것이다.

DATA b1; INPUT x y z;
CARDS;
1jan90 34 123
2mar93 26 190
PROC PRINT;
RUN;

DATA b1;
INFORMAT x DATE7. ;
INPUT x y z;
CARDS;
1jan90 34 123
2mar93 26 190
PROC PRINT;
RUN;

위와 아래의 차이를 알겠는가?
빨간 부분이 추가되었자나! 라는 건 누구라도 다안다.
안그래도 빨개서 눈에 띌텐데...
INFORMAT x DATE7. 의 의미가 무엇인고 하면,
변수 x의 양식이 날짜형 7자리라는 것이다.
한번 돌려보도록 하자.

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                                                 OBS      x       y     z

                                                  1     10958    34    123
                                                  2     12114    26    190

x값이...참....ㄱ-
아마도 1900년 1월 1일을 기점으로 몇일 지났는가가 아닐까 싶다.
엑셀도 보통 그렇게 되어 있으니까 말이다.
날짜형인지 모른다면 에러가 낫을지도 모르겠다. 우리가 문자열 기호를 쓰지 않았기 때문에, 문자열을 이상하게 생각할 수도 있기 때문이다.


12. RETAIN문

RETAIN의 사전적 의미는 보유하다, 존속하다의 의미이다.
SAS의 중급 수준 이상의 기법인 이 구문은 특히 누적치를 구할때 유용하게 사용된다고 한다.

♥♥♥♥♥
DATA a1; INPUT X @@; CARDS;                                                                                                            
1 2 3 4 5                                                                                                                              
DATA a1; SET a1;                                                                                                                       
RETAIN sumx 0;                                                                                                                         
sumx = sumx + x;                                                                                                                       
PROC PRINT;                                                                                                                            
RUN;
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                                                        SAS 시스템            2007년 02월 20일 화요일 오후 08시40분28초   5

                                                     OBS    X    sumx

                                                      1     1      1
                                                      2     2      3
                                                      3     3      6
                                                      4     4     10
                                                      5     5     15
♥♥♥♥♥
sumx 변수가 X값을 누적해서 취하는 것을 알 수 있다.

다른 예제를 보도록 하자.
♥♥♥♥♥
DATA a1; INPUT group x y; CARDS;                                                                                                       
1 11 10                                                                                                                                
1 21 20                                                                                                                                
1 31 30                                                                                                                                
1 41 40                                                                                                                                
2 50 50                                                                                                                                
2 100 101                                                                                                                              
3 200 201                                                                                                                              
DATA b1; SET a1;                                                                                                                       
sumx+x;                                                                                                                                
sumy+y;                                                                                                                                
PROC PRINT;                                                                                                                            
DATA b2; SET a1;                                                                                                                       
RETAIN sumx sumy 0;                                                                                                                    
sumx = sumx + x;                                                                                                                       
sumy = sumy + y;                                                                                                                       
PROC PRINT;                                                                                                                            
DATA b3; SET a1;                                                                                                                       
RETAIN gg sumx sumy 0;                                                                                                                 
IF gg ^= group THEN DO; sumx=0; sumy=0; END;                                                                                           
/* IF group = LAG(group) THEN DO; . ; END; */                                                                                          
sumx = sumx + x;                                                                                                                       
sumy = sumy + y;                                                                                                                       
gg = group;                                                                                                                            
PROC PRINT;                                                                                                                            
RUN;
♥♥♥♥♥
                                                        SAS 시스템            2007년 02월 20일 화요일 오후 08시40분28초   6

                                        OBS    group     x      y     sumx    sumy

                                         1       1       11     10      11      10
                                         2       1       21     20      32      30
                                         3       1       31     30      63      60
                                         4       1       41     40     104     100
                                         5       2       50     50     154     150
                                         6       2      100    101     254     251
                                         7       3      200    201     454     452

                                                        SAS 시스템            2007년 02월 20일 화요일 오후 08시40분28초   7

                                        OBS    group     x      y     sumx    sumy

                                         1       1       11     10      11      10
                                         2       1       21     20      32      30
                                         3       1       31     30      63      60
                                         4       1       41     40     104     100
                                         5       2       50     50     154     150
                                         6       2      100    101     254     251
                                         7       3      200    201     454     452

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                                     OBS    group     x      y     gg    sumx    sumy

                                      1       1       11     10     1      11      10
                                      2       1       21     20     1      32      30
                                      3       1       31     30     1      63      60
                                      4       1       41     40     1     104     100
                                      5       2       50     50     2      50      50
                                      6       2      100    101     2     150     151
                                      7       3      200    201     3     200     201

♥♥♥♥♥
이게 대체 뭘까.. 한 번 보도록 하자.
a1 데이터셋을 만들자. 입력 변수는 group x y 3개이며, 데이터들은 다음과 같다.
(데이터 중략)
b1 데이터셋을 만들자. 입력 변수는 a1과 같다.
sumx에 변수 x의 값을 더해라
sumy에 변수 y의 값을 더해라
출력해라 ( REMAIN을 사용하지 않고 sumx와 sumy 연산을 보는 것 같음)

b2 데이터셋을 만들자. 입력 변수는 a1과 같다.
(RETAIN 함수를 사용하여) sumx sumy 초기값은 0이다.
sumx = sumx + x이다
sumy = sumy + y이다
출력해라. (REMAIN문을 사용하여 sumx와 sumy의 연산을 봄 .. 근데 결과값이 같아 보이는데;;)

b3 데이터셋을 만들자. 입력변수는 a1과 같다.
(RETAIN 함수를 사용하여) gg sumx sumy 변수 초기값은 0이다.
변수 GROUP의 값과 바로 앞 관측치의 변수 GROUP의 값 'GG'를 비교하여
서로 다른경우, 즉 새로운 그룹인 경우 sumx sumy를 0으로 지정한다.  ....이해가 잘 안된다..
sumx = sumx+x이다.
sumy = sumy+y이다.
gg는 group변수의 값이다.
출력해라. 돌려돌려.

이거 솔직히 RETAIN문이 잘 이해가 되지 않는다. 나중에 다시 봐야 할 듯 싶다.


13. MISSING문

입력 데이터 중 숫자형 변수인 경우 특수문자를 Missing 데이터로 간주하고자 하는 경우에 사용한다.
즉, 숫자 넣어야 하는데, 특수한 문자가 영어로 들어가있다면 해당 영어를 '.'으로 바꾸어 버리는 것 같다.

형식
MISSING values;

DATA a1;
MISSING a r;
INPUT id answer;
CARDS;
1001 2
1002 r
1003 1
1004 a
1005 2

입력 데이터에 있는 a, r의 값을 MISSING 처리한다.
그렇다면 MISSING문이 없다면 어찌되는 걸까?
그럴경우 유요하지 않은 데이터로 간주되어버린다.


14. LIST문

SAS log에 입력된 자료를 프린트하고자 하는 경우에 사용한다.

형식
LIST;

뭐야 이게 다야;;;;

DATA a1; INPUT ssn 1-9 #3 w2amt 1-6;
IF w2amt=. THEN LIST;
CARDS;
123456789
hong gildong
356.79
345671234
kim changho
.
;
뭔지 잘 모르겠다. 그냥 list라고 함 쳐볼까...
오류뜬다.. 대체뭐지. 저 문장 실행해도 안되는데...
더 공부를 해야 할 것 같다.


15. OPTION문

SAS 시스템의 DEFAULT 값을 잠정적으로 변환하고자 할 때 사용한다.

형식
OPTIONS OPTON ...;

이건 알 것 같다. 몇몇 옵션들을 거론하면 아마도 기억이 새록새록 피어오를것이다.

FIRST OBS : 데이터셋을 만들 때 몇 번째 자료부터 이용할 것인지 지정.
OBS : 데이터셋에 몇 개의 관측치를 이용할 것인가를 지정.
DATE : SAS 상단에 날짜를 프린트 할 것인가, 하지 않을 것인가를 지정.
NODATE : SAS 결과 상단에 날짜가 프린트 되지 않는다.
LINESIZE=: SAS 결과를 구할 때 결과의 폭을 지정한다.
MISSING=:  MISSING으로 처리하고자 하는 값을 지정.
PAGESIZE=: SAS 결과를 구할 때 한 페이지에 몇 행을 프린트 할 것인가를 지정.

대충 기억이 나는가? 아마도 MISSING 빼고는 4장 배울때쯤에 구경했던 것 같은데...
뒤돌아보는 습관 중요하다.
요새 맨날 이거 파느라, 뒤를 못 돌아봐서 큰일이다.
진도를 빼는 것이 가장 중요한 것이라고 생각하면 안되지만서도, 개강이 다가오니 그게 쉽지많은 않다.
아무튼 오늘 하루도 이렇게 끝냈다.
부족한 것은 또 공부하게 될 일이 있을 것이다.
내일은 또 무엇이 기다리고 있을까...

by Joe & Soohy 2007. 2. 20. 15:54
美SAS, 회사도 직원도 신바람나는 행복경영
◆선진기업 핵심인재 육성 현장 / (2) SAS Institute◆

미국 노스캐롤라이나주 캐리에 위치한 SAS(Statistical Analytical Software) 본사에는 근무시간에 사내체육센터에서 농구나 배구를 하는 직원들을 심심찮게 만나볼 수 있다.

본사 규모만 120만평에 달하는 데다 유명 건축가들이 지은 20여 개의 멋스런 건물에서 직원 대부분이 운동화에 청바지를 입고 일하는 모습은 흡사 대학캠퍼스를 옮겨다 놓은 분위기다.

이들 20여 개 건물은 일터는 물론이고 프리스쿨 형식의 데이케어센터부터 유치원, 중고등학교, 출판사, 댄스홀, 헬스케어센터, 체육관 등 각종 놀이시설과 생활시설들이 대부분. 회사의 정식 명칭이 `SAS Institute Inc.`인 것과 무관하지 않다.

SAS는 포천지 선정 `일하고 싶은 회사`에서 매년 IT업계 1위를 차지하고 있다.

노스캐롤라이나 주립대의 농업 데이터 분석 프로젝트에 참여했던 연구자 2명이 1976년 공동 설립한 SAS는 세계 1위 BI(Business Intelligence) 기업이다.

통계 소프트웨어로 출발해 여론조사 분석이나 장단기 경제 예측, 기업 연구개발(R&D) 실험설계 등에 제품을 공급하면서 지난 30년간 지속적인 성장을 거듭해왔다.

연간 매출이 지난해 16억8000만달러, 올해는 20억달러에 이를 것으로 전망된다.

BI사업은 특히 데이터웨어하우스(DW)를 토대로 데이터마이닝(DM), 고객관리(CRM), 리스크관리, 기업성과 관리(CPM) 솔루션 등 기업의 의사결정을 지원하는 분석 소프트웨어를 공급하는 것이라 전문기술과 고급 두뇌가 필요한 분야다.

비상장기업이라 다른 기업들처럼 스톡옵션으로 우수 인재를 붙잡아 둘 수도 없다.

그런데 어떻게 매년 평균 이직률이 5%를 밑도는 것일까.

정진환 SAS 책임컨설턴트는 "한국계 기업으로 전직했다 재입사했다"며 "복지 혜택이 잘 돼 있는 데다 업무 효율을 높일 수 있는 창의적인 조직 문화 때문에 아내가 나보다 더 재입사를 원할 정도였다"고 말했다.

◆ 다양한 복지시설 = 각자 업무시간을 융통성 있게 조정할 수 있도록 플렉시블 타임제(자유근무시간제)를 운영하는 것도 이 회사 특징이다.

근무시간인 오후 2시에 사내 체육관에서 남 눈치 안 보고 운동할 수 있는 이유이기도 하다.

제프 챔버스 HR담당 부사장은 대학교수 출신 창업자인 제임스 굿나이트 회장의 경영원칙이 "가족처럼 편안한 분위기의 회사를 만드는 것"이라고 설명했다.

직원을 가족처럼 대접하면 결국 그 직원도 회사를 가족처럼 생각한다는 얘기다.

매주 수t의 M&M 초콜릿을 직원들에게 제공하는 것으로도 유명한 SAS는 다양한 복지시설들을 운영하고 있다.

특히 스트레스관리 프로그램이나 요가, 에어로빅 등 직원 70%가 이용하는 레크리에이션센터는 완전 무료다.

이 밖에도 심리학자, 영양사, 마사지사, 물리치료사 등이 사내 헬스케어센터에 상주한다.

직원들 가족 주치의도 있어 바로 연락해서 진료를 받을 수 있도록 편의를 제공하고 있다.

◆ 행복경영에 그 비결이 = PR담당 다이안 레녹스는 "아이를 둔 직원은 아침에 회사 내 데이케어센터에 아이를 맡겨놓고 일을 하다가 점심 때 아이와 같이 구내식당에서 식사한다"고 말했다.

데이케어센터는 한 달에 300달러. 다른 기관에 맡기면 그 3배가 넘는 비용을 지불해야 한다.

교사 대 학생 비율은 1대8. 각 반에 25명의 학생이 몬테소리 프로그램에 따라 교육받는다.

이처럼 훌륭한 시설들 때문에 인근 주민들은 SAS 직원이 되는 게 소원이다.

심지어는 아이들 때문에 SAS를 떠나지 못한다고 우스갯소리를 하기도 한다.

다이안은 이 같은 시스템을 글락소에서 벤치마킹하러 오기도 했다고 귀띔했다.

챔버스 부사장은 "직원 복지에 거액을 투자하지만 우수 인재를 뺏꼈을 때 들어가는 돈에 비하면 적은 액수"라며 우수 인재 유출을 막는 비결이 바로 세계적 수준의 복지후생 때문이라고 강조했다.

`펀경영`이란 말이 있다.

일 할 맛나게 만들어 즐겁게 일하게 하자는 얘기다.

펀경영에서 한 발 더 나아가 행복경영을 하고 있는 회사가 바로 SAS다.

경쟁사에 비해 결코 많지 않은 임금을 주면서도 가족친화적 경영으로 직원들의 만족도를 극대화하는 것이야말로 이 회사가 핵심인재 유출 억제라는 IT업계의 고민을 누구보다 잘 해결하고 있는 노하우인 셈이다.



[기획취재팀 = 장광익 기자(런던ㆍ파리) / 김주영 기자(뉴욕ㆍ릴리) / 정욱 기자(도쿄ㆍ나고야)]
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by Joe & Soohy 2007. 2. 20. 14:38
SAS코리아(대표 조성식 www.sas.com/korea)는 데이터를 효과적으로 활용해 기업의 수익을 개선하고 경영위험을 통제함으로써 기업가치를 극대화하기 위한 비즈니스 인텔리전스(BI) 솔루션에 주력하고 있다.

과거에 많은 기업이 전사자원관리(ERP) 시스템을 도입해 비즈니스 프로세스를 전사적으로 통합하고 데이터를 한곳에 보관함으로써 나름의 효과를 거두었지만, 이제는 축적된 데이터를 효과적으로 분석하면서 경영에 대한 의사결정 지원정보로 어떻게 활용할 것인지에 새로운 관심이 모이고 있어 BI에 대한 관심이 더욱 높아지고 있다.

현재 SAS코리아는 자체 기술로 보유하고 있는 ‘엔터프라이즈 인텔리전스 플랫폼(Enterprise Intelligence Platform: EIP)’을 기반으로 △바젤II △사기 방지 △조기 경보 △ 품질 마이닝 △성과 관리 등 200여 가지의 경영의사 결정 지원 솔루션을 다양한 산업에 모듈 혹은 스위트 방식으로 제공하고 있다.

특히 3년 연속 매출 성장률을 25% 이상 유지하면서 제1 금융권의 바젤II 솔루션 시장에서 최다 구축실적을 올렸다. 또한 국내 최초로 보험사와 은행에 사기방지솔루션(FDS)을 제공했으며, 자금세탁방지솔루션 시장선점을 위한 다양한 마케팅 활동을 펼치는 등 국내 금융업을 위한 BI시장에 선도적인 역할을 해오고 있다.

SAS코리아는 올해도 BI 시장에서 부동의 지위를 확보하기 위해 경쟁사와의 차별화 전략으로 ‘엔터프라이즈 인텔리전스(Enterprise Intelligence)’ 모델을 제시하고 있다.

‘엔터프라이즈 인텔리전스’는 기존 △데이터 통합(Data Integration) △분석용 스토리지(Intelligence Storage) △분석(Analytics) △OLAP의 4가지 의사 결정 지원 툴로 구성된 ‘엔터프라이즈 인텔리전스 플랫폼’을 기반으로, 200여 가지 비즈니스 솔루션과 다양한 산업 솔루션까지 엔드 투 엔드로 유일하게 모두 갖춰진 SAS의 차별화된 BI솔루션 전략이다.

SAS코리아는 ‘엔터프라이즈 인텔리전스’의 경쟁력을 통해 이미 금융 및 제조업계에서 인정받은 리스크 관리, 활동원가기준, 품질마이닝에서의 리더 입지를 더욱 확고히 하는 데 주력할 계획이다.

특히 금융권에서는 사기방지, 자금세탁방지법 등이 주요 이슈로 대두되고, 제조업에서 품질 혁신, 수요예측, 전략경영 등에 대한 산업 고도화 경영의 움직임이 계속 이어질 것으로 예상되는 만큼 산업 전반에 걸쳐서 특화된 솔루션 중심의 영업을 지속적으로 전개해 나갈 계획이다. 또한 툴 기반 영업에서 데이터 통합에도 주력하기 위해 산업별로 전문 세일즈 컨설턴트 인력을 영입 및 재정비하고 있다.

SAS코리아는 또한 2년 전에 인수한 세계적인 유통관리 솔루션 업체인 마켓맥스(MarketMax) 제품을 국내에 적극 소개하여 그 성과도 가시화할 것으로 기대하고 있고, IT거버넌스 및 IT서비스관리(ITSM)시장의 부상을 고려한 솔루션 공급도 본격화한다.

 최희재기자@전자신문, hjchoi@etnews.co.kr



◆인터뷰-조성식 사장

“최근 기업들은 단순한 트렌드 분석을 뛰어넘어 상호 연관된 다양한 요인들로부터 비즈니스 예측에 대한 통찰력을 정제해낼 수 있는 새로운 대안을 필요로 하고 있는데, BI가 바로 그 대안입니다.”

조성식 SAS코리아 사장은 그동안 BI가 일부 선진 경영인의 경영 철학에 국한되어 거론되어 왔지만 이제는 모든 기업의 경영인들에게 있어서 투자 우선 순위로 손꼽히고 있다고 분석했다.

조 사장은 최근 국내에 많은 기업들이 속속 BI시장에 뛰어들고 있는 가운데, 이를 위한 경쟁사와의 차별화 및 마케팅 전략에 대해 “저희 SAS의 비즈니스 인텔리전스 솔루션은 경쟁사들과는 비교 대상이 될 수 없습니다. SAS코리아는 여타 벤더들과 달리 BI의 정의를 한층 확대시킨 ‘차세대 BI 솔루션’을 제시하고 있기 때문입니다”라며 시장 선도 기업 다운 자신감을 피력했다.

비즈니스 인텔리전스 제품을 적극 마케팅 하기 위해 그룹 차원의 효율적인 전사적 비즈니스 인텔리전스 도입을 지원하는 고객센터인 BICC(Business Intelligence Competence Center)를 운영하고, 각종 포럼과 사용자 그룹 지원 프로그램을 실시해 SAS의 엔터프라이즈 인텔리전스 솔루션을 더욱 널리 알리는 데 힘을 쏟을 계획이다.

by Joe & Soohy 2007. 2. 20. 14:37

자 설날도 어느덧 막바지에 이르는 지금...
오늘은 7장이다.
가장 중요하다는 DATA, PROC문을 전에 공부했었는데, 오늘은 두번째로 중요한 것이란다.
뭐가 중요한지 어디 구경해보자.

7장의 책 제목은 데이터셋 활용하기이다.
서두에서 얘기하는 것을 보자면 MERGE문, UPDATE문, SET문을 알면 외부 데이터와 연계해서 작업을 처리하는 것이 한층 수월해질 것이라고 한다.
데이터를 따로 활용할 수 있는 것은 중요하다.
뭐 생각하기에 따라서는 SAS 프로그램상에 상주시켜서 계속 쓰면 되지 않느냐 하는 게으른(?) 사람도 있을텐데,
캠코더에서 테이프를 빼지않고 맨날 꽂아서 쓰는 사람이 있을까?
자료와 정보의 활용이라는 것은 누적되면서 가치를 일으키는 것이 많다.
네이버의 지식인을 보라. 변화가 적은 학문일수록, 지식을 찾기 쉬워지고, 공유하기 편해진다.
당장 필요하지 않아도, 필요할 수 있는 자료들은 따로 저장을 해야하고,
이럴때 외부로 자료를 정돈하여 저장하고, 필요시에 꺼내쓸 수 있다면 참 좋을 것이다.

일단 예제문을 보면서 생각해보도록 하자.

♥♥♥♥♥
DATA a1; INPUT x1-x3; CARDS;                                                                                                            12 34 26                                                                                                                               
22 24 37                                                                                                                               
16 23 55                                                                                                                               
PROC PRINT;                                                                                                                            
DATA a2; SET a1;                                                                                                                       
y = (x1+x2)/2;                                                                                                                         
PROC PRINT;                                                                                                                            
PROC MEANS DATA=1;                                                                                                                     
RUN;
♥♥♥♥♥
                                                        SAS 시스템            2007년 02월 19일 월요일 오후 04시30분21초   1

                                                   OBS    x1    x2    x3

                                                    1     12    34    26
                                                    2     22    24    37
                                                    3     16    23    55

                                                        SAS 시스템            2007년 02월 19일 월요일 오후 04시30분21초   2

                                               OBS    x1    x2    x3      y

                                                1     12    34    26    23.0
                                                2     22    24    37    23.0
                                                3     16    23    55    19.5
♥♥♥♥♥
a1 데이터셋을 만든다; 변수는 x1-x3까지 이며; 자료의 내용은 다음과 같다.
12 34 26
22 24 37
16 23 55
데이터셋 a1에 입력된 내용을 출력하자.
a2 데이터셋을 만든다; 변수는 a1 데이터셋과 동일하다;
y = (x1+x2)/2 이다;
데이터셋 a2에 입력된 내용을 출력하자;
데이터셋 a1에 대한 평균값을 구한다.(뒤에 DATA=a1으로 지정해주었기 때문에..a2데이터셋이 아닌것이다)

그렇다면, 지우고 하는 것과 무슨 차이가 있길래? 하는 생각이 들지 않는가? 나만 그런가?
그래서 +_+ 한 번 해보고자 한다.

DATA a1; INPUT x1-x3; CARDS;                                                                                                            12 34 26                                                                                                                               
22 24 37                                                                                                                               
16 23 55                                                                                                                               
PROC PRINT;                                                                                                                            
DATA a2; SET a1;                                                                                                                       
y = (x1+x2)/2;                                                                                                                         
PROC PRINT;                                                                                                                            
PROC MEANS;                                                                                                                            
RUN;

내용을 살짝 바꾸고...

                                                        SAS 시스템            2007년 02월 19일 월요일 오후 04시30분21초   5

                                                      MEANS 프로시저

                         변수    N          평균값        표준편차          최소값          최대값
                         -------------------------------------------------------------------------
                         x1      3      16.6666667       5.0332230      12.0000000      22.0000000
                         x2      3      27.0000000       6.0827625      23.0000000      34.0000000
                         x3      3      39.3333333      14.6401275      26.0000000      55.0000000
                         y       3      21.8333333       2.0207259      19.5000000      23.0000000
                         -------------------------------------------------------------------------
이게 추가되었다. 뭐지?
ㄱ- 아니 똑같다.. 저걸 아까 붙여넣기 안한건가....ㄷㄷㄷ
무슨 차이일까... 대체....아직 이해하기에 내공 부족이다.
부족한 것을 안다고 한다면, 같이 공부하는 사람들이 허탈해할까싶어, 페이스대로 공부공부.
다시해보니 처음 값도 틀리게나온다.
데이터셋이 남아서 연산이 겹쳐버리는건지 원... 아 잊어버려~ 잊어버려~~

난 학과에서 DATABASE 과목을 들어본적이 있다.
다 기억나지는 않지만, 업무에 따른 객채를 잘 정해야 원할한 프로그램이 나온다.
빵집에서는 밀가루가 중요하지 필통이 중요하지 않은 논리다.
필요한 데이터를 필요한 것으로 추출하는 것은, 자료를 활용하는데 있어서 결정적이다.

SAS는 자료를 효율적으로 활용하게끔 도와주는 소프트웨어지만,
결국 사용하는 것은 사람이다.
우리가 어떤 일에 소프트웨어를 사용해야 할지는, 결국 사용자가 생각해서 정해야 한다.
자료를 추출하는 것도 그렇다.
어디에 어떤 자료가 쓰일지 사람이 정해줘야 한다.
....그렇다면, 자료를 어떻게 뽑을것인가? 하는 문제가 생긴다. 그렇지 않은가?
이를 위해서 책은 뭐라고 얘기하는지 들어보도록 하자.

♥♥♥♥♥
DATA a1; INPUT sex $ 1 WEIGHT 3-6 HEIGHT 8-10;                                                                                                 
CARDS;                                                                                                                                         
F 56.3 167                                                                                                                                     
F 45.6 156                                                                                                                                     
M 76.2 176                                                                                                                                     
F 45.9 176                                                                                                                                     
M 76.2 176                                                                                                                                     
;                                                                                                                                              
DATA a2; SET a1; IF sex = 'M';                                                                                                                 
PROC MEANS;                                                                                                                                    
RUN;

♥♥♥♥♥
                                                        SAS 시스템            2007년 02월 19일 월요일 오후 04시50분26초   3

                                                      MEANS 프로시저

                        변수      N          평균값        표준편차          최소값          최대값
                        ---------------------------------------------------------------------------
                        WEIGHT    2      76.2000000               0      76.2000000      76.2000000
                        HEIGHT    2     176.0000000               0     176.0000000     176.0000000
                        ---------------------------------------------------------------------------
♥♥♥♥♥
a1이라는 데이터셋을 만들어라. 입력값은 변수sex는 문자열 1열을 쓰며, WEIGHT는 3-6열 숫자열, HEIGHT 8-10열 숫자열을 쓴다.
데이터값들;
F 56.3 167                                                                                                                                     
F 45.6 156                                                                                                                                     
M 76.2 176                                                                                                                                     
F 45.9 176                                                                                                                                     
M 76.2 176
데이터끝;
a2 데이터셋을 만들어라. a1 데이터셋의 값을 사용한다. 만약 sex가 'M'인 경우;
평균값을 구해라.
돌려돌려;

그래서 M일 경우만, 나머지 변수인 WEIGHT와 HEIGHT의 평균값이 나오게 된 것이다.
조건을 뽑아 내는것이 어려운가?
IF문이 나오면 아래 그 조건에 해당하는 연산이 이루어지는 것은 당연한 수순이다.
만약 M이 아니라 F도 따로 계산하고 싶다면
ELSE라는 문장으로 다음이 추가되지 않을까 싶다.
사실 프로그램이라는 것은 거의 비슷한 룰을 이룬다. 일반사용자가 프로그램에 벽을 느끼면서 스트레스를 받듯이,
프로그래머도 완전히 다른 시스템들로만 세상의 모든 프로그램이 이루어진다면 스트레스에 죽어버리지 않을까?
그리고, 한 프로그램의 시장이 무너져서 다른 프로그램을 공부해야 할때,
완전히 다른 시스템이라면 시장 자체의 경쟁력이 추락하게 될 수도 있다.
아무튼, 이러저러한 이유로, 약간의 독창성에 대한 것이 아니라면, 궂이 다르게 만들지는 않는다.

뒷 부분을 다르게 작성하는 법이 적혀있다.
어제 배운 비교 연산자를 생각하면 이해가 빠를 것 같다^^

DATA a2; SET a1;
IF sex='M' THEN OUTPUT;
PROC MEANS; RUN;

a2 데이터셋을 만들고, 자료는 a1의 변수를 활용한다.
만약 sex 변수의 값이 M이라면 결과를 내겠다;
평균값을 구해라; 돌려돌려;

같은 의미 아닌가? 또 다른 방법도 소개되고 있다.

DATA a2; SET a1;
IF sex ^= 'M' THEN DELETE;
PROC MEANS; RUN;

조금 극단적인 기분이 들지 않는가? DELETE... 저번에 배워서 공감하겠지만, 자료를 지우는 것은 상당히 위험한 일이다. 다른 변수에서 또 얼마나 중요한 결과값들이 기다리고 있을지 모르기 때문이다.

a2 데이터셋을 만들고, 자료는 a1의 변수를 활용한다.
sex 변수의 값이 M이 아니면 지워라;
평균값을 내라; 돌려돌려;

다음 배워볼 것은 SET문이다.
자료를 합치는데 쓰이는 문장이다.

DATA all; SET a1 a2;    ....데이터셋 a1과 a2를 아래위로 합쳐라.

DATA kkk; SET all; IF reg=1;   .... 데이터셋 all 중에서; reg가 1인 경우 kkk로 보내라.

DATA all; MERGE a1 a2; BY reg;   .... 데이터셋 a1과 a2를 reg로 옆으로 합친다.

갑자기 MERGE까지 나오네...ㄷㄷㄷ

형식은 아래와 같다.
DATA 새로운 데이터셋이름; SET 기존 데이터셋 이름(들); 자료변환 등 SAS 프로그램 문장들

예제를 보도록 하자.
♥♥♥♥♥
DATA a1; INPUT x y; CARDS;                                                                                                                     
1 21                                                                                                                                           
2 56                                                                                                                                           
DATA a2; INPUT x y z; CARDS;                                                                                                                   
1 33 11                                                                                                                                        
2 56 21                                                                                                                                        
DATA all; SET a1 a2;                                                                                                                           
PROC PRINT;                                                                                                                                    
RUN;
♥♥♥♥♥
                                                        SAS 시스템            2007년 02월 19일 월요일 오후 04시50분26초   4

                                                   OBS    x     y     z

                                                    1     1    21     .
                                                    2     2    56     .
                                                    3     1    33    11
                                                    4     2    56    21
♥♥♥♥♥
데이터가 합친 것을 알 수 있다.
중요하게 볼 부분은 2번째와 4번째 행 부분이다.
SET문은 데이터를 위 아래로 합치는 것은 알고 있다.
하지만 2번째와 4번째 행은 x와 y의 값이 같다.
값이 동일 할 경우 같은 데이터라고 처리하는 것이 아니라,
독립적으로 처리되는 것을 이해해야 할 것이다.
없는 값들은 '.'(MISSING) 처리 되었음을 볼 수 있다.

♥♥♥♥♥
DATA a1; INPUT id x1 x2; CARDS;                                                                                                                
1 33 44                                                                                                                                        
2 32 34                                                                                                                                        
1 22 44                                                                                                                                        
1 32 67                                                                                                                                        
2 11 34                                                                                                                                        
;                                                                                                                                              
PROC SORT; BY id;                                                                                                                              
DATA b1; SET a1; BY id;                                                                                                                        
IF FIRST.id = 1;                                                                                                                               
PROC PRINT;                                                                                                                                    
RUN;
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                                                        SAS 시스템            2007년 02월 19일 월요일 오후 04시50분26초   5

                                                   OBS    id    x1    x2

                                                    1      1    33    44
                                                    2      2    32    34

♥♥♥♥♥
a1 데이터셋을 만들어라. 입력값은 변수id x1 x2이다.
자료값들은 다음과 같다;
1 33 44                                                                                                                                        
2 32 34                                                                                                                                        
1 22 44                                                                                                                                        
1 32 67                                                                                                                                        
2 11 34                                                                                                                                        
자료끝;
정렬해라(SORT). id 를 기준으로 말이다;
b1 데이터셋을 만들어라. 입력값은 a1과 같이 한다. id순으로 말이다.
만약 첫 id 값이 1이면 (이게 가장 헛갈리는데, 우리가 보이지 않게 테이블안에 시작값과 끝값이 있다고 한다 변수가 HI라면 HI로 정렬되는 첫 값은 FIRST.HI 값이 1이고, 마지막 HI로 정렬되는 값은 LAST.HI 값이 1이 나온다. 이건 우리가 보는 값이 아닌, 자료 처리를 편하게 하기 위해서 숨겨진 값이니 알고만 있자;)
출력해라;
돌려돌려;

테이블로 나온 내용이 있으니 한번 적어보겠다.
WORK.b1 값의 변화이다.

id   x1   x2   |  first.id    last.id
1    33   44          1           0
1    22   44          0           0
1    32   67          0           1
2    32   34          1           0
2    11   34          0           1
id로 정렬 했을때의 결과이고 오른쪽의 first.id와 last.id 값은 보이지 않는 값이다.

id   x1   x2   |  first.id    last.id
1    33   44          1           0
2    32   34          1           0
first.id값이 1인 값만 추출한 것이다.
그래서 위에 결과값이 그렇게 나온것이다.
그렇다면 last.id로 정렬하면 어찌 될까?

id   x1   x2   |  first.id    last.id
1    32   67          0           1
2    11   34          0           1
요렇게 나오게 될 것이다.
신기하지 않은가? 이어서는 밥 먹고와서 하도록 하겠다.
살짝 졸리네... 식곤오면 큰일인디....

졸리긴 졸리다. 무슨 밥 먹고 정신 차리니 3시간이나 지나는거지..
논것도 아닌데 그것 참...

♥♥♥♥♥
DATA a1; INPUT code1 x y; CARDS;                                                                                                       
1 11 21                                                                                                                                
3 22 56                                                                                                                                
PROC SORT; BY code1;                                                                                                                   
DATA a2; INPUT code1 x y z; CARDS;                                                                                                     
2 33 11 5                                                                                                                              
5 56 21 6                                                                                                                              
3 45  6 7                                                                                                                              
7 76 43 7                                                                                                                              
PROC SORT; BY code1;                                                                                                                   
DATA all; SET a1 a2; BY code1;                                                                                                         
PROC PRINT;                                                                                                                            
RUN;
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                                                        SAS 시스템            2007년 02월 19일 월요일 오후 08시53분20초   1

                                               OBS    code1     x     y    z

                                                1       1      11    21    .
                                                2       2      33    11    5
                                                3       3      22    56    .
                                                4       3      45     6    7
                                                5       5      56    21    6
                                                6       7      76    43    7
♥♥♥♥♥
가볍게 설명해도 되려나?
위에 데이터와 아래 데이터를 code1으로 정렬해 놓고,
나중에 set으로 합친 것이다.
합치고 다시 code1으로 정렬했다.
뭐 한꺼번에 해도 될텐테 따로따로 하고, 왜 또하는지 모르겠다.
만약 DATA all; SET a1 a2;
요렇게만 쓰면, 어떻게 될까? 그렇다. 정답~

                                                        SAS 시스템            2007년 02월 19일 월요일 오후 08시53분20초   2

                                               OBS    code1     x     y    z

                                                1       1      11    21    .
                                                2       3      22    56    .
                                                3       2      33    11    5
                                                4       3      45     6    7
                                                5       5      56    21    6
                                                6       7      76    43    7

OBS 1~2가 위쪽 데이터, 3~6이 아래쪽 데이터가 된다.
y열 부분이 '.'으로 표기되어 더 알아보기가 쉽지 않은가? ㅋㅋ

좀 긴 문장을 살펴보자. 우리의 능력을 여기까지기 아니지 않는가?

♥♥♥♥♥
DATA a1; INPUT name $ x y; CARDS; /* a1데이터셋, 입력값은 name변수(문자), x, y(각각 숫자), 데이터들(아래) */                           
KIM  5 2                          /* 데이터 입력 시작 */                                                                               
PARK 3 4                                                                                                                               
LEE  2 7                                                                                                                               
CHOI 5 8                                                                                                                               
;                                 /* 데이터 입력 끝 */                                                                                 
PROC PRINT; VAR name x y;         /* name, x, y 변수들에 대해 결과를 출력하라 */                                                       
                                                                                                                                       
DATA b1; SET a1;                  /* b1데이터셋, a1의 변수를 사용한다 */                                                               
IF name='CHOI' OR x > y THEN DELETE; /* 이름이 CHOI거나 x값이 y값보다 크면 해당 자료행을 지워라 */                                     
PROC PRINT; /* 모든 결과를 출력하라 */                                                                                                 
PROC MEANS; /* 모든 평균값을 계산하라 */                                                                                               
                                                                                                                                       
DATA b1; SET a1; /* b1데이터셋, a1의 변수를 사용한다 */                                                                                
lx = LOG(x); /* lx 변수는 LOG(x)의 결과이다 */                                                                                         
cx = COS(X); /* cx 변수는 COS(x)의 결과이다 */                                                                                         
IF x > y THEN xy=1 /* x변수가 y보다 크다면 xy변수는 1이다 */                                                                           
c = 5 * (x < y) + 10 * (x > y); /* 무슨 의미인지...모르겠다; */                                                                        
PROC PRINT; /* 결과를 출력하라 */                                                                                                      
                                                                                                                                       
DATA c1; INPUT x y z    ; CARDS4; /* c1데이터셋, x y z 변수를 입력하겠다. 자료는 4(?)다 */                                             
1   2 4   /* 입력 시작*/                                                                                                               
3   4 6                                                                                                                                
;;;;      /* 입력 끝(4번을 반복하는 것인지, 다른 의미가 있는지는 모르겠다...  */                                                       
PROC PRINT;  /* 출력할 것 */                                                                                                           
                                                                                                                                       
DATA d1 (KEEP=x); SET a1; /* d1 데이터셋 (x를 유지해라??), a1데이터셋 이용 */                                                          
PROC PRINT; /* 출력하라 */                                                                                                             
DATA d1 (DROP=x); SET a1; /* d1 데이터셋 (x를 떨어뜨려라??), a1 데이터셋 이용 */                                                       
PROC PRINT; /* 출력하라 */                                                                                                             
                                                                                                                                       
DATA d1 (KEEP=name x) d2 (KEEP=name y); SET a1; /* d1데이터셋(name과 x 유지) d2데이터셋(name과 y유지), a1데이터셋 사용 */              
PROC PRINT DATA=d1; /*d1 데이터셋 출력 */                                                                                              
PROC PRINT DATA=d2; /*d2 데이터셋 출력 */                                                                                              
RUN; /*돌려돌려 */
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여기까지인데 이해는 잘 안되지만 생각되는 한도내에서 써봤다. 결과는 어떨까?
♥♥♥♥♥
                                                        SAS 시스템            2007년 02월 19일 월요일 오후 08시53분20초   3

                                                   OBS    name    x    y

                                                    1     KIM     5    2
                                                    2     PARK    3    4
                                                    3     LEE     2    7
                                                    4     CHOI    5    8

                                                        SAS 시스템            2007년 02월 19일 월요일 오후 08시53분20초   4

                                                   OBS    name    x    y

                                                    1     PARK    3    4
                                                    2     LEE     2    7

                                                        SAS 시스템            2007년 02월 19일 월요일 오후 08시53분20초   5

                                                      MEANS 프로시저

                         변수    N          평균값        표준편차          최소값          최대값
                         -------------------------------------------------------------------------
                         x       2       2.5000000       0.7071068       2.0000000       3.0000000
                         y       2       5.5000000       2.1213203       4.0000000       7.0000000
                         -------------------------------------------------------------------------

                                                        SAS 시스템            2007년 02월 19일 월요일 오후 08시53분20초   6

                                                   OBS    name    x    y

                                                    1     PARK    3    4
                                                    2     LEE     2    7

                                                        SAS 시스템            2007년 02월 19일 월요일 오후 08시53분20초   7

                                                         OBS    x

                                                          1     5
                                                          2     3
                                                          3     2
                                                          4     5

                                                        SAS 시스템            2007년 02월 19일 월요일 오후 08시53분20초   8

                                                     OBS    name    y

                                                      1     KIM     2
                                                      2     PARK    4
                                                      3     LEE     7
                                                      4     CHOI    8

                                                        SAS 시스템            2007년 02월 19일 월요일 오후 08시53분20초   9

                                                     OBS    name    x

                                                      1     KIM     5
                                                      2     PARK    3
                                                      3     LEE     2
                                                      4     CHOI    5

                                                        SAS 시스템            2007년 02월 19일 월요일 오후 08시53분20초  10

                                                     OBS    name    y

                                                      1     KIM     2
                                                      2     PARK    4
                                                      3     LEE     7
                                                      4     CHOI    8

♥♥♥♥♥
앞쪽은 이해가 가는데 중간부분부터 이해가 가지 않는다. 동영상 좀 보고 다시 돌아오겠다.
동영상에서는 딱 한 문장으로 설명하고 있다.
"보이시죠? DATA문 PROC문 ,DATA문 PROC문, DATA문 PROC문.... 이게 전형적인 SAS 문입니다."

네... 그렇습니다. 매우 전형적인 SAS 문들이 되겠습니다.
우리도 넘어가도록 하죠..;;

다음에 배울 MERGE문은 이전에 SET문과는 다르게 옆으로 붙이는 것이다.
이름 키
주몽 150
왕건 120

이름 몸무게
주몽 30
왕건 40

이런 두 자료가 있다면 어떻게 해야할까.
SET문을 사용하면 이렇게 될 것이다.
주몽 150
왕건 120
주몽 30
왕건 40

... 뭔소린가 이게..

이럴때 MERGE 문을 사용하면
주몽 150 30
왕건 120 40
이렇게 되는 것이다.
그럼 공부해보도록 하자.

♥♥♥♥♥
DATA a1; INPUT x y; CARDS;                                                                                                             
1 21                                                                                                                                   
2 56                                                                                                                                   
DATA a2; INPUT z @@; CARDS;                                                                                                            
11 22 33                                                                                                                               
;                                                                                                                                      
DATA all; MERGE a1 a2;                                                                                                                 
PROC PRINT;                                                                                                                            
RUN;
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                                                        SAS 시스템            2007년 02월 19일 월요일 오후 08시53분20초  11

                                                   OBS    x     y     z

                                                    1     1    21    11
                                                    2     2    56    22
                                                    3     .     .    33
♥♥♥♥♥
a1 데이터셋; 입력값은 변수 x y; 자료들;
1 21
2 56
a2 데이터셋; 입력값은 z이고 일렬로 주욱 들어간다;
11 22 33
(실제로 다음 값이라고 생각하면 된다
11
22
33
알겠는가?)
데이터 끝;
모든 데이터셋; a1데이터셋과 a2데이터셋을 합쳐라(옆에다 붙여라)
출력하라;
돌려돌려;
♥♥♥♥♥
결과를 보면 알 수 있듯이, z라는 변수값에 아래로 주욱 값이 붙어서 합쳐진 것을 볼 수 있다.

자 그렇다면 또 궁금증이 생기는데?
만약 아주 만약에, 이런 자료 두개가 만나면 어찌될까?

슈퍼  감자가격
 1         21
 2         56

감자가격   고구마가격
  11              5
  22              6
  33              9

이 두가지를 옆으로 붙이면 어찌될까?
그냥 붙이겠지 생각하기 쉽지만 '감자가격'이라는 변수가 같다.
ㄱ- 이런 경우를 억지로라도 만들어서 돌려보도록 하자.
♥♥♥♥♥
DATA a1; INPUT x y; CARDS;                                                                                                             
1 21                                                                                                                                   
2 56                                                                                                                                   
DATA a2; INPUT y z @@; CARDS;                                                                                                          
11 5 22 6 33 9                                                                                                                         
;                                                                                                                                      
DATA all; MERGE a1 a2;                                                                                                                 
PROC PRINT;                                                                                                                            
RUN;
♥♥♥♥♥
                                                        SAS 시스템            2007년 02월 19일 월요일 오후 08시53분20초  12

                                                    OBS    x     y    z

                                                     1     1    11    5
                                                     2     2    22    6
                                                     3     .    33    9

♥♥♥♥♥
헉! a2 데이터셋에 묻혀버렸다. 원래 이런건가?
아 맞다고 한다. 뒤에 있는 변수가 앞에 있는 변수를 치고 들어온다고 한다.
그럼 안 좋은것 아닌가? 음...

이럴 경우를 위해서 SAS는 또 다른 비책(?)을 가지고 있다고 한다.
만약  x y 변수와 y z 변수로 아까처럼 충돌하면
x y1 y2 z로 피해가게 만든단다. 그 방법을 알아보자.
♥♥♥♥♥
DATA a1; INPUT x y; CARDS;                                                                                                             
1 21                                                                                                                                   
2 56                                                                                                                                   
DATA a2; INPUT y z @@; CARDS;                                                                                                          
11 5 22 6 33 9                                                                                                                         
;                                                                                                                                      
DATA a1; SET a1; RENAME y=y1;                                                                                                          
DATA a2; SET a2; RENAME y=y2;                                                                                                          
DATA all; MERGE a1 a2;                                                                                                                 
PROC PRINT;                                                                                                                            
RUN;
♥♥♥♥♥
                                                        SAS 시스템            2007년 02월 19일 월요일 오후 08시53분20초  13

                                                 OBS    x    y1    y2    z

                                                  1     1    21    11    5
                                                  2     2    56    22    6
                                                  3     .     .    33    9

♥♥♥♥♥
이거 살짝 억지스럽지 않은가? 그냥 위에서 INPUT 값을 바꿔주는게 낫겠다 ㄱ-;
아무튼 RENAME이란 구문으로 변수의 값을 바꿔줄 수 있는게 꼼수였다.
많은 데이터로 인해 어디에 있는 INPUT 구문인지 알 수 없다면 간단하게 손 볼 수 있을 것 같다.

이러니 저러니해도 지금까지의 MERGE문은 장난이란다.
아주! 강.력.한! MERGE 기능은 BY문과 결합했을때 그 위력이 나온다고 하는데...
그 강력함에 취해보자.

♥♥♥♥♥
DATA a1; INPUT sex $ x y @@; CARDS;                                                                                                    
F 1 21  F 4 34  F 5 42                                                                                                                 
M 2 56  M 3 77                                                                                                                         
PROC SORT; BY sex;                                                                                                                     
DATA a2; INPUT sex $ z; CARDS;                                                                                                         
F 11                                                                                                                                   
M 22                                                                                                                                   
;                                                                                                                                      
DATA all; MERGE a1 a2; BY sex;                                                                                                        
PROC PRINT;                                                                                                                            
RUN;
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                                                        SAS 시스템            2007년 02월 19일 월요일 오후 08시53분20초  14

                                                OBS    sex    x     y     z

                                                 1      F     1    21    11
                                                 2      F     4    34    11
                                                 3      F     5    42    11
                                                 4      M     2    56    22
                                                 5      M     3    77    22

♥♥♥♥♥
뭔가 혼란스럽지 않은가.
어떻게 z값이 저렇게 다 들어갈 수 있을까.
d2부분에서 우리는 성별로 어떤 값을 지정해줬다.
F면 11을, M이면 22를..
같이 MERGE를 시키려고 보니까, F가 하나가 아니다. 다 F는 F다. 그래서 다 11을 붙여줬다.
라고 설명하는 길 밖에는 없겠다. M도 마찬가지.
이건 정말 유용하게 쓸 수 있을 것 같은 느낌이 팍 온다.

책에서는 데이터의 분류코드 체계가 서로 다른 경우 새로운 코드 또는 하나의 일관성 있는 코드로 조정할 필요가 있는데, 이럴 경우 매우 유용하다고 한다.
♥♥♥♥♥
DATA a1; INPUT code1 x y @@;                                                                                                           
CARDS;                                                                                                                                 
11 1 21   21 4 34                                                                                                                      
51 2 56   41 3 77                                                                                                                      
PROC SORT; BY code1;                                                                                                                   
DATA a2; INPUT code1 code2 $;                                                                                                          
CARDS;                                                                                                                                 
11 a1                                                                                                                                  
21 b1                                                                                                                                  
31 c1                                                                                                                                  
61 f1                                                                                                                                  
;                                                                                                                                      
DATA all; MERGE a1 a2; BY code1;                                                                                                       
PROC PRINT;                                                                                                                            
RUN;
♥♥♥♥♥
                                                        SAS 시스템            2007년 02월 19일 월요일 오후 08시53분20초  15

                                             OBS    code1    x     y    code2

                                              1       11     1    21     a1
                                              2       21     4    34     b1
                                              3       31     .     .     c1
                                              4       41     3    77
                                              5       51     2    56
                                              6       61     .     .     f1

♥♥♥♥♥
있는 것은 있게, 없는 것은 없게 정렬이 된다.
개인적으로는 SET문보다 MERGE문이 더 중요하다고 보여진다.


오늘의 마지막 구문. UPDATE문에 대해서 알아보자.
일전에 한 번 등장했었는데 뭐지? 하고 넘어갔던 것 같다.
뭐 공부하다보면 보기 싫어도 하나씩 만나게 된다.
평소에 만나지 못하는 녀석이라만 더 반가워야 하는게 아닐까?
마지막 구문이고 하니 즐겁게 손흔들며 시작해보자. 'ㅡ'/ 할룽~

UPDATE문은 원래 있는 데이터셋에 변회된 부분만을 수정하려 할 때 사용한다.
MERGE문과 유사하지만 반드시 BY문을 사용해야 한단다.
하기사 뭘 UPDATE 하는지는 알아야겠지;;;
MERGE에서는 뒤에 오는 데이터셋의 변수가 MISSING이면 MISSING으로 처리되지만, UPDATE는 원래의 값을 갖는게 다른 점이라고 한다.

형식은 다음과 같다.
DATA 새로운 이름; UPDATE 기존 이름들; BY 변수명;

늘 그렇듯이 이렇게 보면 전혀 감이 안온다.
역시 예문이다. 고고싱.

♥♥♥♥♥
DATA a1; INPUT code1 x y @@;                                                                                                           
CARDS;                                                                                                                                 
11 1 2   21 4 3                                                                                                                        
51 2 5   41 3 7                                                                                                                        
PROC SORT; BY code1;                                                                                                                   
DATA a2; INPUT code1 y z;                                                                                                              
CARDS;                                                                                                                                 
11 1 111                                                                                                                               
21 . 222                                                                                                                               
31 3 333                                                                                                                               
41 4 777                                                                                                                               
71 7 777                                                                                                                               
;                                                                                                                                      
DATA all; UPDATE a1 a2; BY code1;                                                                                                      
PROC PRINT;                                                                                                                            
RUN;
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                                                        SAS 시스템            2007년 02월 19일 월요일 오후 08시53분20초  16

                                               OBS    code1    x    y     z

                                                1       11     1    1    111
                                                2       21     4    3    222
                                                3       31     .    3    333
                                                4       41     3    4    777
                                                5       51     2    5      .
                                                6       71     .    7    777

♥♥♥♥♥
눈 여겨 볼 점은 code1이 21일때 y변수 값이다. a1 데이터셋에서 3 값인데, a2 데이터셋에서 '.'으로 처리되어 덮여씌워지지 않았다. 결과 값에도 y값이 3으로 나오는 것을 알 수 있다.
색상으로 나타내도록 하겠다.

자 다 끝났다.
오늘 왠지 평소보다 배운게 없어서 섭섭하지 않은가?
아니라고? 그렇지만 뒷 단원에서 나오는 내용을 책에서 살짝 언급하고 있다.
반페이지정도?
뭐 이것도 7장에 나온 내용이니 구경이나 하며 마치도록 하겠다.

프로그램 상에서도 데이터셋을 만들 수 있다고 한다.
+_+ 아니! 그럴수가!! 라는 분도 계실것이고, 데이터셋이 뭐냐고 생각하는 사람도 있을 것이다.
...이렇게 쓰면 알까...
DATA a1;
a1 데이터셋을 만들자.

이해하는가?
새로운 데이터셋을 프로그램 실행하며 만들려면 OUTPUT 이라는 명령어가 필요하다고 한다.
10장에서 다시 언급하겠지만, 기본적인 개념을 알아보자.

♥♥♥♥♥
DATA a1; INPUT sex $ x; CARDS;                                                                                                         
F 1                                                                                                                                    
F 3                                                                                                                                    
F 5                                                                                                                                    
M 2                                                                                                                                    
M 4                                                                                                                                    
;                                                                                                                                      
PROC MEANS; VAR x;                                                                                                                     
OUTPUT OUT=aa1 SUM=sx1; BY sex;                                                                                                        
PROC PRINT; VAR sex sx1;                                                                                                               
RUN;
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                                                        SAS 시스템            2007년 02월 19일 월요일 오후 08시53분20초  17

---------------------------------------------------------- sex=F ----------------------------------------------------------

                                                      MEANS 프로시저

                                                       분석 변수 : x

                             N          평균값        표준편차          최소값          최대값
                             -----------------------------------------------------------------
                             3       3.0000000       2.0000000       1.0000000       5.0000000
                             -----------------------------------------------------------------


---------------------------------------------------------- sex=M ----------------------------------------------------------

                                                       분석 변수 : x

                             N          평균값        표준편차          최소값          최대값
                             -----------------------------------------------------------------
                             2       3.0000000       1.4142136       2.0000000       4.0000000
                             -----------------------------------------------------------------

                                                        SAS 시스템            2007년 02월 19일 월요일 오후 08시53분20초  18

                                                     OBS    sex    sx1

                                                      1      F      9
                                                      2      M      6

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OUTPUT OUT=aa1 SUM=sx1; BY sex;
남녀별로 변수 x에 대하여 SAS 데이터셋 'aa1'에 sx1이란 변수명으로 보관한다고 한다.
이게 왜 남녀별로 되는건지는 나도 잘 모르겠다.
아무래도 10장에 가서 이해를 하는게 수월 할 것 같다.

좋은 하루, 그리고 내일도 알찬 하루를 만들도록 하자.

by Joe & Soohy 2007. 2. 19. 18:01

자 6장이다..
지금까지 배운것을 열심히 하라는 선생님의 말씀과 함께 노력해보자
SAS와 SPSS의 차이점에 대한 설명이 나온다.
프로그램 활용과 프로그래밍에 익숙하다면 SAS가, 아니라면 SPSS가 편하다고 한다.

DATA문은 SAS 데이터셋을 만들고 PROC문은 해당 SAS 데이터넷을 처리한다.

SAS 프로그램의 구조를 알아보자

DATA a1; INPUT (x y) (1. 2.);
CARDS;
1 2                                                                                         DATA 부분
2 5
3 8
;
PROC PRINT; VAR x y; RUN;                                                     PROC 부분
DATA a2; INPUT x y z; CARDS;
4 5 1.1                                                                                    DATA 부분
5 2 3.2
PROC MEANS; RUN;                                                                PROC 부분
DATA bb; SET a1 a2;                                                                DATA 부분
xsq=SQRT(x);                                                                         자료변형 부분
PROC REG; MODEL y=x xsq;                                                    PROC 부분
PROC PRINT DATA=a2; RUN;

DATA문은 SAS 데이터셋을 만들고 PROC문은 해당 SAS 데이터넷을 처리한다.

간단한 프로그램을 하나 작성해보도록 하자.
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DATA a1;                                                                                                                               
INPUT x y;                                                                                                                             
CARDS;                                                                                                                                 
1 2                                                                                                                                    
3 4                                                                                                                                    
;                                                                                                                                      
PROC PRINT; VAR x y;                                                                                                                   
RUN;                                                                                                                                  
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                                                        SAS 시스템            2007년 02월 17일 토요일 오후 02시03분58초   1

                                                       OBS    x    y

                                                        1     1    2
                                                        2     3    4

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SAS 데이터셋 이름 - 32자 내의 임의의 영문자(A~z,_)나 숫자 사용
SAS 변수명 - 32자 내이며, -(하이픈)은 사용 불가
SAS 변수값 - 숫자형 변수, 문자형 변수, 날짜 및 시간형 변수, 16진수 문자형 변수, 16진수 숫자형 변수

아...잠들었다. 깨어나보니 2시간이나 지났네. 점심을 맛있게 먹어서일까 식곤증이 참...
PROC 문이 무언가 자료를 원하는 형태로 연산해서 돌려주는 것은 알겠다.
PROC문을 2개쓰면 결과도 2개! 3개쓰면 3개!!가 된단다.
출력창에 보면 어제 5과에서 엄청난(?)규모의 프로그램을 돌렸을때도 알 수 있지만,
결과가 여러 카테고리로 나눠져서 나오는 것을 볼 수 있다.
아마도 그것이 PROC문의 갯수라고 생각하면 되겠다.

그렇다면 2개의 PROC문을 한 번 작성해보도록 하자.
(너도 이거 작성하는거 초보자나!! 라고 뭐냐고 말씀하시는 분들이 있으실 것 같은데,
작성하자고 하더라도 어차피 책의 내용을 고대로 따라하는 것이라서 그렇게 생각하지 않았음 좋겠다.

<1개의 데이터에 여러 개 프로시저(PROC 문)을 사용하는 경우>
♥♥♥♥♥
DATA a1;                                                                                                                               
INPUT x y;                                                                                                                             
CARDS;                                                                                                                                 
1 2                                                                                                                                    
3 4                                                                                                                                    
;                                                                                                                                      
PROC MEANS; VAR x y;                                                                                                                   
proc REG; MODEL y=x;                                                                                                                   
RUN;
♥♥♥♥♥
음... REG가 연산 에러가 난다. 왜지...
아무튼 모르겠다... 넘어가자...ㄱ- 하다보면 또 발견될지도...

자 다음에 공부하는 것은 결과가 꼭! 출력되기를 바라면서 해보도록 하자.
변수명을 한글로 표현하는 방법이다.
우리가 보통 출력할때 보면 이렇게 나오지 않는가.
위에서 살짝 가지고 내려오면,
                                                        SAS 시스템            2007년 02월 17일 토요일 오후 02시03분58초   1

                                                       OBS    x    y

                                                        1     1    2
                                                        2     3    4

x, y 이런식으로 나오는데 결과가 한글로 써 있으면 보는 사람도 이해가 빠를 것이다.
위에것을 예로 들자면 철수와 영희는 두 번 과자를 훔쳐먹었는데,
1번째에 철수는 1개를 영희는 2개를 훔쳐먹었고,
2번째에 철수는 3개를 영희는 4개를 훔쳐먹었다는....(ㄱ- 영희는 욕심쟁이...)
아무튼, 이해하기가 쉬울 수 있다.

이 내용을 가지고 코딩을 해보자. 한글 표현은 Label문을 활용하면 된다고 한다.

<변수명을 한글로 표현하기: LABEL문>
♥♥♥♥♥
DATA a1;                                                                                                                               
INPUT x y;                                                                                                                             
LABEL x='변수 1' y='변수 2';                                                                                                           
CARDS;                                                                                                                                 
1 2                                                                                                                                    
3 4                                                                                                                                    
;                                                                                                                                      
PROC PRINT LABEL;                                                                                                                      
RUN;                                                                                                                                   
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                                                        SAS 시스템            2007년 02월 17일 토요일 오후 04시50분27초   4

                                                           변수    변수
                                                    OBS      1       2

                                                     1       1       2
                                                     2       3       4
♥♥♥♥♥
아까 x y 부분이 변수1 변수2로 바뀐것을 볼 수 있다.
철수하고 영희도 문제 없을 것 같다.
근데, 위는 그렇다고 쳐도, 왼쪽에 1과 2는 어찌 바꾸는거지....
철수 영희 1번째 2번째 이렇게 바꾸면 우리의 가설과 매칭시킬 수 있을 것 같은데...

자 아무튼 우려했던 결과 펑크는 일어나지 않았다.
다행이라는 생각과 함께, 다음 페이지를 보니.. 제목이 '한 단계 복잡한 형태'
그렇다. 이제 우리도 한 단계 진화할 수 있는 자격을 지닌 것이다. (책 제목 멋집니다..조인호 선생님;)
일단 뭐가 복잡해졌는지 코드를 살펴보도록 하자.
♥♥♥♥♥
DATA a1; INPUT x y;                                                                                                                    
x2 = x**2+y;                                                                                                                           
xlog = LOG(x);                                                                                                                         
CARDS;                                                                                                                                 
1 2                                                                                                                                    
3 4                                                                                                                                    
;                                                                                                                                      
PROC PRINT; VAR x y x2 xlog;                                                                                                           
RUN;
♥♥♥♥♥
                                                        SAS 시스템            2007년 02월 17일 토요일 오후 04시50분27초   5

                                              OBS    x    y    x2      xlog

                                               1     1    2     3    0.00000
                                               2     3    4    13    1.09861
♥♥♥♥♥
a1이라는 데이터셋 이름을 만들고, x y를 변수로 입력한다.
x2라는 이름의 변수에는 x의 제곱에 y를 더한것이다. (x**2가 x의 2제곱을 의미한다. 보통 x^2 이런식으로 쓰지 않던가??...암튼 그렇다니 알아두자.)
xlog라는 이름의 변수는 log(x)의 값을 나타낸다.
원시자료를 변형하거나 새로운 변수를 만드려면 등호(=)를 기준으로 좌측에 변수를 우측에 수식을 주면 된다.

그리고 한가지 실수하지 말하야 할 사실은 CARDS라는 데이터가 들어가기 전에, 자료 변형에 대해 모두 언급을 해 줘야 한다는 것이다. 뭐 사람의 생각으로는 자료가 먼저 나와야 연산을 할 수 있는게 아니냐 싶어서 자료 뒤에 써주고 싶겠지만, 일도 그렇지만 방향을 잡은뒤에 일을 시작하면 훨씬 수월하고 빠른 법이다. 또한 코딩전에 개발자들끼리 무언의 룰이라는게 있어야 내가 짠 프로그램을 다른 사람이 자신의 목적에 맞게 수정하기 편한점도 있다. 우리는 어떤 SAS 프로그래머의 코드를 변형시키더라도 CARDS; 앞에 연산 구문들이 있다는 것을 반대로 알 수 있는 것이 아니겠는가..ㅡㅡㅋ

뭔가 장황하게 써 놓았는데 별거 아니다. CARDS; 앞에 자료 변형에 대한 구문을 써주자는 것이다.
강압이 아니다. 아니면 프로그램 오류 난단다 ㄱ-;

우리가 열심히 달려온 3일(ㄱ- ..별로 안되었다... 뭔가 많이 들어간 듯 보였는데...)
몇몇 코드를 보면서 할만 할 것 같은데, 이거 나중에 말도 안되게 어려워지는 것이 아닐까 하는 생각이 든다.
하지만 짧은 인생 살아본 바로는, 무섭다고 한 발자국 나아가지 않으면 거기까지가 내 지식의 한계가 되고,
나보다 한 발자국 더 나아간 사람과 대화를 나눌때면, 그 사람이 나보다 백보는 더 많이 나간 것처럼 느껴진다.
사실은 한 보 차이인데... 지식과 정보란 그런것이다. 아는 것이 힘이다. 고로 우리는 체력이 닿는 한 달려야 한다.

뭔 말하다 오늘 이렇게 장황해 지는거지. 잠자서 약간 히트업 되었나보다.
공부했던 것 중에서 DATA a1; 으로 구문 막 짜다가 DATA b1; 등장하던 것이 있던것 기억할 것이다.
이거 어떻게 쓰는거야? 하는 생각 해 봤으려나;
더 웃긴것은 맨날 DATA b1; 뒤에는 SET a1;이 따라다닌다.
이거 한 번 알아보자. 싫음 말구~

아 참! 그리고 위에서 PROC PRINT; VAR x y x2 xlog; 이렇게 쓰는데 PROC PRINT; 만 써도 결과 값 똑같다.
고로, 뭐가 출력되는지 모를때는 VAR를 붙이지 않고 출력한뒤, 내가 출력하고픈 변수를 선택하는 것도 좋은 방법이라고 생각한다.

DATA a1; INPUT x y;                                                                                                                    
CARDS;                                                                                                                                 
1 2                                                                                                                                    
3 4                                                                                                                                    
;                                                                                                                                      
DATA b1; SET a1;                                                                                                                       
x2 = x**2+y;                                                                                                                           
xlog = LOG(x);                                                                                                                         
PROC PRINT; VAR x y x2 xlog;                                                                                                           
RUN;
♥♥♥♥♥
                                                        SAS 시스템            2007년 02월 17일 토요일 오후 04시50분27초   8

                                              OBS    x    y    x2      xlog

                                               1     1    2     3    0.00000
                                               2     3    4    13    1.09861
♥♥♥♥♥
a1이라는 이름의 데이터셋을 만든다. x y라는 변수가 입력되겠지.
자료는 다음과 같다
1 2
3 4

b1이라는 데이터셋을 만들자. 이 때 데이터셋 a1을 이용한다.
데이터셋 b1에는 x2와 xlog변수와 각각의 수식 결과값이 추가된다.
출력하자.
돌려돌려

대충 이런 분위기다.
왜 같이 쓸 수 있는 것을 따로 나누냐! 라고 반문하는 사람이 있을지도 모르겠다.
하지만 나누는 것도 필요하다.
사랑도 나눠야 가능하고.... 아니 이게 아니라!! (사실 외롭다...ㅠ_ㅠ)
어떤 특정한 필요에 의해서 일시적으로 쓰는 경우가 있을 수 있다.
분식집에서 여러가지 메뉴를 파는데, 어느날 떡볶이와 순대의 매출액만을 보고 싶다고 하자.
저 2개를 위해서 나머지 메뉴들까지 뽑을 필요는 없지 않는가.
이럴때 원 자료만을 활용하는 것이다. 데이터가 작으면 괜찮지만 많아지면 연산에 걸리는 시간도 보통이 아니다.
SAS 통계 패키지로 떡볶이와 순대를 계산하는 사람은 없을 것 아닌가.
(혹 그런 생각으로 배우는 사람이 있다면 엑셀을 공부하는 것이 더 낫다고 생각한다)

여러가지 함수에 대해서는 9장에서 설명된다고 하니까 기대해보면 좋을 것 같다.
가볍게 3가지 정도만 봐볼까?

y=MOD(_N_,4): 관측치의 일련번호 (_N_)를 4로 나눈 나머지를 Y로 한다.
y=INT(X/100): X의 값을 100으로 나눈 몫의 정수 부분을 Y로 한다.
y=X-LAG(x): 데이터 X와 바로 앞 관측치 X와의 차이를 Y로 한다.

MOD는 나머지다. 이 약어는 다른 프로그래밍 언어에서도 많이 나온다. INT도 그렇고..
9 = 4 X 2 + 1 일때, 우리는 몫이 4, 나머지가 1 이라고 한다. (2로 나눴다고 가정)
이럴경우 INT=4, MOD=1로 결과값이 나온다. 엑셀에서도 해봐라. 나오나 안나오나..
엑셀에서 결과값을 얻고 싶다면 A1셀에는 9를, B1셀에는 2를 입력하고 C1셀에 '=INT(A1/B1)'을 D1셀에 '=MOD(A1,B1)이라고 입력하면 될 것이다. 어찌아냐고? 틀릴까봐 해보고 왔다....ㄷㄷㄷ
LAG 함수는 나도 모르는 함수다. 혹 엑셀에 나올까싶어서 두들겨봤더니 '=#NAME'이라고 나온다.
없는 함수 같다. 의미는 위에 써 놓았으니 참고하자.

SAS의 연산자를 알아보자.
일단 산술 연산자를 알아보자. 산술 연산자가 뭐냐고? 덧셈 뺄셈 곱셈 나눗셈....등등
쉽다. 오랜만에 쉬운거 나오니 행복하다.
+: 덧셈   -: 뺄셈   *: 곱셈   /: 나눗셈   **: 지수

그 다음은 비교 연산자이다. 말 그대로 비교다. 네가 크냐, 우린 같냐? 뭐 이런...
= : EQ (같다) - EQual
^= : NE (같지 않다) - Non Equal
> : GT(크다) - GreaT (자이언트가 아닐까 생각했다)
< : LT(작다) - LiTtle
<= : LE(작거나 같다) - Little or Equal
>= : GE(크거나 같다) - Great or Equal
^> : NG(크지 않다) - Non Great
^< : NL(작지 않다) - Non Little

영어 너무 어렵게 보지 말자. 부호가 더 중요할테니...

논리 연산자이다.
&: And    |: Or    ^: Not
쉬운데, Or의 저 부호가 어디 있는지 모르는 사람 있다. 저건 \표시 위에 쌍절곤 같이 생긴 글자로,
쉬프트(Shift)키 + \ 을 누르면 등장한다. 숫자 1이나 영문자 l 등으로 대체 할 수 있다고는 꿈에서라도 생각하지 말자.

기타 연산자 조금이다.
><: 최소값
<>: 최대값
||:
concatenation 이라고 써져있다. 연쇄? 연결? 뭐지 이건; 음... 글자를 이어주는 함수란다.
예를 들어서, DEVICE=ALPHA || MODEL;
ALPHA='IBM'이고 MODEL='3270'인 경우 DEVICE는 'IBM 3270'의 값을 갖는단다.

이제 슬슬 재미있는 것들이 봇물처럼 터지기 시작한다.
일단 DATA STEP의 기본 형태를 보자.

DATA 데이터셋명;
INFILE 외부 파일명;
INPUT 입력 변수명;
기타 DATA STEP에서 사용되는 문장;
(MERGE, SET, UPDATE)

DATA a1;
INFILE 'e:\sastest\sample.dat'
INPUT x y;
SET a1;
다 우리가 예전에 해봤던 문장 아니던가?
그렇다면 MERGE와 UPDATE는 뭘까. MERGE는 합친다는 의미다. 데이터셋을 합친다는건가?
UPDATE는 보통 덮어 씌우는 개념이였던 것 같은데...
아무튼, 나중에 또 나올테니 천천히 보자.

DATA문이다.
우리가 기초적으로 돌렸던 구문들의 명령어가 뒤로 좌악 줄서서 기다리고 있다.
오오.. 은행에서 창구 기다릴때 짜증나지 않는가. 우리가 빨리 배워야 손님 들어온다.
힘껏 달려보자.

형식: DATA [SAS 데이터셋[(옵션들)]]
주의사항: 32자 내의 임의의 영문자 숫자 사용. 특수문자 사용 불가.

1. 전형적인 모습
DATA a1;
작업중에 WORK.a1이라는 이름의 WORK파일이 임시로 생성되며, SAS 종료시 사라진다.

2. DATA _NULL_ 의 형태
DATA _NULL_; SET a1;
대형 워크스테이션이나 공동 작업의 경우 WORK.** 파일이 수도 없이 생기는데, 이때 디스크 공간 부족으로 작업이 중지될 수 있단다. 그래서, WORK.**파일을 생성하지 않고 작업할때 저런 형식을 취한다.

3. 데이터셋 이름이 없는 경우
DATA ; SET a1;
SAS를 실행하는 동안 생겨나는 순서에 따라서 DATA1, DATA2,.... 이름의 SAS 데이터셋이 생성된다고 한다.

4. 데이터셋 이름을 여러 개 지정하는 경우
DATA a1 a2 a3;
저렇게 써도 된단다. 그대의 내공이 출중하다면...
예를 하나 보자면,
DATA b1 b2 b3; SET a1;
IF X=1 THEN OUTPUT b1;
ELSE IF X=2 THEN OUTPUT b2;
ELSE OUTPUT b3;
뭐 이렇게 쓰인단다.

5. 데이터셋 이름이 두 단어로 되는 경우
DATA kkk.a1;
kkk는 라이브러리를 나타내며, 이렇게 하면 SAS 종료 후에도 중간과정이 저장되어있어 다시금 실행할 수 있단다.

6. DATA 문의 응용
이 외에도 DROP, KEEP, LABEL, RENAME, TYPE가 있다.
DATA A1(KEEP X1): 변수 X1만 들어 있는 SAS 데이터셋을 만든다.
DATA A1(DROP X1): 변수 X1을 제거한 SAS 데이터셋을 만든다.

세세하게 신경쓰지말자. 그럼 진도도 못 나갈 뿐더러, 의욕조차 상실하게 되니까.
정말 핵심적으로 공격이 들어올 때, 방어기재를 발휘하면 된다.

CARDS 문과 INFILE 문
CARDS문은 외부 파일을 이용하지 않고 프로그램 내에 직접 입력하는 경우 사용하며,
INFILE문은 반대로 외부 파일을 이용하는 경우에 사용한다.
INFILE문에는 옵션을 사용할 수 있단다... 오옷 +_+!!
일전에 우리가 탭 때문에 자료 못 돌리던거 기억하는가?
일전이라고 무지 옛날이라고 느끼는 것 같은데, 오늘 공부 시작한지 3일째다. ㄱ-+
이렇게 탭을 인식하지 못하는 경우를 위한 옵션이 있다.
EXPANDTABS; 옵션 구문이 그것이다. 한글로 궂이 설명하자면 확장탭들..ㅡ0-
사용법은 다음과 같다.
DATA a1; INFILE "e:\sastest\sample.dat' EXPANDTABS;
이런 식으로 말이다.
진작 가르쳐주지.. 일일이 다 고치느라 아주 죽는 줄 알았.....다.....는.......
아무튼, 그리고 다른 옵션을 살펴보면,
경우에 따라서 어디서부터 어디 까지의 자료를 쓰고 싶은 경우가 있다.
6번째부터 100번째 자료만 이용하고 싶다면 어떻게 할 텐가?
자료 파일을 열어서 5번째 이전과 101번째 이후를 날리고 새 파일을 만들까?
뭐 아주 모르는 경우라면 그것도 나쁘지 않겠지만,
그보다 좋은 방법이 있다.
DATA a1; INFILE 'e:\sastest\sample.dat' FIRSTOBS=6 OBS=100;

OBS가 뭐의 약자일까.. Observation. 즉, 관측이란 뜻의 의미이다.
책에서도 관측치라고 설명하니까 많는 듯 싶다.

INPUT 문
INPUT문은 읽어 들이고자 하는 데이터 변수의 이름과 입력 형식을 나타내는 문장이다.

1. INPUT 문의 형식
DATA a1; INPUT [변수명과 입력형식];
이런 INPUT문은 4가지로 구분될 수 있다는데... 뭘까?

① 자유형식(FREE FORMAT) : 데이터가 1칸 또는 그 이상의 빈칸으로 분리되어 있는 경우 사용. 문자형 변수인 경우 변수명 다음에 $를 붙인다.
INPUT 변수명, [변수명 $];
이거 우리 많이 봤다. 예를 들어 한 번 써보면 기억이 날랑가..

DATA a1; INPUT sex $ weight height;
CARDS;
f 56.3 167
f 45.6 156
m 76.2 176

성별을 나타내는 sex변수는 문자열을 쓰겠다는 것이고 그 다음은 몸무게, 그다음은 키의 변수가 각각 등장한다.

② 변수의 위치를 지정하는 방법: 연속되어 입력된 경우, 변수가 입력된 위치를 지정한다.
예를 들어서 확인하는게 이해가 더 빠를 듯 싶다. 말만 읽으면 나도 뭔소린지 모른다 --;

DATA a1; INPUT sex $ 1 weight 3-6 height 8-10;
CARDS;
f 56.3 167
f 45.6 156
m 76.2 176

sex변수는 1열에, 몸무게는 3에서 6열, 키는 8에서 10열을 사용한다는 뜻이다.
아마도 1열에 1개의 문자, 숫자 혹은 기호가 들어가는게 아닌가 싶다.
참고로 2열과 7열은 공백으로 처리된다.

③ 변수가 차지하는 열의 크기를 지정하는 방법: 열의 위치를 지정하는게 아니라 크기만을 지정하는 방법이다. 이 방법의 경우 X1, X2, X와 같이 연속적인 변수명을 사용하는 경우에 상당히 편리하다고 한다.

DATA a1; INPUT (sex weight height) ($CHAR1. +1 4. +1 3.);
CARDS;
f 56.3 167
f 45.6 156
m 76.2 176

뭐냐 이건. 다행이도 설명이 적혀있다.
일단 ()안에 변수명을 기입한다. 두번째 괄호에 열의 크기가 들어가는데...
처음에는 문자 1칸($char-> character: 문자), 한칸띄고(+1), 4칸(weight의 값이겠지?), 한칸띄고, 3칸(height의 값인듯)의 의미란다.
우리가 확인할 수 있는 것은, 값을 의미하는 경우, 마지막이 '숫자.'으로 끝난다는 것이며, 공백은 +숫자로 처리된다는 것이다. 그리고 이 모든것은 ()괄호로 묶인다.

조금 업그레이드 된 것도 같지만 난해해진 구문도 있다.

DATA a1; INPUT (X1-X3)(2*3. 4.);

무슨 의미인지 감이 온다면, 코딩의 마인드가 있는 사람일 것이다...
일단 앞서와 마찬가지로 앞은 변수명이다. 조금 다르다면 -(하이픈)인데,
맞다. 변수는 3개고 이름이 X1, X2, X3라는 의미이다.
그런데 왜 뒤쪽에 값이 이상하냐.. *는 뭐냐? 의문이 들 것이다.
일단 값은 '숫자.'이다. 그런데 '숫자.'이 두개 뿐이다. 3.과 4.이 그것이다.
머리속에 전구가 반짝반짝 하는가? 그렇다 3. 3. 4. 이라는 뜻이다. 2*는 산술적 의미처럼 두개라는 뜻.
고로 3. 이 두 번 나와서 3. 3. 4. 의 의미가 되는 것이다. 다시 쓰면,

DATA a1; INPUT X1 1-3 X2 4-6 X3 7-10; 이다.

④ 변수의 시작열의 위치(포인터)를 지정하는 방법을 이용한다(@이용): @를 이용하여 변수가 시작하는 열을 지정한 후 해당 변수가 차지하는 크기를 지정하는 방법이다. 갑자기 C언어 배울때 난해했던 포인터 부분이 생각난다. (아니 이 녀석 C언어도 배웠단 말야!!!)라고 생각하시는 분 분명 계실줄로 알지만, 쓰지 않으면 지식이란 자꾸 사라지고 자꾸 쓰면 발전하는 것이다. 말하고픈 요점은, 잘 안쓰고 있다...있다.....있다.......

DATA a1; INPUT sex $ 1 @3 weight 4. @8 height 3.;

음. 이건 대충봐도 느낌이 팍! 온다. 나만 그런가?
변수 sex는 문자열 1열이고, 3열을 시작으로 weight 변수는 4열을 쓴다. 즉 3~6열.
그리고 마지막으로 8열을 시작으로 height 변수는 3열을 쓴다. 즉, 8~10열.
2열 7열은 안쓰이니 공란임에 틀림없다.

이렇게 크게 4가지 방법으로 많이 쓰인다고 한다.

그럼 이거 말고 더 있단 말야? 그래 있다. 나도 모르는 무언가가 있다.
안그래도 기타 형식을 알려주려고 한다. 아니, 같이 배워나가는 것일까.

1) 소숫점이 있는 데이터를 읽는 법

DATA a1; INPUT sex $ 1 weight 3-6 time 8-10 .1;
CARDS;
f 56.3 167
f 45.6 156
m 76.2 176

여기서 우리는 추론할 수 있다. '.' 점의 의미에 대해서 말이다.
우리가 앞서 본 4. 이런것이 열을 나타낸다고 생각했다. 맞는 말인데, 정확히 말하면 값의 출력 양식과도 연관이 되는 것이였구나! 왜냐면, 소수점 표기를 봐라. '.1' 이건 소숫점 1자리로 나타내겠다는 의미의 반증이 아니겠는가. 실제 인풋 데이터를 확인하면 이해할 수 있을 것이다.
뭐? 근데 왜 167이냐고? 나도 쓰고 아닌가 생각했다. 그런데 책에 친절하게 씌여있다.
167은 16.7초임을 표시.
이걸로 되었을까? 의문점이?
쓰기에 따라서는 차라리 앞에처럼 소숫점으로 표기하는게 이해하는데 편할지도 모른다는 생각이 든다.
그럼 3.1 이라고 쓰면 무슨 의미일까?
3열로 표기하고, 소숫점 1자리의 의미로 이해하라 라는 뜻이된다.

2) 데이터가 2행 이상에 걸쳐서 입력되어 있는 경우
SAS의 입력기 창은 오른쪽으로 무한정 가지 않는다. 심지어 메모장도 영원할 것 같은데 끝이 나오더라.
그렇다면 변수가 넘어가버리면, 어쩌지?
생각해보라. 이건 심각한 문제를 만들수도 있다.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 이런 값을 넣고 싶다고 치자. 물론 변수는 10개고 값이 각각 1개씩이다.
근데 줄이 모잘라서 절반만 넘어갔다.
1 2 3 4 5
6 7 8 9 10
그럼 변수는 어찌 인식할까. 나도 정확히 모르겠다. 왜냐면 6~10번째 변수부분이 없는 값에 대해 오류를 말할지 MISSING 처리할지 모르니까.
아무튼 아래 6 7 8 9 10이 1~5번째 변수의 두번째 값으로 등록되게 될 것이다.
우리가 원하는 것은 그게 아닌디...
이럴때를 위한 것이 있단다. 역시 사람의 경험은 싸이고 싸여 문제 해결을 위한 열쇠를 늘 제공하는 법이다.

DATA a1; INPUT (x1-x3) (3*2.) #2 (y1-y4) (4*6.);

a1 데이터셋이다. x1 x2 x3 변수는 각각 2열씩을 할당받는다.
2행에(#2)있는 CARDS는 y1 y2 y3 y4 변수이며 각각 6열씩 할당받는다.
이런 의미이다. 즉, 2행씩 값을 인식하고 처리하는 것이다.

또 다른 방법이다. 행이 너무나 많은 데이터라면, 각각의 행을 일일이 써주기 귀찮지 않은가. 그래서 등장했다.

DATA a1; INPUT x1 1-2 x2 3-4 x3 5-6 / y1 1-6 y2 7-12 y3 13-18 y4 19-24;
'/'가 다음 행임을 알려주는 것이다.

3) 2개 이상의 데이터를 1줄에 입력하는 경우
자유 형식의 데이터인 경우 @@를 입력하면 된다. @@는 우리가 일전에 봤다. 값을 한 줄로 주욱 때려박을때 썼던 그...것 아닌가.

DATA a1; INPUT x1 x2 x3 x4 @@; CARDS;
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
11 12 13 14

이는 다음과 같이 사용한 경우와 같다.

DATA a1; INPUT x1 x2 x3 x4; CARDS;
1 2 3 4
5 6 7 8
9 10 11 12
13 14

귀찮으면 편할 것 같기는 한데, 내 생각은 그렇다. 사람이 한번에 알아볼 수 없는 코딩 때문에,
배울려는 사람들이 어려움을 느끼는 건 아닐지 하고 말이다.
아래처럼 써주면 대충 감이라도 잡을텐데, 위처럼 써 놓으면...ㄱ-;
뭐 효율성의 문제니까... 넋두리당.

4) 입력변수의 갯수가 많아 변수명과 그 입력형식을 한 줄에 전부 적을 수 없을때.
참.. 점점 극으로 몰고가는 분위기이다.
하지만, 답변은 간단하다. ';' 안쓰면 두줄이건 세줄이건 한줄로 쓰는 거랑 같다. 고로....

DATA a1; INPUT (x1 x2 x3 x4)
(3. +1 3. +1 $CHAR2. +2 2.); 는

DATA a1; INPUT (x1 x2 x3 x4) (3. +1 3. +1 $CHAR2. +2 2.); 와 같다.

자 그럼 8가지 INPUT 예문을 해석해보자. 이것만 안다면 일상 업무의 95%는 문제 없단다.
(1개 틀릴때마다.. 12%씩 일상 업무의 지장을 초래하게 되는건가...ㄱ-)

① DATA A1; INPUT X1 X2 X3 $ X4;
=> A1 데이터셋; 변수는 X1에서 X4까지이며, X3은 문자열이다. 특별히 숫자가 없으므로 빈칸으로 각각의 값을 구분한다.(사실 숫자 없어서 '이거뭐야!!'하고 흠칫했다.. 이러면서 배우는거지..음핫핫)

② DATA A1; INPUT X1 1-3 X2 5-7 X3 $ 9-10 X4 13-14;
=> A1 데이터셋. 계속 A1이니 안써도 이해하시길. X1변수는 1-3열, 4열 공백, X2는 5-7열, 8열 공백, X3 문자열 변수 9-10열, 11-12열 공백, X4 변수 13-14열.

③ DATA A1; INPUT (X1 X2 X3 X4) (3. +1 3. +1 $CHAR2. +2 2.);
=> 변수는 X1~X4까지 4개. X1은 3열 사용, 공백 1칸, X2 3열 사용, 공백 1칸, X3 문자열 2열사용, 공백 2칸, X4 2열사용.

④ DATA A1; INPUT X1 X2 X3 $ X4 @@;
=> X1~X4까지 4개의 변수며 X3은 문자열 변수이다. 자료값이 1자로 주욱 들어가는데 공백을 텀으로 해서 4개씩 끊어서 값을 받아들이면 된다.

⑤ DATA A1; INPUT X1 X2 / X3 X4;
=> 변수는 X1~X4까지 4가지이며, 1행 1,2열 값은 X1 X2의 값이고, 2행 1,2열 값은 X3, X4의 값으로 2행씩 값을 받아들인다.

⑥ DATA A1; INPUT (X1 X2) (3. +1 3.) #2 (X3 X4) (+1 $CHAR2. +2 2.);
=> X1 3열, 1열 공백, X2 3열이고, 2행에 일단 공백 1번 나오고 X3 문자열 2열이고, 공백 2열 후 X4 2열이다.

⑦ DATA A1; INPUT (X1-X3) (2*2. +2 4.);
=> X1변수는 2열 사용 바로 붙여 X2변수가 2열 사용. 2열 공백. X3변수가 4열 사용.

⑧ DATA A1; INPUT @26 X1 1-3;
=> 26열부터 X1변수가 3열을 사용한다. 즉, 26, 27, 28열.

알겠는가? 저거 다 맞느냐고? 모르겠다. 같이 공부했으니 서로 틀린 것은 알지 않는가.
혹 내가 틀렸다면, 답글 달아주기를 바란다. 물론, 누가 이걸 보고 공부할지는 의문이겠지만...
같이 공부하면 좋은것 아니겠는가 음핫핫핫..
(모니터를 바라보며 혼자 이거 치면서 있는지 없는지도 모르는 사람을 향해 끄적거리는 것은 어찌보면 참 불쌍한 일이다... 게다가 아까 네이버에 SAS OBS 라고 검색했더니, SAS 독학모드 1이 검색되었다. 그저께 썼는데!! 두려워진다..)

자 이런 저런 넋두리를 뒤로하고 이제 외부 파일을 가져오고, 외부파일에 저장하는 장이 남았다.
책에서 이미지로 캡쳐되어 있는지라 좀 설명하기 그렇다. 그래도 할 수 있는 것은 아래 쓰도록 하겠다.

외부 파일 이용법 - INFILE문
이건 앞에서도 살짝 해봤다. 기억나는지 볼까?

DATA a1; INFILE 'e:\sastest\sample.dat';

기억나는가? 우리 탭으로 작성해서 프로그램 못 돌릴뻔한거 있지 않은가.
sample.dat 파일에 값을 가져와서 연산을 수행할 수 있는 것이다.
일단 간단하게 작성해서 사용해보자.
메모장을 열고 입력한다
1 2
3 4
그리고 저장해라. 저장이름은 sample1.dat이다.
♥♥♥♥♥
data a1; infile 'e:\sastest\sample1.dat';                                                                                               input x y;                                                                                                                             
x2 = x**2+y;                                                                                                                           
lx = LOG(x);                                                                                                                           
proc print; var x y x2 lx;                                                                                                             
run;
♥♥♥♥♥
                                                        SAS 시스템            2007년 02월 17일 토요일 오후 04시50분27초   9

                                              OBS    x    y    x2       lx

                                               1     1    2     3    0.00000
                                               2     3    4    13    1.09861
♥♥♥♥♥
이렇게 출력된다. 값은 우리가 메모장으로 저장했던 값이 x y 변수에 들어있고, x2와 lx에 연산이 발생한 것을 볼 수 있다.

엑셀에서 가져오는 법도 나온다.
윈도우로 하는 것은 그렇다치고, 명령어로는 이렇게 된다.
개인적으로 오피스 2007을 사용중이라 책에서 말하는 엑셀2000이 없어서 결과값이 어찌될지 모른다.
고로, 책의 내용만 설명하도록 하겠다.

PROC IMPORT OUT=WORK.Aaa   .... WORK.Aaa 데이터셋을 만들겠다.
DATAFILE = "E:\sastest\sample.xls"  <- 쌍따옴표를 쓰는것과 ';'이 없음을 주의
DBMS = EXCEL2000 REPLACE;   ....엑셀 파일을 사용했다.
GETNAMES=NO; ....1행에 변수명이 없다. 보통 맨 위에 이름, 나이, ... 이런식으로 이름 붙이는 엑셀파일 많은데 가져올 파일은 그냥 데이터만 있다는 뜻이다.

FILE문과 PUT문
작업의 최종결과 또는 중간결과 데이터를 저장하는 방법이다.
우리가 아까전에 알아본 것과는 반대되는 내용이라고나 할까.
힘들다고 느낀다면 좋은 소식을 던져주겠다.
책 4장 남았다!!! 우오옹!! 좀 만 더 힘내자. 난 손까지 아프다. ㅠ_ㅠ

책 초반부에 떡하니 써 있는 한 마디.
기억해야 할 점은 "SAS 데이터셋을 외부 파일로 저장한다."는 것이다.
....기억하자.
FILE문과 PUT문은 INFILE과 INPUT문에서 IN만 뺀 것이란다. 이게 도움이 될련지 모르겠지만 음핫핫
아무튼 예시를 보자.

♥♥♥♥♥
DATA a1; INPUT x y;                                                                                                                     
CARDS;                                                                                                                                 
1 2                                                                                                                                    
3 4                                                                                                                                    
;                                                                                                                                      
DATA b1; SET a1;                                                                                                                       
xy = x + y;                                                                                                                            
FILE 'e:\sastest\kkk.dat';                                                                                                             
PUT (x y xy) (2. 3. 5.2);                                                                                                              
RUN;
♥♥♥♥♥
저장된 파일을 열어봤다. (e:\sastest\kkk.dat에 생성되었으며 메모장으로 열은 결과다)
 1  2 3.00
 3  4 7.00
음 잘 되는 것을 알 수 있다. 그것참 신기하네..

FILE문에는 파일이름, LOG, PRINT 등을 지저알 수 있으며, 자세한 건 SAS 메뉴얼을 참조하란다.
PUT문은 FILE문이 없으면 SAS log에 기록되며, 저장될때의 자리등을 지정해준다고 보면 되겠다.

자 마지막이 눈앞이다!!!

시스템 파일로 보관하기
이거 우리가 살짝 해봤다. 단지 적용된 것들을 보지 못해서 아리송할뿐...
♥♥♥♥♥
LIBNAME kkk 'e:\sastest';                                                                                                              
DATA a1; INPUT x y;                                                                                                                    
CARDS;                                                                                                                                 
1 2                                                                                                                                    
3 4                                                                                                                                    
;                                                                                                                                      
DATA kkk.b1; SET a1;                                                                                                                   
xy = x+y;                                                                                                                              
PROC PRINT; VAR x y xy;                                                                                                                
RUN;
♥♥♥♥♥
                                                        SAS 시스템            2007년 02월 17일 토요일 오후 04시50분27초  10

                                                    OBS    x    y    xy

                                                     1     1    2     3
                                                     2     3    4     7
♥♥♥♥♥
활성 라이브러리에 Kkk라는 폴더와 그 안에 B1이라는 데이터셋이 만들어진 것을 확인할 수 있었다.
여기서 LIBNAME이 없으면 시스템 파일이 보관이 안된다(PC-SAS해당)

엑셀로 보관을 하는 방법도 알아봐야겠지?
윈도우로 하는 것은 나도 설명하지 않겠다. 왜냐면 오피스 2007때문에 완존히...ㄱ-
시스템을 무조건 최상으로 맞추는 것이 항상 좋은 것만은 아니다.

PROC EXPORT DATA=WORK.A1
OUTFILE = "E:\sastest\out.xls"
DBMS=EXCEL2000 REPLACE;
RUN;

이러면 결과값이 E:\sastest\out.xls 라는 이름으로 엑셀파일 저장될 것이다.
해보지를 않아서 결과값은 패스.
해 볼 수 없는 거니까 너무 아쉬워하지말고, 오피스 2000을 쓰고 있다면 하고 나에게 결과 좀 알려줬음 한다.
(나도 궁금하다. 배우는 입장인데..)

아, 한 단원 공부하는데 10시간도 넘게 걸린다. 살인적이다.
7과는 또 어찌해...ㅡㅠㅡ;
뭐 독학의 당위성이랄까... 아무튼 오늘도 즐잠. 내일은 차례지내야지 음핫핫핫;

by Joe & Soohy 2007. 2. 17. 14:56

아 실론티 한 모금 마시고... 5장으로 고고.
(도서관 음료수 왜 이렇게 비싼거야!!!)

책을 볼까.. 통계학이란 자료를 수집하고, 정리하고, 분석할 뿐만 아니라 그 분석을..토대로 합리적인 의사결정을 할 수 있도록 하는 과학적인....방법이다.
휙~....zzZ..

확실한 문제정의와 확인과 가설과 자료가...필요...

즉!, 문제정의 및 확인 > 가설 > 자료 > 통계기법 적용 > 결과
이런 메커니즘이라는 것이다.

통계는 다른 무엇보다 정확을 요구한다. 결과가 달라지면 해석이 달라지기 때문이다.
그러니까 항상, 다시보는 습관을 가지도록 하장.

일단 부록부터 해보라고 써있다. 통계적인 지식이 없어도 분석하라고 한다. -ㅠㅡ ...시키면 해야지 별 수 있나. 일단 설문지의 내용을 보자.

Ⅰ. 다음은 응답자 본인의 개인적 사항에 대하여 묻습니다. 해당란에 ○표하여 주십시오.

 1. 귀하의 성멸은?
 ① 남자 ( ) ② 여자 ( )

 2. 결혼 여부는?
 ① 미혼 ( ) ② 기혼 ( )

 3. 귀하의 연령은? (   )세

 4. 귀하의 학력은?
 ① 국졸이하 ( )  ② 중졸 또는 중퇴 ( )
 ③ 고졸 또는 고퇴 ( ) ④ 전문대졸 ( )
 ⑤ 대졸 또는 대퇴 ( )

 5. 귀하의 근무경력은?
 ① 1년 이하  ② 1년 이상 ~ 3년 미만
 ③ 3년 이상 ~ 5년 미만 ④ 5년 이상

Ⅱ. 다음은 귀하께서 직장생활을 하면서 평소 느끼고 계시는 사항에 관한 것입니다. 다음의 항목중에서 귀하의 생각과 일치하는 번호에 ( )표하여 주십시오.

 1. 귀하는 지금의 회사에서 근무하는 데 보람과 긍지를 느끼고 있습니까?
 ① 매우 그렇지 않다. ② 그렇지 않다.
 ③ 그저 그렇다.  ④ 그렇다.
 ⑤ 매우 그렇다.

 2. 귀하의 임금보수체계에 만족하십니까?
 ① 매우 그렇지 않다. ② 그렇지 않다.
 ③ 그저 그렇다.  ④ 그렇다.
 ⑤ 매우 그렇다.
 
 3. 귀하의 월 평균 급여약은 얼마나 됩니까? _______만원

Ⅲ. 다음은 여가활동에 관한 사항입니다.

 1. 귀하는 여가를 어떻게 보내고 있습니까?
 ① 독서  ② 스포츠 ③ 영화감상 ④ 낚시
 ⑤ 등산  ⑥ 음악감상 ⑦ 여행  ⑧ 기타 (______)

이 설문지에 대한 자료의 값은 다음과 같다.

M 1 18 2 1 4 5 82 1
F 1 20 3 1 4 5 43 2
F 1 22 3 2 4 4 45 3
F 1 24 3 3 1 2 49 5
F 1 26 5 4 3 3 51 5
F 2 24 3 1 5 5 44 2
F 2 11 3 2 3 5 46 5
F 2 28 4 3 4 4 52 6
F 2 30 5 4 2 2 62 1
M 2 32 4 4 3 3 60 3
M 0 24 5 1 5 5 47 1
M 1 26 3 1 5 5 51 3
M 1 28 3 2 3 4 55 8
M 1 30 5 2 2 2 57 3
M 1 32 5 3 3 3 64 2
M 2 24 3 2 4 5 43 9
M 2 30 3 3 5 5 48 5
M 2 36 3 4 4 4 56 4
M 2 42 5 4 1 2 78 2
M 2 48 4 4 3 3 79 4
F 1 19 2 1 5 5 42 3
F 1 21 3 2 3 4 45 7
F 1 23 3 3 2 3 47 5
F 1 25 4 3 2 2 50 1
F 1 27 5 4 4 5 52 5
F 2 25 3 2 4 5 45 1
F 2 27 3 3 5 4 47 6
F 2 29 4 4 2 3 54 6
F 2 31 5 4 1 2 62 1
F 2 33 4 4 4 5 61 1
M 1 25 3 1 4 5 49 2
M 1 27 3 2 4 4 53 4
M 3 29 3 2 3 3 57 1
M 1 31 5 2 1 2 57 9
M 1 33 4 3 5 5 63 3
M 2 27 3 2 3 5 47 4
M 2 33 3 3 4 4 52 1
M 2 39 5 4 3 3 71 4
M 2 45 5 4 1 2 82 3
M 2 51 3 4 2 3 93 5

치느라고 죽는 줄 알았네.. 인터넷이 안되섬;; 다운을...쿨럭;

설문지 코딩의 내용이다.

코딩위치 변수명  내용
1  SEX  M 남자   F 여자   9 무응답
3  MAR  1 미혼   2 기혼   9 무응답
5-6  AGE  2자리 수(만 나이) 99 무응답
8  EDU  1 국졸이하   2 중졸 또는 중퇴   3 고졸 또는 고퇴   4 전문대졸   5 대졸 또는 대퇴   9 무응답
10  HIS  근무 경력   9 무응답
12  WORK  근무 만족도   9 무응답
14  PAY  보수 만족도   9 무응답
16-18  MONEY  월평균 급여액(단위: 만 원)   99 무응답
20  HOB  1 독서   2 스포츠   3 영화감상   4 낚시   5 등산   6 음악감상   7 여행   8 기타   9 무응답

☞ 조사된 설문지를 전산처리하기 위해서는 우선 코딩과정을 거쳐야 한다.
이때 이에 대한 지침서를 마련하면 전산처리, 업무협의, 그리고 전산처리 후 파일 정리에 편리하다.

이산적인(DISCRETE: 따로따로 분리된) 변수의 경우에는 빈도수를 구한다(PROC FREQ; 를 이용)
연속적인(CONTINUOUS) 변수는 최대, 최소값을 구하여 (PROC MEANS; 를 이용) 범위에 벗어나는지를 체크한다.

/* 데이터 오류 체크 실습 프로그램 */                                                                                                   
♥♥♥♥♥                                                                                                                                       
data a1; infile 'e:\sastest\sample.dat';                                                                                               
input sex $ mar age edu his work pay money hob @@;                                                                                     
proc freq; tables sex mar edu his work pay hob;                                                                                        
proc means; var age money;                                                                                                             
run;                                                                                                                                   
♥♥♥♥♥
그런데 결과값이 안나온다. dat파일이 저장이 잘못되서 그런가..
아무튼 연산을 고쳐서 다 입력되도록 바꿔봤다..
♥♥♥♥♥
data a1;                                                                                                                               
input sex $ mar age edu his work pay money hob @@;                                                                                     
cards;                                                                                                                                 
M      1      18      2      1      4      5      82      1                                                                            
F      1      20      3      1      4      5      43      2                                                                            
F      1      22      3      2      4      4      45      3                                                                            
F      1      24      3      3      1      2      49      5                                                                            
F      1      26      5      4      3      3      51      5                                                                            
F      2      24      3      1      5      5      44      2                                                                            
F      2      11      3      2      3      5      46      5                                                                            
F      2      28      4      3      4      4      52      6                                                                            
F      2      30      5      4      2      2      62      1                                                                            
M      2      32      4      4      3      3      60      3                                                                            
M      0      24      5      1      5      5      47      1                                                                            
M      1      26      3      1      5      5      51      3                                                                            
M      1      28      3      2      3      4      55      8                                                                            
M      1      30      5      2      2      2      57      3                                                                            
M      1      32      5      3      3      3      64      2                                                                            
M      2      24      3      2      4      5      43      9                                                                            
M      2      30      3      3      5      5      48      5                                                                            
M      2      36      3      4      4      4      56      4                                                                            
M      2      42      5      4      1      2      78      2                                                                            
M      2      48      4      4      3      3      79      4                                                                            
F      1      19      2      1      5      5      42      3                                                                            
F      1      21      3      2      3      4      45      7                                                                            
F      1      23      3      3      2      3      47      5                                                                            
F      1      25      4      3      2      2      50      1                                                                            
F      1      27      5      4      4      5      52      5                                                                            
F      2      25      3      2      4      5      45      1                                                                            
F      2      27      3      3      5      4      47      6                                                                            
F      2      29      4      4      2      3      54      6                                                                            
F      2      31      5      4      1      2      62      1                                                                            
F      2      33      4      4      4      5      61      1                                                                            
M      1      25      3      1      4      5      49      2                                                                            
M      1      27      3      2      4      4      53      4                                                                            
M      3      29      3      2      3      3      57      1                                                                            
M      1      31      5      2      1      2      57      9                                                                            
M      1      33      4      3      5      5      63      3                                                                            
M      2      27      3      2      3      5      47      4                                                                            
M      2      33      3      3      4      4      52      1                                                                            
M      2      39      5      4      3      3      71      4                                                                            
M      2      45      5      4      1      2      82      3                                                                            
M      2      51      3      4      2      3      93      5                                                                            
;                                                                                                                                      
proc freq; tables sex mar edu his work pay hob;                                                                                        
proc means; var age money;                                                                                                             
run;                                                                                                                                   
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                                                        SAS 시스템            2007년 02월 16일 금요일 오후 04시28분31초   1

                                                       FREQ 프로시저

                                                                     누적       누적
                                      sex      빈도      백분율      빈도      백분율
                                      -----------------------------------------------
                                      F            18     45.00          18     45.00
                                      M            22     55.00          40    100.00


                                                                     누적       누적
                                      mar      빈도      백분율      빈도      백분율
                                      -----------------------------------------------
                                        0           1      2.50           1      2.50
                                        1          18     45.00          19     47.50
                                        2          20     50.00          39     97.50
                                        3           1      2.50          40    100.00


                                                                     누적       누적
                                      edu      빈도      백분율      빈도      백분율
                                      -----------------------------------------------
                                        2           2      5.00           2      5.00
                                        3          20     50.00          22     55.00
                                        4           7     17.50          29     72.50
                                        5          11     27.50          40    100.00


                                                                     누적       누적
                                      his      빈도      백분율      빈도      백분율
                                      -----------------------------------------------
                                        1           7     17.50           7     17.50
                                        2          11     27.50          18     45.00
                                        3           9     22.50          27     67.50
                                        4          13     32.50          40    100.00


                                                                     누적       누적
                                     work      빈도      백분율      빈도      백분율
                                     ------------------------------------------------
                                        1           5     12.50           5     12.50
                                        2           6     15.00          11     27.50
                                        3          10     25.00          21     52.50
                                        4          12     30.00          33     82.50
                                        5           7     17.50          40    100.00


                                                                     누적       누적
                                      pay      빈도      백분율      빈도      백분율
                                      -----------------------------------------------
                                        2           8     20.00           8     20.00
                                        3           9     22.50          17     42.50
                                        4           8     20.00          25     62.50
                                        5          15     37.50          40    100.00



                                                        SAS 시스템            2007년 02월 16일 금요일 오후 04시28분31초   2

                                                       FREQ 프로시저

                                                                     누적       누적
                                      hob      빈도      백분율      빈도      백분율
                                      -----------------------------------------------
                                        1           9     22.50           9     22.50
                                        2           5     12.50          14     35.00
                                        3           7     17.50          21     52.50
                                        4           5     12.50          26     65.00
                                        5           7     17.50          33     82.50
                                        6           3      7.50          36     90.00
                                        7           1      2.50          37     92.50
                                        8           1      2.50          38     95.00
                                        9           2      5.00          40    100.00

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                                                      MEANS 프로시저

                        변수      N          평균값        표준편차          최소값          최대값
                        ---------------------------------------------------------------------------
                        age      40      28.8750000       7.9330128      11.0000000      51.0000000
                        money    40      56.0250000      12.3651444      42.0000000      93.0000000
                        ---------------------------------------------------------------------------
♥♥♥♥♥
각각의 값에 대한 처리상황을 보여준다. 이게 무슨 의미가 있습니까? 하고 묻는 사람이 있다면, 설문지와 결과를 비교해보기 바란다.
일단 다 봤다는 전제하에 보자면,
mar 부분을 보면 0 1 2 3. 4가지로 나눠서 설명된다. mar는 marrage의 약어로써 결혼 여부를 묻는 항목이다.
1은 미혼, 2는 기혼이다. 그럼 0과 3은 뭐지? 그 의문이 오류를 찾았다는 신호다. 일일이 확인하려면 힘드니까 말이다.
또 다른 것을 보자.
hob 부분을 보면 1~9까지 있다. 설문지에서 취미를 묻는 항목인데, 8이 기타이다. 그럼 9는? 정답. 무응답이다.
자료상에서 무응답을 9로 하기로 하고, 입력을 9로 했기에 이런 결과값이 나올 수 있었다.
마지막으로 age를 보자.
총 40명, 평균 28세, 편차는 7.93, 근데 최소값이 11? 최소값이 11이라는 것은, 가장 어린 나이가 11세라는 것이다.
11세에 직장을 다니다니 대단한 아이분(?)이시다.
상식적으로 말이 안되는 내용을 찾아낼 수 있다.

이제 이런 결과들을 어떻게 수정하는가? 책에서는 3가지 방법을 제시한다.
1. 잘못 답변한 관측치 자체를 없애는 방법: 비추. 자료의 수가 많다면 지장이 없지만, 통계에서 자료를 없애는 것은 큰 손실이다.
2. missing 처리 하는 방법: 답이 불분명하거나 또는 조사된 표본수가 많아서 무시해도 별 영향이 없는 경우 missing 처리 한다.
3. 원 설문지를 찾아서 수정하는 방법: 자료가 작으면 상관없지만 많으면 난감해진다. SAS는 코드로 위치를 찾을 수 있게 해준다.

<1번 처리 찾는 방법>
♥♥♥♥♥
data a1;                                                                                                                               
input sex $ mar age edu his work pay money hob @@;                                                                                     
cards;                                                                                                                                 
M      1      18      2      1      4      5      82      1                                                                            
F      1      20      3      1      4      5      43      2                                                                            
F      1      22      3      2      4      4      45      3                                                                            
F      1      24      3      3      1      2      49      5                                                                            
F      1      26      5      4      3      3      51      5                                                                            
F      2      24      3      1      5      5      44      2                                                                            
F      2      11      3      2      3      5      46      5                                                                            
F      2      28      4      3      4      4      52      6                                                                            
F      2      30      5      4      2      2      62      1                                                                            
M      2      32      4      4      3      3      60      3                                                                            
M      0      24      5      1      5      5      47      1                                                                            
M      1      26      3      1      5      5      51      3                                                                            
M      1      28      3      2      3      4      55      8                                                                            
M      1      30      5      2      2      2      57      3                                                                            
M      1      32      5      3      3      3      64      2                                                                            
M      2      24      3      2      4      5      43      9                                                                            
M      2      30      3      3      5      5      48      5                                                                            
M      2      36      3      4      4      4      56      4                                                                            
M      2      42      5      4      1      2      78      2                                                                            
M      2      48      4      4      3      3      79      4                                                                            
F      1      19      2      1      5      5      42      3                                                                            
F      1      21      3      2      3      4      45      7                                                                            
F      1      23      3      3      2      3      47      5                                                                            
F      1      25      4      3      2      2      50      1                                                                            
F      1      27      5      4      4      5      52      5                                                                            
F      2      25      3      2      4      5      45      1                                                                            
F      2      27      3      3      5      4      47      6                                                                            
F      2      29      4      4      2      3      54      6                                                                            
F      2      31      5      4      1      2      62      1                                                                            
F      2      33      4      4      4      5      61      1                                                                            
M      1      25      3      1      4      5      49      2                                                                            
M      1      27      3      2      4      4      53      4                                                                            
M      3      29      3      2      3      3      57      1                                                                            
M      1      31      5      2      1      2      57      9                                                                            
M      1      33      4      3      5      5      63      3                                                                            
M      2      27      3      2      3      5      47      4                                                                            
M      2      33      3      3      4      4      52      1                                                                            
M      2      39      5      4      3      3      71      4                                                                            
M      2      45      5      4      1      2      82      3                                                                            
M      2      51      3      4      2      3      93      5                                                                            
;                                                                                                                                      
seq=_N_;                                                                                                                               
if mar=0 or mar=3 then delete;                                                                                                         
if hop=b or age<13 then delete;                                                                                                        
proc print; var mar age;                                                                                                               
run;                                                                                                                                   
♥♥♥♥♥
delete 명령어가 삭제시키는 것 같고, seq는 몇번째 줄의 데이터인지를 알려준다.

<2번 missing 처리하는 방법>
♥♥♥♥♥
data a1;                                                                                                                               
input sex $ mar age edu his work pay money hob @@;                                                                                     
cards;                                                                                                                                 
M      1      18      2      1      4      5      82      1                                                                            
F      1      20      3      1      4      5      43      2                                                                            
F      1      22      3      2      4      4      45      3                                                                            
F      1      24      3      3      1      2      49      5                                                                            
F      1      26      5      4      3      3      51      5                                                                            
F      2      24      3      1      5      5      44      2                                                                            
F      2      11      3      2      3      5      46      5                                                                            
F      2      28      4      3      4      4      52      6                                                                            
F      2      30      5      4      2      2      62      1                                                                            
M      2      32      4      4      3      3      60      3                                                                            
M      0      24      5      1      5      5      47      1                                                                            
M      1      26      3      1      5      5      51      3                                                                            
M      1      28      3      2      3      4      55      8                                                                            
M      1      30      5      2      2      2      57      3                                                                            
M      1      32      5      3      3      3      64      2                                                                            
M      2      24      3      2      4      5      43      9                                                                            
M      2      30      3      3      5      5      48      5                                                                            
M      2      36      3      4      4      4      56      4                                                                            
M      2      42      5      4      1      2      78      2                                                                            
M      2      48      4      4      3      3      79      4                                                                            
F      1      19      2      1      5      5      42      3                                                                            
F      1      21      3      2      3      4      45      7                                                                            
F      1      23      3      3      2      3      47      5                                                                            
F      1      25      4      3      2      2      50      1                                                                            
F      1      27      5      4      4      5      52      5                                                                            
F      2      25      3      2      4      5      45      1                                                                            
F      2      27      3      3      5      4      47      6                                                                            
F      2      29      4      4      2      3      54      6                                                                            
F      2      31      5      4      1      2      62      1                                                                            
F      2      33      4      4      4      5      61      1                                                                            
M      1      25      3      1      4      5      49      2                                                                            
M      1      27      3      2      4      4      53      4                                                                            
M      3      29      3      2      3      3      57      1                                                                            
M      1      31      5      2      1      2      57      9                                                                            
M      1      33      4      3      5      5      63      3                                                                            
M      2      27      3      2      3      5      47      4                                                                            
M      2      33      3      3      4      4      52      1                                                                            
M      2      39      5      4      3      3      71      4                                                                            
M      2      45      5      4      1      2      82      3                                                                            
M      2      51      3      4      2      3      93      5                                                                            
;                                                                                                                                      
if mar=0 or mar=3 then mar=.;                                                                                                         
if hob=9 then hob=.;                                                                                                        
if age=11 then age=.;                                                                                                                
run;
♥♥♥♥♥
만약 이런 값이 있으면 .(무시) 처리 해라.

<3. 원 설문지를 찾아서 수정하는 방법>
♥♥♥♥♥
data a1;                                                                                                                               
input sex $ mar age edu his work pay money hob @@;                                                                                     
cards;                                                                                                                                 
M      1      18      2      1      4      5      82      1                                                                            
F      1      20      3      1      4      5      43      2                                                                            
F      1      22      3      2      4      4      45      3                                                                            
F      1      24      3      3      1      2      49      5                                                                            
F      1      26      5      4      3      3      51      5                                                                            
F      2      24      3      1      5      5      44      2                                                                            
F      2      11      3      2      3      5      46      5                                                                            
F      2      28      4      3      4      4      52      6                                                                            
F      2      30      5      4      2      2      62      1                                                                            
M      2      32      4      4      3      3      60      3                                                                            
M      0      24      5      1      5      5      47      1                                                                            
M      1      26      3      1      5      5      51      3                                                                            
M      1      28      3      2      3      4      55      8                                                                            
M      1      30      5      2      2      2      57      3                                                                            
M      1      32      5      3      3      3      64      2                                                                            
M      2      24      3      2      4      5      43      9                                                                            
M      2      30      3      3      5      5      48      5                                                                            
M      2      36      3      4      4      4      56      4                                                                            
M      2      42      5      4      1      2      78      2                                                                            
M      2      48      4      4      3      3      79      4                                                                            
F      1      19      2      1      5      5      42      3                                                                            
F      1      21      3      2      3      4      45      7                                                                            
F      1      23      3      3      2      3      47      5                                                                            
F      1      25      4      3      2      2      50      1                                                                            
F      1      27      5      4      4      5      52      5                                                                            
F      2      25      3      2      4      5      45      1                                                                            
F      2      27      3      3      5      4      47      6                                                                            
F      2      29      4      4      2      3      54      6                                                                            
F      2      31      5      4      1      2      62      1                                                                            
F      2      33      4      4      4      5      61      1                                                                            
M      1      25      3      1      4      5      49      2                                                                            
M      1      27      3      2      4      4      53      4                                                                            
M      3      29      3      2      3      3      57      1                                                                            
M      1      31      5      2      1      2      57      9                                                                            
M      1      33      4      3      5      5      63      3                                                                            
M      2      27      3      2      3      5      47      4                                                                            
M      2      33      3      3      4      4      52      1                                                                            
M      2      39      5      4      3      3      71      4                                                                            
M      2      45      5      4      1      2      82      3                                                                            
M      2      51      3      4      2      3      93      5                                                                            
;                                                                                                                                      
data b1; set a1;
if mar=0 or mar=3 or hob=9 or age=11;
proc print; var seq mar hob age;
run;
♥♥♥♥♥
or 붙은 것 봐라...ㄷㄷㄷㄷ
각각에 해당되는 값이 있으면 seq를 앞에 붙여줘서 찾을 수 있게 해달라는 것이다.

왜 결과값을 쓰지 않을까 궁금하게 생각하는 사람이 있을 것이다.
이유인 즉, 연산 결과가 안나온다. 책 내용으로는 뭔가 요로코롬한 결과가 나와야 되는데,
저로코롬한 결과도 안나온다.

아마도 파일에서 읽어야와 하는데, 탭으로 띈 연산을 읽지 못하는 것 같다.
그럼 한 번 탭을 스페이스로 다 바꿔볼까?
그래 밑져야 본전 해보자!!

음 된다.
♥♥♥♥♥
data a1; infile 'e:\sastest\sample.dat';                                                                                               
input sex $ mar age edu his work pay money hob @@;                                                                                     
proc freq; tables sex mar edu his work pay hob;                                                                                        
proc means; var age money;                                                                                                             
run;
♥♥♥♥♥
sample.dat는 메모장으로 이렇게 쳐서 넣고 저장을 sample.dat로 하면 된다.
메모장에 들어가는 내용은 다음과 같다.

M 1 18 2 1 4 5 82 1
F 1 20 3 1 4 5 43 2
F 1 22 3 2 4 4 45 3
F 1 24 3 3 1 2 49 5
F 1 26 5 4 3 3 51 5
F 2 24 3 1 5 5 44 2
F 2 11 3 2 3 5 46 5
F 2 28 4 3 4 4 52 6
F 2 30 5 4 2 2 62 1
M 2 32 4 4 3 3 60 3
M 0 24 5 1 5 5 47 1
M 1 26 3 1 5 5 51 3
M 1 28 3 2 3 4 55 8
M 1 30 5 2 2 2 57 3
M 1 32 5 3 3 3 64 2
M 2 24 3 2 4 5 43 9
M 2 30 3 3 5 5 48 5
M 2 36 3 4 4 4 56 4
M 2 42 5 4 1 2 78 2
M 2 48 4 4 3 3 79 4
F 1 19 2 1 5 5 42 3
F 1 21 3 2 3 4 45 7
F 1 23 3 3 2 3 47 5
F 1 25 4 3 2 2 50 1
F 1 27 5 4 4 5 52 5
F 2 25 3 2 4 5 45 1
F 2 27 3 3 5 4 47 6
F 2 29 4 4 2 3 54 6
F 2 31 5 4 1 2 62 1
F 2 33 4 4 4 5 61 1
M 1 25 3 1 4 5 49 2
M 1 27 3 2 4 4 53 4
M 3 29 3 2 3 3 57 1
M 1 31 5 2 1 2 57 9
M 1 33 4 3 5 5 63 3
M 2 27 3 2 3 5 47 4
M 2 33 3 3 4 4 52 1
M 2 39 5 4 3 3 71 4
M 2 45 5 4 1 2 82 3
M 2 51 3 4 2 3 93 5

탭을 인식 못하다니...ㄷㄷㄷ
아무튼, 이게 되었으니 아까 안되던것도 한 번 해볼 만 하겠는데?
자 해보잣!

♥♥♥♥♥
data a1; infile 'e:\sastest\sample.dat';                                                                                               
input sex $ mar age edu his work pay money hob @@;                                                                                     
seq=_N_;                                                                                                                               
if mar=0 or mar=3 then delete;                                                                                                         
if hob=9 or age<13 then delete;                                                                                                        
proc print; var mar age;                                                                                                               
run;
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                                                        SAS 시스템            2007년 02월 16일 금요일 오후 06시47분27초   4

                                                     OBS    mar    age

                                                       1     1      18
                                                       2     1      20
                                                       3     1      22
                                                       4     1      24
                                                       5     1      26
                                                       6     2      24
                                                       7     2      28
                                                       8     2      30
                                                       9     2      32
                                                      10     1      26
                                                      11     1      28
                                                      12     1      30
                                                      13     1      32
                                                      14     2      30
                                                      15     2      36
                                                      16     2      42
                                                      17     2      48
                                                      18     1      19
                                                      19     1      21
                                                      20     1      23
                                                      21     1      25
                                                      22     1      27
                                                      23     2      25
                                                      24     2      27
                                                      25     2      29
                                                      26     2      31
                                                      27     2      33
                                                      28     1      25
                                                      29     1      27
                                                      30     1      33
                                                      31     2      27
                                                      32     2      33
                                                      33     2      39
                                                      34     2      45
                                                      35     2      51
♥♥♥♥♥
40개의 자료가 35개로 줄은 것을 볼 수 있다.
눈물난다...ㅡㅜ 하지만 원본에 손상은 가지 않는 것 같다.


두번째는 missing이다.
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data a1; infile 'e:\sastest\sample.dat';                                                                                               
input sex $ mar age edu his work pay money hob @@;                                                                                     
if mar=0 or mar=3 then mar=.;                                                                                                          
if hob=9 then hob=.;                                                                                                                   
if age<13 then age=.;                                                                                                                  
run;
♥♥♥♥♥
work.a1을 보면 오류가 있는 값마다, 숫자 대신에 . 이 찍혀있는 것을 볼 수 있다.


세번째는 잘못 입력된 자료가 몇번째인지 알려주는 것이다.
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data a1; infile 'e:\sastest\sample.dat';                                                                                               
input sex $ mar age edu his work pay money hob @@;                                                                                     
data b1; set a1;
seq=_n_;                                                                                                                               
if mar=0 or mar=3 or hob=9 or age=11;                                                                                                  
proc print; var seq mar hob age;                                                                                                       
run;
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                                                        SAS 시스템            2007년 02월 16일 금요일 오후 06시47분27초   5

                                              OBS    seq    mar    hob    age

                                               1       7     2      5      11
                                               2      11     0      1      24
                                               3      16     2      9      24
                                               4      33     3      1      29
                                               5      34     1      9      31
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7번 행은 age가 11이기에,
11번행은 mar가 0이기에,
34번은 hob가 9이기에 잘못되었음을 알 수 있다.
수작업으로 이 부분을 고쳐서 자료의 완성도를 높일 수 있다.


자 이제 엄청난 sas 프로그램이 다가온다.
설문지 자료를 분석한 sas 프로그램이 그것이다.
♥♥♥♥♥
/* 설문지의 예를 분석한 SAS 프로그램 */                                                                                                
/* smaple size = 40 */                                                                                                                 
options pagesize=66 nodate; /* 한 페이지에는 66줄이 들어가며 날짜는 출력하지 않는다 */                                                 
data a1; infile 'e:\sastest\sample.new'; /* data명은 a1이고, e드라이브의 sample.new에서 데이터를 읽어온다 */                           
input sex $ mar age edu his work pay money hob @@; /* 각 자료의 열이 의미하는 것은 다음과 같으며 한 줄에 주욱 기록하겠다 */            
if hob=1 or hob=3 or hob=6              then nhob=1; /* 독서, 영화감상, 음악감상은 nhob=1로 묶는다 */                                  
if hob=2 or hob=4 or hob=5 or hob=7     then nhob=2; /* 스포츠, 낚시, 등산, 여행은 nhob=2로 묶는다. 기타는 nhob=.으로 missing 가짐 */  
data b1; set a1; if _n_ <=10; /* a1을 선택하여 관측치의 순서를 나타내기 위한 b1을 보관한다 */                                          
proc print; var sex edu hob work pay money; sum money; /* b1에 들어있는 변수 sex edu hob work pay money와 변수 money의 합계를 프린트*/ 
data a1; set a1; /* a1을 선택하여 */                                                                                                   
proc freq; tables sex mar hob; /* sex, mar, hob에 관한 빈도를 구한다 */                                                                
proc means; /*  a1에 모든 변수에 대한 기술통계량을 구한다. */                                                                          
proc format; /* 명칭을 지정하겠다 */                                                                                                   
value xxxx low-30='young' 31-50='middle' 51-high='old'; /* xxxx라는 이름에 따라 30세이하는 young 31-50 middle 51이상은 old로 표기 */   
proc freq; tables age; format age xxxx; /* age 테이블을 가지고 빈도를 구한다. 명칭은 xxxx에 따른다 */                                  
proc chart; vbar sex; /* 차트를 그린다. 막대그래프를 남녀 분포로 */                                                                    
proc chart; vbar sex/type=precent; /* 상동 */                                                                                          
proc chart; block sex/sumvar=money; /* 남녀별 월 평균 급여액의 합계에 대한 막대그래프를 그린다 */                                      
proc chart; pie sex/sumvar=money; /* 이에대한 원형 그래프를 그린다 */                                                                  
proc plot; plot money * age; /* y축 money, x축 age의 2차원 분포 그래프를 그린다 */                                                     
proc sort; by sex; /* 데이터셋 a1을 변수 sex로 오름차순 정렬한다 */                                                                    
proc means mean std min max range sum var uss css cv stdeer tprt;                                                                      
var money age; by sex;                                                                                                                 
/* 성별 월평균 급여와 나이에 대해 평균값, 최소값, 최대값, 범위, 합계, 부산, 변이계수, 표준오차를 구함 */                               
proc summary print; class sex mar; var pay money; /* 남여별, 결혼유무별 각각에 대한 pay, money의 기술통계량을 구해 산출 */             
proc tabulate; class mar; var money; table mar, money*sum;                                                                             
/* class문제 이정된 변수 mar에 따라 옆 방향으로 money에 대한 기술통계량을, 여기서는 합계를 보고서 양식으로 보기좋게 프린트한다 */      
proc univariate; var work money; /* 변수 work와 money에 대한 기술통계량을 구할 수 있다. */                                             
proc freq; tables sex*nhob/chisq expected;                                                                                             
proc freq; tables mar*nhob/chisq;                                                                                                      
proc freq; tables mar*nhob/nocol chisq; by sex;                                                                                        
/* 남녀별 여가활동 분석 x^2-검정을 행함. 처음엔 각 유목의 기대치를 구하고 행확률은 프린트 하지 않을경우 nocol 옵션을 이용 */           
proc ttest; class sex; var money; /* 남녀별 급여차이가 있는가를 검정하기 위해 두 그룹의 평균치 차이 검정을 하는데 t-검정 적용 */       
proc corr; var age work pay money; /* 변수 age, work, pay, money의 피어슨 상관계수를 구한다 */                                         
proc reg; model money=age; /* 연령이 급여에 미치는 영향을 회귀분석함 */                                                                
run;                                                                                                                                   
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                                                        SAS 시스템                                                        6

                                     OBS    sex    edu    hob    work    pay    money

                                       1     M      2      1       4      5       82
                                       2     F      3      2       4      5       43
                                       3     F      3      3       4      4       45
                                       4     F      3      5       1      2       49
                                       5     F      5      5       3      3       51
                                       6     F      3      2       5      5       44
                                       7     F      3      5       3      5       46
                                       8     F      4      6       4      4       52
                                       9     F      5      1       2      2       62
                                      10     M      4      3       3      3       60
                                                                                =====
                                                                                 534

                                                        SAS 시스템                                                        7

                                                       FREQ 프로시저

                                                                     누적       누적
                                      sex      빈도      백분율      빈도      백분율
                                      -----------------------------------------------
                                      F            18     45.00          18     45.00
                                      M            22     55.00          40    100.00


                                                                     누적       누적
                                      mar      빈도      백분율      빈도      백분율
                                      -----------------------------------------------
                                        0           1      2.50           1      2.50
                                        1          18     45.00          19     47.50
                                        2          20     50.00          39     97.50
                                        3           1      2.50          40    100.00


                                                                     누적       누적
                                      hob      빈도      백분율      빈도      백분율
                                      -----------------------------------------------
                                        1           9     22.50           9     22.50
                                        2           5     12.50          14     35.00
                                        3           7     17.50          21     52.50
                                        4           5     12.50          26     65.00
                                        5           7     17.50          33     82.50
                                        6           3      7.50          36     90.00
                                        7           1      2.50          37     92.50
                                        8           1      2.50          38     95.00
                                        9           2      5.00          40    100.00

                                                        SAS 시스템                                                        8

                                                      MEANS 프로시저

                        변수      N          평균값        표준편차          최소값          최대값
                        ---------------------------------------------------------------------------
                        mar      40       1.5250000       0.5986095               0       3.0000000
                        age      40      28.8750000       7.9330128      11.0000000      51.0000000
                        edu      40       3.6750000       0.9442810       2.0000000       5.0000000
                        his      40       2.7000000       1.1140133       1.0000000       4.0000000
                        work     40       3.2500000       1.2760114       1.0000000       5.0000000
                        pay      40       3.7500000       1.1712365       2.0000000       5.0000000
                        money    40      56.0250000      12.3651444      42.0000000      93.0000000
                        hob      40       3.6500000       2.2480761       1.0000000       9.0000000
                        nhob     37       1.4864865       0.5067117       1.0000000       2.0000000
                        ---------------------------------------------------------------------------

                                                        SAS 시스템                                                        9

                                                       FREQ 프로시저

                                                                     누적       누적
                                      age      빈도      백분율      빈도      백분율
                                      -----------------------------------------------
                                       11           1      2.50           1      2.50
                                       18           1      2.50           2      5.00
                                       19           1      2.50           3      7.50
                                       20           1      2.50           4     10.00
                                       21           1      2.50           5     12.50
                                       22           1      2.50           6     15.00
                                       23           1      2.50           7     17.50
                                       24           4     10.00          11     27.50
                                       25           3      7.50          14     35.00
                                       26           2      5.00          16     40.00
                                       27           4     10.00          20     50.00
                                       28           2      5.00          22     55.00
                                       29           2      5.00          24     60.00
                                       30           3      7.50          27     67.50
                                       31           2      5.00          29     72.50
                                       32           2      5.00          31     77.50
                                       33           3      7.50          34     85.00
                                       36           1      2.50          35     87.50
                                       39           1      2.50          36     90.00
                                       42           1      2.50          37     92.50
                                       45           1      2.50          38     95.00
                                       48           1      2.50          39     97.50
                                       51           1      2.50          40    100.00

                                                        SAS 시스템                                                       10

                                            빈도

                                            22 +                   *****
                                               |                   *****
                                            21 +                   *****
                                               |                   *****
                                            20 +                   *****
                                               |                   *****
                                            19 +                   *****
                                               |                   *****
                                            18 +       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                            17 +       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                            16 +       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                            15 +       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                            14 +       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                            13 +       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                            12 +       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                            11 +       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                            10 +       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                             9 +       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                             8 +       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                             7 +       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                             6 +       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                             5 +       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                             4 +       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                             3 +       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                             2 +       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                             1 +       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                               --------------------------------
                                                         F           M

                                                              sex

                                                        SAS 시스템                                                       11

                                            백분율

                                            55 +                   *****
                                               |                   *****
                                               |                   *****
                                               |                   *****
                                               |                   *****
                                            50 +                   *****
                                               |                   *****
                                               |                   *****
                                               |                   *****
                                               |                   *****
                                            45 +       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                            40 +       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                            35 +       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                            30 +       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                            25 +       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                            20 +       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                            15 +       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                            10 +       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                             5 +       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                               |       *****       *****
                                               --------------------------------
                                                         F           M

                                                              sex

                                                        SAS 시스템                                                       12

                                             통계량:합계, 분석:money, 분류:sex

                                                                    ___
                                                                   /_ /|
                                                                  |**| |
                                                      ___         |**| |
                                                     /_ /|        |**| |
                                                    |**| |        |**| |
                                                    |**| |        |**| |
                                                   -|**| |--------|**| |-------
                                                  / |**| |      / |**| |      /
                                                 /  |**| |     /  |**| |     /
                                                /   |**| |    /   |**| |    /
                                               /    |**|/    /    |**|/    /
                                              /             /             /
                                             /      897    /      1344   /
                                            /-------------/-------------/

                                                  F             M

                                                        sex

                                                        SAS 시스템                                                       13

                                             통계량:합계, 분석:money, 분류:sex


                                                     *****************      F
                                              *******                 *******
                                          *****                             *****
                                       ****                                     ****
                                    ****                                            ***
                                  ***                                                 ***
                                **                                                       **
                              **                                                           **
                            **                                                               **
                           **                                                                 **
                         ***                                                                   ***
                        **                                                                       **
                       ** ..                                                                      **
                      **     .                                     897                             **
                     **       ..                                 40.03%                             **
                    **           ..                                                                  **
                    *              . .                                                                *
                   *                  .                                                                *
                  **                   . .                                                             **
                  *                       ..                                                            *
                 **                          .                                                          **
                 *                            ..                                                         *
                 *                               ..                                                      *
                **                                  ..                                                   **
                *                                     .                                                   *
                *                                       ..                                                *
                *                                         .                                               *
                *                                            +  . . .. . .. . .. . .. . .. . .. . .. . .. *
                *                                                                                         *
                *                                                                                         *
                *                                                                                         *
                **                                                                                       **
                 *                                                                                       *
                 *                                                                                       *
                 **                                                                                     **
                  *                                                                                     *
                  **                                                                                   **
                   *                                                                                   *
                    *                                                                                 *
                    **                                                                               **
                     **                             1344                                            **
                      **                           59.97%                                          **
                       **                                                                         **
                        **                                                                       **
                         ***                                                                   ***
                           **                                                                 **
                            **                                                               **
                              **                                                           **
                                **                                                       **
                                  ***                                                 ***
                                    ****                                            ***
                                       ****                                     ****
                                          *****                             *****
                                              *******                 *******
                                              M      *****************



                                                        SAS 시스템                                                       14

                               money*age 의 도표.  범례: A = 1개 관측치, B = 2개 관측치, 등.

 money |
       |
    93 +                                                                                                    A
    92 +
    91 +
    90 +
    89 +
    88 +
    87 +
    86 +
    85 +
    84 +
    83 +
    82 +                     A                                                                A
    81 +
    80 +
    79 +                                                                                             A
    78 +                                                                               A
    77 +
    76 +
    75 +
    74 +
    73 +
    72 +
    71 +                                                                        A
    70 +
    69 +
    68 +
    67 +
    66 +
    65 +
    64 +                                                       A
    63 +                                                         A
    62 +                                                  A A
    61 +                                                         A
    60 +                                                       A
    59 +
    58 +
    57 +                                                A A A
    56 +                                                                A
    55 +                                             A
    54 +                                                A
    53 +                                           A
    52 +                                           A A           A
    51 +                                        B
    50 +                                      A
    49 +                                    A A
    48 +                                                  A
    47 +                                 A  A      B
    46 +    A
    45 +                            A  A      A
    44 +                                    A
    43 +                          A         A
    42 +                        A
       |
       ---+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+--
         10          15          20          25          30          35          40          45          50          55

                                                               age

                                                        SAS 시스템                                                       15

                                                     SUMMARY 프로시저

                                 관측치
     sex                  mar        수    변수      N          평균값        표준편차          최소값          최대값
     -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
     F                      1         9    pay       9       3.6666667       1.2247449       2.0000000       5.0000000
                                           money     9      47.1111111       3.5862391      42.0000000      52.0000000

                            2         9    pay       9       3.8888889       1.2692955       2.0000000       5.0000000
                                           money     9      52.5555556       7.5516738      44.0000000      62.0000000

     M                      0         1    pay       1       5.0000000               .       5.0000000       5.0000000
                                           money     1      47.0000000               .      47.0000000      47.0000000

                            1         9    pay       9       3.8888889       1.2692955       2.0000000       5.0000000
                                           money     9      59.0000000       9.9624294      49.0000000      82.0000000

                            2        11    pay      11       3.5454545       1.1281521       2.0000000       5.0000000
                                           money    11      64.4545455      16.8603893      43.0000000      93.0000000

                            3         1    pay       1       3.0000000               .       3.0000000       3.0000000
                                           money     1      57.0000000               .      57.0000000      57.0000000
     -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------

                                                        SAS 시스템                                                       16

                                        -------------------------------------------
                                        |                            |   money    |
                                        |                            |------------|
                                        |                            |    Sum     |
                                        |----------------------------+------------|
                                        |mar                         |            |
                                        |----------------------------|            |
                                        |0                           |       47.00|
                                        |----------------------------+------------|
                                        |1                           |      955.00|
                                        |----------------------------+------------|
                                        |2                           |     1182.00|
                                        |----------------------------+------------|
                                        |3                           |       57.00|
                                        -------------------------------------------

                                                        SAS 시스템                                                       17

                                                    UNIVARIATE 프로시저
                                                        변수:  work

                                                           적률

                                  N                   40    가중합                     40
                                  평균              3.25    관측치 합                 130
                                  표준편차    1.27601141    분산               1.62820513
                                  왜도        -0.3410181    첨도               -0.8504773
                                  제곱합             486    수정 제곱합              63.5
                                  변동계수    39.2618897    평균의 표준오차    0.20175512


                                                      기본 통계 측도

                                          위치측도                  변이측도

                                      평균     3.250000     표준편차         1.27601
                                      중위수   3.000000     분산             1.62821
                                      최빈값   4.000000     범위             4.00000
                                                            사분위 범위      2.00000


                                                   위치모수 검정: Mu0=0

                                     검정            --통계량---    -------p-값-------

                                     스튜던트의 t    t  16.10864    Pr >  |t|   <.0001
                                     부호            M        20    Pr >= |M|   <.0001
                                     부호 순위       S       410    Pr >= |S|   <.0001


                                                      분위수(정의 5)

                                                   분위수         추정값

                                                   100% 최대값         5
                                                    99%                5
                                                    95%                5
                                                    90%                5
                                                    75% Q3             4
                                                    50% 중위수         3
                                                    25% Q1             2
                                                    10%                1
                                                     5%                1
                                                     1%                1
                                                     0% 최소값         1


                                                         극 관측치

                                             -작은값부터-        --큰값부터-

                                              값   관측치        값   관측치

                                               1       39         5       15
                                               1       34         5       21
                                               1       29         5       22
                                               1       17         5       27
                                               1        3         5       35

                                                        SAS 시스템                                                       18

                                                    UNIVARIATE 프로시저
                                                       변수:  money

                                                           적률

                                  N                   40    가중합                     40
                                  평균            56.025    관측치 합                2241
                                  표준편차    12.3651444    분산               152.896795
                                  왜도        1.34710398    첨도                1.3118782
                                  제곱합          131515    수정 제곱합          5962.975
                                  변동계수    22.0707619    평균의 표준오차    1.95510099


                                                      기본 통계 측도

                                          위치측도                  변이측도

                                      평균     56.02500     표준편차        12.36514
                                      중위수   52.00000     분산           152.89679
                                      최빈값   47.00000     범위            51.00000
                                                            사분위 범위     14.50000


                                                   위치모수 검정: Mu0=0

                                     검정            --통계량---    -------p-값-------

                                     스튜던트의 t    t  28.65581    Pr >  |t|   <.0001
                                     부호            M        20    Pr >= |M|   <.0001
                                     부호 순위       S       410    Pr >= |S|   <.0001


                                                      분위수(정의 5)

                                                   분위수         추정값

                                                   100% 최대값      93.0
                                                    99%             93.0
                                                    95%             82.0
                                                    90%             78.5
                                                    75% Q3          61.5
                                                    50% 중위수      52.0
                                                    25% Q1          47.0
                                                    10%             44.5
                                                     5%             43.0
                                                     1%             42.0
                                                     0% 최소값      42.0


                                                         극 관측치

                                             -작은값부터-        --큰값부터--

                                              값   관측치         값   관측치

                                              42        9         78       29
                                              43       26         79       30
                                              43        1         82       19
                                              44        5         82       39
                                              45       14         93       40

                                                        SAS 시스템                                                       19

                                                       FREQ 프로시저

                                                     sex * nhob 테이블

                                           sex         nhob

                                                  빈도|
                                              기대빈도|
                                                백분율|
                                             행 백분율|
                                           칼럼 백분율|       1|       2|   총합
                                           -----------+--------+--------+
                                           F          |     10 |      8 |     18
                                                      | 9.2432 | 8.7568 |
                                                      |  27.03 |  21.62 |  48.65
                                                      |  55.56 |  44.44 |
                                                      |  52.63 |  44.44 |
                                           -----------+--------+--------+
                                           M          |      9 |     10 |     19
                                                      | 9.7568 | 9.2432 |
                                                      |  24.32 |  27.03 |  51.35
                                                      |  47.37 |  52.63 |
                                                      |  47.37 |  55.56 |
                                           -----------+--------+--------+
                                           총합             19       18       37
                                                         51.35    48.65   100.00

                                                     결측값의 개수 = 3


                                              sex * nhob 테이블에 대한 통계량

                                통계량                        자유도          값      확률
                                ----------------------------------------------------------
                                카이제곱                           1      0.2480    0.6185
                                우도비 카이제곱                    1      0.2483    0.6183
                                연속성 수정 카이제곱               1      0.0285    0.8658
                                Mantel-Haenszel 카이제곱           1      0.2413    0.6233
                                파이 계수                                 0.0819
                                우발성 계수                               0.0816
                                크래머의 V                                0.0819


                                                    Fisher의 정확 검정
                                               ----------------------------
                                               (1,1) 셀 빈도(F)          10
                                               하단측 p값 Pr <= F    0.7956
                                               상단측 p값 Pr >= F    0.4331

                                               테이블 확률 (P)       0.2287
                                               양측 p값 Pr <= P      0.7459

                                                   유효한 표본 크기 = 37
                                                     결측값의 개수 = 3

                                                        SAS 시스템                                                       20

                                                       FREQ 프로시저

                                                     mar * nhob 테이블

                                           mar         nhob

                                                  빈도|
                                                백분율|
                                             행 백분율|
                                           칼럼 백분율|       1|       2|   총합
                                           -----------+--------+--------+
                                                    0 |      1 |      0 |      1
                                                      |   2.70 |   0.00 |   2.70
                                                      | 100.00 |   0.00 |
                                                      |   5.26 |   0.00 |
                                           -----------+--------+--------+
                                                    1 |      7 |      9 |     16
                                                      |  18.92 |  24.32 |  43.24
                                                      |  43.75 |  56.25 |
                                                      |  36.84 |  50.00 |
                                           -----------+--------+--------+
                                                    2 |     10 |      9 |     19
                                                      |  27.03 |  24.32 |  51.35
                                                      |  52.63 |  47.37 |
                                                      |  52.63 |  50.00 |
                                           -----------+--------+--------+
                                                    3 |      1 |      0 |      1
                                                      |   2.70 |   0.00 |   2.70
                                                      | 100.00 |   0.00 |
                                                      |   5.26 |   0.00 |
                                           -----------+--------+--------+
                                           총합             19       18       37
                                                         51.35    48.65   100.00

                                                     결측값의 개수 = 3


                                              mar * nhob 테이블에 대한 통계량

                                통계량                        자유도          값      확률
                                ----------------------------------------------------------
                                카이제곱                           3      2.2773    0.5169
                                우도비 카이제곱                    3      3.0489    0.3842
                                Mantel-Haenszel 카이제곱           1      0.1572    0.6917
                                파이 계수                                 0.2481
                                우발성 계수                               0.2408
                                크래머의 V                                0.2481

                                경고: 셀의 50%가 5보다 적은 기대빈도를 가지고 있습니다.
                                            카이제곱 검정은 올바르지 않을 수 있습니다.

                                                   유효한 표본 크기 = 37
                                                     결측값의 개수 = 3

                                                        SAS 시스템                                                       21

---------------------------------------------------------- sex=F ----------------------------------------------------------

                                                       FREQ 프로시저

                                                     mar * nhob 테이블

                                           mar         nhob

                                                  빈도|
                                                백분율|
                                             행 백분율|       1|       2|   총합
                                           -----------+--------+--------+
                                                    1 |      3 |      6 |      9
                                                      |  16.67 |  33.33 |  50.00
                                                      |  33.33 |  66.67 |
                                           -----------+--------+--------+
                                                    2 |      7 |      2 |      9
                                                      |  38.89 |  11.11 |  50.00
                                                      |  77.78 |  22.22 |
                                           -----------+--------+--------+
                                           총합             10        8       18
                                                         55.56    44.44   100.00


                                              mar * nhob 테이블에 대한 통계량

                                통계량                        자유도          값      확률
                                ----------------------------------------------------------
                                카이제곱                           1      3.6000    0.0578
                                우도비 카이제곱                    1      3.7387    0.0532
                                연속성 수정 카이제곱               1      2.0250    0.1547
                                Mantel-Haenszel 카이제곱           1      3.4000    0.0652
                                파이 계수                                -0.4472
                                우발성 계수                               0.4082
                                크래머의 V                               -0.4472

                                경고: 셀의 50%가 5보다 적은 기대빈도를 가지고 있습니다.
                                            카이제곱 검정은 올바르지 않을 수 있습니다.


                                                    Fisher의 정확 검정
                                               ----------------------------
                                               (1,1) 셀 빈도(F)           3
                                               하단측 p값 Pr <= F    0.0767
                                               상단측 p값 Pr >= F    0.9924

                                               테이블 확률 (P)       0.0691
                                               양측 p값 Pr <= P      0.1534

                                                      표본 크기 = 18

                                                        SAS 시스템                                                       22

---------------------------------------------------------- sex=M ----------------------------------------------------------

                                                       FREQ 프로시저

                                                     mar * nhob 테이블

                                           mar         nhob

                                                  빈도|
                                                백분율|
                                             행 백분율|       1|       2|   총합
                                           -----------+--------+--------+
                                                    0 |      1 |      0 |      1
                                                      |   5.26 |   0.00 |   5.26
                                                      | 100.00 |   0.00 |
                                           -----------+--------+--------+
                                                    1 |      4 |      3 |      7
                                                      |  21.05 |  15.79 |  36.84
                                                      |  57.14 |  42.86 |
                                           -----------+--------+--------+
                                                    2 |      3 |      7 |     10
                                                      |  15.79 |  36.84 |  52.63
                                                      |  30.00 |  70.00 |
                                           -----------+--------+--------+
                                                    3 |      1 |      0 |      1
                                                      |   5.26 |   0.00 |   5.26
                                                      | 100.00 |   0.00 |
                                           -----------+--------+--------+
                                           총합              9       10       19
                                                         47.37    52.63   100.00

                                                     결측값의 개수 = 3


                                              mar * nhob 테이블에 대한 통계량

                                통계량                        자유도          값      확률
                                ----------------------------------------------------------
                                카이제곱                           3      3.7005    0.2957
                                우도비 카이제곱                    3      4.5089    0.2115
                                Mantel-Haenszel 카이제곱           1      0.6451    0.4219
                                파이 계수                                 0.4413
                                우발성 계수                               0.4037
                                크래머의 V                                0.4413

                                경고: 셀의 88%가 5보다 적은 기대빈도를 가지고 있습니다.
                                            카이제곱 검정은 올바르지 않을 수 있습니다.

                                                   유효한 표본 크기 = 19
                                                     결측값의 개수 = 3

                                          경고: 데이터의 14%이(가) 결측값입니다.

                                                        SAS 시스템                                                       23

                                                    The TTEST Procedure

                                                        Statistics

                                Lower CL            Upper CL   Lower CL             Upper CL
Variable   sex              N       Mean     Mean       Mean    Std Dev   Std Dev    Std Dev   Std Err   Minimum   Maximum

money      F               18     46.659   49.833     53.007     4.7893    6.3824     9.5682    1.5044        42        62
money      M               22      54.96   61.091     67.222     10.639    13.829     19.762    2.9483        43        93
money      Diff (1-2)             -18.42   -11.26     -4.096     9.0969    11.131     14.346    3.5377


                                                          T-Tests

                           Variable    Method           Variances      DF    t Value    Pr > |t|

                           money       Pooled           Equal          38      -3.18      0.0029
                           money       Satterthwaite    Unequal      30.8      -3.40      0.0019


                                                   Equality of Variances

                               Variable    Method      Num DF    Den DF    F Value    Pr > F

                               money       Folded F        21        17       4.69    0.0021

                                                        SAS 시스템                                                       24

                                                       CORR 프로시저

                                       4  변수:    age      work     pay      money


                                                       단순 통계량

                변수               N          평균      표준편차            합        최소값        최대값

                age               40      28.87500       7.93301          1155      11.00000      51.00000
                work              40       3.25000       1.27601     130.00000       1.00000       5.00000
                pay               40       3.75000       1.17124     150.00000       2.00000       5.00000
                money             40      56.02500      12.36514          2241      42.00000      93.00000


                                                 피어슨 상관 계수, N = 40
                                             H0: Rho=0 검정에 대한 Prob > |r|

                                               age          work           pay         money

                               age         1.00000      -0.35146      -0.46983       0.76854
                                                          0.0262        0.0022        <.0001

                               work       -0.35146       1.00000       0.86642      -0.42618
                                            0.0262                      <.0001        0.0061

                               pay        -0.46983       0.86642       1.00000      -0.43687
                                            0.0022        <.0001                      0.0048

                               money       0.76854      -0.42618      -0.43687       1.00000
                                            <.0001        0.0061        0.0048

♥♥♥♥♥
책에 나온대로 따라서 명령어를 치고, 주석을 달았다.
뭐가뭔지 모르지만 엄청 쏟아져 나온다.
뭐 걱정하지는 마라. 앞으로 배울 것들을 보여준 것이라니까..
그래도 그렇지.. 이거 정말 통계 몰라도 괜찮은 거 맞아?


일단 단순하게라도 측정 척도와 통계기법의 관계를 알아보자.

① 하나의 변수에 대한 분석 - 기술적 분석
 1. 명목, 서열 척도(질적 분석)
 - 통계량: 비율, 최빈수, 명목산포계수, 4분위, 범위, 첨도, 왜도 등

 2. 구간, 비율 척도(양적 분석)
 - 통계량: 평균, 표준편차, 중위수, 최빈수, 첨도, 왜도 등

② 두 변수들간의 분석
 1. 단변량
  1) 명목/명목(독립변수/종속변수): 카이자승, 빈도분석
  2) 명목/구간: t-검정, 분산분석(ANOVA, F 검정/ 구간척도를 서열척도화하여 카이자승 검정 가능), 회귀분석(Dummy 이용)
  3) 구간/명목: logit 모형, probit 모형
  4) 구간/구간: 상관분석, 회귀분석, 편상관계수

 2. 다변량
  1) 명목/명목: 로그선형모형
  2) 명목/구간: 다변량 분산분석(MANOVA)
  3) 구간/명목: 다변량 회귀분석
  4) 구간/구간: 로지스틱모형, 판별분석
  5) 독립변수, 종속변수 구분이 없는 경우: 주성분 분석, 요인분석, 군집분석

나 참.. 통계 몰라도 되느듯 써놓더니 이제 통계를 부르짖는다...으어어.
그 뒤에는 뭐가 나오냐구? 통계 기법 정리이다.
일단 뒤에서 하나하나 기법과 연산방법이 나오니까 차근차근 보도록 해야겠다.
갑자기 많이 먹으면 체하는 법. 오늘은 여기까지...

by Joe & Soohy 2007. 2. 16. 21:21

오늘로 독학 이틀째..
역시나 안개속을 열심히 걸어다니는 느낌이다. 흐흑...

♥♥♥♥♥
/* 시스템 파일을 작성하는 예 */                                                                                                        
                                                                                                                                       
LIBNAME kkk 'e:\sastest';                                                                                                              
DATA a1; INPUT x y;                                                                                                                    
CARDS;                                                                                                                                 
1 2                                                                                                                                    
3 4                                                                                                                                    
;                                                                                                                                      
DATA kkk.b1; SET a1;                                                                                                                   
xy = x+y;                                                                                                                              
PROC PRINT; VAR x y;                                                                                                                   
RUN;                                                                                                                                   
♥♥♥♥♥
                                                        SAS 시스템                                                        1

                                                       OBS    x    y

                                                        1     1    2
                                                        2     3    4

♥♥♥♥♥
라이브러리 이름은 물리적 위치로는 'e\sastest' 폴더에, kkk로 명명한다.
a1이라는 이름의 데이터를 만들고, 입력되는 변수는 x y 두개이다.
자료들
1 2 .. 1번자료 x는 1, y는 2
3 4 .. 2번자료 x는 3, y는 4
자료 끝
kkk.b1이라는 이름의 데이터를 만들자. 변수는 a1에서 셋팅된 것으로 쓴다.
xy는 x에 y를 더한 것이다
출력하자. 변수 x와 y를.
돌려돌려
♥♥♥♥♥


LIBNAME이 뭐지
도움말을 확인해봤다. 아 영어다..ㄱ-;

LIBNAME Function: Windows
LIBNAME 기능: 윈도우즈
--------------------------------------------------------------------------------

Assigns or clears a libref for a SAS data library Category: SAS File I/O 
Windows specifics: behavior of the' ' libref (a space between single quotation marks) 
See: LIBNAME Function in SAS Language Reference: Dictionary 

SAS 데이터 라이브러리 목록을 위한 libref(library referance의 약어인 듯; 라이브러리 영역)을 할당하거나 지운다:
윈도우 환경에서 SAS 파일 I/O(input/output; 입출력):
그 ' '안의 libfef(하나의 인용 마크 사이 공간)을 보고 수행한다:
SAS 언어 참조 내 Libname 기능 : 사전
--------------------------------------------------------------------------------
Syntax 구문
Details 세부사항

--------------------------------------------------------------------------------
 
Syntax 구문
LIBNAME(libref<,SAS-data-library<,engine<,options>>>) 
LIBNAME(libref<,SAS의 데이터 라이브러리<, 엔진<. 옵션>>>)


libref
specifies the libref that is assigned to a SAS data library. Under Windows, the value of libref can be an environment variable.
libref를 조건으로 지정해서 SAS 데이터 라이브러리에 할당한다. 윈도우즈 하에서, libref는 환경 변수로 쓰여질 수 있다.

SAS-data-library
specifies the physical name of the SAS data library that is associated with the libref.
SAS 데이터 라이브러리의 물리적인 이름을 지정하며 libref와 함께 사용된다.

engine
specifies the engine that is used to access SAS files opened in the data library.
엔진을 지정하는 것은 SAS 파일을 데이터 라이브러리속에서 꺼내어 접속한다.

options
names one or more options honored by the specified engine, delimited with blanks.
특별한 엔진에 하나 이상의 옵션의 이름을 사용하며, 공란으로 한계를 정한다.

--------------------------------------------------------------------------------
 
Details 세부사항


If the LIBNAME function returns a 0, then the function was successful. However, you could receive a non-zero value, even if the function was successful.
A non-zero value is returned if an error, warning, or note is produced.
To determine if the function was successful, look through the SAS Log and use the following guidelines:
If a warning or note was generated, then the function was successful.
If an error was generated, then the function was not successful.
Under Windows, if you do not specify a SAS-data-library or if you specify a SAS-data-library
as ' ' (a space between single quotation marks) or '' (no space between single quotation marks), SAS deassigns the libref.

만약 LIBNAME 기능이 0을 반환하면, 기능은 성공적으로 수행된 것이다. 그러나 0이 아닌 값을 반환 받았어도 기능이 성공적으로 수행된다.
0이 아닌 값은 문제점, 경고 또는 노트를 돌려준다.
만약 기능이 성공적으로 수행되었다면, SAS 로그를 훑어보고, 지시를 따라가면 된다:
만약 경고나 노트가 만들어졌을때는 기능이 성공적으로 수행된것이다.
만약 에러가 만들어졌다면 기능은 성공적으로 수행되지 못한 것이다.
윈도우즈 환경 하에서, SAS 데이터 라이브러리를 자세히 쓸 수 없거나, ' '(' ' 사이의 공간) 또는 ''(' ' 사이에 공간 없음) 같은 SAS 데이터 라이브러리에 기술한다면,
SASrk libref를 지정할 수 없는 것이다.

음.. 뭔소린지 모르겠다. 대충 느끼기에는 라이브러리 목록안에 새 목록을 만들거나 지운다는 얘기같다.
우리가 새폴더를 만들거나 폴더 삭제를 하듯이..
기능적으로 0을 반환하면 명령어가 잘 돌아가는 것이고, 0을 반환하지 않고 에러 메시지를 띄우면 잘 찾아서 확인해보라는것 같다.

결과값을 보면, xy에 대한 값은 출력되지 않는다. 우리가 연산을 안한게 아닌데...
이를 출력하기 위해서는 이 문장이 필요하다고 한다.

♥♥♥♥♥
libname kkk 'e:\sastest';                                                                                                              
proc print data=kkk.b1;                                                                                                                
run;
♥♥♥♥♥
                                                        SAS 시스템                                                        5

                                                    OBS    x    y    xy

                                                     1     1    2     3
                                                     2     3    4     7
♥♥♥♥♥
라이브러리 이름 kkk, 위치는 'e:\sastest'에 지정한다;
출력하자. kkk.b1의 데이터를. (kkk.b1에 우리는 xy=x+y를 연산해 주었었다. 그런데, 그냥 이 문장만 쓰면 자동으로 출력해준단 말인가.. 전부 다 나오면, 생략하고 싶은 건 어찌해야 하나..)
돌려돌려;
♥♥♥♥♥

이번에는 라이브러리를 마우스로 손 쉽게 만드는 법을 설명하고 있다.
왼쪽에 탐색기가 '활성 라이브러리' 가리키도록 한다. 거기에 마우스 오른쪽 버튼을 누르고 '새로 만들기'를 클릭한다.

사용자 삽입 이미지

우리가 libname kkk; 'e:\sastest'; 라고 쓴 명령어를 쉽게 만들어 놓았다는 느낌이 들지 않는가.
일단 이름란이 kkk 일꺼고, 엔진은 설정하지 않았지만, 도움말에 있는 것을 보았을 것이다. 아 도움말을 끌고와서 비교해보자.

Syntax 구문
LIBNAME(libref<,SAS-data-library<,engine<,options>>>) 
LIBNAME(libref<,SAS의 데이터 라이브러리<, 엔진<. 옵션>>>)

자 이게 구문인데,
sas-data-library가 kkk에 해당되는 부분이고,
engine이 engine이겠지? 물론 건드리지 않았으니 default일 것이고,
경로가 'e:\sastest'로 썼던거 그 부분일것이고,
옵션은 options 인데, 아는 옵션이 없어서 안 썼으니, 무 옵션으로 처리되었을 것이다.

이렇게 치고 확인을 누르면 활성 라이브러리 창에 kkk2라는 목록이 생긴다. 이름을 이미지와 같이 kkk2로 만들었다면 말이다.

SAS를 시작할 때마다 이런 라이브러리 이름을 지정해줘야 한다. 이걸 자동으로 하고 싶은 사람도 있을 것이다.
SAS가 처음 로더될때 자동적으로 실행되는 명령문을 적어주는 파일이 있단다.
autoexec.sas라는 파일이란다.
메모장에 libname test 'e:\sample' 이라고 치고 sas를 실행한 후 탐색기를 보면 test가 생성된다고 한다.

다시 책으로 돌아가니, 그 다음 배울 부분은 option 창이다.
참고로 지금 있는 과의 내용은 sas 윈도우 사용법이다.

환경을 우리가 사용하기 편하게 customize 할 수 있다고 한다.
F11을 누르고 입력창에다가 options 라고 입력해보자. 짜쟌 옵션이 열린다. +_+
로그와 프로시저 출력>sas 로그와 프로시저 출력으로 가보자.
살짝 살펴볼까?
Date : 1이면 sas 결과 상단에 날짜가 프린트된다. 0이면 물론 안나온다.
Linesize : 130이면 한 줄에 130 글자가 프린트 된다. 난 123으로 되어 있으니..모 123자겠지..ㅋㅋ
Number ; 1로 되어 있으면 프린트 될 때 1페이지부터 시작한다. 0이면 아마도 페이지가 출력되지 않는 것 같다.
Pagesize : 47이면 한 페이지에 47줄이 프린트 된다. 난 66이니 66줄이 프린트 되겠군.. 근데 왜 하필 숫자가.. ㄱ-

참고로 단축키로 창을 끄려면 ctrl+F4이다. 마우스가 귀찮은 나 같은 사람은 알아두면 편하다.
(원래 마우스가 편했는데, 군복무할때 보급병으로 복무하면서 행정일을 많이하다보니... 아마 행정직 병과를 받은 사람은 이해할 수 있을 듯;)

사람에 따라서는 출력을 다양한 방법으로 많이 사용해야 할 지 모른다.
그래서인지는 몰라도, 프로그램문에 options문을 활용해서 이를 처리할 수 있다.
일일이 바꿔주지 않고 프로그램마다 원하는대로 출력 설정을 할 수 있다는 것은 굉장히 편한 것이다. +_+

자 비교비교 해보자.

1) option문을 사용하지 않은 경우
♥♥♥♥♥
data a1; input x y;                                                                                                                    
cards;                                                                                                                                 
1 2                                                                                                                                    
3 4                                                                                                                                    
;                                                                                                                                      
proc print; var x y;                                                                                                                   
run;                                                                                                                                   
♥♥♥♥♥
                                                        SAS 시스템                                                        6

                                                       OBS    x    y

                                                        1     1    2
                                                        2     3    4
♥♥♥♥♥


2) option문을 사용한 경우
♥♥♥♥♥
option date;
data a1; input x y;                                                                                                                    
cards;                                                                                                                                 
1 2                                                                                                                                    
3 4                                                                                                                                    
;                                                                                                                                      
proc print; var x y;                                                                                                                   
run;                                                                                                                                   
♥♥♥♥♥
                                                        SAS 시스템            2007년 02월 16일 금요일 오후 12시12분57초   7

                                                       OBS    x    y

                                                        1     1    2
                                                        2     3    4
♥♥♥♥♥

차이가 보이는가? option date; 라는 문장 하나가 결과 값에서 날짜를 출력하게 만들었다.
책은 날짜를 없애도록 option nodate; 라고 입력하게 되어 있는데, 나는 옵션에 날짜가 꺼져 있게 설정 되어있어서 date문을 입력했다.

자! 유의깊게 본 사람에게 묻는다. 아까전부터 출력 결과에 신경 살짝 쓰이는 것 있지 않은가?
개인적으로 만들면서 살짝 짜증이 밀려오고 있다. 저 출력 페이지숫자, 계속 증가하고 있다!!!!
대체 어찌 줄이는거야!!! 라고 생각이 파도치는데 책에 옵션으로 설명이 나왔다.

한 번 해보자. 짜증 한 큐에 날려보자!
♥♥♥♥♥
option date pageno=1;
data a1; input x y;                                                                                                                    
cards;                                                                                                                                 
1 2                                                                                                                                    
3 4                                                                                                                                    
;                                                                                                                                      
proc print; var x y;                                                                                                                   
run;                                                                                                                                   
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                                                        SAS 시스템            2007년 02월 16일 금요일 오후 12시12분57초   1

                                                       OBS    x    y

                                                        1     1    2
                                                        2     3    4
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option date에 pageno=1가 추가되었다.
option date;
option pageno=1;
로 써도 상관은 없겠지만, SAS 프로그램은 한 방에 주욱 쓸 수 있게 처리가 되는 것으로 나타났다.
웹 페이지 디자인 하다보면, embed 문장 같은데 width=500 height=400 이런 식으로 이어 쓰지 않는가. 그런 경우라고 보면 되겠다.
편하다.. ㅡㅅ-.. 므흣..

오 이번엔 조금 어려운 문장이다.
연산에 대해서 조금 배울 수 있으려나.
linesize 옵션에 관한 내용인데, 우린 그 이상을 배워야겠지?

1) Linesize 옵션을 적용하기 전
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data a1; input x1 @@; cards;                                                                                                           
1 2 3 4 5                                                                                                                              
proc means n mean std min max stderr sum var cv maxdec=3;                                                                              
run;                                                                                                                                   
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                                                        SAS 시스템            2007년 02월 16일 금요일 오후 12시12분57초   2

                                                      MEANS 프로시저

                                                       분석 변수 : x1

 N         평균값       표준편차         최소값         최대값       표준오차           합계           분산       변동계수
 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 5          3.000          1.581          1.000          5.000          0.707         15.000          2.500         52.705
 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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일단 구문 해석하기 전에, 이번엔 옵션에 date문을 쓰지 않았는데도 날짜가 나온다. 아마도 date문은 스위치같다고 생각할 수 있는 부분이다.
즉, option date; 라고 쓰면 결과에 날짜는 계속 나오게끔 스위치 on 되는 것이다.
자 분석해볼까.
데이터 이름은 a1이다. (그리고보니 맨날 a1이네..ㄱ-); 입력값은 x1 @@ ...@@가 뭐냐!! ㄷㄷㄷ... 찾아보니 밑에 cards의 값을 일렬로 주욱 써 놨는데,
이런 변수를 한 행씩 입력한 것처럼 인식한다고 한다.
즉, 1 2 3 4 5는 @@를 붙이지 않았다면
1
2
3
4
5
;
이런 식으로 입력해야 한다는 것이다.
proc means(기술통계량을 구한다)
n (총 갯수)
mean (the (arithmetical) MEAN; 평균값)
std(the STandard Deviation; 표준편차)
min(MINimum; 최소값)
max(MAXimum; 최대값)
stderr(STanDard ERRor; 표준편차)
sum(SUM; 합)
var(분산)
cv(Coefficient of Variability; 변동계수)
maxdec=3 (max decimal; 최대 소숫점 3자리...이런 의미같다)
돌려돌려;

proc means로 통계를 구한다고 한 뒤, 뒤에 뭘 붙이는가에 따라 출력하는 결과물이 달라지는 것이다.
연산을 몰라도, 결과가 무엇을 나타내는지에 대한 의미와, 자신이 활용하고자 하는 목적 등을 알 수 있다면 그걸로 된다는 의미다.
계산은 이 녀석이 잘 해줄꺼다. 실수 하지만 말자!

자 다시 책으로 돌아가서, 이 부분에서 보여주고자 하는 것은 linesize에 관한 것이였다.

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option linesize=130;
data a1; input x1 @@; cards;                                                                                                           
1 2 3 4 5                                                                                                                              
proc means n mean std min max stderr sum var cv maxdec=3;                                                                              
run;                                                                                                                                   
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                                                      MEANS 프로시저

                                                       분석 변수 : x1

 N         평균값       표준편차         최소값         최대값       표준오차           합계           분산       변동계수
 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 5          3.000          1.581          1.000          5.000          0.707         15.000          2.500         52.705
 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

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                                                          분석 변수 : x1

N          평균값        표준편차          최소값          최대값        표준오차            합계            분산        변동계수
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
5           3.000           1.581           1.000           5.000           0.707          15.000           2.500          52.705

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위에 결과값은 옵션 적용전이고, 아래는 후의 값이다.
linesize, 즉 줄의 길이가 달라졌다.
아까 살펴본 바로는 내 설정이 123이였으니까, 한 줄에 7자가 늘었다고 보면 되겠다.

음 그럼 이제 출력할때마다 130으로 되는건가..ㄱ- 모르겠네;

다음으로 배울것은 title과 footnote창이다.
이 구문/명령어는 출력을 할때 뭐에 대한 출력인지를 알려주는 기능을 한다.
어디에 설명이 되냐면, title문은 우리가 앞에서 나온 결과값에 'SAS 시스템'이라고 찍힌 부분이고,
footnote는 결과 출력 다 된 아래이다.
해보도록 하자.

< title문/창 >
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data a1;                                                                                                                               
title "이것은 첫번째 줄입니다";                                                                                                        
title2 "이것은 두번째 줄입니다";                                                                                                       
title3 "이것은 세번째 줄입니다";                                                                                                       
input x y z;                                                                                                                           
cards;                                                                                                                                 
1 2 3                                                                                                                                  
4 5 6                                                                                                                                  
7 8 9                                                                                                                                  
;                                                                                                                                      
proc print;                                                                                                                            
proc means;                                                                                                                            
run;                                                                                                                                   
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                                                      이것은 첫번째 줄입니다         2007년 02월 16일 금요일 오후 12시12분57초   5
                                                      이것은 두번째 줄입니다
                                                      이것은 세번째 줄입니다

                                                          MEANS 프로시저

                            변수    N          평균값        표준편차          최소값          최대값
                            -------------------------------------------------------------------------
                            x       3       4.0000000       3.0000000       1.0000000       7.0000000
                            y       3       5.0000000       3.0000000       2.0000000       8.0000000
                            z       3       6.0000000       3.0000000       3.0000000       9.0000000
                            -------------------------------------------------------------------------
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음.. linesize가 130으로 맞춰져버렸다. 역시 스위치의 개념이군...
자 어디에 출력되는지 알겠는가?
F11을 누르고 명령어창에다가 title이라고 쳐보자.
그럼 title 창이 나오게되고, 편집을 할 수 있게 된다.
해보잣!!
근데 지우고서 어찌 실행하는건지 모르겠다... 뭐지뭐지...;;;;; @_@;

<footnote문/창>
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data a1;                                                                                                                               
footnote "이것은 첫번째 줄입니다";                                                                                                        
footnote2 "이것은 두번째 줄입니다";                                                                                                       
footnote3 "이것은 세번째 줄입니다";                                                                                                       
input x y z;                                                                                                                           
cards;                                                                                                                                 
1 2 3                                                                                                                                  
4 5 6                                                                                                                                  
7 8 9                                                                                                                                  
;                                                                                                                                      
proc print;                                                                                                                            
proc means;                                                                                                                            
run;
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                                                  이것은 첫번째 줄입니다      2007년 02월 16일 금요일 오후 02시51분32초   6

                                                  이것은 세번째 줄입니다

                                                      MEANS 프로시저

                         변수    N          평균값        표준편차          최소값          최대값
                         -------------------------------------------------------------------------
                         x       3       4.0000000       3.0000000       1.0000000       7.0000000
                         y       3       5.0000000       3.0000000       2.0000000       8.0000000
                         z       3       6.0000000       3.0000000       3.0000000       9.0000000
                         -------------------------------------------------------------------------


























                                                  이것은 첫번째 줄입니다
                                                  이것은 두번째 줄입니다
                                                  이것은 세번째 줄입니다
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저 아래가서 찍히네.. 즉, 여기가 네가 설정한 페이지의 끝이라는 것이다.
명령어창에 foot 또는 footnote라고 치면, title창과 같은 창이 뜬다. 사용법은 같다.

으어어어.. 3장 끝났다. 4장도 슬슬 공부해보자.. 4장의 제목은 SAS 도움말 이용법이다.
아!! 또 4장을 어찌 하냐고? 이 무슨 나약한 소리인가. 30장까지 있는데, 조금이라도 빨리가서 치우고 쉬면 좋지.
음핫핫핫!!! 그보다 4장은 얼마 안된다. 3장의 절반도 안된다. 하하하!!! 거기다 프로그래밍도 없고, 단지 도움말이 뭔지 설명하는 단원~^^

도움말은 F1을 누르면 나온다.
목차탭에 5가지 내용이 나온다.
- SAS 9 및 9.1의 새로운 기능
- SAS 사용법 배우기
- Using SAS Software in your Operating Environment
- SAS Products
- SAS 사용자 지원 서비스

4번째 SAS Products > SAS/STAT Software 를 선택하면 SAS/STAT에서 지원하는 프로시저 리스트를 볼 수 있다고 한다..
책에서는 8버전에대해 설명하고 난 9버전이라 좀 차이가 있긴 있지만, 뭐 지원은 하겠지 싶다.

SAS 사용법 배우기에 보면 수 많은 샘플들이 있다. 그 중에 하나인 캘린더 샘플을 돌려봤다.
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/****************************************************************/
 /*          S A S   S A M P L E   L I B R A R Y                 */
 /*                                                              */
 /*    NAME: BPG07R01                                            */
 /*   TITLE: CALENDAR Procedure, Chapter 7                       */
 /* PRODUCT: SAS                                                 */
 /*  SYSTEM: ALL                                                 */
 /*    KEYS: EXAMPLES FROM DOCUMENTATION, SCHEDULE               */
 /*   PROCS: CALENDAR FORMAT SORT                                */
 /*    DATA:                                                     */
 /*                                                              */
 /* SUPPORT:                             UPDATE:                 */
 /*     REF: SAS Procedures Guide, CHAPTER 7                     */
 /*    MISC:                                                     */
 /*                                                              */
 /****************************************************************/
 
options ls=132;
title 'Meals Served in Community Hospital Cafeteria';
options pagesize=60 linesize=132 nodate;
data act;
  input date date7. brkfst lunch dinner;
    cards;
01Dec91       123 234 123
02Dec91       123 234 238
03Dec91       188 188 198
04Dec91       123 183 176
05Dec91       200 267 243
06Dec91       176 165 177
07Dec91       156   . 167
08Dec91       198 143 167
09Dec91       178 198 187
10Dec91       165 176 187
11Dec91       187 176 231
12Dec91       176 187 222
13Dec91       187 187 123
14Dec91       164 187 231
15Dec91       187 165 167
16Dec91       187 198 156
17Dec91       198 187 156
18Dec91       187 165 178
19Dec91       187 176 156
20Dec91       156 211 199
21Dec91       176 156 143
22Dec91       165 167 211
23Dec91       187 176   .
24Dec91       185 167 167
25Dec91       187 178 187
26Dec91       167 156 198
27Dec91       167 239 267
28Dec91       267 287 256
29Dec91       276 243 234
30Dec91       267 287 256
31Dec91       243 231 243
;
 proc calendar;
   start date;
   sum brkfst lunch dinner;
   mean brkfst lunch dinner;
 run;
title 'Summer Planning Calendar:  '
'Julia Q. Wydget, President';
title2 'Better Products Inc.';
data act;
    input date : date7. happen $ 9-36 who $ 38-48 long;
    cards;
01JUL91 Dist. Mtg.                    All          1
02JUL91 Mgrs. Meeting                 District 6   2
03JUL91 Interview                     JW           1
05JUL91 VIP Banquet                   JW           1
08JUL91 Sales Drive                   District 6   5
08JUL91 Trade Show                    Knox         3
11JUL91 Mgrs. Meeting                 District 7   2
11JUL91 Planning Council              Group II     1
12JUL91 Seminar                       White        1
14JUL91 Co. Picnic                    All          1
15JUL91 Sales Drive                   District 7   5
16JUL91 Dentist                       JW           1
17JUL91 Bank Meeting                  1st Natl     1
18JUL91 NewsLetter Deadline           All          1
18JUL91 Planning Council              Group III    1
19JUL91 Seminar                       White        1
22JUL91 Inventors Show                Melvin       3
24JUL91 Birthday                      Mary         1
25JUL91 Planning Council              Group IV     1
25JUL91 Close Sale                    WYGIX Co.    2
;
proc calendar data=act;
  start date;
  dur long;
run;
title  'Summer Planning Calendar:  '
'Julia Q. Wydget, President';
title2  'Better Products Inc.';
title3  'Work and Home Schedule';
data act;
  input date:date7. happen $ 10-34 who $ 35-47 _CAL_ $ long;
  cards;
01JUL91  Dist. Mtg.               All          CAL1   1
02JUL91  Mgrs. Meeting            District 6   CAL1   2
03JUL91  Interview                JW           CAL1   1
05JUL91  VIP Banquet              JW           CAL1   1
06JUL91  Beach trip               family       CAL2   2
08JUL91  Sales Drive              District 6   CAL1   5
08JUL91  Trade Show               Knox         CAL1   3
09JUL91  Orthodontist             Meagan       CAL2   1
11JUL91  Mgrs. Meeting            District 7   CAL1   2
11JUL91  Planning Council         Group II     CAL1   1
12JUL91  Seminar                  White        CAL1   1
14JUL91  Co. Picnic               All          CAL1   1
14JUL91  Business trip            Fred         CAL2   2
15JUL91  Sales Drive              District 7   CAL1   5
16JUL91  Dentist                  JW           CAL1   1
17JUL91  Bank Meeting             1st Natl     CAL1   1
17JUL91  Real estate agent        Family       CAL2   1
18JUL91  NewsLetter Deadline      All          CAL1   1
18JUL91  Planning Council         Group III    CAL1   1
19JUL91  Seminar                  White        CAL1   1
22JUL91  Inventors Show           Melvin       CAL1   3
24JUL91  Birthday                 Mary         CAL1   1
25JUL91  Planning Council         Group IV     CAL1   1
25JUL91  Close Sale               WYGIX Co.    CAL1   2
27JUL91  Ballgame                 Family       CAL2   1
;
data vac;
   input hdate:date7.  holiday $ 11-25 _CAL_ $ ;
   cards;
04JUL91   Independence            CAL1
29JUL91   vacation                CAL2
;
proc calendar data=act holidata=vac;
   calid _CAL_ / output=combine;
   start date ;
   holistart hdate;
   holivar holiday;
   dur long;
 run;
data act;
input date:date7. happen $ 9-36 who $ 38-40 _CAL_ $ 50 -53 long;
cards;
03JUL86 project                      JW          CAL1   3
07JUL86 finish                       JW          CAL1   1
;
title 'The SAS System';
proc calendar data=act  interval=workday;
   sta date;
   dur long;
run;
data act;
input date:date7. happen $ 9-36 who $ 38-40 _CAL_ $ long;
cards;
03JUL86 project                      JW           CAL1   3
07JUL86 finish                       JW           CAL1   1
;
data vac;
  input date:date7.  holiday $ 11-25 _CAL_ $;
cards;
04jul86   Independence          CAL1
 ;
proc calendar data=act holidata=vac interval=workday;
   calid _CAL_  / output=mixed;
   sta date;
   dur long;
   holistart date;
   holivar  holiday;
run;
data act;
input date:date7. happen $ 9-36 who $ 38-40 _CAL_ $ long;
cards;
03JUL86 project                      JW           CAL1   3
07JUL86 finish                       JW           CAL1   1
;
data vac;
input date:date7.  holiday $ 11-25  dur _CAL_ $;
cards;
04jul86   Independence          2         CAL1
   ;
proc calendar data=act holidata=vac interval=workday;
   calid _CAL_  / output=mixed;
   sta date;
   dur long;
   holistart date;
   holivar  holiday;
   holidur dur;
run;
title 'Meals Served in Community Hospital Cafeteria';
data act;
   input date date. brkfst lunch dinner;
   cards;
01Dec91           123 234 123
02Dec91           123 234 238
03Dec91           188 188 198
04Dec91           123 183 176
05Dec91           200 267 243
06Dec91           176 165 177
07Dec91           156   . 167
08Dec91           198 143 167
09Dec91           178 198 187
10Dec91           165 176 187
11Dec91           187 176 231
12Dec91           176 187 222
13Dec91           187 187 123
14Dec91           164 187 231
15Dec91           187 165 167
16Dec91           187 198 156
17Dec91           198 187 156
18Dec91           187 165 178
19Dec91           187 176 156
20Dec91           156 211 199
21Dec91           176 156 143
22Dec91           165 167 211
23Dec91           187 176   .
24Dec91           185 167 167
25Dec91           187 178 187
26Dec91           167 156 198
27Dec91           167 239 267
28Dec91           267 287 256
29Dec91           276 243 234
30Dec91           267 287 256
31Dec91           243 231 243
;
data hol;
   input date: date7. name & $12.;
   cards;
25Dec91 Christmas
;
proc format;
   picture bfmt   other = '999 Brkfst';
   picture lfmt   other = '999 Lunch ';
   picture dfmt   other = '999 Dinner';
   run;
proc calendar data=act holidata=hol;
   start date;
   holistart date;
   holivar name;
   format brkfst bfmt.;
   format lunch  lfmt.;
   format dinner dfmt.;
   sum  brkfst lunch dinner / format=4.0;
   mean brkfst lunch dinner / format=6.2;
   label brkfst = 'Breakfasts Served'
         lunch  = '   Lunches Served'
         dinner = '   Dinners Served';
   run;
title1 'System Performance Summary';
title2 'First National Bank Computer Center';
data bankact;
   input date: date. jobs act cpu;
   cards;
02May88 873 22.1  7.6
03May88 881 23.8 11.7
04May88 940 24.0  7.7
05May88 194  5.3  1.5
06May88 154 17.4  7.1
09May88 807 24   10.5
10May88 829 23.4 10.5
11May88 915 24   10.6
12May88 388 21    6.9
13May88  .   .    .
16May88 806 24.0 10.0
17May88 848 23.6 10.5
18May88 906 23   10.1
19May88 103 23.4 18.7
20May88 103 20.1 20
23May88 729 24    4.9
24May88 652 21.3 12.2
25May88 809 23.8 12.3
26May88 168 15.8 10.7
27May88  85  7    5.6
31May88 100 11.1  1.8
;
proc format;
picture jfmt  . = '000 jobs' (noedit)
        other = '000 jobs';
picture afmt  . = '00.0 act' (noedit)
        other = '00.0 act';
picture cfmt  . = '00.0 cpu' (noedit)
        other = '00.0 cpu';
run;
title3 'Mean Usage per Business Day';
proc calendar data=bankact;
   start date;
   format jobs jfmt.
           act afmt.
           cpu cfmt.;
   sum  jobs act cpu / format = 7.0;
   mean jobs act cpu / format = 6.1;
   label jobs = 'Jobs Run'
          act = 'Active Hours'
          cpu = 'Cpu Hours';
   run;
proc format;
picture jfmt  . = '000 jobs' (noedit)
        other = '000 jobs';
picture afmt  . = '00.0 act' (noedit)
        other = '00.0 act';
picture cfmt  . = '00.0 cpu' (noedit)
        other = '00.0 cpu';
run;
title1 'System Performance Summary';
title2 'First National Bank Computer Center';
title3 'Mean Usage per Day';
proc calendar missing data=bankact meantype=ndays;
   start date;
   format jobs jfmt.
           act afmt.
           cpu cfmt.;
   sum  jobs act cpu / format = 7.0;
   mean jobs act cpu / format = 6.1;
   label jobs = 'Jobs Run Daily'
   act = 'Active Hours' cpu = 'Cpu Hours';
run;
data wellact;
input task $ 1-16 dur 21-30 date datetime. _cal_ $ cost;
cards;
Drill Well          3.50      01JUL85:12:00:00   CAL1   1000
Lay Power Line      3.00      04JUL85:12:00:00   CAL1   2000
Assemble Tank       4.00      05JUL85:08:00:00   CAL1   1000
Build Pump House    3.00      08JUL85:12:00:00   CAL1   2000
Pour Foundation     4.00      11JUL85:08:00:00   CAL1   1500
Install Pump        4.00      15JUL85:14:00:00   CAL1    500
Install Pipe        2.00      19JUL85:08:00:00   CAL1   1000
Erect Tower         6.00      20JUL85:08:00:00   CAL1   2500
Deliver Material    2.00      01JUL85:12:00:00   CAL2    500
Excavate            4.75      03JUL85:08:00:00   CAL2   3500
;
data wellhol;
input date date. holiday $ 11-25 _cal_ $;
cards;
04JUL85   Independence        CAL1
07JUL85   Vacation            CAL2
;
data wellcal;
input _sun_ $ _sat_ $ _cal_ $;
cards;
Holiday Holiday  CAL1
Holiday Halfday  CAL2
;
data wellwor;
input halfday time8.;
cards;
08:00
12:00
;
title 'Well Drilling Cost Summary:  Output=Separate';
proc sort data=wellact;
   by _cal_ date;
run;
proc calendar data=wellact
      holidata=wellhol  caledata=wellcal workdata=wellwor
           datetime legend;
   calid _cal_ / output=separate;
   start date;
   format cost dollar9.2;
   sum cost / format=dollar9.2;
   holistart date;
   holivar holiday;
   outstart Monday;
   outfin Saturday;
run;
title 'Well Drilling Cost Summary:  Output=Combine';
proc sort data=wellact;
   by date;
run;
proc calendar data=wellact
      holidata=wellhol caledata=wellcal workdata=wellwor
           datetime legend;
   calid _cal_ / output=combine;
   start date;
   format cost dollar9.2;
   sum cost / format=dollar9.2;
   holistart date;
   holivar holiday;
   outstart Monday;
   outfin Saturday;
run;
options pagesize=66 linesize=132 nodate ;
title 'Well Drilling Cost Summary:  Output=Mix';
proc sort data=wellact;
   by date;
run;
proc calendar data=wellact
     holidata=wellhol caledata=wellcal workdata=wellwor
          datetime legend;
   calid _cal_ / output=mix;
   start date;
   format cost dollar9.2;
   sum cost / format=dollar9.2;
   holistart date;
   holivar holiday;
   outstart Monday;
   outfin Saturday;
run;
title 'Summer Planning Calendar:  Julia Q. Wydget, President';
title2 'Better Products Inc.';
options pagesize=60 linesize=132 nodate;
data act;
   input date:date7. happen $ 9-36 who $ 37-48 long;
   cards;
01JUL91 Dist. Mtg.                  All          1
02JUL91 Mgrs. Meeting               District 6   2
03JUL91 Interview                   JW           1
05JUL91 VIP Banquet                 JW           1
08JUL91 Sales Drive                 District 6   5
08JUL91 Trade Show                  Knox         3
11JUL91 Mgrs. Meeting               District 7   2
11JUL91 Planning Council            Group II     1
12JUL91 Seminar                     White        1
15JUL91 Sales Drive                 District 7   5
16JUL91 Dentist                     JW           1
17JUL91 Bank Meeting                1st Natl     1
18JUL91 NewsLetter Deadline         All          1
18JUL91 Planning Council            Group III    1
19JUL91 Seminar                     White        1
19JUL91 Co. Picnic                  All          1
22JUL91 Inventors Show              Melvin       3
24JUL91 Birthday                    Mary         1
25JUL91 Planning Council            Group IV     1
25JUL91 Close Sale                  WYGIX Co.    2
;
data hol;
   input date: date7. dur name & $15.;
   cards;
04JUL91  1  Independence
29JUL91  3  Vacation
;
proc calendar data=act holidata=hol;
   start date;
   dur long;
   holistart date;
   holivar name;
   holidur dur;
   outstart Monday;
   outfin Friday;
run;
title 'Well Drilling Work Schedule:  Output=Separate';
proc sort data=wellact;
   by _cal_ date;
   run;
proc calendar data=wellact
      holidata=wellhol
      caledata=wellcal workdata=wellwor datetime;
   calid _cal_ / output=separate;
   start date;
   dur dur;
   format cost dollar9.2;
   holistart date;
   holivar holiday;
   outstart Monday;
   outfin Saturday;
run;
options pagesize=66 linesize=132 nodate ;
title 'Well Drilling Work Schedule:  Output=Combine';
proc sort data=wellact;
   by date;
   run;
proc calendar data=wellact
     holidata=wellhol caledata=wellcal workdata=wellwor datetime;
   calid _cal_ / output=combine;
   start date;
   dur dur;
   format cost dollar9.2;
   holistart date;
   holivar holiday;
   outstart Monday;
   outfin Saturday;
   run;
title 'Well Drilling Work Schedule:  Output=Mix';
proc sort data=wellact;
   by date;
run;
proc calendar data=wellact
     holidata=wellhol caledata=wellcal workdata=wellwor datetime;
   calid _cal_ / output=mix;
   start date;
   dur dur;
   format cost dollar9.2;
   holistart date;
   holivar holiday;
   outstart Monday;
   outfin Saturday;
run;
data acts;
   input sta:date7. act $ 11-30 dur;
   cards;
01JAN88   Start                 0
31DEC88   Finish                0
 ;
data holidays;
   input sta:date7. act $ 11-30 dur;
   cards;
01JAN88   New Year's            1
01APR88   Good Friday           1
30MAY88   Memorial Day          1
04JUL88   Independence Day      1
05SEP88   Labor Day             1
24NOV88   Thanksgiving          2
26DEC88   Christmas             3
 ;
options pagesize=30 linesize=132;
proc calendar data=acts holidata=holidays fill;
   start sta;
   dur dur;
   holistart sta;
   holidur dur;
   holivar act;
run;
♥♥♥♥♥
                                            Meals Served in Community Hospital Cafeteria                                           7

             ----------------------------------------------------------------------------------------------------------
             |                                                                                                        |
             |                                               12월  1991                                               |
             |                                                                                                        |
             |--------------------------------------------------------------------------------------------------------|
             |    일요일    |    월요일    |    화요일    |    수요일    |    목요일    |    금요일    |    토요일    |
             |--------------+--------------+--------------+--------------+--------------+--------------+--------------|
             |       1      |       2      |       3      |       4      |       5      |       6      |       7      |
             |              |              |              |              |              |              |              |
             |          123 |          123 |          188 |          123 |          200 |          176 |          156 |
             |          234 |          234 |          188 |          183 |          267 |          165 |            . |
             |          123 |          238 |          198 |          176 |          243 |          177 |          167 |
             |--------------+--------------+--------------+--------------+--------------+--------------+--------------|
             |       8      |       9      |      10      |      11      |      12      |      13      |      14      |
             |              |              |              |              |              |              |              |
             |          198 |          178 |          165 |          187 |          176 |          187 |          164 |
             |          143 |          198 |          176 |          176 |          187 |          187 |          187 |
             |          167 |          187 |          187 |          231 |          222 |          123 |          231 |
             |--------------+--------------+--------------+--------------+--------------+--------------+--------------|
             |      15      |      16      |      17      |      18      |      19      |      20      |      21      |
             |              |              |              |              |              |              |              |
             |          187 |          187 |          198 |          187 |          187 |          156 |          176 |
             |          165 |          198 |          187 |          165 |          176 |          211 |          156 |
             |          167 |          156 |          156 |          178 |          156 |          199 |          143 |
             |--------------+--------------+--------------+--------------+--------------+--------------+--------------|
             |      22      |      23      |      24      |      25      |      26      |      27      |      28      |
             |              |              |              |              |              |              |              |
             |          165 |          187 |          185 |          187 |          167 |          167 |          267 |
             |          167 |          176 |          167 |          178 |          156 |          239 |          287 |
             |          211 |            . |          167 |          187 |          198 |          267 |          256 |
             |--------------+--------------+--------------+--------------+--------------+--------------+--------------|
             |      29      |      30      |      31      |              |              |              |              |
             |              |              |              |              |              |              |              |
             |          276 |          267 |          243 |              |              |              |              |
             |          243 |          287 |          231 |              |              |              |              |
             |          234 |          256 |          243 |              |              |              |              |
             ----------------------------------------------------------------------------------------------------------

                                            --------------------------------------------
                                            |          |     합계      |     평균      |
                                            |          |               |               |
                                            | brkfst   |          5733 |       184.935 |
                                            | lunch    |          5914 |       197.133 |
                                            | dinner   |          5844 |       194.800 |
                                            --------------------------------------------






                                                       이것은 첫번째 줄입니다
                                                       이것은 두번째 줄입니다
                                                       이것은 세번째 줄입니다

                                       Summer Planning Calendar:  Julia Q. Wydget, President                                       8
                                                        Better Products Inc.

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  |                                                                                                                             |
  |                                                          7월  1991                                                          |
  |                                                                                                                             |
  |-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
  |     일요일      |     월요일      |     화요일      |     수요일      |     목요일      |     금요일      |     토요일      |
  |-----------------+-----------------+-----------------+-----------------+-----------------+-----------------+-----------------|
  |                 |        1        |        2        |        3        |        4        |        5        |        6        |
  |                 |                 |                 |                 |                 |                 |                 |
  |                 |                 |                 |                 |                 |                 |                 |
  |                 |                 |                 |                 |                 |                 |                 |
  |                 |                 |                 |+=Interview/JW==+|                 |                 |                 |
  |                 |+Dist. Mtg./All=+|+====Mgrs. Meeting/District 6=====+|                 |+VIP Banquet/JW=+|                 |
  |-----------------+-----------------+-----------------+-----------------+-----------------+-----------------+-----------------|
  |        7        |        8        |        9        |       10        |       11        |       12        |       13        |
  |                 |                 |                 |                 |                 |                 |                 |
  |                 |                 |                 |                 |                 |                 |                 |
  |                 |                 |                 |                 |+Planning Counci+|+=Seminar/White=+|                 |
  |                 |+==================Trade Show/Knox==================+|+====Mgrs. Meeting/District 7=====+|                 |
  |                 |+================================Sales Drive/District 6=================================+|                 |
  |-----------------+-----------------+-----------------+-----------------+-----------------+-----------------+-----------------|
  |       14        |       15        |       16        |       17        |       18        |       19        |       20        |
  |                 |                 |                 |                 |                 |                 |                 |
  |                 |                 |                 |                 |                 |                 |                 |
  |                 |                 |                 |                 |+Planning Counci+|                 |                 |
  |                 |                 |+==Dentist/JW===+|+Bank Meeting/1s+|+NewsLetter Dead+|+=Seminar/White=+|                 |
  |+Co. Picnic/All=+|+================================Sales Drive/District 7=================================+|                 |
  |-----------------+-----------------+-----------------+-----------------+-----------------+-----------------+-----------------|
  |       21        |       22        |       23        |       24        |       25        |       26        |       27        |
  |                 |                 |                 |                 |                 |                 |                 |
  |                 |                 |                 |                 |                 |                 |                 |
  |                 |                 |                 |                 |                 |                 |                 |
  |                 |                 |                 |+=Birthday/Mary=+|+======Close Sale/WYGIX Co.=======+|                 |
  |                 |+===============Inventors Show/Melvin===============+|+Planning Counci+|                 |                 |
  |-----------------+-----------------+-----------------+-----------------+-----------------+-----------------+-----------------|
  |       28        |       29        |       30        |       31        |                 |                 |                 |
  |                 |                 |                 |                 |                 |                 |                 |
  |                 |                 |                 |                 |                 |                 |                 |
  |                 |                 |                 |                 |                 |                 |                 |
  |                 |                 |                 |                 |                 |                 |                 |
  |                 |                 |                 |                 |                 |                 |                 |
  -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------







                                                       이것은 첫번째 줄입니다
                                                       이것은 두번째 줄입니다
                                                       이것은 세번째 줄입니다

                                       Summer Planning Calendar:  Julia Q. Wydget, President                                       9
                                                        Better Products Inc.
                                                       Work and Home Schedule

           ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
           |                                                                                                                      |
           |                                                      7월  1991                                                       |
           |                                                                                                                      |
           |----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
           |     일요일     |     월요일     |     화요일     |     수요일     |     목요일     |     금요일     |     토요일     |
 ----------+----------------+----------------+----------------+----------------+----------------+----------------+----------------|
 |         |                |        1       |        2       |        3       |        4       |        5       |        6       |
 |.........|................|................|................|................|................|................|................|
 | CAL1    |                |                |                |+=Interview/JW=+|**Independence**|                |                |
 |         |                |+Dist. Mtg./All+|+===Mgrs. Meeting/District 6====+|                |+VIP Banquet/JW+|                |
 |.........|................|................|................|................|................|................|................|
 | CAL2    |                |                |                |                |                |                |+Beach trip/fam>|
 |---------+----------------+----------------+----------------+----------------+----------------+----------------+----------------|
 |         |        7       |        8       |        9       |       10       |       11       |       12       |       13       |
 |.........|................|................|................|................|................|................|................|
 | CAL1    |                |                |                |                |+Planning Counc+|+Seminar/White=+|                |
 |         |                |+================Trade Show/Knox=================+|+===Mgrs. Meeting/District 7====+|                |
 |         |                |+==============================Sales Drive/District 6==============================+|                |
 |.........|................|................|................|................|................|................|................|
 |---------+----------------+----------------+----------------+----------------+----------------+----------------+----------------|
 |         |       14       |       15       |       16       |       17       |       18       |       19       |       20       |
 |.........|................|................|................|................|................|................|................|
 | CAL1    |                |                |                |                |+Planning Counc+|                |                |
 |         |                |                |+==Dentist/JW==+|+Bank Meeting/1+|+NewsLetter Dea+|+Seminar/White=+|                |
 |         |+Co. Picnic/All+|+==============================Sales Drive/District 7==============================+|                |
 |.........|................|................|................|................|................|................|................|
 |---------+----------------+----------------+----------------+----------------+----------------+----------------+----------------|
 |         |       21       |       22       |       23       |       24       |       25       |       26       |       27       |
 |.........|................|................|................|................|................|................|................|
 | CAL1    |                |                |                |+Birthday/Mary=+|+=====Close Sale/WYGIX Co.======+|                |
 |         |                |+=============Inventors Show/Melvin==============+|+Planning Counc+|                |                |
 |.........|................|................|................|................|................|................|................|
 | CAL2    |                |                |                |                |                |                |+Ballgame/Famil+|
 |---------+----------------+----------------+----------------+----------------+----------------+----------------+----------------|
 |         |       28       |       29       |       30       |       31       |                |                |                |
 |.........|................|................|................|................|................|................|................|
 | CAL2    |                |****vacation****|                |                |                |                |                |
 |         |                |                |                |                |                |                |                |
 |         |                |                |                |                |                |                |                |
 |         |                |                |                |                |                |                |                |
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                                                       이것은 첫번째 줄입니다
                                                       이것은 두번째 줄입니다
                                                       이것은 세번째 줄입니다

                                                           The SAS System                                                         10

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  |                                                                                                                             |
  |                                                          7월  1986                                                          |
  |                                                                                                                             |
  |-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
  |     일요일      |     월요일      |     화요일      |     수요일      |     목요일      |     금요일      |     토요일      |
  |-----------------+-----------------+-----------------+-----------------+-----------------+-----------------+-----------------|
  |                 |                 |        1        |        2        |        3        |        4        |        5        |
  |                 |                 |                 |                 |                 |                 |                 |
  |                 |                 |                 |                 |                 |                 |                 |
  |                 |                 |                 |                 |                 |                 |                 |
  |                 |                 |                 |                 |                 |                 |                 |
  |                 |                 |                 |                 |+=========project/JW/CAL1=========>|                 |
  |-----------------+-----------------+-----------------+-----------------+-----------------+-----------------+-----------------|
  |        6        |        7        |        8        |        9        |       10        |       11        |       12        |
  |                 |                 |                 |                 |                 |                 |                 |
  |                 |                 |                 |                 |                 |                 |                 |
  |                 |                 |                 |                 |                 |                 |                 |
  |                 |+finish/JW/CAL1=+|                 |                 |                 |                 |                 |
  |                 |<project/JW/CAL1+|                 |                 |                 |                 |                 |
  |-----------------+-----------------+-----------------+-----------------+-----------------+-----------------+-----------------|
  |       13        |       14        |       15        |       16        |       17        |       18        |       19        |
  |                 |                 |                 |                 |                 |                 |                 |
  |                 |                 |                 |                 |                 |                 |                 |
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  |                 |                 |                 |                 |                 |                 |                 |
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  |       20        |       21        |       22        |       23        |       24        |       25        |       26        |
  |                 |                 |                 |                 |                 |                 |                 |
  |                 |                 |                 |                 |                 |                 |                 |
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  |                 |                 |                 |                 |                 |                 |                 |
  |-----------------+-----------------+-----------------+-----------------+-----------------+-----------------+-----------------|
  |       27        |       28        |       29        |       30        |       31        |                 |                 |
  |                 |                 |                 |                 |                 |                 |                 |
  |                 |                 |                 |                 |                 |                 |                 |
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  |                 |                 |                 |                 |                 |                 |                 |
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                                                       이것은 첫번째 줄입니다
                                                       이것은 두번째 줄입니다
                                                       이것은 세번째 줄입니다

                                                           The SAS System                                                         11

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  |                                                                                                                             |
  |                                                          7월  1986                                                          |
  |                                                                                                                             |
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  |     일요일      |     월요일      |     화요일      |     수요일      |     목요일      |     금요일      |     토요일      |
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  |                 |                 |        1        |        2        |        3        |        4        |        5        |
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  |        6        |        7        |        8        |        9        |       10        |       11        |       12        |
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  |       13        |       14        |       15        |       16        |       17        |       18        |       19        |
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                                                       이것은 첫번째 줄입니다
                                                       이것은 두번째 줄입니다
                                                       이것은 세번째 줄입니다

                                                           The SAS System                                                         12

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  |                                                                                                                             |
  |                                                          7월  1986                                                          |
  |                                                                                                                             |
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  |     일요일      |     월요일      |     화요일      |     수요일      |     목요일      |     금요일      |     토요일      |
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  |                 |                 |        1        |        2        |        3        |        4        |        5        |
  |                 |                 |                 |                 |                 |                 |                 |
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  |        6        |        7        |        8        |        9        |       10        |       11        |       12        |
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  |       13        |       14        |       15        |       16        |       17        |       18        |       19        |
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  |       20        |       21        |       22        |       23        |       24        |       25        |       26        |
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  |       27        |       28        |       29        |       30        |       31        |                 |                 |
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                                                       이것은 첫번째 줄입니다
                                                       이것은 두번째 줄입니다
                                                       이것은 세번째 줄입니다

                                            Meals Served in Community Hospital Cafeteria                                          13

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                    |                                                                                          |
                    |                                        12월  1991                                        |
                    |                                                                                          |
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                    |   일요일   |   월요일   |   화요일   |   수요일   |   목요일   |   금요일   |   토요일   |
                    |------------+------------+------------+------------+------------+------------+------------|
                    |      1     |      2     |      3     |      4     |      5     |      6     |      7     |
                    |            |            |            |            |            |            |            |
                    | 123 Brkfst | 123 Brkfst | 188 Brkfst | 123 Brkfst | 200 Brkfst | 176 Brkfst | 156 Brkfst |
                    | 234 Lunch  | 234 Lunch  | 188 Lunch  | 183 Lunch  | 267 Lunch  | 165 Lunch  |          . |
                    | 123 Dinner | 238 Dinner | 198 Dinner | 176 Dinner | 243 Dinner | 177 Dinner | 167 Dinner |
                    |------------+------------+------------+------------+------------+------------+------------|
                    |      8     |      9     |     10     |     11     |     12     |     13     |     14     |
                    |            |            |            |            |            |            |            |
                    | 198 Brkfst | 178 Brkfst | 165 Brkfst | 187 Brkfst | 176 Brkfst | 187 Brkfst | 164 Brkfst |
                    | 143 Lunch  | 198 Lunch  | 176 Lunch  | 176 Lunch  | 187 Lunch  | 187 Lunch  | 187 Lunch  |
                    | 167 Dinner | 187 Dinner | 187 Dinner | 231 Dinner | 222 Dinner | 123 Dinner | 231 Dinner |
                    |------------+------------+------------+------------+------------+------------+------------|
                    |     15     |     16     |     17     |     18     |     19     |     20     |     21     |
                    |            |            |            |            |            |            |            |
                    | 187 Brkfst | 187 Brkfst | 198 Brkfst | 187 Brkfst | 187 Brkfst | 156 Brkfst | 176 Brkfst |
                    | 165 Lunch  | 198 Lunch  | 187 Lunch  | 165 Lunch  | 176 Lunch  | 211 Lunch  | 156 Lunch  |
                    | 167 Dinner | 156 Dinner | 156 Dinner | 178 Dinner | 156 Dinner | 199 Dinner | 143 Dinner |
                    |------------+------------+------------+------------+------------+------------+------------|
                    |     22     |     23     |     24     |     25     |     26     |     27     |     28     |
                    |            |            |            |*Christmas**|            |            |            |
                    | 165 Brkfst | 187 Brkfst | 185 Brkfst | 187 Brkfst | 167 Brkfst | 167 Brkfst | 267 Brkfst |
                    | 167 Lunch  | 176 Lunch  | 167 Lunch  | 178 Lunch  | 156 Lunch  | 239 Lunch  | 287 Lunch  |
                    | 211 Dinner |          . | 167 Dinner | 187 Dinner | 198 Dinner | 267 Dinner | 256 Dinner |
                    |------------+------------+------------+------------+------------+------------+------------|
                    |     29     |     30     |     31     |            |            |            |            |
                    |            |            |            |            |            |            |            |
                    | 276 Brkfst | 267 Brkfst | 243 Brkfst |            |            |            |            |
                    | 243 Lunch  | 287 Lunch  | 231 Lunch  |            |            |            |            |
                    | 234 Dinner | 256 Dinner | 243 Dinner |            |            |            |            |
                    --------------------------------------------------------------------------------------------

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                                               |                   | 합계 |  평균  |
                                               |                   |      |        |
                                               | Breakfasts Served | 5733 | 184.94 |
                                               |    Lunches Served | 5914 | 197.13 |
                                               |    Dinners Served | 5844 | 194.80 |
                                               -------------------------------------






                                                       이것은 첫번째 줄입니다
                                                       이것은 두번째 줄입니다
                                                       이것은 세번째 줄입니다

                                                     System Performance Summary                                                   14
                                                First National Bank Computer Center
                                                    Mean Usage per Business Day

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                           |                                                                            |
                           |                                 5월  1988                                  |
                           |                                                                            |
                           |----------------------------------------------------------------------------|
                           |  일요일  |  월요일  |  화요일  |  수요일  |  목요일  |  금요일  |  토요일  |
                           |----------+----------+----------+----------+----------+----------+----------|
                           |     1    |     2    |     3    |     4    |     5    |     6    |     7    |
                           |          |          |          |          |          |          |          |
                           |          | 873 jobs | 881 jobs | 940 jobs | 194 jobs | 154 jobs |          |
                           |          | 22.1 act | 23.8 act | 24.0 act |  5.3 act | 17.4 act |          |
                           |          |  7.6 cpu | 11.7 cpu |  7.7 cpu |  1.5 cpu |  7.1 cpu |          |
                           |----------+----------+----------+----------+----------+----------+----------|
                           |     8    |     9    |    10    |    11    |    12    |    13    |    14    |
                           |          |          |          |          |          |          |          |
                           |          | 807 jobs | 829 jobs | 915 jobs | 388 jobs | 000 jobs |          |
                           |          | 24.0 act | 23.4 act | 24.0 act | 21.0 act | 00.0 act |          |
                           |          | 10.5 cpu | 10.5 cpu | 10.6 cpu |  6.9 cpu | 00.0 cpu |          |
                           |----------+----------+----------+----------+----------+----------+----------|
                           |    15    |    16    |    17    |    18    |    19    |    20    |    21    |
                           |          |          |          |          |          |          |          |
                           |          | 806 jobs | 848 jobs | 906 jobs | 103 jobs | 103 jobs |          |
                           |          | 24.0 act | 23.6 act | 23.0 act | 23.4 act | 20.1 act |          |
                           |          | 10.0 cpu | 10.5 cpu | 10.1 cpu | 18.7 cpu | 20.0 cpu |          |
                           |----------+----------+----------+----------+----------+----------+----------|
                           |    22    |    23    |    24    |    25    |    26    |    27    |    28    |
                           |          |          |          |          |          |          |          |
                           |          | 729 jobs | 652 jobs | 809 jobs | 168 jobs |  85 jobs |          |
                           |          | 24.0 act | 21.3 act | 23.8 act | 15.8 act |  7.0 act |          |
                           |          |  4.9 cpu | 12.2 cpu | 12.3 cpu | 10.7 cpu |  5.6 cpu |          |
                           |----------+----------+----------+----------+----------+----------+----------|
                           |    29    |    30    |    31    |          |          |          |          |
                           |          |          |          |          |          |          |          |
                           |          |          | 100 jobs |          |          |          |          |
                           |          |          | 11.1 act |          |          |          |          |
                           |          |          |  1.8 cpu |          |          |          |          |
                           ------------------------------------------------------------------------------

                                                -----------------------------------
                                                |              |  합계   |  평균  |
                                                |              |         |        |
                                                | Jobs Run     |   11290 |  564.5 |
                                                | Active Hours |     402 |   20.1 |
                                                | Cpu Hours    |     191 |    9.5 |
                                                -----------------------------------





                                                       이것은 첫번째 줄입니다
                                                       이것은 두번째 줄입니다
                                                       이것은 세번째 줄입니다

                                                     System Performance Summary                                                   15
                                                First National Bank Computer Center
                                                         Mean Usage per Day

                           ------------------------------------------------------------------------------
                           |                                                                            |
                           |                                 5월  1988                                  |
                           |                                                                            |
                           |----------------------------------------------------------------------------|
                           |  일요일  |  월요일  |  화요일  |  수요일  |  목요일  |  금요일  |  토요일  |
                           |----------+----------+----------+----------+----------+----------+----------|
                           |     1    |     2    |     3    |     4    |     5    |     6    |     7    |
                           |          |          |          |          |          |          |          |
                           | 000 jobs | 873 jobs | 881 jobs | 940 jobs | 194 jobs | 154 jobs | 000 jobs |
                           | 00.0 act | 22.1 act | 23.8 act | 24.0 act |  5.3 act | 17.4 act | 00.0 act |
                           | 00.0 cpu |  7.6 cpu | 11.7 cpu |  7.7 cpu |  1.5 cpu |  7.1 cpu | 00.0 cpu |
                           |----------+----------+----------+----------+----------+----------+----------|
                           |     8    |     9    |    10    |    11    |    12    |    13    |    14    |
                           |          |          |          |          |          |          |          |
                           | 000 jobs | 807 jobs | 829 jobs | 915 jobs | 388 jobs | 000 jobs | 000 jobs |
                           | 00.0 act | 24.0 act | 23.4 act | 24.0 act | 21.0 act | 00.0 act | 00.0 act |
                           | 00.0 cpu | 10.5 cpu | 10.5 cpu | 10.6 cpu |  6.9 cpu | 00.0 cpu | 00.0 cpu |
                           |----------+----------+----------+----------+----------+----------+----------|
                           |    15    |    16    |    17    |    18    |    19    |    20    |    21    |
                           |          |          |          |          |          |          |          |
                           | 000 jobs | 806 jobs | 848 jobs | 906 jobs | 103 jobs | 103 jobs | 000 jobs |
                           | 00.0 act | 24.0 act | 23.6 act | 23.0 act | 23.4 act | 20.1 act | 00.0 act |
                           | 00.0 cpu | 10.0 cpu | 10.5 cpu | 10.1 cpu | 18.7 cpu | 20.0 cpu | 00.0 cpu |
                           |----------+----------+----------+----------+----------+----------+----------|
                           |    22    |    23    |    24    |    25    |    26    |    27    |    28    |
                           |          |          |          |          |          |          |          |
                           | 000 jobs | 729 jobs | 652 jobs | 809 jobs | 168 jobs |  85 jobs | 000 jobs |
                           | 00.0 act | 24.0 act | 21.3 act | 23.8 act | 15.8 act |  7.0 act | 00.0 act |
                           | 00.0 cpu |  4.9 cpu | 12.2 cpu | 12.3 cpu | 10.7 cpu |  5.6 cpu | 00.0 cpu |
                           |----------+----------+----------+----------+----------+----------+----------|
                           |    29    |    30    |    31    |          |          |          |          |
                           |          |          |          |          |          |          |          |
                           | 000 jobs | 000 jobs | 100 jobs |          |          |          |          |
                           | 00.0 act | 00.0 act | 11.1 act |          |          |          |          |
                           | 00.0 cpu | 00.0 cpu |  1.8 cpu |          |          |          |          |
                           ------------------------------------------------------------------------------

                                               -------------------------------------
                                               |                |  합계   |  평균  |
                                               |                |         |        |
                                               | Jobs Run Daily |   11290 |  364.2 |
                                               | Active Hours   |     402 |   13.0 |
                                               | Cpu Hours      |     191 |    6.2 |
                                               -------------------------------------





                                                       이것은 첫번째 줄입니다
                                                       이것은 두번째 줄입니다
                                                       이것은 세번째 줄입니다

                                            Well Drilling Cost Summary:  Output=Separate                                          16

............................................................ _cal_=CAL1 ............................................................

        -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
        |                                                                                                                 |
        |                                                    7월  1985                                                    |
        |                                                                                                                 |
        |-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
        |      월요일      |      화요일      |      수요일      |      목요일      |      금요일      |      토요일      |
        |------------------+------------------+------------------+------------------+------------------+------------------|
        |         1        |         2        |         3        |         4        |         5        |         6        |
        |                  |                  |                  |***Independence***|                  |                  |
        | Drill Well       |                  |                  | Lay Power Line   | Assemble Tank    |                  |
        |              3.5 |                  |                  |                3 |                4 |                  |
        |        $1,000.00 |                  |                  |        $2,000.00 |        $1,000.00 |                  |
        |------------------+------------------+------------------+------------------+------------------+------------------|
        |         8        |         9        |        10        |        11        |        12        |        13        |
        |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
        | Build Pump House |                  |                  | Pour Foundation  |                  |                  |
        |                3 |                  |                  |                4 |                  |                  |
        |        $2,000.00 |                  |                  |        $1,500.00 |                  |                  |
        |------------------+------------------+------------------+------------------+------------------+------------------|
        |        15        |        16        |        17        |        18        |        19        |        20        |
        |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
        | Install Pump     |                  |                  |                  | Install Pipe     | Erect Tower      |
        |                4 |                  |                  |                  |                2 |                6 |
        |          $500.00 |                  |                  |                  |        $1,000.00 |        $2,500.00 |
        |------------------+------------------+------------------+------------------+------------------+------------------|
        |        22        |        23        |        24        |        25        |        26        |        27        |
        |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
        |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
        |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
        |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
        |------------------+------------------+------------------+------------------+------------------+------------------|
        |        29        |        30        |        31        |                  |                  |                  |
        |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
        |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
        |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
        |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
        -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

                                                      ------------------------
                                                      |   범례   |   합계    |
                                                      |          |           |
                                                      | task     |           |
                                                      | dur      |           |
                                                      | cost     | $11500.00 |
                                                      ------------------------





                                                       이것은 첫번째 줄입니다
                                                       이것은 두번째 줄입니다
                                                       이것은 세번째 줄입니다

                                            Well Drilling Cost Summary:  Output=Separate                                          17

............................................................ _cal_=CAL2 ............................................................

        -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
        |                                                                                                                 |
        |                                                    7월  1985                                                    |
        |                                                                                                                 |
        |-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
        |      월요일      |      화요일      |      수요일      |      목요일      |      금요일      |      토요일      |
        |------------------+------------------+------------------+------------------+------------------+------------------|
        |         1        |         2        |         3        |         4        |         5        |         6        |
        |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
        | Deliver Material |                  | Excavate         |                  |                  |                  |
        |                2 |                  |             4.75 |                  |                  |                  |
        |          $500.00 |                  |        $3,500.00 |                  |                  |                  |
        |------------------+------------------+------------------+------------------+------------------+------------------|
        |         8        |         9        |        10        |        11        |        12        |        13        |
        |*****Vacation*****|                  |                  |                  |                  |                  |
        |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
        |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
        |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
        |------------------+------------------+------------------+------------------+------------------+------------------|
        |        15        |        16        |        17        |        18        |        19        |        20        |
        |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
        |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
        |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
        |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
        |------------------+------------------+------------------+------------------+------------------+------------------|
        |        22        |        23        |        24        |        25        |        26        |        27        |
        |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
        |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
        |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
        |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
        |------------------+------------------+------------------+------------------+------------------+------------------|
        |        29        |        30        |        31        |                  |                  |                  |
        |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
        |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
        |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
        |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
        -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

                                                      ------------------------
                                                      |   범례   |   합계    |
                                                      |          |           |
                                                      | task     |           |
                                                      | dur      |           |
                                                      | cost     | $4,000.00 |
                                                      ------------------------





                                                       이것은 첫번째 줄입니다
                                                       이것은 두번째 줄입니다
                                                       이것은 세번째 줄입니다

                                            Well Drilling Cost Summary:  Output=Combine                                           18

             -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
             |                                                                                                                 |
             |                                                    7월  1985                                                    |
             |                                                                                                                 |
             |-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
             |      월요일      |      화요일      |      수요일      |      목요일      |      금요일      |      토요일      |
   ----------+------------------+------------------+------------------+------------------+------------------+------------------|
   |         |         1        |         2        |         3        |         4        |         5        |         6        |
   |.........|..................|..................|..................|..................|..................|..................|
   | CAL1    | Drill Well       |                  |                  | Lay Power Line   | Assemble Tank    |                  |
   |         |              3.5 |                  |                  |                3 |                4 |                  |
   |         |        $1,000.00 |                  |                  |        $2,000.00 |        $1,000.00 |                  |
   |.........|..................|..................|..................|..................|..................|..................|
   |---------+------------------+------------------+------------------+------------------+------------------+------------------|
   |         |         8        |         9        |        10        |        11        |        12        |        13        |
   |.........|..................|..................|..................|..................|..................|..................|
   | CAL1    | Build Pump House |                  |                  | Pour Foundation  |                  |                  |
   |         |                3 |                  |                  |                4 |                  |                  |
   |         |        $2,000.00 |                  |                  |        $1,500.00 |                  |                  |
   |         |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
   |---------+------------------+------------------+------------------+------------------+------------------+------------------|
   |         |        15        |        16        |        17        |        18        |        19        |        20        |
   |.........|..................|..................|..................|..................|..................|..................|
   | CAL1    | Install Pump     |                  |                  |                  | Install Pipe     | Erect Tower      |
   |         |                4 |                  |                  |                  |                2 |                6 |
   |         |          $500.00 |                  |                  |                  |        $1,000.00 |        $2,500.00 |
   |         |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
   |---------+------------------+------------------+------------------+------------------+------------------+------------------|
   |         |        22        |        23        |        24        |        25        |        26        |        27        |
   |         |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
   |         |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
   |         |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
   |         |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
   |         |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
   |---------+------------------+------------------+------------------+------------------+------------------+------------------|
   |         |        29        |        30        |        31        |                  |                  |                  |
   |         |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
   |         |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
   |         |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
   |         |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
   |         |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
   -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------







                                                       이것은 첫번째 줄입니다
                                                       이것은 두번째 줄입니다
                                                       이것은 세번째 줄입니다

                                            Well Drilling Cost Summary:  Output=Combine                                           19

                                                 ----------------------------------
                                                 |         |   범례   |   합계    |
                                                 |.........|..........|...........|
                                                 | DEFAULT | task     |           |
                                                 |         | dur      |           |
                                                 |         | cost     |     $0.00 |
                                                 |.........|..........|...........|
                                                 | CAL1    | task     |           |
                                                 |         | dur      |           |
                                                 |         | cost     | $11500.00 |
                                                 |.........|..........|...........|
                                                 | CAL2    | task     |           |
                                                 |         | dur      |           |
                                                 |         | cost     | $4,000.00 |
                                                 |=========|==========|===========|
                                                 |         | task     |           |
                                                 |         | dur      |           |
                                                 |         | cost     | $15500.00 |
                                                 ----------------------------------



















                                                       이것은 첫번째 줄입니다
                                                       이것은 두번째 줄입니다
                                                       이것은 세번째 줄입니다

                                              Well Drilling Cost Summary:  Output=Mix                                             20

        -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
        |                                                                                                                 |
        |                                                    7월  1985                                                    |
        |                                                                                                                 |
        |-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
        |      월요일      |      화요일      |      수요일      |      목요일      |      금요일      |      토요일      |
        |------------------+------------------+------------------+------------------+------------------+------------------|
        |         1        |         2        |         3        |         4        |         5        |         6        |
        |                  |                  |                  |***Independence***|                  |                  |
        | Deliver Material |                  | Excavate         | Lay Power Line   | Assemble Tank    |                  |
        |                2 |                  |             4.75 |                3 |                4 |                  |
        |          $500.00 |                  |        $3,500.00 |        $2,000.00 |        $1,000.00 |                  |
        |------------------+------------------+------------------+------------------+------------------+------------------|
        |         8        |         9        |        10        |        11        |        12        |        13        |
        |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
        | Build Pump House |                  |                  | Pour Foundation  |                  |                  |
        |                3 |                  |                  |                4 |                  |                  |
        |        $2,000.00 |                  |                  |        $1,500.00 |                  |                  |
        |------------------+------------------+------------------+------------------+------------------+------------------|
        |        15        |        16        |        17        |        18        |        19        |        20        |
        |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
        | Install Pump     |                  |                  |                  | Install Pipe     | Erect Tower      |
        |                4 |                  |                  |                  |                2 |                6 |
        |          $500.00 |                  |                  |                  |        $1,000.00 |        $2,500.00 |
        |------------------+------------------+------------------+------------------+------------------+------------------|
        |        22        |        23        |        24        |        25        |        26        |        27        |
        |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
        |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
        |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
        |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
        |------------------+------------------+------------------+------------------+------------------+------------------|
        |        29        |        30        |        31        |                  |                  |                  |
        |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
        |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
        |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
        |                  |                  |                  |                  |                  |                  |
        -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

                                                      ------------------------
                                                      |   범례   |   합계    |
                                                      |          |           |
                                                      | task     |           |
                                                      | dur      |           |
                                                      | cost     | $14500.00 |
                                                      ------------------------









                                                       이것은 첫번째 줄입니다
                                                       이것은 두번째 줄입니다
                                                       이것은 세번째 줄입니다

                                       Summer Planning Calendar:  Julia Q. Wydget, President                                      21
                                                        Better Products Inc.

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|                                                                                                                                 |
|                                                            7월  1991                                                            |
|                                                                                                                                 |
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|         월요일          |         화요일          |         수요일          |         목요일          |         금요일          |
|-------------------------+-------------------------+-------------------------+-------------------------+-------------------------|
|            1            |            2            |            3            |            4            |            5            |
|                         |                         |                         |******Independence*******|                         |
|                         |                         |                         |                         |                         |
|                         |                         |                         |                         |                         |
|                         |                         |                         |                         |                         |
|                         |                         |                         |                         |                         |
|                         |                         |+=====Interview/JW======+|                         |                         |
|+====Dist. Mtg./All=====+|+============Mgrs. Meeting/District 6=============+|                         |+====VIP Banquet/JW=====+|
|-------------------------+-------------------------+-------------------------+-------------------------+-------------------------|
|            8            |            9            |           10            |           11            |           12            |
|                         |                         |                         |                         |                         |
|                         |                         |                         |                         |                         |
|                         |                         |                         |                         |                         |
|                         |                         |                         |                         |                         |
|                         |                         |                         |+Planning Council/Group +|+=====Seminar/White=====+|
|+==============================Trade Show/Knox==============================+|+============Mgrs. Meeting/District 7=============+|
|+====================================================Sales Drive/District 6=====================================================+|
|-------------------------+-------------------------+-------------------------+-------------------------+-------------------------|
|           15            |           16            |           17            |           18            |           19            |
|                         |                         |                         |                         |                         |
|                         |                         |                         |                         |                         |
|                         |                         |                         |                         |                         |
|                         |                         |                         |                         |                         |
|                         |                         |                         |+Planning Council/Group +|+====Co. Picnic/All=====+|
|                         |+======Dentist/JW=======+|+=Bank Meeting/1st Natl=+|+NewsLetter Deadline/All+|+=====Seminar/White=====+|
|+====================================================Sales Drive/District 7=====================================================+|
|-------------------------+-------------------------+-------------------------+-------------------------+-------------------------|
|           22            |           23            |           24            |           25            |           26            |
|                         |                         |                         |                         |                         |
|                         |                         |                         |                         |                         |
|                         |                         |                         |                         |                         |
|                         |                         |                         |                         |                         |
|                         |                         |                         |                         |                         |
|                         |                         |+=====Birthday/Mary=====+|+==============Close Sale/WYGIX Co.===============+|
|+===========================Inventors Show/Melvin===========================+|+Planning Council/Group +|                         |
|-------------------------+-------------------------+-------------------------+-------------------------+-------------------------|
|           29            |           30            |           31            |                         |                         |
|********Vacation*********|********Vacation*********|********Vacation*********|                         |                         |
|                         |                         |                         |                         |                         |
|                         |                         |                         |                         |                         |
|                         |                         |                         |                         |                         |
|                         |                         |                         |                         |                         |
|                         |                         |                         |                         |                         |
|                         |                         |                         |                         |                         |
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                                                       이것은 첫번째 줄입니다
                                                       이것은 두번째 줄입니다
                                                       이것은 세번째 줄입니다

                                           Well Drilling Work Schedule:  Output=Separate                                          22

............................................................ _cal_=CAL1 ............................................................

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  |                                                                                                                             |
  |                                                          7월  1985                                                          |
  |                                                                                                                             |
  |-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
  |       월요일       |       화요일       |       수요일       |       목요일       |       금요일       |       토요일       |
  |--------------------+--------------------+--------------------+--------------------+--------------------+--------------------|
  |          1         |          2         |          3         |          4         |          5         |          6         |
  |                    |                    |                    |****Independence****|                    |                    |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |                    |                    |                    |                    |+Assemble Tank/$1,0>|                    |
  |                    |                    |                    |                    |+Lay Power Line/$2,>|                    |
  |+====================Drill Well/$1,000.00====================>|                    |<Drill Well/$1,000.+|                    |
  |--------------------+--------------------+--------------------+--------------------+--------------------+--------------------|
  |          8         |          9         |         10         |         11         |         12         |         13         |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |+===========================Build Pump House/$2,000.00============================+|                    |                    |
  |<=============================Assemble Tank/$1,000.00=============================+|                    |                    |
  |<=======Lay Power Line/$2,000.00========+|                    |+=======Pour Foundation/$1,500.00=======>|                    |
  |--------------------+--------------------+--------------------+--------------------+--------------------+--------------------|
  |         15         |         16         |         17         |         18         |         19         |         20         |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |+=========================================Install Pump/$500.00=========================================+|                    |
  |<=================Pour Foundation/$1,500.00==================+|                    |+Install Pipe/$1,00>|                    |
  |--------------------+--------------------+--------------------+--------------------+--------------------+--------------------|
  |         22         |         23         |         24         |         25         |         26         |         27         |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |+========================================Erect Tower/$2,500.00=========================================>|                    |
  |<========Install Pipe/$1,000.00=========+|                    |                    |                    |                    |
  |--------------------+--------------------+--------------------+--------------------+--------------------+--------------------|
  |         29         |         30         |         31         |                    |                    |                    |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |<Erect Tower/$2,500+|                    |                    |                    |                    |                    |
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                                                       이것은 첫번째 줄입니다
                                                       이것은 두번째 줄입니다
                                                       이것은 세번째 줄입니다

                                           Well Drilling Work Schedule:  Output=Separate                                          23

............................................................ _cal_=CAL2 ............................................................

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  |                                                                                                                             |
  |                                                          7월  1985                                                          |
  |                                                                                                                             |
  |-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
  |       월요일       |       화요일       |       수요일       |       목요일       |       금요일       |       토요일       |
  |--------------------+--------------------+--------------------+--------------------+--------------------+--------------------|
  |          1         |          2         |          3         |          4         |          5         |          6         |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |                    |                    |+===============================Excavate/$3,500.00================================>|
  |+==================Deliver Material/$500.00==================+|                    |                    |                    |
  |--------------------+--------------------+--------------------+--------------------+--------------------+--------------------|
  |          8         |          9         |         10         |         11         |         12         |         13         |
  |******Vacation******|                    |                    |                    |                    |                    |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |                    |<==========Excavate/$3,500.00===========+|                    |                    |                    |
  |--------------------+--------------------+--------------------+--------------------+--------------------+--------------------|
  |         15         |         16         |         17         |         18         |         19         |         20         |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |--------------------+--------------------+--------------------+--------------------+--------------------+--------------------|
  |         22         |         23         |         24         |         25         |         26         |         27         |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |--------------------+--------------------+--------------------+--------------------+--------------------+--------------------|
  |         29         |         30         |         31         |                    |                    |                    |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------






                                                       이것은 첫번째 줄입니다
                                                       이것은 두번째 줄입니다
                                                       이것은 세번째 줄입니다

                                            Well Drilling Work Schedule:  Output=Combine                                          24

          -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
          |                                                                                                                       |
          |                                                       7월  1985                                                       |
          |                                                                                                                       |
          |-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
          |      월요일       |      화요일       |      수요일       |      목요일       |      금요일       |      토요일       |
----------+-------------------+-------------------+-------------------+-------------------+-------------------+-------------------|
|         |         1         |         2         |         3         |         4         |         5         |         6         |
|.........|...................|...................|...................|...................|...................|...................|
| CAL1    |                   |                   |                   |***Independence****|+Assemble Tank/$1,>|                   |
|         |                   |                   |                   |                   |+Lay Power Line/$2>|                   |
|         |+==================Drill Well/$1,000.00===================>|                   |<Drill Well/$1,000+|                   |
|.........|...................|...................|...................|...................|...................|...................|
| CAL2    |                   |                   |+=============================Excavate/$3,500.00==============================>|
|---------+-------------------+-------------------+-------------------+-------------------+-------------------+-------------------|
|         |         8         |         9         |        10         |        11         |        12         |        13         |
|.........|...................|...................|...................|...................|...................|...................|
| CAL1    |+=========================Build Pump House/$2,000.00==========================+|                   |                   |
|         |<===========================Assemble Tank/$1,000.00===========================+|                   |                   |
|         |<======Lay Power Line/$2,000.00=======+|                   |+======Pour Foundation/$1,500.00======>|                   |
|.........|...................|...................|...................|...................|...................|...................|
| CAL2    |*****Vacation******|<=========Excavate/$3,500.00==========+|                   |                   |                   |
|---------+-------------------+-------------------+-------------------+-------------------+-------------------+-------------------|
|         |        15         |        16         |        17         |        18         |        19         |        20         |
|.........|...................|...................|...................|...................|...................|...................|
| CAL1    |+======================================Install Pump/$500.00=======================================+|                   |
|         |<================Pour Foundation/$1,500.00================+|                   |+Install Pipe/$1,0>|                   |
|         |                   |                   |                   |                   |                   |                   |
|         |                   |                   |                   |                   |                   |                   |
|         |                   |                   |                   |                   |                   |                   |
|---------+-------------------+-------------------+-------------------+-------------------+-------------------+-------------------|
|         |        22         |        23         |        24         |        25         |        26         |        27         |
|.........|...................|...................|...................|...................|...................|...................|
| CAL1    |+======================================Erect Tower/$2,500.00======================================>|                   |
|         |<=======Install Pipe/$1,000.00========+|                   |                   |                   |                   |
|         |                   |                   |                   |                   |                   |                   |
|         |                   |                   |                   |                   |                   |                   |
|         |                   |                   |                   |                   |                   |                   |
|---------+-------------------+-------------------+-------------------+-------------------+-------------------+-------------------|
|         |        29         |        30         |        31         |                   |                   |                   |
|.........|...................|...................|...................|...................|...................|...................|
| CAL1    |<Erect Tower/$2,50+|                   |                   |                   |                   |                   |
|         |                   |                   |                   |                   |                   |                   |
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                                                       이것은 첫번째 줄입니다
                                                       이것은 두번째 줄입니다
                                                       이것은 세번째 줄입니다

                                              Well Drilling Work Schedule:  Output=Mix                                            25

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  |                                                                                                                             |
  |                                                          7월  1985                                                          |
  |                                                                                                                             |
  |-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
  |       월요일       |       화요일       |       수요일       |       목요일       |       금요일       |       토요일       |
  |--------------------+--------------------+--------------------+--------------------+--------------------+--------------------|
  |          1         |          2         |          3         |          4         |          5         |          6         |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |                    |                    |                    |                    |+Assemble Tank/$1,0>|                    |
  |                    |                    |+===============================Excavate/$3,500.00================================>|
  |+==================Deliver Material/$500.00==================+|****Independence****|+Lay Power Line/$2,>|                    |
  |+====================Drill Well/$1,000.00====================>|****Independence****|<Drill Well/$1,000.+|                    |
  |--------------------+--------------------+--------------------+--------------------+--------------------+--------------------|
  |          8         |          9         |         10         |         11         |         12         |         13         |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |+===========================Build Pump House/$2,000.00============================+|                    |                    |
  |<=============================Assemble Tank/$1,000.00=============================+|                    |                    |
  |<=======Lay Power Line/$2,000.00========+|                    |                    |                    |                    |
  |******Vacation******|<==========Excavate/$3,500.00===========+|+=======Pour Foundation/$1,500.00=======>|                    |
  |--------------------+--------------------+--------------------+--------------------+--------------------+--------------------|
  |         15         |         16         |         17         |         18         |         19         |         20         |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |+=========================================Install Pump/$500.00=========================================+|                    |
  |<=================Pour Foundation/$1,500.00==================+|                    |+Install Pipe/$1,00>|                    |
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  |         22         |         23         |         24         |         25         |         26         |         27         |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |+========================================Erect Tower/$2,500.00=========================================>|                    |
  |<========Install Pipe/$1,000.00=========+|                    |                    |                    |                    |
  |--------------------+--------------------+--------------------+--------------------+--------------------+--------------------|
  |         29         |         30         |         31         |                    |                    |                    |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |                    |                    |                    |                    |                    |                    |
  |<Erect Tower/$2,500+|                    |                    |                    |                    |                    |
  -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------








                                                       이것은 첫번째 줄입니다
                                                       이것은 두번째 줄입니다
                                                       이것은 세번째 줄입니다

♥♥♥♥♥
음...대단하군.. title과 foot을 안지워서 이 무슨 간간히 테러의 흔적이 남는 것이더냐;;;
아무튼, 이런식으로 캘린더를 운용할 수 있다.
놀라지마라!! 내가 짠 거 아니다!! 그렇게 생각하면 나도 놀란다! ㅇ_ㅇ!!

아무튼 그래서 4장 끝이다.
...허무하다고?
...말했지 않는가. 별 것 없다고.
...좀 믿고 살자.

5장부터 실제 프로그래밍으로 들어간다. 그럼 지금까지는 뭐였냐고?
소개다..소개다...소개다....소개다......소개다...........소개다....................

by Joe & Soohy 2007. 2. 16. 21:20

SAS : Statistics Analysis System -> Stretegy Application System 으로 의미가 변화했다고 한다.
SAS Basic 프로그램을 기본으로 회기분석, 그래프, 통계분석, 시계열분석 등 다양한 프로그램들을 붙여서 사용할 수 있다. 사용은 1년마다 라이센스 갱신을 통해서 가능하다.

나는 통계학과생이 아니다. 때문에, 통계에 대한 기본은 없다.
하지만 경영정보학과의 IT적인 마인드로 시스템을 하나하나 살펴보고자 한다.

공부를 위한 교재는 'SAS 강좌와 통계컨설팅' 이라는 책이다.
강남 교보문고에 갈 일이 있었는데, 거기서 한 카드회사 숙녀분께 추천받아 사게됬다.
감사하다는 말씀도 못 드려서 죄송합니다.
인연이 되면 또 보겠죠. 그 때 고맙다는 인사를 드리겠습니다~

자 초장부터 문제가 시작된다.
SAS 프로그램을 어디서 구한단 말인가...ㄱ-
자 걱정은 알아서 해결하고,

1장은 설치고, 2장은 간단한 명령어이다.
설치야 요즘은 next만 눌러도 되는 시절 아닌가.
중요한 것이 있다면, SID라는 라이센스를 통해 인증을 받아야 하는 것이다.
예전에 SAS 강좌를 들으러 SAS Korea에 간 적이 있다는데, 이 정책은 앞으로도 튼튼하게 유지될 것이라고 한다.

The Power to know

명령어 입력창에 'num'이라고 치면 숫자가 붙는다. 개인적으로는 이해하기 쉬워서 이걸 써야 될 것 같다.
책에서는 프로그램입력기(pgm)를 쓰라고 하는데, 난 확장입력기(wpgm)이 더 편해서 그냥 쓰련다....라고는 했지만, 입력을하니 잘 안먹는다... 왜지; 대체 왜!!!
아무래도, 내가 내공이 쌓이기 전까지는 pgm을 써야겠다.
♥♥♥♥♥
DATA a1; INPUT x y;                                                                                                                    
CARDS;                                                                                                                                 
1 2                                                                                                                                    
3 4                                                                                                                                    
;                                                                                                                                      
PROC PRINT; VAR x y;                                                                                                                   
RUN;
♥♥♥♥♥
                                                        SAS 시스템            2007년 02월 15일 목요일 오후 08시09분15초   1

                                                       OBS    x    y

                                                        1     1    2
                                                        2     3    4
♥♥♥♥♥
Data a1 -> 이 데이타의 이름은 a1이다.
x, y 의 두가지 변수가 입력되겠다.
첫째 값은 x가 1, y가 2.
둘째 값은 x가 3, y가 4.
출력하세요; 변수 x y 를
실행해봐요~

내 생각으로는 이런데, 맞는지는 모르겠다.
생초보가 하는데 뭐 더 이상 어찌하리. 이게 SAS 공부 처음 하는 사람의 절규...

다음 프로그램을 볼까.
아까 전의 프로그램과 연계되는 프로그램이다.
♥♥♥♥♥
data b1; set a1;                                                                                                                       
xy = x+y;                                                                                                                              
proc print;                                                                                                                            
run;
♥♥♥♥♥
                                                        SAS 시스템            2007년 02월 15일 목요일 오후 08시09분15초   3

                                                    OBS    x    y    xy

                                                     1     1    2     3
                                                     2     3    4     7
♥♥♥♥♥
음.. 이번엔 우리가 만드는 데이터의 이름이 b1이구나.
근데 인풋이 나오지 않는다.
입력 변수는 a1(아까 데이터 이름이 a1이였다 +_+!!)에서 셋팅된데로 끌고 들어가겠다는 것 같은데...
xy는 x와 y를 곱하겠다.. 이거야 산수니까 맞겠지?
출력해라.. 대체 뭘?
돌려돌려... 그니까 대체 뭘?
비슷하게 출력되는 것 봐서는 a1의 연산식을 그대로 따서 쓰겠다는 것 같다.
그럼 이번에 나오는 print는, xy만을 위한건가.. 아님 전체를 위한건가...
일단 보류하자. 내가 어찌아리..
♥♥♥♥♥

그 다음은 파일을 저장하는 것 같다. 'C\sastest'라는 폴더를 미리 만들어놓으라고 한다.
어디보자... 응 됐다. c드라이브는 좀 그렇고, e 드라이브에 만들었다.
뭐 만들면 된거지...ㅡㅡㅋ;
아..내일하자..ㄱ- 하이킥한다..

by Joe & Soohy 2007. 2. 15. 20:32

// 3x3 행렬을 나타내는 두 개의 2차원 배열 s와 d를 인수로 받아서
// s의 전치 행렬을 d에 저장하는 다음 함수를 작성하고 이 함수의 동작을 확인하시오.
// 전치 행렬은 행렬의 행과 열을 교환한 행렬이다.
// void transpose(int s[3][3], int d[3][3])

#include <stdio.h>

사용자 삽입 이미지

void transpose(int s[3][3], int d[3][3]);

main(void){

 int from[3][3] = {
  1,2,3,
  4,5,6,
  7,8,9
 };

 int to[3][3];
 int k, l;

 transpose(from,to);

 for(k=0; k<3; k++){
  for(l=0; l<3; l++)
   printf("%d ", to[k][l]);
  printf("\n");
 }
 return 0;
}

void transpose(int s[3][3], int d[3][3]){
// 1 2 3   1 4 7
// 4 5 6    ->  2 5 8
// 7 8 9   3 6 9

 int i,j;

 for(i=0; i<3; i++){
  for(j=0; j<3; j++)
   d[j][i] = s[i][j];
 }
}

<문자열 길이에 관한>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#define praise "My sakes, that's a grand name!"

int main(void)
{
 char name[40];

 printf("What's your name? \n");
 scanf("%s", name);
 printf("Hello, %s. %s\n", name, praise);
 printf("Your name of %d letters occupies %d memory cells. \n", strlen(name), sizeof name);
 printf("The phrase of PRAISE has %d letters ", strlen(praise));
 printf("and occupies %d memory cells. \n", sizeof praise);
}
== run ==
What's your name?
Sungjo (Enter)
Hello, Sungjo. My sakes, that's a grand name!
Your name of 6 letters occupies 40 memory cells.
The phrase of PRAISE has 30 letters and occupies 31 memory cells.
Press any key to continue
 

by Joe & Soohy 2007. 1. 16. 00:32

#include <stdio.h>
#include <string.h>

typedef enum conticode {asia, africa, america, europe, oseania} cc;
typedef struct {char cnm[30]; double lsz; cc ctnt; double preci;} ctrytype;

char conti_names[5][30] = {"asia", "africa", "america", "europe", "oseania"};
int convert_cname_ccode (char name[]);

void main () {

사용자 삽입 이미지

 ctrytype nations[200] = {
  {"Korea", 44.5, asia, 1534.7},
  {"Naizria", 6.7, africa, 675.9},
  {"USA", 203.4, america, 1230.4},
  {"Japan", 103.5, asia, 1590.7}
 };
 
 
 int i, ccode;
 char cname[30];
 do{
 
  printf("대륙이름을 입력하시오> ");
  scanf("%s", cname);
  ccode = convert_cname_ccode(cname);
  if(ccode == -1)
   printf("그런 대륙은 존재하지 않습니다. \n");
  else
   for (i=0; i<4; i++){
    if(nations[i].ctnt == ccode)
     printf("국가=%s, 강수량=%8.2f \n", nations[i].cnm, nations[i].preci);
   }
 }while(cname[0]!='$');
}

int convert_cname_ccode (char name[]){
 int i;
 for(i=0;i<5;i++)
  if(strcmp(conti_names[i], name) == 0) return i;
 return -1;
}


제 9장: 포인터

[포인터]: 메모리의 주소
- 변수의 포인터 = 변수의 주소
  변수를 선언하면 메모리 공간이 할당됨
  변수의 포인터: 변수의 값이 저장되는 메모리의 주소(시작주소)

- 주소연산자 &

사용자 삽입 이미지

  &v : 변수 v의 주소

  일반적으로 하나의 □ 당 4byte

[예} 주소 출력하기
- 변수의 주소를 출력
  #include <stdio.h>
  int p, q = 100;
  main()
  {
      int a, b;
      printf("address of a, b = %p, %p\n", &a, &b);      .... 지역변수
      printf("address of p, q = %x, %x\n", &p, &q);      .... 전역변수
      printf("address of of a string = %x\n", "univ");    … 문자열상수
   }

   형식 지정자 %p : 포인터 출력용 (16진수로 출력)
   포인터 출력은  부호 없는 정수 출력용인  %x, %o, %u를 사용해도 됨

[포인터 변수]: 포인터(메모리 주소)를 저장하는 변수
사용자 삽입 이미지

- 포인터 변수 선언: 포인터 변수는 가리키는 곳에 저장된 자료형을 함께 선언함
   int *p; .... 정수에 대한 주소의 자료형이 p라는 변수에 저장된다.
   char *q;
   double *r;

   보통 자료형과 함께 선언 가능
   int a, p*;
사용자 삽입 이미지

   (변수 a와 p를 잡는다. a는 int자료형, p는 int*형(정수를 저장하는 공간에 대한 주소))

   자료형(data type)    자료를 저장한 공간      변수
   int                          92486                        a (a라는 공간안의 값은 정수형)
   char                       'm'
     
[간접 연산자 *]
- 간접 연산자
  *p : 포인터 변수가 가리키는 곳에 저장된 값(간접참조)
  (cf) 단순 변수 a는 변수에 저장된 값을 나타냄 (직접 참조)
  간접연산자 *는 주소연산자 &의 반대 역할

   int a,  *p;
   …
   p = &a;  … p에 변수 a의 주소 저장
   이 때에 *p의 값은 a와 같음  
사용자 삽입 이미지







[포인터 변수의 초기화]
사용자 삽입 이미지

- 포인터 변수는 초기화 한 후에 간접연산자를 사용해야 함
   int a=100, b=200;
   int *p;

   a = *p;  … 잘못됨 
   *p = b;  … 잘못됨

   p = &a;  … 포인터변수 초기화
   b = *p;  … b = a 와 같음
   *p = b;  … a = b 와 같음

- NULL 포인터
   p = NULL;  … 포인터 p가 가리키는 곳이 없음을 명시함
                        NULL은 <stdio.h>에서 0으로 정의된 기호 상수



invalid-file

수업내용 약간 첨가한 ppt파일



주말과제:
학사정보:

학생정보:
  학생 한명: 이름(char sname[30]),
      수강과목:

교과목정보:
  과목 1개: 이름(char cname[20]),
            학정번호: enum hak {c0, c1, c2, c3, c5, c5})
            강사(char iname[30]),
            학점수: int(1~4)

typedef enum ec{c0,c1,c2,c3,c4,c5} hakjung;

typedef struct {char sname[30];
                hakjung courses[4];} stutype;

typedef struct {char cname[20]; hakjung hcode;
               char iname[30]; int credit; } coursetype;

// 학생들
stutype students[20] ={
   {"park", {c0,c3,c5}},
   {"kim", {c1,c2,c4}},
   .....
   }; //13명 정도를 넣을 것

coursetype courses[6] = {
  {"math1", c0, "tom", 4},
  ...
  }; // c0~c5까지 넣을 것

문제1: 학생의 이름을 입력 받는다
          이 사람이 듣는 과목의 강사명들을 모두 출력한다

문제2:  이 학생과 같이 과목을 듣는 모든 학생의 이름을 출력

by Joe & Soohy 2007. 1. 12. 09:57

#include <stdio.h>
#include <string.h>

int main(void)
{
 char country[10][8] = {"Korea","Japan","China","America","England","Spain","Germany","Italy","Swiss","France"};
 int land[10] = {100000, 99999, 90001, 87654, 78901, 64210, 55555, 40000, 32123, 21000};
 int peo[10] = {45, 120, 1500, 1010, 60, 32, 18, 21, 3, 11};
 char i[256];
 int j, k;
 
 do
 {
 
 printf("궁금하신 것은? (Land/People number) ex)Land 99999 : ");
 scanf("%s %d", &i, &j);
 
 if(strcmp(i, "End") == 0 && j <0) break;
 
 if(strcmp(i, "Land") == 0){
  for(k=0; k<10; k++){
   if(land[k] >= j)
    printf("국가명: %-8s  국토면적: %7d㎢  인구수: %5d백만명\n", country[k], land[k], peo[k]);
  }
 }
 
 else if(strcmp(i, "People") == 0){
  for(k=0; k<10; k++){
   if(peo[k] >= j)
    printf("국가명: %-8s  국토면적: %7d㎢  인구수: %5d백만명\n", country[k], land[k], peo[k]);
  }
 }
 
 else continue;
 
 }while(1);
 
 return 0;
}

사용자 삽입 이미지

by Joe & Soohy 2007. 1. 10. 12:00

8장 구조체



[구조체]
- 구조체: 여러 개의 임의의 자료형의 값들의 모임을 나타내는 자료형

- 예) 여러 사람의 학번, 이름, 학과를 저장하는 변수 선언
  구조체를 사용하지 않은 경우
  int id1, id2, id3;
  char name1[10], name2[10], name3[10];
  int dept1, dept2, dept3

  구조체를 사용한 경우
  struct student{
  int id;
  char name[10];
  int dept;
  };
  struct student p1, p2, p3;

[구조체 정의]
- 1. 구조체의 자료구조를 정의
- 2. 변수를 선언

- 구조체 정의
사용자 삽입 이미지

  struct student{
  int id;
  char name[10];
  int dept;
  };               .... ' ; ' 빠뜨리지 않도록 주의
※ student 구조체 이름, 태그이름
    id, name, dept  구조체 원소, 필드, 멤버

- 구조체 정의 후 변수 선언
   struct student person;
   struct student p1, p2;

- 구조체 정의와 함께 변수선언
  struct student{
  int id;
  char name[10];
  int dept;
  }p1, p2;


[구조체 멤버 접근]
- 구조체 멤버 접근: 구조체변수.멤버이름(멤버 연산자.)
   person.id           person.name              person.dept
      
- 예) person.id = 20030134   ... 학번 초기화
        gets(person.name);   ... 문자열 입력
        scanf("%d", &person.dept); ... 학과코드 입력

[중첩된 구조체]
- 중첩된 구조체
   구조체의 멤버로서 다른 구조체를 사용할 수 있음
   struct triangle{
      struct point.a;
      struct point b;
      struct point c;
   };

[구조체의 초기화]
- 구조체의 초기화 : 배열과 같이 { }를 사용하여 서언과 함께 초기화 가능

    struct test {
        int a;
         double f[2];      ...5개의 초기값이 필요
         struct point p;
     };

     struct test s1 = {1, 2.1, 4.5 , 5, 7 };
     struct test s2 = {1, 2.1, 4.5 , 5 };  … s2.p.y = 0
     struct test t1 = { 1, {2.1, 4.5}, {5, 7} };
     struct test t2 = { 1, {2.1}, {5, 7} };  … t2.f[1] = 0.0

    초기값이 멤버 수 보다 적으면 나머지는 0으로 간주됨


[구조체의 치환과 비교]
- 구조체의 치환은 허용됨: 구조체의 모든 멤버들이 복사됨(배열은 치환 불가)
- 구조체의 비교는 허용되지 않음: 개별적으로 멤버 비교해야 함

    struct point p1 = {4.0, 10.0};
     struct point p2;
 
     p2 = p1;    /* 구조체 치환 */
     printf("p2: x = %f, y = %f\n", p2.x, p2.y);

     if (p1.x == p2.x && p1.y == p2.y) /* 구조체 비교: 멤버 별로  */
         printf("두 점 p1과 p2는 같다.\n");

[구조체와 함수]
- 구조체는 함수의 인수 및 반환 값으로 사용 가능함
   ★ 인수 및 반환값은 복사되어 전달됨
   구조체의 크기가 큰 경우에는 비효율적

예)
학생 데이타에 대한 구조체:
  학번, 이름, 나이, 성적

struct student{
   int sno;
   char[30] name;
   int age;
   double gpa;
};

학생이 여러명일텐데, 배열을 선언해보자 (5명)
struct student boys[5] = {
  {1012, Kim, 21, 3.45},{1009, Lee, 20, 3.91}, {1023, Park, 25, 2.92), (1030, Jung, 22, 3.14}, {1002, Choi, 20, 4.03}
};

Double compute_average(struct student pers[]);

다섯명의 학생의 평균을 구하라
void main(){
 struct student boys[5] = {
  {1012, Kim, 21, 3.45},{1009, Lee, 20, 3.91}, {1023, Park, 25, 2.92), (1030, Jung, 22, 3.14}, {1002, Choi, 20, 4.03}
  };
  double avg;
  avg = compute_average(boys);
  printf("average of 5 students = %5.2f \n", avg);
} //main.

Double compute_average(struct student pers[]){
 double total = 0;
 int i;
 for(i=0;i<5;i++) total = total + per[i].gpa;
 return total/5;
} // compute_average

=== 프로그래밍 ===

사용자 삽입 이미지

#include <stdio.h>

struct student{
   int sno;
   char name[30];
   int age;
   double gpa;
};


double compute_average(struct student pers[]);


int main(void){
 double avg;
 struct student boys[5] = {
  {1012, "Kim", 21, 3.45}, {1009,"Lee", 20, 3.91}, {1023, "Park", 25, 2.92}, {1030, "Jung", 22, 3.14}, {1002, "Choi", 20, 4.03}
  };
 
  avg = compute_average(boys);
  printf("average of 5 students = %5.2lf \n", avg);
 return 0;
} //main.

double compute_average(struct student pers[])
{
 double total = 0;
 int i;
 for(i=0;i<5;i++) total = total + pers[i].gpa;
 return total/5;
} // compute_average
===

== 프로그램 ==

사용자 삽입 이미지

#include <stdio.h>
#include <string.h>

struct student{
   int sno;
   char name[30];
   int age;
   double gpa;
};

struct student find_student(struct student pers[], char na[]);

int main(void){
 
 struct student boys[5] = {
  {1012, "Kim", 21, 3.45}, {1009,"Lee", 20, 3.91}, {1023, "Park", 25, 2.92}, {1030, "Jung", 22, 3.14}, {1002, "Choi", 20, 4.03}
  };
 char aname[30];
 struct student astu;

 do{
 printf("이름은? : ");
 scanf("%s", aname);
 astu = find_student (boys, aname);
 if(aname[0] == '$') break;
 printf("sno=%d age=%d gpa=%5.2f \n", astu.sno, astu.age, astu.gpa);

 }while(1);
 return 0;
} //main.

struct student find_student(struct student pers[], char na[])
{
 int i;
 for(i=0;i<5;i++)
  if(strcmp(pers[i].name, na) == 0) return pers[i];
 na[0] = '$';
 return pers[0];
}
==

==과제==
위의 구문을 손봐서 만들기~....
학점을 받아서, 그 학점보다 더 잘 받은 사람을 찍어줘라...
학번 이름 나이 학점학점에 음수를 처주면 종료

by Joe & Soohy 2007. 1. 10. 09:47
Korea            20000                   45
Japan            12022                  120
America         32323
England
Brazil
Spain
Germany
France
Swiss
China

국가명           Land(Km^2)           인구(백만명)

궁금하신것은? Land 30000
or
궁금하신것은? Popu 100

그럼 그 이상의 값을 같는 결과를 각각 출력할 것

계속 반복되도록, 빠져나가는 것은 End -1(음수)을 입력하도록...
(기타 처리는 하지 않아도 됨)
by Joe & Soohy 2007. 1. 9. 12:55

7장 문자열
§ 7장의 학습목표: 문자의 배열(char의 배열)

[문자열과 배열]
- 문자열
   문자열: 문자들이 메모리의 연속적인 위치에 배치됨
   널문자('0'로 종료됨 (널문자는 문자열 끝을 의미)
   "korea" ->k o r e a \0      ....\0 : 00000000 (8bits)

- 문자열과 배열
   문자열은 문자배열에 저장 가능
   (문자배열의 크기 >= 문자 개수+1) 이어야 함
   문자배열에 저장된 문자들이 '\0'으로 끝나지 않으면 문자열이 아님

[문자 배열 초기화]
- 문자열을 사용하지 않는 초기화
   1. char s[4];
      s[0] = 'd'; s[1]='a'; s[2]='y'; s[3]='\0';
   2. char s[4] = {'d','a','y','\0'};

- 문자열 상수로 초기화
   char s[5]="day";     .... 배열크기는 문자 개수보다 1이상 커야 함
   char s[]="day";       .... 배열크기가 문자열 저장에 필요한 크기로 됨 = 4

- strcpy() 함수를 사용한 초기화
   #include <string.h>
   char s[4];            ... strcpy()함수 원형 선언 포함
   ...
   strcpy(s, "day")    ... 프로그램 내에서 문자배열에 문자열 복사

- 잘못된 예
  s = "day";               ... 배열이라 절대 불가능하다

[문자열 입출력]
- 문자열 입출력
   입력: scanf(), gets()
   출력: printf(), puts()

- 문자열 입력
사용자 삽입 이미지
※ 배열인 경우에는 scanf("%s",a);     ... &a 로 붙이지 마라!!!!

- 문자열 출력
사용자 삽입 이미지

[문자열 처리 함수]
- 인수로 문자열을 사용하는 함수 : 문자열 끝이 널문자로 끝나므로 배열 크기 인수 불필요

- 예) 문자열 길이 계산 함수
   널문자는 문자열 길이에 포함되지 않음
   널문자의 첨자가 문자열 길이와 같음

   int strlen(const char s[])
사용자 삽입 이미지

   {
        int i = 0;
        while (s[i] != '\0')
                i++;
        return i
    }

- 예) 문자열 복사 함수
   void strcpy(char s1[], const char s2[])
   {
       int i;
       for (i=0; s2[] != '\0'; i++);
            s1[i] = s2[i];
       s1[i] = '\0';
    }
사용자 삽입 이미지

[문자열 라이브러리 함수]
- 문자열 라이브러리 함수
   표준 라이브러리 함수에서 문자열 처리 함수 제공
   헤더파일: #include <string.h>

    strcpy(s1,s2)              문자열 s2를 문자열 s1으로 복사
    strcat(s1,s2)               문자열 s2를 문자열 s1뒤에 연결하여 붙임
    strcmp(s1,s2)              문자열 s1과 s2를 사전식 비교
    strlen(s1)                   문자열 s1 길이
    strncpy(s1, s2, n)        문자열 s2를 최대 n 문자까지 문자열 s1으로 복사
    strncat(s1,s2,n)           문자열 s2를 최대 n 문자까지 문자열 s1뒤에 붙임
    strncmp(s1,s2,n)         문자열 s1과 s2를 최대 n 문자까지 사전식 비교

- 예) strcat() 함수를 사용한 문자열 연결하기
   char s1[13] = "pretty";
   char s2[7] = "girl";
사용자 삽입 이미지

연습문제
연산 이름과 연산을 할 두 정수를 입력 받아서 주어진 연산 결과를 출력하는 프로그램 작성
연산 이름: add  sub  mul  div(몫) mod(나머지) power(거듭제곱)
  입력 형식
  add    1   2  출력: 3
  power  3   4  출력: 81

== 코딩 ==
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <math.h>

int main(void)
{
 int i, j;
 char s [20];
 double res;

 printf("연산자와 두 정수를 입력하시오. ex)mod 4 3\n");
 printf("(사용 가능 연산자: add, sub, mul, div, mod, power)\n");

 scanf("%s %d %d", s, &i, &j);

사용자 삽입 이미지

 while(strcmp(s, "$") != 0){
  if(strcmp(s, "add") == 0)
   res = i + j;
  else if(strcmp(s, "sub") == 0)
   res = i - j;
  else if(strcmp(s, "mul") == 0)
   res = i * j;
  else if(strcmp(s, "div") == 0)
   res = (double)i / j;
  else if(strcmp(s, "mod") == 0)
   res = i % j;
  else if(strcmp(s, "power") == 0)
   res = pow(i,j);
  else
   continue;
 
  printf("%4d %s %4d = %10.2f\n", i, s, j, res);
  scanf("%s %d %d", s, &i, &j);
 
 }

 return 0;
}
====

by Joe & Soohy 2007. 1. 9. 09:39

사용자 삽입 이미지
/* 0점부터 100점 사이에 분포된 성적 자료들을 받아서
 * 10점 단위로 빈도를 구하여 출력하는 프로그램을 작성 */

#include <stdio.h>

int main(void)
{
 int i,j,k;
 int count[10]={0};
 int freq[20];
 
 printf("성적을 입력하세요\n");
 
 for(i=0;i<20;i++)
  scanf("%d",&freq[i]);
   
 for(k=0;k<20;k++){
  if(freq[k]/10 == 10)
   count[9]++;
  else
   count[freq[k]/10]++;
 }
 
 for(j=0;j<9;j++)
  printf("%2d ∼ %3d 점 : %2d 명\n",10*j,10*j+9,count[j]);
 printf("90 ∼ 100 점 : %2d 명\n", count[9]);

 return 0;
}


by Joe & Soohy 2007. 1. 8. 21:08

제 6장



맨 아래에 '숙제'있음

[배열]
- 배열(array): 여러개의 같은 자료형의 값들의 모임을 나타내는 자료형

- 예) 5명의 성적 표현
  배열을 사용하지 않는 경우
  int grade0, grade1, grade2, grade3, grade4;    ....개별적으로 선언

  배열을 사용한 경우
  int grade[5];    ..... 변수 grade는 5원소로 구성된 배열
                              1개의 이름으로 5원소 나타냄

- 자료구조(data structure)
   함수는 프로그램을 조직화하는 방법을 제공
   자료구조는 자료를 조직화하는 방법을 제공

[배열선언]
- int grade[5];   ... grade[0],  int grade[1], int grade[2], int grade[3], int grade[4]  .... 정수 배열 선언
  char s[80];    .... 문자 배열 선언
  int a[10], b[5], c;

- 배열 원소 접근: 첨자(index)는 0부터 n-1까지

- 첨자는 정수식으로 표현가능, 첨자가 유효한 범위 내에 있어야 함
  grade[2]    grade[k]    grade[3*k+2]    .... k는 정수형 변수

[배열의 치환과 비교]
- 배열 전체를 비교하거나 치환 할 수 없음
   int a[10], b[10];
   ...
   a=b;                                                  ... 틀렸음: 배열 치환 불가
   if(a=b) printf("두 배열은 같습니다\n");   ... 틀렸음: 배열 비교 불가

- 배열의 치환과 비교는 원소 단위로 수행해야 함
  for (i=0; i<10; i++)       .... 배열의 치환
  a[i] = b[i]

  same = 1;
  for (i=0; i<10; i++)
       if (a[i] != b[i]){same 0;  break;}
   if same==1) printf("두 배열은 같습니다\n");

[배열의 초기화]
- 배열 원소도 선언을 할 때에 초기화 할 수 있음
   int a[4] = {10,20,30,40};
   int a[4] = {10,20);     -> int a[0]=10, int a[1]=20, int a[3]=0, int a[4]=0
   int a[] = {10,20,30,40};

[다차원 배열]
- 다차원 배열: 1개의 첨자에 의해서 원소가 구분됨
   1차원 배열: 1개의 첨자에 의해서 원소가 구분됨
   2차원 배열: 2개의 첨자에 의해서 원소가 구분됨
   n차원 배열: n개의 첨자에 의해서 원소가 구분됨

- 다차원 배열 선언
   int a[4];                  .... 1차원 배열, 4원소
   int b[2][4];              .... 2차원 배열(2행 4열), 2 x 4 = 8원소
   int c[3][2][4];         .... 3차원 배열(3면 2행 4열), 3 x 2 x 4 = 24원소

- 배열 원소 접근
  b[0][3]     .... 첨자는 행 0~1, 열 0~3까지 사용 가능 (행을 먼저 써준다)
  c[p][q][r] .... 첨자는 정수식 사용가능

[배열의 기본장소 배치] => 초보자는 궂이 알 필요가 없다

[다차원 배열 초기화]
- 초기값은 기억장소 배치 순서대로 지정됨
   int b[2][4] = {{1,2,3,4},{5,6,7,8}   (권장)
   int b[2][4] = {1,2,3,4,5,6,7,8}        (가능)

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[배열과 함수]
- 배열은 함수의 인수로 사용될 수 있다.
   베열의 크기는 지정할 필요가 없음
   double average(double data[])      .... 배열의 크기 지정하지 않음
   {
    ...
    }
   인수로 전단되는 배열은 호출하는 측에서 선언되어 있음
   배열의 크기를 함께 선언해도 무방하지만 아무런 의미가 없음
   double averge(double data[])   .... 임의의 크기의 배열에 사용 가능
   {
    ...
    }
   배열은 함수 반환값으로 사용할 수 없음

[예) 배열을 인수로 사용하는 함수]

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[다차원 배열 인수]
- 다차원 배열 인수: 첫번째 첨자를 제외한(첫번째도 지정 가능) 나머지 첨자의 크기는 지정해야 함
   double max_elem(int a[][3])
   {
    ...
    }

[배열 인수와 보통 인수의 차이
- 보통인수: 함수에서 형식 인수의 값이 바뀌더라도 이 함수를 호출한 측에서 실 인수로 사용된 변수에는 영향없음
- 배열인수: 함수에서 사용되는 배열은 이 함수를 호출한 측에서 실 인수로 사용된 배열과 같은 배열임

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[변수의 접근 수정자] => 일반 사용자에게는 별 의미없다]

[선택정렬(sorting)]
- 정렬: 자료를 순서대로 나열하는 것

- 선택정렬
   n개의 자료 중 가장 작은 자룔르 찾아서 첫째 원소와 교환
   나머지 n-1개 자료 중 가장 작은 자료를 찾아서 둘째 원소와 교환
   이러한 방식을 1개 자료가 남을 때까지 반복 수행

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== 실습시간 ==
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#include <stdio.h>

int main(void)
{
 int monthday[12] = {31,30,31,30,31,30,31,31,30,31,30,31}; /* 한 달의 날 수 */
 int year, month, day;
 int count, i;
 int isleep;

 printf("연 월 일을 다음의 형식으로 입력하시오. (2006 4 10) >\n");
 scanf("%d %d %d",&year,&month,&day);

 count = 0;
 for (i=1;i<month;i++)        /* 전 월까지의 날 수 계산 */
  count = count + monthday[month-1];    /* 해당 전 월까지의 날 수를 구함 */
 count = count + day;        /* 전 월 날수 + 해당 월 일자수 */
 isleep = (year%4==0 && year%100 !=0 || year%400==0); /* 윤년 확인 */
 if(isleep && month>2)        /* 윤년이고 2월이 넘었다면 1일 더함(29일) */
  count++;
 printf("올해의 %d 번째 날입니다. \n", count);   /* 출력 */
 return 0;
}

연구과제
/* 지정하는 다음 함수를 작성하고 이 함수의 동작을 확인하시오
 * void transpose(int s[3][3], int d[3][3];
 * 1 2 3          1 4 7
 * 4 5 6    ==>   2 5 8
 * 7 8 9          3 6 9 */

#include <stdio.h>

void transpose(int s[3][3], int d[3][3]);

int main(void)
{
 int a, b;
 int s[3][3];
 int d[3][3] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9};
 for(a=0; a<3; a++){
  for(b=0; b<3; b++){
   printf("%d", s[a][b]);
 putchar('\n');
 }
 return 0;
}

void transpose(int s[3][3], int d[3][3])
{
 int i, j;
 
 for(i=0;i<3;i++){
  for(j=1; j<3; j++)
   s[j][i] = d[i][j];
 }
}
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by Joe & Soohy 2007. 1. 8. 09:45
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