• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1993년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 계명대학교, 대구; 30 Apr.-1 May 1993
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• pp.294-300
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• 1993

어떤 무기체계의 임무신뢰도분석에 베이지안기법을 사용하는데 있어 고장율이 주어졌을 때 고장간 시간이 지수분포를 따른다는 가정하에 이의 Conjugate Prior인 감마분포의 추정문제를 다룬다. 임무별 고장간시간에 대한 예측분포를 유도하였으며, 실제 측정된 기존의 임무별 고장간시간이 이 예측분포를 따른다는 전제하에 비선형 최소자승법을 이용하여 감마분포의 두 파라메터를 추정하는 방안을 제시하였다. 또한 대상 무기체계의 실제 고장자료를 이용하여 추정치를 구하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.945-947
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• 2017

알람시스템은 효율적인 공장운영과 인력에 의한 설비진단 및 고장예방 활동을 돕기 위해 이용된다. 알람시스템은 설비진단과 고장예방 활동을 위해서 설비에 부착된 다양한 센서로 부터 발생하는 알람을 수집하고 설비관리자에게 제공하여 조기에 문제를 파악하고 조치할 수 있도록 하는 역할을 하고 있다. 하지만 알람시스템이 단순히 정보 수집을 목적으로 설계되어 현장전문가 처리할 수 없는 수준으로 알람을 대량 발생시킨다. 본 논문에서는 발생 알람으로부터 발생 가능한 고장을 예측하기 위해 현장 전문가의 경험 지식에 기반한 고장예측 시스템을 제안한다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.89-94
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• 2002

본 논문에서는 배전분야 설비관리 시스템을 대상으로 배전설비 고장시 GIS 기능을 이용하여 고장설비를 예측할 수 있는 방법과 구현 실례를 소개하고자 한다. 배전설비관리를 위한 지리정보 데이터 모델은 가공과 지중, 전기와 비전기, 점형과 선형의 특성을 가지는 배전설비의 특성을 분석하여 모델링된다. 모델링의 결과 생성된 데이터베이스는 실세계에 존재하는 대부분의 객체에 대한 정보를 포함하고 있으므로 매우 크고 그 구조 또한 복잡하다. 그러므로 응용프로그램이 필요로 하는 데이터를 추출하기 위하여 많은 시간이 요구된다. 그러나 고장복구업무를 위한 시스템은 사용자의 만족도를 위하여 추론의 정확성과 더불어 응답속도를 최소화하는 것이 필수조건이다. 이를 위하여 GIS 데이터베이스 모델을 좀 더 개량할 필요가 있으며, 본 논문에서는 이에 대한 한가지 방안으로 배전설비의 GIS 모델의 축약된 형태인 관계형 데이터베이스 모델을 제시한다. 고장점 추론은 이렇게 만들어진 축약모델을 이용하여 진행되며 고장신고 고객별로 회선, 개폐기, 변압기, 인입주 등 정보를 추출하고 추출된 설비들의 계통상 위치의 유사성을 추론하여 최종 예측점을 파악한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권4호
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• pp.387-392
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• 2001

많은 소프트웨어 프로젝트는 시험이나 운영단계에서 고장시간이나 고장 수 데이타보다 그룹 고장 데이터(여러 고장 간격에서 또는 가변적인 시간 간격에서의 고장들)가 수집된다. 본 논문은 그룹 고장 데이터에 대해 가변적인 미래의 시간에서 누적 고장 수를 예측할 수 있는 신경망 모델을 제시한다. 2개의 변형된 캐스케이드-상관 학습 알고리즘을 제안하였다. 제안된 신경망 모델들은 다른 잘 알려진 신경망 모델과 통계적 소프트웨어 신뢰도 성장 모델과 비교되었다. 실험결과, 그룹 데이터에 대해 변형된 캐스케이드-상관 학습 알고리즘이 좋은 예측 결과를 나타내었다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.224-226
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• 2022

다양한 소스로부터 수집되고 연동되는 데이터를 모델링하는 기술로 그래프 데이터베이스를 활용한 분석 기법이 각광받고 있다. 이 연구에서는 항로표지에서 관측되는 상태 및 주변 정보를 모델링하고, 고장진단 및 예측에 적용할 수 있는 기계학습 기법을 소개한다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2010년도 제35회 추계학술대회논문집
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• pp.143-148
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• 2010

항공용 연료계통의 핵심부품인 연료승압펌프(FBP)의 신뢰도를 예측/평가하기 위하여 운용중에 지속적으로 발생되는 고장자료에 근거하여 고장추세분포를 도출하는데 Weibul Distribution 형태의 통계학적인 방법(Statistical Methods)을 사용하였다. 이를 토대로 하여 고장 자료분포를 시각적으로 분석하여 신뢰성 예측을 하였다. 분석결과, 형상모수(${\beta}$), 척도모수(${\eta}$) 및 평균고장시간(MTTF)을 산출하였다. 결과로부터 주요 고장원인이 기계부품의 마모나 노후화로 인하여 발생하는 마모고장기이며 산출된 평균고장시간 이전에 예방정비를 수행해야 사전에 고장을 방지할 수 있음을 알 수 있다.

• 융합보안논문지
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• 제11권3호
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• pp.19-24
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• 2011

소프트웨어 고장 시간은 테스팅 시간과 관계없이 일정하거나, 단조증가 혹은 단조 감소 추세를 가지고 있다. 이러한 소프트웨어 신뢰모형들을 분석하기 위한 자료척도로 자료에 대한 추세 검정이 개발되어 있다. 추세 분석에는 산술평균 검정과 라플라스 추세 검정 등이 있다. 추세분석들은 전체적인 자료의 개요의 정보만 제공한다. 본 논문에서는 고장시간을 측정하다가 시간 절단이 될 경우에 미래의 고장 시간 예측에 관하여 연구 하였다. 시계열 분석에 이용되는 단순이동 평균법과 가중이동평균법, 지수평활법을 이용하여 미래고장 시간을 예측하여 비교하고자 한다. 실증분석에서는 고장간격 자료를 이용하여 모형들에 대한 예측값을 평균자승오차를 이용하여 비교하고 효율적 모형을 선택 하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권4호
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• pp.393-401
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• 2000

본 논문은 주어진 고장 데이타로부터 소프트웨어의 신뢰성 예측력 향상을 위해 뉴로-퍼지 시스템 연구를 수행하였다. 다른 소프트웨어로부터 수집된 10개의 고장 수 데이타와 4개의 고장시간 데이타에 대해 규칙의 수를 변경시키면서 다음 단계 예측을 실험하였다. 뉴로-퍼지 시스템의 예측력을 보이기 위해 다음 단계 예측에 대해 비교하였다. 실험 결과 뉴로-퍼지 시스템은 다양한 소프트웨어에 잘 적용되었다. 또한 널리 사용되고 있는 신경망과 통계적 소프트웨어 신뢰성 성장 모델의 예측력과 견줄 정도의 좋은 결과를 얻었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권2호
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• pp.301-308
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• 2014

최근에 데이터가 대용량화됨에 따라 정보 저장의 중요성이 부각되고 있다. 본 연구는 대용량 저장장 치에 많이 사용되는 2.5인치 HDD에 대해서 가속 시험결과를 토대로 연간 제품 고장률을 예측하고 사용 환경에 대한 연간 제품 고장률과의 차이를 최소화 시키는 새로운 방안을 제시하고자 한다. 반품된 2.5인치 HDD 309개의 정보를 분석하여 실사용 환경의 시간당 전송량을 구했고, 가속 수명시험으로부터 가속 시험조건의 시간당 전송량을 구한 후, 사용률에 대한 가속 계수를 산출했다. 온도에 대한 가속 계수, 사용률에 대한 가속 계수와 고장률로 연간 제품 고장률을 예측하였다. 가속 시험의 시간당 전송량 81.4GB/hour와 사용자 93.4 %까지 대표하는 실사용 환경의 시간당 전송량은 5.8 GB/hour로 산출한 사용률에 대한 가속 계수는 14.1이다. 실사용 환경의 연간 제품 고장률은 1년 이후 안정화 되었으며, 이때 연간 제품 고장률은 0.3~0.378 % 이내에서 변동 하였다. 본 연구를 통하여 예측된 연간 제품 고장률은 0.4 %로 실사용 환경의 연간 제품 고장률과 75~94%의 일치됨을 보였다. 본 연구는 제조사의 가속수명 결과로 실사용 환경을 연간 제품 고장률을 예측하는 방법에 영향을 줄 것이다.

• ETRI Journal
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• 제11권4호
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• pp.3-21
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• 1989

본고에서는 TDX 시스팀의 신뢰도 보증 및 효율적 관리를 위하여 TDX-1A 시스팀에서 사용되고 있는 부품의 신뢰도 예측치와 현장운용데이터에서 나온 신뢰도 평가치를 비교 검토한후, TDX-1A 시스팀의 신뢰도 예측결과를 검증하고, 또한 외국의 고장율 예측방법과의 차이점을 도출하여 이를 TDX 시스팀의 신뢰도 예측방법에 적용한 후 TBX-1A 현장운용데이터로 보완된 TDX 환경에 적합한 부품 고장율 예측방법을 정립, 제시하고자 한다.