• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.10 no.6 s.38
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• pp.27-36
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• 2005

Finite failure NHPP models presented in the literature exhibit either constant, monotonic increasing or monotonic decreasing failure occurrence rates Per fault. This Paper Proposes reliability model using the generalized gamma distribution, which can capture the monotonic increasing(or monotonic decreasing) nature of the failure occurrence rate per fault. Equations to estimate the parameters of the generalized gamma finite failure NHPP model based on failure data collected in the form of interfailure times are developed. For the sake of proposing shape parameter of the generalized gamma distribution, used to the special pattern. Data set, where the underlying failure process could not be adequately described by the knowing models, which motivated the development of the gamma or Weibull model. Analysis of failure data set for the generalized gamma modell, using arithmetic and Laplace trend tests . goodness-of-fit test, bias tests is presented.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1320-1323
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• 2008

현재 건설교통부 한강홍수통제소에서는 96개의(2006 한국수문조사연보 기준) 수위관측소를 설치 운영하고 있으며 현장에서 수집되는 수위자료의 전송방법은 크게 두 가지로 중계소를 통해 실시간으로 전송되는 TM(TeleMetering) 방식과 기록지(Recording) 방식으로 구분된다. 고품질 수위자료의 생산 및 제공은 비단 수자원 관련 연구 분야에서 뿐만 아니라 하천의 효율적인 관리, 각종 국토개발계획 등에 다양하게 이용되고 있으며 특히 TM 자료의 경우는 실시간으로 현장에서 관측되는 수문자료를 수집하여 홍수예보시스템의 가장 중요한 입력자료로서 활용된다. 한강홍수통제소에서 구축 운영하고 있는 TM 수위자료와 일반 수위자료를 대상으로 현황을 검토한 결과 일반적으로 수위관측소의 자료 오류 유형을 관측기기부터 전송단계별로 분류하면 수위계 기기 고장(부자 걸림 등), 전송로 변경 및 통신 장비 고장 등으로 인한 오 결측으로 구분될 수 있다. 과거 오 결측된 자료를 보정하기 위한 방법으로는 2시간, 3시간 전(前)수위 자료를 이용해 이상치를 보정하는 것이 유일하게 활용되고 있었으나 작년에 한강수계를 대상으로 "국가수문자료 품질관리시스템구축(1차)" 연구 용역을 실시하여 시범 구축 결과를 금년부터 활용하고 있으며 본 시스템에 자료보정에 대한 다양한 방법이 탑재되어 있다. 이와 별도로 기왕자료의 보정방법으로 TM과 일반방식이 이중화 되어 있는 관측소의 경우에는 연속적인 자료를 나타내는 기록지 자료를 활용하는 것이 대안으로 제시되고 있다. 하지만, 기록지 자료를 통해 오 결측된 TM 자료를 보완하는 것에 대해서는 아직 연구된 바가 없으며 이와 관련된 다각적인 검토가 국내에서 부족한 실정이므로 본 연구에서는 실제 한강홍수통제소에서 관할하고 있는 이중화 기록방식의 관측소를 선정하여 TM과 기록지 수위관측자료의 비교 분석을 통해 오 결측된 TM 자료를 일반 기록지 자료로 보완에 하는 것에 대한 실효성을 심도 있게 검토하여 수위자료 품질향상의 기반을 마련코자 한다.

• Convergence Security Journal
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• v.6 no.3
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• pp.117-126
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• 2006

Bayesian inference and model selection method for software reliability growth models are studied. Software reliability growth models are used in testing stages of software development to model the error content and time intervals between software failures. In this paper, could avoid multiple integration using Gibbs sampling, which is a kind of Markov Chain Monte Carlo method to compute the posterior distribution. Bayesian inference for general order statistics models in software reliability with diffuse prior information and model selection method are studied. For model determination and selection, explored goodness of fit (the error sum of squares), trend tests. The methodology developed in this paper is exemplified with a software reliability random data set introduced by of Weibull distribution(shape 2 & scale 5) of Minitab (version 14) statistical package.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1994.04a
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• pp.109-115
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• 1994

지난 날에는 생산공장 기기들의 정비에 진동분석 이용은 거의 전무한 상태이었으며 과학이 발달된 이 즈음에도 고장이 날 때까지 기기를 혹사하고 고장이 난 후에야 많은 시간과 경비를 들여 기기를 재가동 함은 물론 공장가동 중단으로 인한 생산성 상실이 산업계에 주는 영향은 크다. 경우에 따라서는 기기전체를 교체하는 큰 대형사고로 이어질 수 있기 때문에 공장 전면 조업에 큰 차질을 빚게된다. 시태크(Time tech)와 Re-Engineering과 같은 최첨단 경영방침에 부응하기 위해서는 구태의연한 가동파괴정비나 정기점검 정비방법을 탈피하여 최신 진동분석 기술을 이용한 예방정비(predictive maintenance)를 채택하는 것이 바람직하다. 과학기술 발전에 힘입어 정확한 진동자료를 수집할 수 잇는 주파수분석기(FFT analyzer)나 자료수집기 (data collector)와 진동자료를 심층분석하여 정확한 진동해결방안을 제시할 수 있는 software가 개발되어 사용화 되어 있는바 관계기술 요원들의 진동에 대한 이해와 기술습득으로 한차원 높은 기기정비를 통해 효율적인 생산성증가, 정비비용감소, 안전사고 미연방지등 많은 것을 함께 얻을 수 있다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• v.16 no.2
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• pp.97-105
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• 1984

A method and computer code for the uncertainty analysis in the top event unavailability are developed and tested by combining Monte Carlo Method and Moments method with fault tree reduction technique. Using system fault trees and unavailability data selected in WASH-1400, the efficiency of the proposed method is tested and these results are compared with those obtained by Monte Carlo method. It is shown that the results are sufficiently good in accuracy and computation time is considerably reduced compared with those by Monte Carlo method.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.04b
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• pp.217-220
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• 2008

전력용 커패시터는 부하의 역률개선과 선로전류의 감소에 의한 변압기 용량의 여유와 선로의 리액턴스나 저항에 의한 전압강하가 감소로 전압이 안정되어 부하설비의 생산 능률과 제품의 품질 향상에 도움이 되기 때문에 송배전 회로망 또는 부하설비에 설치 운영되고 있다. 한편 부하의 변동에 따른 역률조정을 위한 스위칭 동작과 비선형 부하 등의 사용은 고조파 전류의 유입으로 전압 및 전류 스트레스를 증가시킬 수 있다. 커패시터는 낙뢰와 같이 일시적인 과전압에 의해 커패시터를 고장 나는 것도 있지만, 오랫동안의 스트레스로 고장이 나는 경우가 많아 커패시터가 고장 나는 정확한 원인분석을 체계적으로 한 보고서가 많지 않다. 본 연구에서는 국내외 일부 발표된 자료를 가지고서 커패시터가 전기품질 변동에 의해 고장이 일어날 수 있는 원인 등을 찾아 분석하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.968-969
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• 2008

본 논문에서는 유도전동기에서 발생되는 고장들 중에서 고정자 권선 단락 고장 특성 해석과 고장 판별에 대한 방법을 제시한다. 고정자 권선 단락을 판별하기 위해서 단락상태의 고정자를 모델링하여 3상 전류 불평형과 공극자속밀도에 대한 유한요소해석을 수행하였다. 유한요소해석으로 얻어진 결과의 타당성을 입증하기 위해 실험을 통하여 전류와 공극자속에 대한 유기기전력 측정값을 비교하였다. 공극자속의 유기기전력을 측정하기 위해 고정자 슬롯에 자속센서를 취부하였다. 고정자 권선 단락 시 3상 전류는 불평형을 이루고 공극자속밀도가 감소되어 유도전동기의 고정자 고장을 판별하는 기초자료가 된다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2007.07a
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• pp.458-460
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• 2007

RBF 네트워크의 중간층은 클러스터링 하는 층으로 주어진 자료 집합을 유사한 클러스터들로 분류하는 것이다. 여기서 유사하다는 것은 입력 데이터들에 대한 특징 벡터 공간사이에서 한 클러스터내의 벡터들 간에 거리를 측정하여 정해진 반경 내에 존재하면 같은 클러스터로 분류하고 정해진 반경 내에 존재하지 않으면 다른 클러스터로 분류한다. 그러나 정해진 반경 내에서 클러스터링 하는 것은 잘못된 클러스터를 선택하는 단점을 가지게 된다. 그러므로 중간층을 결정하는 것은 RBF 네트워크의 전반적인 효율성에 큰 영향을 준다. 따라서 본 논문에서는 효율적으로 중간층을 결정하기 위한 방법으로 퍼지 C-Means 클러스터링 알고리즘을 이용하고자 하였다. 그리하여 본 논문에서는 고장 전류의 특성을 해석하여 그 원인을 판단, 분류하기 위하여 전력계통의 고장 기록 장치로부터 얻어지는 선로의 전류 데이터를 FCM을 이용 분류하여 다양한 고장 모드를 판별할 수 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.428_429
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• 2009

전력계통 운용시 고장이 발생하면 계통 운전원은 계전기 및 차단기 관련 동작정보 및 경보로부터 해당 고장내용을 판단하고 계통복구를 위한 조작을 행한다. 본 논문에서는 현재 건설중인 양성자가속기 연구센터의 전력 계통 운용시 발생한 고장에 따른 다중경보신호를 분석하기 위하여 전력계통의 고장영역별로 동작하는 보호계전기 신호, 차단기 신호 및 경보신호를 분류함으로써 이를 향후 전력계통 운용시 고장진단을 위한 기초자료로 활용하고자 한다.

• Journal of the military operations research society of Korea
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• v.34 no.2
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• pp.79-101
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• 2008

This study is for improvement of repair part demand forecasting method of Republic of Korea Air Force aircraft. Recently, demand prediction methods are Weighted moving average, Linear moving average, Trend analysis, Simple exponential smoothing, Linear exponential smoothing. But these use fixed weight and moving average range. Also, NORS(Not Operationally Ready upply) is increasing. Recommended method of Box-Jenkins' ARIMA can solve problems of these method and improve estimate accuracy. To compare recent prediction method and ARIMA that use mean squared error(MSE) is reacted sensitively in change of error. ARIMA has high accuracy than existing forecasting method. If apply this method of study in other several Items, can prove demand forecast Capability.