• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.428-434
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• 2020

일회성 무기체계는 대기 상태로 있다가 단 한 번의 임무를 수행한 이 후 폐기되는 특성에 따라 높은 신뢰도를 요구받는다. 유도탄은 일회성 무기체계로써 특성상 저장 상태로 수명의 대부분을 보내고, 임무수행을 위한 운용시간은 짧기때문에 임무성공률이 아닌 저장 신뢰도로 분석해야 한다. 유도탄의 신뢰도를 분석할 때에 어떠한 방법을 사용하는지에 따라 그 결과는 달라질 수 있으며, 고장자료와 함께 포함되는 우측 관측중단자료의 비율에 따라서도 차이가 발생할 수 있다. 본 연구는 공군의 OO유도탄을 대상으로 미래의 고장률을 보다 정확하게 예측하기 위한 방법을 제시하고자 작성하였다. 제시하는 방법은 먼저 평균 고장시간(MTTF: Mean Time To Failure, 이하 MTTF)을 적용한 모델과 고장 간 평균시간(MTBF: Mean Time Between Failure, 이하 MTBF)을 적용한 모델로 고장률을 예측하고, 두 모델 중 실제 고장률과 차이가 작은 모델을 선택한다. 선택한 모델로 고장자료와 함께 포함되는 우측 관측중단자료의 비율을 달리하여 고장률을 예측하고, 실제 고장률과의 차이가 최소화되는 비율을 찾는다. 실제 자료를 바탕으로 제안한 비율과 현재 검사 비율의 비교를 통해 제안한 비율이 미래 고장률을 예측하기에 더 적합함을 보였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2001년도 추계학술대회 논문집
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• pp.69-71
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• 2001

서비스 품질의 향상을 기하기 위해서는 제품의 고장에 따른 부품의 적시 공급이 매우 중요하다. 이를 위해서는 항시 서비스 부품의 수요를 어느 정도 정확히 예측해야 한다. 본 논문은 주 제품(prime product)에 부분 의존적인 서비스 부품의 수요 예측 방법을 제시한다. 부분 종속적인 서비스 부품은 특정 부품이 장착되는 주 부품이 여러 개인 경우를 지칭한다. 기존의 방법은 주로 판매되는 부품의 수량에 의거하여 미래의 부품 수요량을 예측하는 단순 시계열이나 수요 확산 및 대체 모형에 근거하고 있는 실정이다. 본 논문은 주 제품의 폐기율과 부품의 고장율의 추정을 통한 부품의 수요 예측 방법을 제시한다. 부품 수요에 대한 다양한 수식 개발을 통해 부품 수요의 구간 추정식이 제시된다. 또한 주 제품에 장착되는 부품의 고장율이 주 제품에 무관하다는 가정하에 부품의 총 수요를 추정하는 절차를 제시하고 시뮬레이션을 통해 이러한 가정의 타당성을 고찰한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 A
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• pp.621-623
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• 2005

산업이 고도화되고 전력수요가 증가함에 따라 전력의 안정적인 공급에 대한 국민들의 요구가 점점 증가하고 있다. 그러나 전력을 수송하는 대부분의 송전선로는 가공 송선선로로서 낙뢰에 의한 고장에 노출되어 있어 한전에서는 이를 최소화하려는 노력을 하고 있다. 현재 한전에서는 년간 100km당 1건 이내로 낙뢰에 의한 고장을 제한하는 것을 목표치로 설계하여 운영하고 있으나 낙뢰에 의한 고장을 더욱 감소시키기 위하여 각종 내뢰 시책을 시행하고 있다. 이를 위해서는 근본적으로 낙뢰에 의한 송전선로의 고장을 가능한한 정확하게 예측하는 것이 중요하며, 본 논문에서는 낙뢰 고장 예측 계산을 위해 중요한 요소인 차폐실패 고장률 계산 알고리즘을 검토하고자 한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.29-30
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• 2021

시스템 고장 진단은 장비의 상태를 실시간으로 파악하고, 잔여 수명을 예측할 수 있기 때문에 다양한 분야에서 그 중요성이 강조되고 있다. 장비나 센서의 고장을 진단하고 예측할 경우 유지보수를 용이하게 하여 막대한 손실을 막을 수 있고, 기대 수명 또한 연장될 수 있다. 항로표지는 육지와 멀리 떨어진 해상이라는 특수한 작업환경으로 인해 항로표지 유지보수를 위한 많은 시간과 비용이 발생하게 된다. 따라서 본 연구에서는 효율적인 항로표지 유지보수를 위해 항로표지 센서의 고장 유무를 판단할 수 있는 항로표지 센서 고장 진단 프로세스를 위한 후보 기술군에 대해 제안한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권5호
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• pp.829-836
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• 2003

소프트웨어 신뢰도 성장 모델은 다양하게 연구되어져 있다. 그러나 이러한 모델에서 정확한 모수를 측정하는 것은 그리 쉽지 않다. 특히 고장 데이터에 대하여 소프트웨어 신뢰도 성장 모델의 추정이 정확히 이루어져야만 모델을 설명하는 모수의 추정도 정확하게 이루어질 수 있다. 이러한 측면에서 테스팅을 통해서 얻어진 소프트웨어의 고장 데이터의 정규확률점수를 구해서 두 개의 값에 대한 플롯을 그려보고 그려진 결과를 이용해서 분포를 예측하여 예측된 분포에 적합한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 적용한다면 상당히 정확한 테스팅 결과론 얻을 수 있을 것이다. 본 논문에서는 고장 테이터의 플롯을 통한 결과를 통해서 분포를 예측하고 모델을 성능평가 척도에 따라서 모의실험을 하여 그 결과를 통해서 소프트웨어 신뢰도 성장 모델의 적합성을 검정하는 연구이다. 연구결과 고장데이터의 정규점수를 이용한 플롯을 보고 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 예측할 수 있었고 이러한 예측을 통해서 모델 선정한다면 모델의 성능평가에서도 우수함을 확인할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.393-397
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• 2006

신제품에 대한 개발 주기가 짧아지고 있는 현시점에서 제품의 수명을 예측하고 평가하기 위한 방법으로 가속 수명시험과 시험을 통해 관측된 고장 데이터의 분석에 대한 관심이 증대되고 있다. 이에 따라 가속 수명시험을 위한 시험 조건과 고장 데이터의 정확한 분석을 위한 고장 데이터의 최적 분포 결정 방법에 대한 관심 또한 증대되고 있다. 따라서 본 논문에서는 고장 데이터를 기반으로 신뢰성 예측을 할 때 사용하는 분포 함수 결정을 위한 방법으로 관측된 고장 데이터만의 분포를 고려하는 Anderson-Darling 방법과 관측된 고장 데이터의 수명-스트레스 관계식을 적용하여 고장 데이터의 분포를 결정하는 Likelihood Function 방법을 비교한다. 두 가지 방식을 비교한 결과 각 방식에 의해 선택되는 최적분포가 다르며, 따라서 각 방식에 의해 선택된 최적 분포에 의해서 예측되는 수명도 다름을 알 수 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권12호
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• pp.1551-1560
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• 2015

소프트웨어 신뢰도 성장 모델은 소프트웨어 신뢰도를 정량적으로 평가하기 위해서 사용되며 고장 데이터를 사용해서 소프트웨어 출시일 또는 추가 테스트 노력을 결정하기 위해서도 사용된다. 특정 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 모든 소프트웨어에 사용할 수 없기 때문에 평가 대상 소프트웨어에 가장 잘 맞는 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 선택하는 것이 중요한 이슈가 되었다. 기존 소프트웨어 신뢰도 성장 모델 선택 방법은 수집된 고장 데이터에 대한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델의 적합도만을 평가하며 앞으로 발생할 고장 예측의 정확도는 고려하지 않는다. 이 논문에서는 고장 데이터의 트렌드와 고장 예측능력을 반영한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델 선택 방법을 제안한다. 연구의 타당성을 보이기 위하여 실험을 통해서 기존 소프트웨어 신뢰도 성장 모델 선택 방법의 문제점을 확인하고 이 논문에서 제안하는 소프트웨어 신뢰도 성장 모델 선택 방법을 사용하면 기존 방법에 비해 더 정확한 고장 예측을 하는 신뢰도 모델을 선택할 수 있음을 보인다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권1호
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• pp.9-18
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• 2015

소프트웨어 신뢰도 성장 모델은 고장 데이터를 사용해서 소프트웨어 출시일 또는 추가 테스트 노력을 결정하는 데 사용된다. 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 사용할 때 특정 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 모든 소프트웨어에 사용할 수 없는 문제가 있다. 또한 신뢰도를 평가하기 위해 이미 많은 수의 소프트웨어 신뢰도 성장 모델이 제안되었다. 따라서 특정 조건에 맞는 최적의 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 선택하는 것은 중요한 이슈가 되었다. 기존 소프트웨어 신뢰도 성장 모델 선택 방법에서는 수집된 고장 데이터 전체를 사용하고 있다. 그런데 초기에 수집된 고장 데이터는 미래 고장 예측에 영향을 주지 않을 수도 있고 경우에 따라서는 미래 고장 예측 과정에서 왜곡된 결과를 초래할 수도 있다. 이를 해결하기 위해서 이 논문에서는 부분 고장 데이터를 이용하여 적합도 평가를 수행하는 방법에 기반을 둔 소프트웨어 신뢰도 성장 모델 선택 방법을 제안한다. 이 논문에서는 고장 데이터에서 과도하게 불안정한 데이터를 제외한 부분 데이터를 사용한다. 소프트웨어 신뢰도 성장 모델 선택에 사용될 부분 데이터는 전체 고장 데이터와 고장 데이터의 일부를 제외한 부분 고장 데이터의 미래 고장 예측 능력의 비교를 통해서 찾는다. 연구의 타당성을 보이기 위하여 실제 수집된 고장 데이터를 사용해서 전체 데이터를 적용한 경우보다 부분 데이터를 사용한 경우의 미래 고장 예측 능력이 더 정확함을 보인다.

• 융합정보논문지
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• 제7권6호
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• pp.201-207
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• 2017

수전설비의 고장은 산업과 가정 등 전력을 사용하는 모든 곳에 정전사고를 발생시켜 많은 불편과 문제의 원인이 되고 있다. 수전설비 고장의 주요 원인으로는 노후화를 비롯하여 태풍, 지진을 비롯한 자연재해와 동물 등으로 파악되고 있다. 현재는 수전설비의 온도가 높아지면 고장이 발생한다는 추측만으로 온도의 고온이 지속되는 것을 모니터링한다. 따라서 적기에 수전설비의 고장에 대응하기 어려운 측면이 존재하는 것이 사실이다. 이 논문에서 제안하는 수전설비 모니터링 시스템은 갑작스런 자연재해 등으로 인한 고장을 제외한 일반적인 고장에 대해 효율적으로 대응하는 방안으로 제안한다. 수전설비 모니터링 시스템은 열 감지 센서를 부착하여 수전설비를 실시간으로 감시하고, 감시한 데이터를 수집하여 인공신경망을 이용한 학습을 통해 축적된 정보를 이용하여 고장을 예측한다. 인공신경망의 학습과 실험을 통하여 제안 방식이 효율적임을 보였다.

• 소프트웨어공학소사이어티 논문지
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• 제14권1호
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• pp.50-58
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• 2001

소프트웨어의 품질은 개발이 완료된 후 운영과정에서 발생되는 고장(Failure)의 정도에 따라 결정되고, 고장(Failure)은 소프트웨어에 남아있던 오류(Defects)가 실행 중(Activate)되어 나타나는 현상이다. 따라서 소프트웨어의 품질을 효과적으로 높이기 위해서는 다음 사항을 고려해야 한다. 첫째, 오류가 만들어지면 가능한 한 빨리 찾아서 없애야 한다는 점이다. 다음 단계로 전이될 경우, 오류를 정정하는 비용이 크게 증가되기 때문이다. 둘째, 오류가 균등 분포하기 보다 특정 부분에 몰리는 경향이 있으므로, 문제 부품을 예측하여 집중 관리를 해야 한다. 본 논문에서는 이들을 고려하여 효과적인 오류 검출 방법인 인스펙션을 기반으로 여러 오류 검출 방법간의 비교 우위를 분석하고, 모든 모듈을 예측하는 품질 예측 모델을 제시하였다.