Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권3호
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pp.485-492
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2009
본 연구에서는 소형 승용차용 브레이크 패드 공정의 공정능력분석과 패드의 마모수명 분포를 실제데이터를 이용하여 추정하였다. 정규분포와 2모수 와이블분포 및 로지스틱분포 모두 마모수명데이터를 적합한다고 분석되었다. 추정된 수명 분포로부터 얻어진 백분위 수명은 브레이크 패드의 설계기준 설정이나 고객의 품질요구수준 평가에 활용될 수 있을 것이다.
가속수명시험은 제품의 사용조건 보다 높은 스트레스 수준에서 시험하여 제품의 신뢰수명을 추정하는 것으로써 스트레스 수준을 일정하게 유지하는 일정형 시험이 일반적이다. 그러나 경우에 따라서는 시험절차의 편리와 시험기간의 단축을 위해서 스트레스를 시간에 따라 선형적으로 증가시키는 램프(ramp)형 시험을 사용하기도 한다. 이 논문에서는 일정스트레 s에서 제품의 수명이 모수 $\Theta$(s), $\beta$인 와이블분포를 따르고 수명과 스트레스의 관계가 역거듭제곱모형인 경우에 스트레스를 사용조건에서 가하고, 스트레스 수준의 최대 한계가 주어져 있는 램프시험 하에서 시험제품이 갖는 수명분포를 유도하고, 정시관측중단시험의 경우에 대해서 수명분포의 최우추정량과 추정량의 점근분포를 구하며, 최우추정치를 구하는 알고리즘을 제안한다.
본 연구에서는 자동차용 방열기의 수명분포를 일반적으로 기계류에 적용하는 와이블분포라 가정하고 실험실 데이터를 이용하여 추정한다. 방열기 수명시험시 고려해야할 요소를 방열량, 기밀성, 내압 성능, 압력캡 시험 등 11가지로 정하고 이에 대한 신뢰성 관점에서의 해석 및 MINITAB을 이용한 추정을 주요내용으로한다.
가속수명시험은 매우 신뢰성이 높은 제품의 수명분포에 대한 정보를 빨리 얻기 위해 사용된다. 이때, 빠른 시간안에 정보를 얻기 위해 제품의 사용조건보다 높은 스트레스 즉 온도, 압력, 전압, 진동등을 사용하여 시험을 하게 되는데 최대 시험 스트레스는 미리 실험자에 의해 선택되게 된다. 그러나 주어진 최대 시험 스트레스가 스트레스의 한계범위를 벗어나는 경우에는 사용조건과 다른 고장구조가 발생할 수 있고, 이로 인하여 편의가 큰 신뢰수명의 추정치를 얻을 수 있다. 기존의 논문에서는 실험자의 경험 또는 사전시험을 통해 미리 설정된 최대 시험 스트레스하에서 제품수명의 표준편차를 최소화하기 위한 최적가속수명시험 설계방법을 제시하였다. 그러나 본 논문에서는 와이불 분포에서 1) 사용조건에서의 수명추정치의 분산 .leq. k, 2) 스트레스의 범위를 벗어나지 않는 최대 시험 스트레스의 최소값을 구하는 설계방법을 제시하고, 또한 구한 스트레스에서의 수명 및 최소 시험 스트레스에서 시험되어야 할 제품의 수를 추정한다. 이때, 사용전압에서의 수명을 계산하기 위하여 inverse power law 모형을 도입하였으며, type I censoring 방법을 사용하여 수명 데이타들은 모든 제품이 고장나기 전에 분석될 수 있도록 하였다.
본 논문은 일반적으로 채택하고 있는 소자(device)의 수명분포인 와이블(Weibull) 분포를 적용하여 소자의 가속(accelerated) 수명 테스트에서 얻은 데이터, 즉 소자의 고정 시간을 이용하여 소자의 수명을 예측(prediction)하는데 필요한 보수(parameter)들을 추정 하는데 베이지안(Bayesian) 추정법을 이용하였다. 베이지안 추정법에서 모수를 추정하기 위해서는 사전정보가 있어야 하는데 본 논문에서는 사전정보 없이 현재의 정보만을 이용하여 모수를 추정하는 방법을 제안하였다. 스트레스가 온도인 경우, Arrhenius 모델을 적용하여 소자의 정상동작 상태에서의 수명을 예측 하는데 선형 추정을 하였다.
본 연구에서는 신뢰성 개념을 도입하여 최근 10년간의 수원과 의정부 지역의 일반국도 아스팔트 포장구간의 수명 데이터를 기반으로 적합한 모수적 수명분포 선정과 헤저드 함수 및 생존확률을 추정하였다. 최적 수명분포형을 찾기 위해 확률지 개념을 이용하여 모수를 추정하였으며 적정 확률분포형태의 결정은 Anderson-Darling 통계값을 이용하였다. 그 결과 분석 대상 지역 포장의 수명 데이터를 가장 잘 설명하는 수명분포는 대수정규(Lognormal)분포인 것으로 분석되었다. 또한 본 연구에서 제안한 대수정규분포에 의해 추정된 생존확률함수는 실제 관측값과 차이가 거의 없음을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 신뢰성 개념을 이용한 분석 방법은 포장관리 및 유지보수 데이터가 축적되어감에 따라 비교적 용이하게 계속 update가 가능하며 따라서 보다 정확한 포장수명에 대한 신뢰도 값에 접근해 갈 수 있는 이점이 있다.
본 연구에서는 최근 10년간의 수원과 의정부지역의 국도 포장구간의 수명 데이터를 기반으로 신뢰성 개념을 도입하여 포장 수명의 고장확률, 신뢰도, 평균 수명 등의 정보를 산정하는 방안을 제시하였다. 모수적 추론 방법인 최우추정법과 확률지를 이용하여 최적 수명분포형태가 대수정규분포임을 확인하였으며, 본 연구에서 제안한 대수정규수명분포에 의해 추정된 누적 고장확률이 실제 관측값과 차이가 거의 없음도 확인하였다. 나아가 추정된 모수를 기반으로 신설 포장과 덧씌우기 포장의 하중별 평균 수명을 산정한 결과, 각각 6.5년~7.9년과 7.3년~9.1년으로 추정되었으며 상대적으로 덧씌우기 구간의 평균수명이 더 길게 추정되었다. 본 연구에서 제안한 신뢰성 개념을 이용한 분석 방법은 포장관리 및 유지보수 데이터가 축적되어감에 따라 비교적 용이하게 계속 보완이 가능하며 보다 정확한 포장수명에 대한 신뢰도 값에 접근해 갈 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 절연재료의 보이드(void)나 크랙(crack)과 같은 결함이 부분방전을 일으킴으로서 절연재료가 열화되어 최종적으로 파괴에 이른다. 특히 부분방전 중에서 트리잉 열화는 절연재료에 매우 치명적이다. 또한 고전압,고전계 기술분야에서 절연파괴전압이나 일정전압 인가시 수명 시간 데이터는 중요하다. 파괴 통계에 주로 많이 사용하는 와이블 확률 분포를 이용하여 트리잉 파괴에 대한 수명을 평가를 시도하였다. 시료의 형태는 침대 평판전극이고 시료는 저밀도 폴리에틸렌이다 인가 전압은 상용 교류 전압 8,10,12[kV]를 인가하였다. 척도 파라메타는 전압이 증가함에 따라 128.7$\longrightarrow$96.4$\longrightarrow$85.4로 감소하고 형상 파라메타는 전압이 증가함에 따라 2.39$\longrightarrow$2.19$\longrightarrow$2.02로 감소한다. 따라서 시료의 추정 수명은 110분, 81.57분, 49.27분으로 전압이 증가함에 따라 수명이 급격히 단축됨을 알 수 있다.
측정치의 데이터를 그림으로 나타내면 "종을 거꾸로 엎어놓은 모양(Bell Shaped Curve)"의 정 규분포를 이루는 것은 잘 알려진 사실이다. 그러나 수명시험데이터의 경우는 분포의 형이 찌 그러지게 된다. 수명분포는 Weibull분포에 따르므로 Weibull분포에 의한 해석을 하여야 하는 것이 원칙이나 대수정규분포로 근사시켜서 해석을 하여도 실용상 큰 지장은 없다. 수명시험의 경우는 파괴시험이며 장시간의 시험을 요하므로 적은 시료를 시험하는 것이 일반적이다. 특히 자동차공업에 있어서 수명시험은 중요한 품질특성의 하나이며 자동차의 조립에 쓰이는 수만개 부품의 수명을 예측하는 것은 매우 중요한 일이다. 따라서 이 적은 시료에서 얻어낸 데이터를 이용하여 "어떻게 수명의 예측을 올바르게 할 것인가\ulcorner" 하는 문제, 즉 신뢰성의 추정(Reliability Inference)과 로트의 판정이 중요한 문제인 것이다. 이러한 문제의 한 가지 방법으로서 외국에서 이미 널리 활용되고 있는 대수정규확율지를 이용한 수명데이터의 해석 방법을 소개하고자 한다.이터의 해석 방법을 소개하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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