• 제목/요약/키워드: Markov process model

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Markov Process 기반 RAM 모델에 대한 파라미터 민감도 분석 (Parametric Sensitivity Analysis of Markov Process Based RAM Model)

  • 김영석;허장욱
    • 시스템엔지니어링학술지
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    • 제14권1호
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    • pp.44-51
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    • 2018
  • The purpose of RAM analysis in weapon systems is to reduce life cycle costs, along with improving combat readiness by meeting RAM target value. We analyzed the sensitivity of the RAM analysis parameters to the use of the operating system by using the Markov Process based model (MPS, Markov Process Simulation) developed for RAM analysis. A Markov process-based RAM analysis model was developed to analyze the sensitivity of parameters (MTBF, MTTR and ALDT) to the utility of the 81mm mortar. The time required for the application to reach the steady state is about 15,000H, which is about 2 years, and the sensitivity of the parameter is highest for ALDT. In order to improve combat readiness, there is a need for continuous improvement in ALDT.

ARIMA(0,1,1)모형에서 통계적 공정탐색절차의 MARKOV연쇄 표현 (A Markov Chain Representation of Statistical Process Monitoring Procedure under an ARIMA(0,1,1) Model)

  • 박창순
    • 응용통계연구
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    • 제16권1호
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    • pp.71-85
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    • 2003
  • 일정 시간간격으로 품질을 측정하는 공정관리절차의 경제적 설계에서는 그 특성의 규명이 측정시점의 이산성 (discreteness) 때문에 복잡하고 어렵다. 이 논문에서는 공정 탐색 절차를 Markov 연쇄(chain)로 표현하는 과정을 개발하였고, 공정분포가 공정주기 내에서 발생하는 잡음과 이상원인의 효과를 설명할 수 있는 ARIMA(0,1,1) 모형을 따를 때에 Markov 연쇄의 표현을 이용하여 공정탐색절차의 특성을 도출하였다. Markov 연쇄의 특성은 전이행렬에 따라 달라지며, 전이행렬은 관리절차와 공정분포에 의해 결정된다. 이 논문에서 도출된 Markov 연쇄의 표현은 많은 다른 형태의 관리절차나 공정분포에서도 그에 해당하는 전이행렬을 구하면 쉽게 적용될 수 있다.

Markov Chain Model을 이용한 구조물의 피로 신뢰성 해석에 관한 연구 (A Study on the Fatigue Reliability of Structures by Markov Chain Model)

  • 양영순;윤장호
    • 대한조선학회논문집
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    • 제28권2호
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    • pp.228-240
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    • 1991
  • 균열진전에 관한 많은 실험결과는 피로 균열진전 과정이 확률과정(stochastic process)임을 보여주고 있다. 따라서, 피로 균열진전에 관한 연구는 확률론적 기반에서 다루어져야 한다. 본 연구에서는 균열의 진전과정을 discrete Markov process로 가정하여, Bogdanoff가 제안한 Markov chain model(MCM)을 이용하여 구조물의 신뢰도를 평가할 수 있는 방법을 제시한다. 본 연구에서는 구조부재의 파괴형태로 누출, 소성붕괴 그리고 취성파괴를 취하였으며, 초기 균열크기의 변동성, 검사의 효과 등이 고려되었다. 또한, 불규칙 하중은 등가음력의 개념을 도입하여 처리하였다. 그리고, 구조물에의 계산례를 통하여 본 연구의 유용성을 보였다.

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Markov State Model을 이용한 복합화력 발전설비의 최적의 유지보수계획 수립 (Application Markov State Model for the RCM of Combustion Turbine Generating Unit)

  • 이승혁;신준석;김진오
    • 전기학회논문지
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    • 제56권2호
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    • pp.248-253
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    • 2007
  • Traditional time based preventive maintenance is used to constant maintenance interval for equipment life. In order to consider economic aspect for time based preventive maintenance, preventive maintenance is scheduled by RCM(Reliability-Centered Maintenance) evaluation. So, Markov state model is utilized considering stochastic state in RCM. In this paper, a Markov state model which can be used for scheduling and optimization of maintenance is presented. The deterioration process of system condition is modeled by a Markov model. In case study, simulation results about RCM are used to the real historical data of combustion turbine generating units in Korean power systems.

AR계수를 이용한 Hidden Markov Model의 기계상태진단 적용 (Application of Hidden Markov Model Using AR Coefficients to Machine Diagnosis)

  • 이종민;황요하;김승종;송창섭
    • 한국소음진동공학회논문집
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    • 제13권1호
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    • pp.48-55
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    • 2003
  • Hidden Markov Model(HMM) has a doubly embedded stochastic process with an underlying stochastic process that can be observed through another set of stochastic processes. This structure of HMM is useful for modeling vector sequence that doesn't look like a stochastic process but has a hidden stochastic process. So, HMM approach has become popular in various areas in last decade. The increasing popularity of HMM is based on two facts : rich mathematical structure and proven accuracy on critical application. In this paper, we applied continuous HMM (CHMM) approach with AR coefficient to detect and predict the chatter of lathe bite and to diagnose the wear of oil Journal bearing using rotor shaft displacement. Our examples show that CHMM approach is very efficient method for machine health monitoring and prediction.

마코프 재생과정을 이용한 ATM 트랙픽 모델링 및 성능분석 (ATM Traffic Modeling with Markov Renewal Process and Performance Analysis)

  • 정석윤;허선
    • 한국경영과학회지
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    • 제24권3호
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    • pp.83-91
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    • 1999
  • In order to build and manage an ATM network effectively under several types of control methods, it is necessary to estimate the performance of the equipments in various viewpoints, especially of ATM multiplexer. As for the method to model the input stream into the ATM multiplexer, many researches have been done to characterize it by, such as, fluid flow, MMPP(Markov Modulated Poisson Process), or MMDP (Markov Modulated Deterministic Process). We introduce an MRP(Markov Renewal Process) to model the input stream which has proper structure to represent the burst traffic with high correlation. In this paper, we build a model for aggregated heterogeneous ON-OFF sources of ATM traffic by MRP. We make discrete time MR/D/1/B queueing system, whose input process is the superposed MRP and present a performance analysis by finding CLP(Cell Loss Probability). A simulation is done to validate our algorithm.

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이동 네트워크를 위한 가우스 마코프 모델에서 평균 이동각도 조절을 통한 균형잡힌 이동 패턴 생성 (Balanced mobility pattern generation using Random Mean Degree modification in Gauss Markov model for Mobile network)

  • 노재환;이병직;류정필;하남구;한기준
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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    • pp.502-504
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    • 2004
  • 이동성이 중요시되는 네트워크에서 특정 프로토콜의 성능 평가를 위해서는 노드의 이동패턴을 정확하게 표현할 수 있는 Mobility Model이 필요하다. 노드의 연속적인 이동패턴을 필요로 하는 Mobile Ad-hoc 네트워크를 위해선 Markov process 기반의 Gauss-Markov Mobility Model이 적절하다. 그러나 맵의 엣지 부근에서 노드 이동의 부적절한 처리로 인해, 기존의 Gauss-Markov Model은 편중된 이동 패턴을 야기한다. 본 논문은 엣지 부근의 평균 이동각도를 랜덤하게 조정함으로써 기존의 모델이 가진 문제를 해결하고, 시뮬레이션을 통해서 이를 검증한다.

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예방정비를 고려한 복수 부품 시스템의 신뢰성 분석: 마코프 체인 모형의 응용 (Reliability Analysis of Multi-Component System Considering Preventive Maintenance: Application of Markov Chain Model)

  • 김헌길;김우성
    • 한국신뢰성학회지:신뢰성응용연구
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    • 제16권4호
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    • pp.313-322
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    • 2016
  • Purpose: We introduce ways to employ Markov chain model to evaluate the effect of preventive maintenance process. While the preventive maintenance process decreases the failure rate of each subsystems, it increases the downtime of the system because the system can not work during the maintenance process. The goal of this paper is to introduce ways to analyze this trade-off. Methods: Markov chain models are employed. We derive the availability of the system consisting of N repairable subsystems by the methods under various maintenance policies. Results: To validate our methods, we apply our models to the real maintenance data reports of military truck. The error between the model and the data was about 1%. Conclusion: The models developed in this paper fit real data well. These techniques can be applied to calculate the availability under various preventive maintenance policies.