• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2007년도 춘계학술대회A
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• pp.1667-1672
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• 2007

In order to assess the reliability of the exhaust bellows for automobiles, accelerated life test model and procedure are developed. By using this method, failure mechanism and life distribution are analyzed. The main results are as follows; i) the main failure mechanism is crack or breakage of inner flexible tube by shaken displacement at shear direction. ii) temperature is a second factor to affect a failure. iii) the life distribution of exhaust bellows is fitted well to Weibull life distribution and the shape parameter is 13.3 on condition of shaken displacement and $600^{\circ}C$

• 대한토목학회논문집
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• 제13권4호
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• pp.141-150
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• 1993

본 연구에서는 Weibull 확률분포함수의 매개변수 추정방법을 적용하였으며, 재현기간별 신뢰한계를 구하기 위한 점근분산식(漸近分散式)을 유도하였다. 각 과정은 기존의 모멘트법, 최우도법, 확률가중 모멘트법(Probability weighted moments)개념에 기초하여 유도하였으며, 유도된 식들을 실제 홍수자료에 적용하였다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 1999년도 춘계학술대회 발표논문집
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• pp.210-216
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• 1999

한 성분이 먼저 고장 나면 다른 하나의 성분에 부하가 걸린다는 가정에서 두 성분의 수명이 이변량 와이블모형을 따르는 병렬시스템의 신뢰도와 성질을 연구한다. 또한 신뢰도와 고장률의 최우추정량을 제시하고 모의실험을 통해 신뢰도의 편의와 평관제곱오타 관점에서 그 효과를 비교 연구한다.

• 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.

• 한국측량학회지
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• 제30권3호
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• pp.295-303
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• 2012

풍력발전 단지의 수익성 평가를 위해 연간 에너지 생산량(AEP ; Annual Energy Production)의 계산이 중요하다. AEP를 계산하기 위해서는 바람의 확률밀도함수(PDF ; Probability Density Function)와 풍력발전기의 발전곡선(PC; Power Curve)이 필요하며, AEP 예측의 정확성을 향상시키기 위해서는 허브 높이에서의 PDF예측과 그 높이의 공기밀도에 따른 풍력발전기 PC의 결정이 중요하다. 본 연구에서는 제주도 한동, 평대의 실관측 풍황탑(met mast) 자료를 이용하였으며 풍속의 PDF를 Weibull 분포 함수로 가정 하였고 Weibull 함수의 파라미터의 값이 높이에 따라 변화하는 양상을 확인하였다. Weibul 함수의 계산은 모멘트법과 LN-least법을 사용하였으며, 모멘트법과 LN-least법에 의한 형상계수의 경우 높이의 증가에 따라 변화를 보이지 않았고 평균값에서 ${\pm}0.1$의 변화 패턴을 보였다. 척도계수의 경우 높이가 증가함에 따라 선형적으로 증가하였으며 지형별 분류에 따른 높이별 척도계수의 기울기는 확연한 차이를 보이고 있었다. 60m 높이에서 관측된 바람의 상대도수와 관측 값의 높이 보정에 의한 공기밀도와 일반식에 의한 공기밀도를 각각 계산하여 그 결과에 대응하는PC를 선택하여 AEP차이를 계산하였다.