Decisions on reliability screening rules and burn-in policies are determined based on the estimated reliability. The variability in a semiconductor manufacturing process does not only causes quality problems but it also makes reliability estimation more complicated. This study investigates the nonuniformity characteristics of integrated circuit reliability according to defect density distribution within a wafer and between wafers then develops optimal burn-in policy based on the estimated reliability. New reliability estimation model based on yield information is developed using a spatial stochastic process. Spatial defect density variation is reflected in the reliability estimation, and the defect densities of each die location are considered as input variables of the burn-in optimization. Reliability screening and optimal burn-in policy subject to the burn-in cost minimization is examined, and numerical experiments are conducted.
The accurate estimation of software reliability is important to a successful development in software engineering. Until recent days, the models using regression analysis based on statistical algorithm and machine learning method have been used. However, this paper estimates the software reliability using support vector regression, a sort of machine learning technique. Also, it finds the best set of optimized parameters applying immune algorithm, changing the number of generations, memory cells, and allele. The proposed IA-SVR model outperforms some recent results reported in the literature.
$\textbullet$ Current status of reliability estimation techniques for robot systems $\textbullet$ Description of Bayesian Belief Nets(BBN) With an example $\textbullet$ Description of proposed reliability estimation method which combines all information necessary $\textbullet$ Application example of the method : the reactor inspection robot $\textbullet$ Results from the reliability estimation of reactor inspection robot $\textbullet$ Discussion on the proposed method (advantages and problems) $\textbullet$ Conclusion
Human-machine serial systems must be normal in both systems. Though the failure of machine is irreducible by itself, the human errors are of recurring type. When the human performance is described quantitatively, non-homogeneous Poisson Process model of human errors can be developed. And the model parameters can be estimated by maximum likelihood estimation and numerical analysis method. System reliability is obtained by multiplying machine reliability by human reliability.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제14권4호
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pp.1055-1065
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2003
We shall propose maximum likelihood, Bayesian and generalized maximum likelihood estimation for the reliability of the two-unit hot standby system with exponential lifetime distribution that switch is perfect. Each estimation will be compared numerically in terms of various mission times, parameter values and asymptotic relative efficiency through Monte Carlo simulation.
신뢰성 성장 시험을 수행하며 획득하게 되는 고장 정보와 누적 시험수행시간을 이용하면 신뢰성 성장 모델의 모수 추정이 가능하며, 모수 추정을 통해 해당 제품의 MTBF를 예측할 수 있다. 그러나 시험에 대한 비용, 시간 혹은 제품의 특성 등의 여러 제약으로 인해 고장 정보가 구간적으로 획득되거나, 획득한 고장 정보의 샘플 데이터(Sample Data)의 수가 작을 수 있다. 이는 신뢰성 성장 모델의 모수 추정의 오차를 커지게 하는 원인이 될 수 있다. 본 논문에서는 샘플 데이터의 수가 작을 경우 신뢰성 성장 모델의 모수 추정 시 베이지안 기법 기반의 모수 추정 방법의 적용에 대해 연구를 수행하였다. 시뮬레이션 결과 신뢰성 성장 모델의 모수를 추정할 때, MLE를 적용하여 추정하는 방법보다 베이지안 기법을 적용하는 방법이 추정 정확도가 높음을 확인하였다.
It is essential to update the model with reflecting observation or inspection data for reliability estimation of existing structures. Authors proposed updated reliability analysis by using Particle Filter. We discuss how to apply the proposed method through numerical examples on reinforced concrete structures after verification of the method with hypothetical linear Gaussian problem. Reinforced concrete structures in a marine environment deteriorate with time due to chloride-induced corrosion of reinforcing bars. In the case of existing structures, it is essential to monitor the current condition such as chloride-induced corrosion and to reflect it to rational maintenance with consideration of the uncertainty. In this context, updated reliability estimation of a structure provides useful information for the rational decision. Accuracy estimation is also one of the important issues when Monte Carlo approach such as Particle Filter is adopted. Especially Particle Filter approach has a problem known as degeneracy. Effective sample size is introduced to predict the covariance of variance of limit state exceeding probabilities calculated by Particle Filter. Its validity is shown by the numerical experiments.
Journal of information and communication convergence engineering
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제16권1호
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pp.38-42
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2018
In this paper, we consider measurement allocation problem in a spatially correlated sensor field. Our goal is to determine the probability of each sensor's being measured based on its contribution to the estimation reliability; it is desirable that a sensor improving the estimation reliability is measured more frequently. We consider a spatial correlation model of a sensor field reflecting transmission power limit, noise in measurement and transmission channel, and channel attenuation. Then the estimation reliability is defined distortion error between event source and its estimation at sink. Motivated by the correlation nature, we model the measurement allocation problem into a cooperative game, and then quantify each sensor's contribution using Shapley value. Against the intractability in the computation of exact Shapley value, we deploy a randomized method that enables to compute the approximate Shapley value within a reasonable time. Besides, we envisage a measurement scheduling achieving the balance between network lifetime and estimation reliability.
본 논문은 시뮬레이션 기반으로 메타 모델을 이용하여 LEEFI형 착화장치의 설계 신뢰도를 추정하는 방법과 설계 신뢰도를 추정한 결과를 나타내었다. LEEFI형 착화장치에서 비행편 속도는 화약 기폭에 중대한 영향을 미친다. 복잡한 물리적 현상으로 비행편의 속도가 발생하기 때문에 문헌에 공개된 역학적 모델을 이용하여 비행편 속도를 평가하는 데 많은 연산 시간이 필요하다. 또한 높은 신뢰도를 가지는 착화기는 요구되는 신뢰수준이 증가할수록 신뢰도 평가에 연산 비용이 증가한다. 따라서 설계 신뢰도 추정시 연산 효율성을 증가시키기 위하여 시간에 따른 비행편 속도에 대한 메타모델을 구축하였다. 구축한 메타모델을 이용하여 설계 변수의 다양한 분포 및 시그마 수준에 따른 설계 신뢰도를 추정한 결과를 나타내었다. 그리고 제안하는 추정 방법에 대한 연산 효율성과 정확성을 분석하였다.
터보 부호화 같은 반복 부호에서 채널 신뢰도 추정은 시변하는 수중 음향 채널에서 성능 향상을 위한 중요한 요소로서, 부정확한 채널 신뢰도 추정은 오히려 성능을 더욱 악화시킨다. 따라서 본 논문에서는 시변 수중 음향 채널에서 부호화율 1/3을 가지는 터보 부호화된 Frequency Shift Keying(FSK) 신호의 최적의 채널 신뢰도 추정 방식을 분석하였다. 추정(Estimation Bit Error Rate, E-BER) 알고리즘은 복호된 데이터를 재부호화시켜 수신된 신호와의 차이를 산정하는 방식이며, 채널 신뢰도의 변화에 따른 E-BER을 구하여 최적의 채널 신뢰도를 결정할 수 있다. 성능 분석을 위해 문경의 호수에서 거리 300 m ~ 500 m의 이동성 실험을 하였으며, 데이터를 복호하지 못하는 패킷에 대해 최적의 채널 신뢰도를 추정하여 적용한 결과, 모두 복호하였음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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