A Study on Selection of Distribution Function for Reliability Prediction Using Accelerated Life Test Data

가속 수명시험 데이터를 기반으로 하는 신뢰성 예측에 적합한 분포 함수 선택에 관한 연구

The study about Accelerated Life Test and analysis of failed data is increased in order to predict and evaluate reliability of products, according as the development cycle of products is reduced. Therefore, the decision of optimal distribution function about failed data for accurate analysis of failed data and test condition for Accelerated Life Test is very important. This paper compares Anderson-Darling method with Likelihood Function method for the decision of optimal distribution function about failed data. Anderson-Darling considers only failed data and Likelihood Function considers both failed data and life-stress relationship in decision of distribution function. In the results of comparison about two methods, we found that the distribution function chosen by each method is different and the life time predicted by each decided distribution function is different.

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.