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A Study on the Optimal Sampling for Predicting Failure Rate of One-Shot Weapon Systems

원샷 무기체계 고장률 예측을 위한 최적 샘플링 방안 연구

  • Ahn, Joo Han (Department of Defense Science, Korea National Defense University) ;
  • Ma, Jungmok (Department of Defense Science, Korea National Defense University)
  • 안주한 (국방대학교 국방과학학과) ;
  • 마정목 (국방대학교 국방과학학과)
  • Received : 2019.10.07
  • Accepted : 2020.02.07
  • Published : 2020.02.29

Abstract

The Army's rocket missile is a one-shot weapon system, which is produced and used for only one mission, and requires high reliability. While reliability analysis with failure data can result in underestimation of the life distribution, reliability analysis with all the non-failure data can result in overestimation of the life distribution. Under or overestimation of the life distribution can lead to cost increase by early disposal or complete observation of all rocket missiles. In order to overcome this problem, the Army suggests the guideline of the number of samples from non-failure data for reliability analysis with failure data. However, the currently used sampling method can generate errors for predicting the failure rate. To solve this problem, this study proposes a new sampling procedure for predicting a future failure rate using non-failure data. The comparison test between the currently used sampling method and the proposed sampling method is conducted and the result shows that the proposed sampling method can predict the future failure rate more accurately.

육군에서 사용하는 로켓탄은 생산되고 나서 단 한 번의 임무수행으로 소모되는 원샷 무기체계로 높은 신뢰성을 요구한다. 원샷 무기체계인 로켓탄의 신뢰성 분석을 위해서는 이미 발생한 고장 자료를 활용하거나 아직 고장이 발생하지 않은 비고장 자료를 활용할 수 있다. 그러나 고장 자료만으로 실시할 경우 수명분포가 과소 추정될 수 있고, 비고장 자료를 모두 포함할 경우 과대 추정되어 실제 수명분포와 상당한 오차가 발생할 수 있으며, 이 수명에 대한 오차는 로켓탄의 조기폐기나 전수조사로 인한 비용을 증가시킬 수 있다. 육군은 이러한 문제 때문에 비고장 자료에서 샘플 수를 정하여 고장 자료와 함께 신뢰성 분석을 실시하고 있으나 실제 고장률을 예측하는데 한계가 있다. 본 연구는 이를 해결하기 위해 육군의 000다연장 로켓탄을 대상으로 비고장 자료를 비율별로 샘플링하여 수명분포의 오차가 최소화되는 비율을 찾는 샘플링 절차에 대해 새롭게 제안하고 이를 바탕으로 미래 고장률을 예측하였다. 제안한 비율별 샘플링 방법과 현재 사용하는 샘플링 방법의 비교를 통해 제안한 샘플링 방법이 미래 고장률을 더 정확하게 예측할 수 있음을 보였다.

Keywords

References

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