본 연구에서는 공정 중에 민감하게 반응하는 플라즈마로부터 수집되는 이온에너지 분포(IED : Ion Energy Distribution)와 시계열 신경망 모델링을 결합한 플라즈마 감시 기술을 개발하였다. NIEA(Non-invasive ion analyzer)를 이용하여 IED를 측정하였으며, 모델링에 사용된 신경망은 자기 상관 시계열 신경망(A-NTS : Auto-Correlated Neural Time-Series)이다. 모델 개발을 위한 학습과 테스트 데이터로는 Duty ratio 100%에서 수집한 IED를 이용하였으며, 개발된 모델의 감시 성능은 60%에서 수집된 IED로 평가하였다. 학습인자 k와 m의 범위는 각각 1-3 으로 총 9종류의 (k, m) 조합에 대해서 모델 성능을 평가하였다. 신경망 은닉층 뉴런수는 2-9의 범위에서 최적화하였다. 최적화된 모델은 (2, 3)과 뉴런수 2에서 구해졌으며, 0.335의 예측 에러를 보였다. 60% IED 데이터로 평가한 결과 플라즈마 고장에의 민감도는 62% 이상이었다. 이는 IED의 A-NTS 모델이 플라즈마 고장의 감시에 효과적으로 적용될 수 있음을 의미한다.
본 논문에서는 혼합보증기간이 있는 수리 가능한 시스템에 대하여 보증기간이 종료된 이후의 교체정책을 고려한다. 이러한 교체정책은 보증기간이 재생되는 재생혼합보증과 재생되지 않는 비재생혼합보증에 대하여 고려되며, 최적의 교체정책을 설정하기 위 해서 단위 시간당 기대비용을 사용한다. 재생혼합보증과 비재생혼합보증이 있는 시스템에 대하여 소비자 관점에서의 단위 시간당 기대비용을 구하고, 이를 최소화하는 최적의 보전기간을 결정한다 그리고, 시스템의 고장시간이 와이블분포일 때 수치적 예를 통해서 제안된 최적의 교체정책을 설명한다.
LNG고압펌프계통은 천연가스 고압 송출에 있어 가용도가 매우 중요한 계통이다. 본 연구에서는 현재 적용되고 있는 예방(계획)정비주기를 가용성 측면에서 재검토했다. 확률적인 운전대수와 운전 및 보전 형태에 연관된 여러제약이 고려할 때 계통 불가용도를 정량화하기 위하여 시뮬레이션 기법을 적용했다. 중도 절단된 형태의 펌프 수명 데이터를 분석해 욕조형의 고장율 함수를 도출했으며 보수시간 데이터를 분석해 확률분포모수를 구했다. 또한 주요 펌프부대설비에 대해서는 상수형의 고장율과 보전율을 도출했다. 분석된 확률모수를 작성된 시뮬레이션 모형에 입력하고 과거의 운전대수 시나리오를 설정해 실험한 결과와 실제 보수 및 운전 자료를 비교해 모형의 유효성을 보였다. 그리고 차후 예상되는 운전요구대수 시나리오를 기정하고 각 예방정비주기별로 반복 실험하여 계통의 불가용도를 보이고 적합한 예방정비주기를 도출했으며 펌프부품 교체비용의 기대 절감액을 보였다.
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 평균제곱오차 관점에서 그 효과를 비교 연구한다.
전쟁에서의 승리를 담보하는 핵심적 역할 중 하나는 최적의 군수지원을 통해 전투력을 극대화하고 지속능력을 가능한 장기적으로 유지하는 것이다. 주요 무기체계의 효과적인 사용을 위한 다양한 군수지원 방법론이 지속적으로 제안되고 있으나, 모든 군수지원 요소를 종합적으로 고려한 군수지원 접근법에 대한 연구는 전무한 실정이다. 본 논문에서는 기존 군수지원의 주요 방법론 이었던 고장률 분석을 통한 접근법에서 벗어나, 비용, 수송, 고장률, 정비, 시스템 복잡도 등 군수지원의 다양한 요소를 종합적으로 식별하여, 각각의 영향력을 결합할 수 있는 방법론과 stationary 분포를 이용한 최적의 군수지원 우선순위를 결정하여 추천하는 알고리즘을 최초로 제안한다.
본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 하는 과정에서 소프트웨어 관리자들이 소프트웨어 및 검사 도구에 효율적인 학습기법을 이용한 NHPP 소프트웨어 모형에 대하여 연구 하였다. 적용분포는 버르 분포를 적용한 유한고장 NHPP에 기초하였다. 소프트웨어 오류 탐색 기법은 사전에 알지 못하지만 자동적으로 발견되는 에러를 고려한 영향요인과 사전 경험에 의하여 세밀하게 에러를 발견하기 위하여 테스팅 관리자가 설정해놓은 요인인 학습효과의 특성에 대한 문제를 비교 제시 하였다. 그 결과 학습요인이 자동 에러 탐색요인보다 큰 경우가 대체적으로 효율적인 모형임을 확인 할 수 있었다. 본 논문의 수치적인 예에서는 고장 간격 시간 자료를 적용하고 모수추정 방법은 최우추정법을 이용하여 추세분석을 통하여 자료의 효율성을 입증한 후 평균자승오차와 $R^2$(결정계수)를 이용하여 효율적인 모형을 선택 비교하였다.
소프트웨어 개발과정에서 소프트웨어 신뢰성은 매우 중요한 이슈이다. 소프트웨어 고장분석을 위한 유한고장 비동질적인 포아송과정에서 고장발생률이 상수이거나, 단조 증가 또는 단조 감소하는 패턴을 가질 수 있다. 본 연구에서는 소프트웨어 제품 테스팅 과정에서 관측고장시간에 근거한 로그 및 지수형 결함 발생률을 고려한 소프트웨어 신뢰성 모형에 대하여 연구 하였다. 신뢰성 분야에서 많이 사용되는 Goel-Okumoto모형을 이용한 새로운 로그 및 지수형 결함 확률을 반영한 문제를 제시하였다. 수명분포는 유한고장 비동질적인 포아송과정을 이용하고 모수추정법은 최우 추정법을 이용 하였다. 따라서 본 논문에서는 로그 및 지수형 결함발생률을 고려한 소프트웨어 모형분석을 위하여 소프트웨어 고장 시간간격 자료를 적용하여 비교 분석하였다. 본 연구에서 제안된 방법은 로그 및 지수형 결함발생률을 고려한모형도 신뢰성 측면에서 효율적이기 때문에 (결정계수가 80% 이상) 이 분야에서 기존 모형의 하나의 대안으로 사용할 수 있음을 확인 할 수 있었다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 개발자들은 다양한 수명분포를 고려함으로서 소프트웨어 고장형태에 대한 사전지식을 파악하는데 도움을 줄 수 있으리라 사료 된다.
소프트웨어 고장 시간은 테스팅 시간과 관계없이 일정하거나. 단조증가 혹은 단조 감소 추세를 가지고 있다. 이러한 소프트웨어 신뢰모형들을 분석하기 위한 자료척도로 자료에 대한 추세 검정이 개발되어 있다. 추세 분석에는 산술평균 검정과 라플라스 추세 검정등이 있다. 추세분석들은 전체적인 자료의 개요의 정보만 제공한다. 이러한 분석도구를 다시 세분화하여 품질 관리측면에서 분석을 시도 할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 품질관리 측면에서 사용되는 공정능력지수를 이용한 공정분석을 시도하였다. 소프트웨어 고장 간격 시간은 비음이기 때문에 수명분포가 정규분포를 가정하는 기존의 공정능력분석방법 대신에 정규화 시켜주는 박스-코스 변환을 이용하여 공정 능력 분석을 시도 하였다. 공정능력에 사용된 고장 간격 시간자료는 실제 자료인 SS3을 이용하였고 그 결과를 나열 하였고 이런 결과들의 활용 방안을 제시 하였다.
본 연구에서는 소프트웨어 제품 테스팅 과정에서 관측고장시간에 근거한 로그형 결함 발생률을 고려한 소프트웨어 신뢰성 비용 모형에 대하여 연구 하였다. 신뢰성 분야에서 많이 사용되는 Goel-Okumoto모형을 이용한 새로운 로그 형 결함 확률을 반영한 문제를 제시하였다. 수명분포는 유한고장 비동질적인 포아송과정을 이용하고 모수 추정법은 최우 추정법을 이용 하였다. 따라서 본 논문에서는 로그형 결함 발생률을 고려한 소프트웨어 비용모형 분석을 위하여 소프트웨어 고장 시간간격 자료를 적용하여 비교 분석하였다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 개발자들은 방출최적시기를 파악 하는데 어느 정도 도움을 줄 수 있을 것으로 사료 된다.
발전소 현장에 설치되어 있는 계기들은 주위환경의 영향이나 계기 자체의 고장으로 틀린 값을 나타내는 경우가 종종 발생한다. 그러나 기존의 발전소 운전감시 및 고장진단 시스템들은 대부분 정확한 센서 값들이 항상 주어진다는 가정 하에서 상황판단 및 고장진단을 수행하기 때문에 계측값들에 에러가 발생할 경우 잘못된 판단과 정보의 제공으로 불필요한 발전소의 긴급정지와 같은 심각한 운전상의 문제점이 야기될 수 있으며 이로 인해 큰 경제적 손실을 초래할 수 있다. 본 논문에서는 발전소의 각 부속 시스템 중 특히 보일러 주급수 공급 시스템(Boiler Feed Water System)에 공간적으로 분포되어 있는 계측기들의 상호관계를 체계적으로 표현하고 적절한 데이터구조로 나타냄으로서 그러한 상호관계를 통하여 내재하는 계측값들의 중복성(Redundancy)을 최대한 발굴하여 각 계측값들의 유효성 여부를 검증하고 고장진단과 연계하여 발전소의 안정운전을 지원하기 위한 기법을 개발하고 그 적용 예와 향후의 적용 가능성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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