항공기 엔진 체계의 신뢰성과 안전성을 분석하는 것은 RAM 분석이라고 한다. RAM은 제작자가 개발한 시스템의 지속가능성 혹은 그 체계의 수명주기비용(Lice Cycle Cost)에 중대한 영향을 줄 수 있는 시스템 설계특성을 의미한다. 또한 RAM은 시스템이 개발될 당시에 의도된 임무를 수행할 수 있는 능력 혹은 임수수행을 성공할 수 있도록 담보하는 중요한 역할을 한다. RAM은 1970년대 이후 미국 군수분야에서는 군수지원성분석(LSA, Logistic Support Analysis) 과 밀접히 연계되어 활용되어 왔으며, RAM과 LSA를 통합하여 종합군수지원체계(ILS, Integrated Logistics Support)라고 부른다. 본 연구에서는 항공기 엔진에 대한 신뢰성 분석에 Weibull 분포를 활용하였다. Weibull 분포는 2개의 변수 적용에서 다음과 같이 정의된다. 변수가 그 계의 어떤 값을 나타내느냐에 따라 분포도 곡선의 특성 의미는 변수에 의존된다. 예를 들어 시험성적, 사회적 특성을 표현하는 인지도, 산업 제품의 고장이나 결함을 나타내는 고장관련 모수(변수) 등에 따라 그 특징을 나타내게 된다. 항공기 엔진의 신뢰성 분석을 통해 항공기 엔진의 수명 판단이 가능해졌으며 임무 불가능 수준의 In-Flight Shut-Down 비율이 현격히 감소됨을 확인할 수 있었다.
소프트웨어 고장분석을 위한 비동질적인 포아송과정에서 결함당 고장발생률이 상수이거나, 단조 증가 또는 단조 감소하는 패턴을 가질 수 있다. 본 논문에서는 결함의 기대값을 가정하는 유한고장소프트웨어 NHPP모형과 수리시점에서도 고장이 발생할 상황을 반영하는 무한고장 NHPP모형들을 비교 제시하였다. 소프트웨어 신뢰성분야에서 많이 인용되는 레일리분포를 이용한 유한고장과 무한고장 소프트웨어 신뢰성모형에 대한 비교문제를 탐색한 결과 무한고장모형이 유한고장모형보다 효율적으로 나타났다. 이러한 비교문제를 위하여 모수추정은 최우추정법을 이용하였다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 개발자에게 소프트웨어 고장현상을 파악하는데 어느 정도 도움을 줄 수 있을 것으로 사료 된다.
연속주조공정에서 용강의 통로, 산화방지 및 유체 흐름을 용이하게 하는 역할을 하는 다공성 노즐(porous nozzle)은 용강과의 직접적인 접촉으로 인한 화학 반응 및 용강의 침투현상을 방지하기 위해 불활성 가스를 주입하여 청정강을 제조하는데 이용된다. 공정 중 노즐 막힘으로 인한 배압상승과 열충격에 의한 크랙(crack) 발생이 문제되고 있으며 신뢰성 향상 연구가 요구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 기공크기와 기공분포가 고온안정성 및 내열충격성에 미치는 영향을 알아보고, 내구성 시험 및 고장분석을 통하여 노즐의 신뢰성 향상 방안을 고찰 하였다. 기공을 제어한 시편을 제조하여 기공분포에 따른 고온안정성을 확인하기 위해 실제 사용 조건인 용강온도($1550^{\circ}C$)와 보다 높은 온도($1700^{\circ}C$)에서 각각 고온 시험을 수행하였다. 열충격을 스트레스 인자로 한 내구성 시험을 수행한 후 고장원인을 분석하였으며 열화정도를 확인하기 위해 열처리 온도에 따른 차압 및 굽힘 강도 변화를 비교하였다. 또한 결정상 분석을 통해 온도에 대한 상변화를 확인하였고, 시편의 표면 및 파단면의 미세구조 분석을 통해 크랙 발생여부를 확인하였다. 다공성 노즐의 기공분포가 균일 할수록 고온안정성 및 내열충격성이 향상됨을 확인하였고, 이를 통해 Porous Nozzle의 열화원인으로 판단되는 기공 크기 및 분포에 따른 크랙 발생에 대해 열응력 고찰을 수행하였다.
본 연구는 소프트웨어 품질 특성인 기능적합성, 신뢰성, 사용성, 이식성, 유지보수성, 성능효율성, 보안성, 호환성 중에서 신뢰성에 대한 평가 방안을 연구하였다. 소프트웨어 품질 측정에 있어 신뢰성의 정량적 평가 방안을 제시한다. 본 연구는 소프트웨어 품질 특성 중 하나인 신뢰성 평가 중 성숙성에 포함되는 고장률을 측정하는 방법에 대해서 소개하고 고장 데이터의 형태에 따라 고장률이 어떻게 변화하는지에 대해 실험데이터를 가지고 연구한 내용이다. 소프트웨어 테스팅을 중심으로 매일의 고장 수를 중심으로 소프트웨어 신뢰성 성장 모델에 적용하여 고장률을 측정하여 고장 데이터의 형태에 따라 비교 분석하였다. 6일간의 테스트를 통해서 발견된 고장 시간을 중심으로 고장률을 측정하고 측정결과를 이용해서 국제표준 ISO/IEC 25023에서 제시하고 있는 고장률과 비교 하였으며 데이터 형태에 따라 적용방안을 검토하였다.
소프트웨어 고장분석을 위한 비동질적인 포아송과정에서 결함당 고장발생률이 상수이거나, 단조 증가 또는 단조 감소하는 패턴을 가질 수 있다. 본 논문에서는 결함의 기대값을 가정하는 유한고장소프트웨어 NHPP모형과 수리시점에서도 고장이 발생할 상황을 반영하는 무한고장 NHPP모형들을 비교 제시하였다. 소프트웨어 신뢰성분야에서 많이 사용되는 지수파우어분포에 근거한 유한고장과 무한고장 소프트웨어 신뢰성모형에 대한 비교문제를 제시하였다. 그 결과 유한고장모형이 무한고장모형보다 효율적으로 나타났다. 그리고 모수추정법은 최우추정법을 이용하였다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 개발자들은 소프트웨어 고장현상을 파악하는데 어느 정도 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문은 열차제어시스템 유지보수업무의 최적화를 위한 정량적 주기산출방법에 관한 것으로, 특히 전장품과 같이 유지보수업무로 주로 교체업무가 선택되는 경우, 운영비용을 최적화하기 위한 교체주기를 정량적으로 산출하기위한 방법을 제시하고, 장치의 고장분포 데이터를 통해, 철도신호장치의 교체주기를 할당한다. 제시한 방법은 유지보수장치의 운영이력을 분석하여, 장치의 고장데이터를 바탕으로 고장분포를 확률적으로 모델링한 뒤, 정확한 LCC데이터가 적용될 때 새롭게 도입되는 장비 및 시스템의 유지보수업무주기를 할당이 가능하고, 이를 통해여 시스템의 운영안전을 보장하면서, 운용비용을 최적화 할 수 있다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제28권7호
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pp.1092-1100
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2004
This paper describes the application of fault tree technique to analyze of compressor failure. Fault tree analysis technique involves the decomposition of a system into the specific form of fault tree where certain basic events lead to a specified top event which signifies the total failure of the system. In this research. fault trees for failure analysis of screw type air compressor are made. This fault trees are used to obtain minimal cut sets from system failure and system failure rate for the top event occurrence can be calculated. It is Possible to estimate air compressor reliability by using constructed fault trees through compressor failure example. It is Proved that FTA is efficient to investigate the compressor failure modes and diagnose system.
비동질적인 포아송 과정에 기초한 모형들에서 잔존 결함 1개 당 고장 발생률은 일반적으로 상수, 혹은 단조증가 및 단조 감소 추세를 가지고 있다. 본 논문에서는 잔존 결함 1개당 고장 발생률이 증가추세를 가진 어랑 분포를 이용한 어랑 모형을 제안하였다. 고장 간격시간으로 구성된 실측자료를 이용하여 기존의 모형과 어랑 모형의 모수 추정을 실시하였다. 어랑 모형의 형상모수를 선택하기 위하여 (누적)분포적합도 검정을 사용하였고 이 자료들에서 어랑 모형의 제안과 비교를 위하여 산술적 및 라플라스 검정, 적합도 검정, 편의 검정 등을 이용하였다.
소프트웨어 개발과정에서 소프트웨어 신뢰도 평가는 매우 중요한 문제이다. 특히, 소프트웨어 개발자에게 높은 신뢰도을 만족시키는 최적의 개발모형을 찾아내는 일은 더욱 중요한 과제이다. 이를 위해, 본 연구에서는 파레토 및 어랑 수명분포을 유한고장 NHPP 모형에 적용하여, 신뢰도 속성을 평가하였다. 이를 위하여 모수추정은 최우추정법을 적용하였고, 비선형 방정식의 풀이는 이분법을 사용하였다. 그 결과, 강도함수와 평균값함수에서 Erlang 모형이 Pareto 모형보다 우수한 성능을 보였고, 평균제곱오차도 작아서 효율적인 모형임을 확인하였다. 또한, 미래의 임무시간을 투입하고 신뢰도를 평가한 결과, Erlang 모형이 Pareto모형과 함께 효율적으로 높게 나타났으나, 반면에 Goel-Okumoto 기본모형은 감소하는 추세를 보였다. 결론적으로, Erlang 모형이 제안된 모형중 가장 우수한 성능을 가진 모형임을 알 수 있었다. 본 연구를 통하여 소프트웨어 개발자들이 최적의 소프트웨어 신뢰성 모형을 탐색하고, 평가하는데 필요한 기본지침으로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문은 소프트웨어 신뢰성장 모형에 대한 베이지안 모수추론과 모형선택 방법이 연구되었다. 소프트웨어 성장 모형은 내재되어 있는 오류와 고장 간격시간으로 모형화하면 소프트웨어 개발 단계에서 유용하게 사용할 수 있다. 본 논문에서는 사후 분포의 정보를 얻기 위한 다중 적분문제에 있어서 일종의 마코브 체인 몬테칼로 방법인 깁스 샘플링을 사용하여 사후 분포의 계산이 이루어졌다. 확산 사전 분포를 가진 소프트웨어 신뢰성에 의존된 일반적 순서 통계량 모형에 대하여 베이지안 모수 추정이 이루어 졌고 효율적인 모형의 선택방법도 시행되었다. 모형 설정과 선택 판단기준은 편차 자승합을 이용한 적합도 검정과 추세 검정이 사용되었다. 본 논문에서 사용된 소프트웨어 고장 자료는 Minitab(version 14) 통계 페키지에 있는 와이블분포(형상모수가 2이고 척도모수가 5)에서 발생시킨 30개의 난수를 이용한 모의 실험자료를 이용하여 고장자료 분석을 시행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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