• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
• /
• v.41 no.5
• /
• pp.381-389
• /
• 2017

The kernel density was determined based on sampling points obtained in a Markov chain simulation and was assumed to be an important sampling function. A Kriging metamodel was constructed in more detail in the vicinity of a limit state. The failure probability was calculated based on importance sampling, which was performed for the Kriging metamodel. A pre-existing method was modified to obtain more sampling points for a kernel density in the vicinity of a limit state. A stable numerical method was proposed to find a parameter of the kernel density. To assess the completeness of the Kriging metamodel, the possibility of changes in the calculated failure probability due to the uncertainty of the Kriging metamodel was calculated.

• Convergence Security Journal
• /
• v.7 no.2
• /
• pp.1-8
• /
• 2007

Finite failure NHPP models presented in the literature exhibit either constant, monotonic increasing or monotonic decreasing failure occurrence rates per fault (intensity function). In this paper, intensity function of Goel-Okumoto model was reviewed, proposes Kappa (2) and the Burr distribution, which maked out efficiency application for software reliability. Algorithm to estimate the parameters used to maximum likelihood estimator and bisection method. For model determination and selection, explored goodness of fit (the error sum of squares) The methodology developed in this paper is exemplified with a software reliability real data set introduced by NTDS (Naval Tactical Data System)

• Journal of Korean Society of Environmental Engineers
• /
• v.35 no.11
• /
• pp.763-768
• /
• 2013

The simulation investigation on the availability with failure density function of major equipment for a sewage treatment plant has been carried out. This study focuses on the availability of the plant and criticality with equipment module induced by component layout and its failure function. The equipment classification of sewage treatment plant and its failure function are established. Also solution methodologies are introduced as Monte-Carlo simulation method and event algorithm for uncertainty problem. The availability in the case of serial connection of equipment with all exponential function is calculated as around 50.4%. In other case of parallel combination with back up equipment, the availability showed over 80.1%. The criticality that a ffects availability showed high value over 77% in the dehydration and concentration process of sludge.

• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
• /
• 2007.05a
• /
• pp.103-108
• /
• 2007

다항지수 신뢰도 함수(multinomial-exponential reliability function ; MERF) 는 소프트웨어의 고장/수정 공정을 세밀하게 수행하는 중에 개발되는 관계에 있다. 후에 MERF는 좀더 매우 단순화한 지수 신뢰도 함수(exponential reliability function ; EARF)로 근사화되는 공정을 거치게 된다. 이는 MERF의 특성을 대부분 가지고 있어서 두 개의 함수가 하나의 신뢰도 함수로 단일화되도록 한다. 신뢰도 모델 MERF/EARF는 소프트웨어 고장 공정을 NHPP로, 수정공정을 다항분포로 고려한다. 이 모텔은 두 개의 공정 모두가 통계적 독립인 것으로 간주한다. 본 논문에서는 모델의 이론적인 기준, 수학적 특성, 소프트웨어 신뢰도에의 응용을 검토한다. 이는 물리적 인 시스템을 검사하고 유지보수하는 선도적인 모델응용이다. 본 논문에는 소프트웨어 신뢰도 분석에 응용하는 하나의 수치 예를 포함한다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
• /
• v.8 no.6
• /
• pp.445-452
• /
• 2015

Software reliability in the software development process is an important issue. Software process improvement helps in finishing with reliable software product. Infinite failure NHPP software reliability models presented in the literature exhibit either constant, monotonic increasing or monotonic decreasing failure occurrence rates per fault. In this paper, proposes the reliability model with log and power intensity function (log linear, log power and exponential power), which made out efficiency application for software reliability. Algorithm to estimate the parameters used to maximum likelihood estimator and bisection method, model selection based on mean square error (MSE) and coefficient of determination($R^2$), for the sake of efficient model, was employed. Analysis of failure, using real data set for the sake of proposing log and power intensity function, was employed. This analysis of failure data compared with log and power intensity function. In order to insurance for the reliability of data, Laplace trend test was employed. In this study, the log type model is also efficient in terms of reliability because it (the coefficient of determination is 70% or more) in the field of the conventional model can be used as an alternative could be confirmed. From this paper, software developers have to consider the growth model by prior knowledge of the software to identify failure modes which can be able to help.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2004.07d
• /
• pp.2245-2247
• /
• 2004

본 논문에서는 미지의 유계를 가진 불확실성을 포함한 비선형 시스템에 대한 고장 진단 설계를 제안한다. 제안된 고장 진단 필터는 비선형 관측기 설계 기술에 기초하여 설계되며, 신경망을 이용하여 고장 성분과 불확실성 성분을 추정하고 추정된 불확실성의 상한값을 고장 진단에 이용한다. 제안된 근사기는 불확실성과 고장 함수를 추정함으로써 고장 검출뿐만 아니라 고장 진단을 확인할 수 있도록 설계된다. 모의실험을 통해서 제안된 고장 진단 설계의 성능을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
• /
• 2001.05a
• /
• pp.198-208
• /
• 2001

CORBA, DCOM, Java RMI 등과 같은 분산 객체 기술이 분산 응용의 신뢰성을 직접적으로 향상시키지는 못한다. 이러한 분산 객체 기술에 고장 감내성을 추가하여 신뢰성 있는 시스템을 구축하기 위해서 객체 단위의 복제 그룹 관리와 고장 탐지 및 회복 메커니즘이 필요하다. 본 논문에서는 신뢰성 있는 고장 감내성 Java RMI 객체를 개발하기 위하여 고장 탐지와 그룹 관리를 위한 그룹 관리자와 원격 인터페이스를 설계하고, 고장 감내성 클래스를 정의한다. 또한 고장 감내성 객체의 투명한 그룹 참여를 위하여 Naming 클래스와 RMIRegistry를 확장한다. 응용 개발자는 고장 감내성 클래스를 상속함으로써 외부의 도움 없이 간단히 고장 감내성 응용 객체를 개발하여 신뢰성을 높일 수 있다. 100M Ethernet으로 연결된 Linux kernel2.2.1의 PentiumIII머신 3대와 Solaris2,6의 Sun Spar치머신을 클라이언트한 시스템을 사용하고 JDK 1.2.2를 이용하여 설계한 객체를 구현하여 다양한 객체고장 에 대해 복구되는 것을 확인하였다. 성능 평가는 그룹크기에 따른 함수의 응답속도와 메시지 크기에 따른 응답속도를 비교하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.14 no.2
• /
• pp.369-378
• /
• 2001

본 논문에서는, 신뢰성분석에서 고려되는 평균고장률의 추이에 관한 검정법에 대해 연구하였다. 즉, 수명분포가 지수분포를 따르는지 또는 수명분포의 평균고장률이 증가하는지를 검정하는 검정통계량을 제안하였다. 제안된 검정통계량은 순서통계량의 선형 함수의 형태로 이루어져 있고 대표본 뿐만 아니라 소표본에서도 쉽게 적용될 수 있다. 또한 제안된 검정통계량의 점근상대효율을 평가하기 위해, Klefsjo(1983)가 제안한 검정통계량과 비교하여 보았다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.11 no.2
• /
• pp.101-108
• /
• 2001

본 논문에서는 배전선로에서 발생하는 여러 고장유형을 판별하기 위해서 적응형 퍼지추론 시스템을 적용하는 새로운 기법을 제시하였다. 배전선로의 고장과 고장유사현상 데이터를 추출하기 위해서 EMTP를 이용하여 RL부하, 아크로부하, 컨버터부하가 있는 배전계통을 구성하고 여러 형태의 고장과 고장유사현상에 대해 시뮬레이션을 하였다. 이를 통해 얻은 전류 파형으로부터 기본파성분, 영상분전류, 짝수 고조파성분의 합, 홍수 고조파성분의 합, 그리고 비정규 고조파성분의 합의 5개의 입력변수를 추출하고 학습을 통해서 각 입력변수의 소속함수의 소속도를 자동으로 결정하였다. 이 적응형 퍼지추론 시스템을 이용한 기법을 평가하기 위해서 학습시와 다른 고장상황을 모의하여 얻은 데이터와 실증시험 데이터를 이용하였다. 결과적으로 제안한 기법은 배전선로에서 발생하는 고장유형을 빠르고 정확하게 판별할 수 있었다.

• Journal of the Korea Safety Management & Science
• /
• v.11 no.1
• /
• pp.87-91
• /
• 2009

본 논문은 상대적으로 새로운 기법인 Parzen Density Estimation과 Multi-class SVM을 이용한 지능형 고장 탐색과 진단 방법을 제안하고 있다. 본 연구에서는 롤링 베어링을 대상으로 고장을 탐색하고 진단하기 위한 방법을 제안하는데 Parzen Density Estimation과 Multi-class SVM은 고장 클래스를 잘 표현할 수 있다. Parzen Density Estimation은 새로운 패턴 데이터의 거절과 알려진 데이터 패턴의 밀도의 평가에 의해 새로운 패턴을 찾아낼 수 있고, Multi-class SVM 기반의 방법은 여러 클래스의 고장을 support vector로 표현하여 고장 패턴을 찾아낼 수 있다. 본 연구에서는 실제의 다중 클래스를 가지는 롤링 베어링의 고장 데이터를 사용하여 고장 패턴을 탐색하는 과정을 보여주는데, 커널함수의 적절한 파라미터의 선택에 의한 Multi-class SVM 기반의 방법이 multi-layer perceptron이나 Parzen Density Estimation 방법보다 우수함을 입증한다.