• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.143-148
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• 2010

A Statistical methods are used to determine the reliability of a Fuel Boost Pump for aviation. Failures are referenced from failure reports. The failure-free periods between successive failure events are evaluated in the form of weibull distribution. The results of analysis were calculated shape factor, scale parameter and mean time to failure. It found that the reason of failure is wear-out period.

• Convergence Security Journal
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• v.11 no.3
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• pp.19-24
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• 2011

Software failure time presented in the literature exhibit either constant monotonic increasing or monotonic decreasing, For data analysis of software reliability model, data scale tools of trend analysis are developed. The methods of trend analysis are arithmetic mean test and Laplace trend test. Trend analysis only offer information of outline content. In this paper, we discuss forecasting failure time case of failure time censoring. In this study, time series analys is used in the simple moving average and weighted moving averages, exponential smoothing method for predict the future failure times, Empirical analysis used interval failure time for the prediction of this model. Model selection using the mean square error was presented for effective comparison.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.438-440
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• 2022

자율운항선박 기술개발사업 중 2세부(자율운항선박 핵심 기관시스템 성능 모니터링 및 고장예측 진단 기술 개발)과제에서 자율운항선박 핵심장비 중 보조기기 2종(Pump, Purifier), 배관(Seawater Pipe, Steam Pipe)의 실시간 모니터링 및 고장예측 시스템의 연구 및 개발을 목표로 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.11a
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• pp.111-113
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• 2023

자율운항선박 기술개발사업 중 2세부(자율운항선박 핵심 기관시스템 성능 모니터링 및 고장예측 진단 기술 개발)과제에서 자율운항선박 핵심장비 중 증기 배관(Steam Pipe)의 모니터링 및 고장예측 시스템 중 열화상 카메라에 의한 증기 배관(Steam Pipe)을 브라우저에서 모니터링 하는 시스템을 연구 및 개발 목표로 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.945-947
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• 2017

알람시스템은 효율적인 공장운영과 인력에 의한 설비진단 및 고장예방 활동을 돕기 위해 이용된다. 알람시스템은 설비진단과 고장예방 활동을 위해서 설비에 부착된 다양한 센서로 부터 발생하는 알람을 수집하고 설비관리자에게 제공하여 조기에 문제를 파악하고 조치할 수 있도록 하는 역할을 하고 있다. 하지만 알람시스템이 단순히 정보 수집을 목적으로 설계되어 현장전문가 처리할 수 없는 수준으로 알람을 대량 발생시킨다. 본 논문에서는 발생 알람으로부터 발생 가능한 고장을 예측하기 위해 현장 전문가의 경험 지식에 기반한 고장예측 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2021.11a
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• pp.212-213
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• 2021

자율운항선박 기술개발사업 중 2세부(자율운항선박 핵심 기관시스템 성능 모니터링 및 고장예측 진단 기술 개발) 과제는 자율운항선박의 추진 및 전력 생산을 담당하는 핵심 기관시스템의 운전 상태를 실시간 모니터링하여, 계측 데이터 기반의 고장 진단/예측을 수행하고 장애 발생 시 원격 지원체계를 통해 체계적/전문적 정비를 수행할 수 있도록 지원하는 기술이다. 자율운항선박은 선원이 없이 자율적으로 운항도 하지만, 핵심장비/기자재에 대해서도 실측 데이터를 기반으로 스스로 판단하여 고장여부에 대한 의사결정이 가능하여야 한다. 선박 기관시스템은 선박 운항의 안전과 정시 입·출항에 핵심이 되는 장비/기자재로써 자율운항선박 구현에 필요한 핵심 기술이다. 본 연구에서는 자율운항선박 핵심장비 중 보조기기 2종(Pump, Purifier), 배관(Seawater Pipe, Steam Pipe)의 성능 모니터링 및 고장예측/진단 소프트웨어를 개발하기 위한 연구를 수행한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.4
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• pp.393-401
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• 2000

This paper explores neuro-fuzzy system in order to improve the software reliability predictability from failure data. We perform numerical simulations for actual 10 failure count and 4 failure time data sets from different software projects with the various number of rules. Comparative results for next-step prediction problem is presented to show the prediction ability of the neuro-fuzzy system. Experimental results show that neuro-fuzzy system is adapt well across different software projects. Also, performance of neuro-fuzzy system is favorably with the other well-known neural networks and statistical SRGMs.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.15 no.2
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• pp.301-308
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• 2014

The mass storage of data and the importance of storage capacity lately has emerged. In this paper, we suggest the new method which estimate life cycle from acceleration life test about 2.5 inch hard disk driver as mass storage, which minimize the difference between real market annual failure rate and estimated failure rate. we obtain market transfer capacity per hours from returned 2.5inch hard disk drives about 309 numbers and accelerating transfer capacity per hours from acceleration life test. we calculate acceleration factor about duty cycle and estimate annual failure rate from failure rate and acceleration factors: temperature acceleration factor, duty cycle acceleration factor, the transfer capacity per hour represent the 93.4 % of user is 5.8 GB/hour, the transfer capacity per hour from acceleration life test is 81.4 GB/hour. the acceleration factor of duty cycle is 14.1. annual failure rate is stabilized at market one year after, annual failure rate is between 0.3 and 0.378. estimated annual failure rate is 0.4, so it is matched at 75~94 % between estimate annual failure rate and market annual failure rate. This study influence the estimate method of annual failure rate by the result of acceleration life cycle of manufacture.

• ETRI Journal
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• v.11 no.4
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• pp.3-21
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• 1989

본고에서는 TDX 시스팀의 신뢰도 보증 및 효율적 관리를 위하여 TDX-1A 시스팀에서 사용되고 있는 부품의 신뢰도 예측치와 현장운용데이터에서 나온 신뢰도 평가치를 비교 검토한후, TDX-1A 시스팀의 신뢰도 예측결과를 검증하고, 또한 외국의 고장율 예측방법과의 차이점을 도출하여 이를 TDX 시스팀의 신뢰도 예측방법에 적용한 후 TBX-1A 현장운용데이터로 보완된 TDX 환경에 적합한 부품 고장율 예측방법을 정립, 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.978-981
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• 2020

제품이나 부품의 잔존 수명을 정확하게 예측할 수 있다면 고장이나 중단으로 인한 손실을 방지하는 것이 가능해질 것이다. 제품의 잔존 수명은 시계열 데이터 분석을 통해 예측될 수 있으며, 최근에는 딥러닝을 이용한 잔존 수명 예측 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서 우리는 컴퓨터 기반 시스템의 주요 고장 요소가 되고 있는 하드디스크의 잔존 수명을 예측하는 문제에 1D CNN-LSTM 을 이용한 모델을 적용하고, RMSE 와 R-Square 값을 이용해 적용한 모델의 성능을 평가하였다.