본 논문은 제3차 전력수급기본계획을 토대로 2010년부터 2020년도까지 우리나라 장기전력계통의 공급신뢰도를 MEXICO 모형을 이용해 전망한 결과를 분석한 것이다. 지금까지 전력계통 신뢰도에 대한 연구들은 주로 발전계통을 대상으로 한 결정론적 신뢰도 산정을 다루었던 반면 MEXICO 모형을 이용한 분석은 발전설비와 송전선로의 불확실성까지 고려한 복합 전력계통을 대상으로 실질적인 신뢰도 평가를 수행하였다는 점에서 의미가 있다. 주요 검토 내용으로는 2010년, 2012년, 2014년, 2020년도에 대한 공급지장에너지 및 공급지장비용분석 등을 다루고 있으며 이번 논문에서 사용된 신뢰도 평가방법은 향후 전력설비(발전 및 송전 설비계획의 복합 부분)의 확충계획 수립에 환웅이 가능할 것이다.
최근 들어 전통적인 (가속)수명시험으로도 고 신뢰도 제품의 신뢰도 평가가 힘들므로 제품의 성능열화를 관측하여 수명 정보를 추정하는 열화 시험에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 논문은 대수정규분포를 따르는 확률계수 열화율 모형 하에서 분포 모수 및 수명분포의 분위수를 추정하는 세 가지 통계적 분석법(근사적, 해석적, 수치적 방법)의 통계적 성능을 비교하였다. 즉, 다양한 수치실험상황 하에서 모형에 포함되는 (측정)오차의 영향을 고려하여 세 방법의 우월성을 조사하였다.
This study is to analyse the reliability of storm sewer in urban area by applying the reliability analysis method. Two methods (MVFOSM and AFOSM) are applied to 6 drainage area in Seoul city and risk-safety factor curves are derived. Because risk-safety f
최근 활발히 연구되고 있는 SDN(Software-Defined Networking) 기술과 관련하여, 보다 편리하고 정확한 방법으로 네트워크를 구축하기 위한 SDN 전용 언어와 신뢰성 검증 방법에 대하여 2012년도에 발표된 논문을 중심으로 최신 연구 동향을 분석한다.
전통적인 방식의 예측모형 구축에서 사용되는 데이터는 주로 데이터베이스에 잘 보관되어 있는 정형데이터를 사용하였다. 하지만 지금의 상황은 스마트 시대의 도래로 인한 통신수단의 획기적인 발달로 비정형 데이터가 전체데이터의 80%를 상회하는 현실이다. 이러한 현실에서 기존의 방법대로 정형데이터 만을 이용하여 예측모형을 개발하면 예측모형의 신뢰성에 문제가 있을 것이다. 즉 전체데이터의 80%에 해당하는 비정형(SNS, 페이스북, 트위트, 이미지, 동영상 등)과 반정형(로그데이터)데이터를 반드시 포함하여 모형을 구축해야 만이 신뢰성을 현실화 시킬 수 있을 것이다. 본 논문에서는 예측모형 개발시 빅데이타 방법론을 적용하여 예측 모형의 신뢰성을 높이고, 데이터를 이용하여 제안된 방법과 전통적인 방법의 예측모형의 신뢰도를 비교 분석 하였다.
대부분의 제품은 다수의 고장모드를 가지지만, 일반적으로 신뢰성 분석에서 고장모드 별로 분석하는 경우는 많지 않다. 또는 신뢰성 분석 시 고장모드에 대한 정보를 제공하지 않거나 대표적인 고장모드로 분석하기도 한다. 특히 신뢰성 인증시험에서 가정하고 있는 형상모수는 제품의 형상모수보다는 고장모드에 대한 형상모수 값이 더 중요하다. 본 연구에서는 다수의 고장모드를 가지는 기계부품에 대한 신뢰성 분석방법으로 경쟁 고장모드 분석방법과 혼합 와이블 분석방법을 소개한다. 그리고 3 가지 고장모드를 가지는 공기압 실린더의 사례에 대해 각 고장모드 별로 형상모수를 구하였으며, 3 가지 고장모드를 고려했을 때와 하나의 고장모드로 가정했을 때의 신뢰성 측도($B_{10}$ 수명, 특성 수명)을 비교하였다.
수자원 시스템의 용수공급의 안정도를 평가하는 지표로 국내에서는 이수안전도 혹은 안전채수량(safety degree for water shortage or safe yield)의 개념이 이용된다. 아울러 공급 측면에서는 기준갈수량, 공급신뢰도, 저수용량 등이 분석되고 있으며, 수요 측면에서는 용수공급 보장일수, 최소 부족량, 갈수 조정기간 및 용수부족에 따른 피해정도 등을 고려하고 있다. 전통적으로 수자원 시스템의 평가는 용수공급 실패기간의 통계적 특성을 분석하여 이루어진다. 용수공급 실패기간으로부터 분석되는 통계적 특성은 용수부족 발생빈도, 용수부족 지곡기간 및 용수부족 총 양 등 세 가지로 정량화되는 것이 일반적이다. 수자원 시스템이 수요를 만족시키는 정도인 신뢰도(reliability), 용수부족 발생 후 얼마나 빨리 회복하는지를 나타내는 회복도(resilience) 및 용수부족의 양적 크기를 나타내는 취약도(vulnerability)의 지표는 앞서 언급된 세 가지 통계 특성으로부터 계산된다. 본 연구에서는 Copula 기반 이변량 빈도해석 개념을 적용하여 댐 용수공급 취약성 평가 방법을 개선한 후, 국내 남강 댐 유역의 용수공급 취약성을 평가해보고자 한다. 이를 위해, 국내외에서 이용되고 있는 용수공급 평가지표들의 특성들을 정리하였다. 다음으로는, 취약성 평가 방법에 Copula 기반 이변량 빈도해석 방법을 적용하는 방법을 제안하였다. 본 연구의 분석은 용수공급 실패 사상을 기준으로 수행되었으며, 용수공급 실패 사상의 발생확률은 포아송 분포, 총 부족량은 대수정규분포로 모의되었다. 최종적으로는 남강 댐의 재현기간별 취약성 평가 결과를 도출하여 본 연구에서 제안한 취약성 평가방법의 적용성을 검증하였다.
This paper investigates the responding patterns between panelists of high and low expertise, overall consistency in responses and the reliability of a technology forecasting outcomes of the study $\ulcorner$The Industrial Technology Forecasting for 2010 and New Strategies$\lrcorner$. The conclusions, based on various tests, are as follows : panelists' responses are tested to be significantly consistent : the panelist group of high expertise are more confident on their responses than the one of low expertise and the convergence ratio is higher in the latter group than in the first.
수명시험에서는 시험기간을 단축하기 위해 중도절단(consoring) 방법을 사용한다. 혼합 관측중단방법은 정시에 시험을 끝낼 수 있으며 고장시간을 관찰할 필요가 없다는 장점 때문에 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 제품의 수명이 와이블 분포를 따르고 형상모수를 알고 있다는 가정아래, 혼합 관측중단하에서 생산자 위험과 소비자 위험을 고려한 신뢰도 합격판정 샘플링 계획을 개발하였다. 아울러, 형상모수값에 개재된 불확실성이 실제 생산자 위험과 소비자 위험, 그리고 의사결정까지의 평균 고장개수에 미치는 영향을 민감도 분석을 통해 파악하였다.
신뢰성이 높은 분산 시스템은 고장 발생 시 고장을 탐지하고, 다른 관련된 노드들에게 고장을 알려주어서 적절한 처리를 할 수 있어야 한다. 기존의 act 와 time-out 을 사용한 고장 탐지방법은 수신되지 않는 ack 에 대한 부하가 높은 단점을 가지고 있다. 높은 신뢰성을 요구하는 분산 실시간 시스템에서는 데드라인을 준수하기 위해 고장처리에 대한 time-bound 를 결정할 수 있어야 하므로, 기존의 ack 와 time-out 에 기반한 고장방법을 사용하기에 부적절하다. 따라서 본 논문에서는 신뢰성 있는 분산 실시간 멀티캐스트 프로토착에 결합된 고장 탐지 기법으로서 사용될 기존의 고장 탐지 방법을 대상으로 고장 탐지 방법을 실험하고, 그 결과를 분석하여 고장탐지 및 고장처리 지연시간이 데드라인을 보장할 수 있는지 검사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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