문헌자료 간의 종속성을 고려한 베이지안(Bayesian) 방법을 개발하였으며, 이를 바탕으로 원자력발전소의 일반 기기 신뢰도 데이타 베이스를 구축하였다. 기존에 개발되어 사용되어 온 3단계 베이지안 자료 분석 코드인 MPRDP (Multi-Purpose Reliability Data Process) [1,2,3]는 기존의 신뢰도 데이타 베이스 계산 코드들과는 달리 문헌자료를 2단계에서 처리한 후 3단계에서 발전소 고유 자료를 처리하여 계산하도록 개발되었다. 그러나 이전에는 일반 자료들간의 종속성을 고려하지 못하고 동일한 자료원을 근거로 만들어진 여러 자료원들을 모두 독립적인 것으로 처리하였다. 본 논문에서는 모수적 선험적 베이지안 방법의 일종인 ML-IIl(Type II Maximum Likelihood) 방법을 이용하여 자료들 간의 종속성을 처리[5]하였다. 솔레노이드 구동밸브를 예로 종속성 처리에 따른 분석 결과의 차이를 보여 주었으며, 또한 일부 기기에 대한 국내 고유 자료를 바탕으로 MPRDP를 통한 기기 신뢰도를 추정하였다.
본 논문은 일회성 시스템인 유도무기의 신뢰성을 평가하기 위해 베이지안 방법론을 활용하는 내용이며, 유도무기 서브시스템 및 부품의 평가결과를 그 다음 단계의 사전분포로 활용하였다. 각 서브시스템 및 부품의 시험평가 결과를 활용하여 전체 유도무기체계의 신뢰성을 분석하는 베이지안 방법론을 제시하였고, 이를 활용하면 유도무기쳬계의 신뢰성을 확보하기 위한 샘플수를 적절히 선정할 수 있다.
기술추세분석(trend analysis)이나 특허분석(patent analysis) 등과 같이 객관적 자료를 이용하는 여타 기술예측방법과 달리, 델파이 방법은 해당 분야에 대한 전문가들의 식견(또는 주관적 평가)을 예측의 유일한 원천으로 하고 있다는 점에서 예측결과에 대한 신뢰도 분석을 강하게 요구하고 있다. 이러한 점에 착안하여 본 연구에서는 최근에 실시된 산업기술예측(1998) 자료를 이용하여 델파이 방법을 이용한 기술예측의 신뢰도 분석을 실시하였다. 이러한 분석은 전문가들의 예측결과에 대해 내적 일관성의 유지 여부와, 전문도가 상이한 집단간에 예측 결과의 차이가 있는지 여부를 중심으로 이루어졌으며 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 응답 결과에 내적 일관성이 있는지 여부를 검정한 결과 생물·정밀화학분야를 제외한 모든 분야에서 일관성을 지니고 있는 것으로 나타나고 있다. 두번째, 전문도가 높은 응답자들일수록 자신의 예측결과를 확신하고는 있으나, 전문도가 낮은 응답자들에 비해 예측결과에 이견이 큰 것으로 분석되었으며, 마지막으로 전문도가 높은 응답자들과 그렇지 않은 응답자들 사이에 기술과제의 예상 실현시기에 대해서는 거의 차이가 없는 반면, 합의(consensus)의 정도는 큰 차이가 있는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 델파이 방법을 이용한 기술예측을 설계하는 데 있어 몇가지 시사점을 제공하고 있다. 첫번째로 기술예측시 전문가들의 예측결과에 대해 내적 일관성이 존재하는 지 여부를 검증할 수 있도록 예측과정을 설계하는 것이 바람직하다는 것이다. 이러한 설계과정은 델파이 방법이 예측결과를 검증할 만한 객관적인 장치를 지니지 못하고 있다는 점에서 더욱 필요하다고 하겠다. 두번째는 정보로서의 가치가 큰 전문도가 높은 응답자들의 예측결과를 활용하기 위해서는, 예측결과에 대한 이들의 합의(consensus)의 정도를 높일 수 있는 방안이 마련되어야 한다는 것이다. 델파이의 최종 라운드가 진행된 이후 이들에 대해서만 추가적인 라운드를 실시하거나, 예측과정에서 이들에게 관련 정보를 제공하는 것도 하나의 대안이 될 수 있을 것이다.
인간신뢰도분석 절차인 SHARP(Systematic Human Action Reliability Procedure)와 인간행위 정량화 방법인 THERP(Technique for Human Error Rate Prediction)를 토대로 하고 원자력발전소의 저출력/정지 운전의 특징적인 상황을 반영하여 가압 경수로의 저출력/정지운전의 PSA를 위한 인간신뢰도분석 절차서를 개발하였다. 개발된 인간신뢰도분석 절차서의 주요사항은 다음과 같다; 1) 원자력발전소의 이상사태에 대응하는 운전원 행위는 두 개의 기본사건인 진단실패와 수행실패 사건으로 모델링 한다. 2) 절차서에 없는 행위이라도 일부 운전원이 그 행위에 대한 절차와 조건을 알고 있으면 그 행위에 대해 성공가능성을 고려한다. 3) 인간신뢰도분석시 본 연구에서 개발된 표(work sheet)의 사용으로 인간행위 정량화 과정에 대한 타당성 및 신뢰성을 제고시키고 정량화과정을 쉽게 추적할 수 있다. 4) 인간신뢰도분석자의 판단이 필요한 부분에 결정수목을 사용하기 때문에 인간신뢰도 분석 시 개입될 수 있는 분석자의 주관성을 일정부분 배제할 수 있고 일관된 인간신뢰도분석을 수행 할 수 있다.
본 연구에서는 확률강우량 산정과정에서 발생할 수 있는 불확실성을 파악하기 위하여 신뢰도 분석을 실시하였으며, 이를 위해 서울관측소의 39개년(1961년${\sim}$199년)간의 연최대 강우량자료 계열을 이용하였다. 강우량 빈도해석을 위해 국내에서 일반적으로 적용되어온 9개의 확률분포형 및 3가지의 매개변수 추정법을 적용하여 각 방법별로 강우 지속기간별, 재현기간별로 확률강우량을 산정하였으며, 계획강우량의 결정방법을 3가지(최대치, 중앙치, 선정치)로 구분하여 각 방법에 대한 신뢰도 분석을 실시하였다. 확률강우량의 분포형을 파악하기 위하여 확률강우량 산정치를 표준화하였으며, 표준화된 확률강우량은 정규분포를 따르는 것을 볼 수 있었다. 또한 이 값들로부터 강우 지속기간별 빈도별로 변동계수를 산정할 결과 0.0456의 값을 가지는 것을 알 수 있었으며, 이 값은 신뢰도 개념을 도입한 확률강우량의 산정을 위해서 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
본 논문은 변압기 이상진단을 위한 유중가스분석법의 진단신뢰도 향상을 위해 기존의 추출율이 높은 토플러 추출방법에 대한 결과와 Headspace 분석법에 의한 결과를 각각 비교하고, Headspace 추출법에 의한 결과의 정확도 향상을 위해 여러가지 인자들을 고려하였다. 향후 최적 조건을 수립하여 수은에 의한 인체 유해성이 없는 Headspace 분석법으로의 전환을 모색하고자 한다.
안정상태 시뮬레이션의 출력 분석에서 백분율의 추정은 시스템 설계와 성능분석에 매우 유용하다. 그러나 지금까지 지속적으로 발전된 대부분의 안정상태 시뮬레이션 연구는 그 대상이 주로 시스템의 평균값에 치중되어 왔다. 본 논문에서는 시뮬레이션 출력 과정의 안정상태 백분율에 대하여 Bonferroni 동시 신뢰구간 추정 방법과 붓스트랩을 이용하는 신 뢰구간 추정 방법을 제시한다. 이 방법들은 전통적인 방법보다 적은 수의 관찰 값을 가지고 상대적으로 좁은 신뢰구간을 얻으며, 시뮬레이션 출력 분석에 있어 널리 사용되는 배치 평 균 방법을 응용하므로 적용하기도 쉽다. 새로운 두 가지 추정 방법의 타당성을 검증하기 위 하여 이들을 전통적인 배치 백분율 방법과 서로 비교, 평가한다. 대기 행렬 모델(MIMI)과 시계열 모델(AR(1))에 적용한 결과, 새로운 방법들은 전통적인 방법에 비하여 상당히 적은 수의 관찰 값만으로 신뢰성 있는 추정치를 얻을 수 있었다.
원자력산업계에서는 원전 계측제어계통의 디지털화를 위해 많은 노력을 기울이고 있으나, 원자력산업의 특수성인 시스템 안전성 확보에 필요한 소프트웨어 개발기준과 규제방법이 정립되지 못하고 있다. 뿐만 아니라 디지털 계측제어계통의 핵심 기반기술인 고신뢰도 소프트웨어 개발 방법론이 확립되지 못하여 소프트웨어 공통모드고장 문제, 정량적인 소프트웨어 신뢰도 보장 문제 등이 논란의 대상이 되고 있다. 이와 같이 원전 계측제어계통 디지털화 성공을 위해서는 소프트웨어 신뢰도 확보가 관건이며 고신뢰도 소프트웨어 확인 및 검증 기술 개발이 절실히 요구된다. 본 기술보고에서는 디지털 계측제어계통 소프트웨어에 대한 규제요건을 소프트웨어 신뢰도 보장을 위한 개발자, 사용자, 규제자 사이의 합의 기준측면에서 분석하였다. 또한 최근의 미국 원자력규제위원회의 디지털 계측제어계통 소프트웨어에 대한 규제방법과 규제동향을 살펴보았으며 마지막으로 고신뢰도 소프트웨어 개발과 확인 및 검증 방법, 규제 요건, 규제 방법 등에서 공통적으로 고려해야 할 기술적 측면의 현안과 이의 해결을 위한 연구 현황등을 파악하였다.
방어용 무기체계 중 하나인 기만체계는 소모성 방식으로, One-shot system에 해당된다. 주기적 점검을 통해 신뢰도를 유지하며, 발사를 해보아야 정상 작동여부를 확인할 수 있어 고신뢰도가 요구된다. 본 논문에서 분석하고자 하는 기만체계는 개발 시 목표 신뢰도 설정 및 신뢰도 예측 없이 정비주기가 설정되었다. 그러나 현재 군에서 운용 중인 수량이 점점 증가하여 정비주기 최적화 필요성이 대두되었다. 이에 따라 수십 년간 지속적으로 운용된 기만체계의 정비 데이터를 통하여 신뢰도를 분석하고 최적 정비주기를 제시하였다. 2장에서 신뢰도 분석에 사용된 데이터 수집 및 분류방법을 제시하였으며, 분석 방법론에 대해 간략하게 소개하였다. 이를 토대로 3장에서 데이터에 대한 분포 분석 및 적합도 검증을 통해 본 기만체계 정비 데이터는 와이블 분포를 적용 하는 것이 가장 적합함을 확인하였으며, 와이블 분포의 형상 및 척도모수를 추정하였다. 4장에서는 도출된 분포를 통해 백분위수, 생존확률, MTBF 분석결과를 제시하였다. 또한 시간별 신뢰도 분석결과를 통해 적정 정비주기를 도출하였다. 5장 결론에서는 향후 본 연구결과에 대한 향후 활용방안을 제시하였다.
수문학 분야에서 하천유량은 중요한 요소이므로 신뢰성을 바탕으로 지속적이고 정확한 관측이 필요하다. 일반적으로 수위나 강우량의 경우 지속적이고, 자동적인 측정으로 비교적 정확한 관측이 가능하다. 하지만, 기술적인 한계와 경제적인 면에서 연속적인 유량측정이 어렵기 때문에 수위-유량 관계곡선을 이용하여 유량을 산정하고 있다. 수위-유량 관계를 통해 유량을 산정할 경우 계산방법과 분석과정에서 오차가 발생되고 산정된 유량의 오차로 이어지게 된다. 따라서, 신뢰성있는 유량 산정을 위해서는 수위-유량 관계곡선의 불확실성을 감소시키는 것이 중요하다. 본 연구에서는 Bayesian 회귀분석 및 Bootstrap 방법을 이용하여 수위-유량 관계 곡선식의 매개변수를 추정하였다. 또한 앞의 2가지 방법의 적용성을 평가하기 위해서 기존 방법인 최소자승법에 의한 매개변수 추정치 결과의 신뢰구간을 비교분석 하였다. 본 연구를 통해 다양한 통계학적 방법을 이용한 결과로부터 수위-유량 관계곡선의 불확실성을 감소시키는데 효과적인 방법을 찾고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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