본 논문에서는 RF 고전력 스트레스에 의한 SAW 디바이스의 신뢰성 분석을 위하여 향상된 내전력 시험시스템 및 시험방법을 제안하고 고장분석을 통해 고장메카니즘을 분석하였다. 광학현미경, SEM(Scanning Electron Microscope) 및 EDX(Energy Dispersive X-ray Spectro-scopy)장비를 이용하여 고장 분석한 결과, SAW 디바이스의 고장메카니즘은 고전류 밀도 및 고온 조건에서 줄열에 의한 Electromigration으로 분석하였다. Electromigration은 IDT전극에 void와 hillock을 생성하고, 그 결과로 전극이 단락과 단선되어 삽입손실이 증가하는 것이다. 제안된 내전력 시험시스템과 방법을 이용하여 450MHz CDMA용 SAW 필터의 가속수명시험을 수행하고, 아이링 모델과 와이블 분포를 이용하여 SAW 필터의 $B_{10}$수명은 98,500시간으로 추정하였다.
항공기 엔진의 고장예지 및 건전성 관리(PHM)는 고장 또는 수명한계 도달 전에 잔존 유효 수명을 예측하는 것이다. PHM 기술 중 예측모델을 확립하는 방법은 물리 기반과 데이터 기반 방법이 있다. 물리기반 방법은 적은 데이터로 정확한 예측이 가능하지만 확립된 손상 물리 모델이 적어서 적용에 한계가 있다. 본 연구는 따라서 데이터 기반 방법을 적용하였으며, 수명 예측을 위해서 신경회로망 알고리즘 중 Multi-layer Perceptron을 이용하였다. 이를 위해 미국 항공우주국(NASA)에서 개발한 C-MAPSS 코드로 생성된 가상 데이터 세트를 이용하여 신경회로망을 학습하였다. 학습된 신경회로망 모델은 테스트 세트에 적용한 후 잔존 유효 수명의 신뢰구간을 예측하고 실제 값을 통해 정확도를 검증하였다. 또한 본 연구에서 제시된 방법을 기존 문헌의 것과도 비교하였고 그 결과 비교적 양호한 정확도를 확인할 수 있었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권3호
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pp.711-724
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2016
다양하게 변화하는 복잡한 생존환경 하에서는 여러 요인이 동시에 사람이나 시스템의 수명에 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 여러 요인이 동시에 수명에 영향을 주면서, 영향력의 크기가 상황에 따라 동적으로 변화하는 신뢰성 모형에 관한 연구를 수행한다. 수명에 영향을 주는 요인으로, 자연적 고장과 더불어, 하나의 개체의 사망이나 고장으로 인한 잔여 개체에 대한 스트레스 증가, 외부 충격, 그리고 생존 환경 스트레스 수준을 동시에 고려한다. 이들 요인들을 모두 포함하는 두 가지 모델을 고려하고, 이변량 수명 분포를 유도한다. 또한 이들 두 모형을 서로 비교하며, 이들 모형으로부터 얻어지는 최대값의 분포와 최소값의 분포를 비교하고자 한다. 제안된 두 가지 신뢰성 모형에서의 최대값 분포와 최소값 분포의 비교를 위하여 확률적 순서화에 관한 개념을 소개하며, 이에 기초하여 최대값 분포와 최소값 분포에 대한 확률적 비교를 수행한다.
고온자전합성과 후열처리 공정으로 $Mo_xW_{1-x}Si_2$ 발열체를 제조하였다. $Mo_xW_{1-x}Si_2$ 발열체의 신뢰성을 검증하기 위해 가속수명시험을 수행하였으며, 수명시간을 Minitab 프로그램으로 추정하였다. 또한, 가속수명시험 후의 $Mo_xW_{1-x}Si_2$ 발열체의 고장분석을 전기적과 구조적 특성으로부터 수행하였다. 그 결과, $Mo_xW_{1-x}Si_2$ 발열체의 지배적인 고장 유형은 발열체 내부의 크랙 형성과 $SiO_2$ 보호층의 박리임을 확인하였다.
방사선 치료의 핵심 장비인 선형가속기의 10년간 관리 기록을 분석하여 효율적인 관리 지표로 활용하고자한다. 장비의 장애 요인을 다각적으로 분석하기위해 고장 원인을 치료기 부위별로 세분했고 각각이 미치는 영향을 세 단계로 구분하여 조사했다. 또한 장비 사용량이 고장에 미치는 영향을 분석하기 위해 년도별 치료 환자수와 고장건수, 중요 부속의 평균 수명 등을 분석했다. 10년간 전체 고장건수는 587건 이였으며 이중 조사헤드부의 고장이 20%를 자치해 가장 높게 나타났으며 고장이 미치는 영향에 의한 분석에서는 일시적 장애해 당하는 중간 정도의 고장이 41%를 차지해 가장 높게 나타났다. 장애 영향이 가장 큰 조사 불가능 상태의 고장은 가속부에서 49%로 가장 높게 나타났으며 고장과 관련된 지표는 사용연수 및 치료건수와 밀접한 관계를 나타냈다. 중요 부속의 평균 수명은 클라이스트론과 싸이라트론의 경우 치료건수가 증가함에 따라 교체 주기가 빨라져 각각 제조사 권고치의 42%, 83% 수준이였다. 안정적인 치료서비스 제공을 위해서는 사용 연수가 증가함에 따라 장비 관리의 필요성이 더욱 중요시 되어야하며 10년간 장비 관리기록을 통해 얻은 각종 지표가 향후 효율적 관리의 좋은 지침이 될 것으로 사료된다.
본 논문은 고압 커패시터의 고장분석과 신뢰성 예측 결과를 다루고 있다. 부품의 수명과 고장률을 예측하기 위해서 두 가지 방법으로 고장 모드와 고장 메커니즘을 연구하였다 에폭시 수지로 성형된 고압 커패시터가 절연내압 시험 하에서 저항이 제로로 되는 고장에 대하여, 근본원인 고장분석 체계를 효과적으로 수립함으로써 고장 메커니즘의 원인을 분석하였다. 특히 세라믹-에폭시 계면에서의 절연파괴 고장 현상이 강조되었으며, 본 연구에서 얻어진 결과의 타당성은 마그네트론에 장착된 고압 커패시터의 열사이클 시험 수행에 의한 가속시험 결과로부터 입증되었다. 시험 결과들은 결함이 있는 로트를 신속히 규명하고 $B_{10}$ 수명을 결정하는데 유용하게 사용할 수 있다. 또한, 유전체의 절연파괴에 대해서 부하-강도 간섭모델을 이용하여 고장률을 예측하였다.
유도무기용 일회성 터보엔진은 장기간 저장 후에도 운용 신뢰성이 보장되어야 한다. 터보엔진의 운용 신뢰성에 큰 영향을 미치는 구름 베어링은 장시간 저장에 의해 궤도면 및 전동체에 산화층이 형성될 수 있으며, 이로 인해 미세 치수의 변화를 유발하여 고장이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 실제 장기 저장된 일회성 터보엔진 베어링을 획득하고, 전동체 조도의 열화 데이터를 이용하여 저장 수명을 예측하였다. 저장 수명은 와이베이즈(Weibayes) 분석 방법과 선형 열화식의 계수를 난수로 생성하는 난수 생성 기반 분석 기법을 통해서 예측하였다. 본 연구에서는 두 가지 수명평가 방법의 결과를 상호 비교하고 이에 따른 장단점을 분석하였다. 향후, 추가적인 장기저장 시편을 확보하고, 명확한 고장 조도 기준을 수립하면 베어링의 저장 수명 예측정확도를 높일 수 있을 것이며, 터보엔진의 효율적인 정비 주기 설정에 기여할 수 있을 것이다.
소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 거친 후 사용자에게 인도하는 시기를 결정하는 일은 아주 실제적이고 흥미 있는 일이 된다. 이러한 문제를 소프트웨어 최적 방출시기라고 한다. 본 연구에서는 소프트웨어의 결함을 제거하거나 수정 작업 중에도 새로운 결함이 발생될 가능성이 있는 무한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초하고 고장간격 수명 시간의 형태에 따른 방출시간의 비교에 대하여 연구되었다. 소프트웨어 요구 신뢰도를 만족시키고 소프트웨어 개발및 유지 총비용을 최소화시키는 최적 소프트웨어 방출 정책이 된다. 본 논문의 수치적인 예에서는 모의실험 자료 즉, 강도함수가 일정한 경우, 증가하는 경우, 감소하는 경우를 적용하여 최적 방출시기를 추정하고 그 결과를 나열 하였다.
본 연구에서는 소프트웨어 제품 테스팅 과정에서 관측고장시간에 근거한 결함 발생률을 고려한 소프트웨어 신뢰성 모형에 대하여 연구 하였다. 신뢰성 분야에서 많이 사용되는 S-분포모형을 이용한 새로운 결함 확률을 추가한 문제를 제시하였다. 수명분포는 유한고장 비동질적인 포아송과정을 이용하였다 본 논문의 결함 발생률을 고려한 소프트웨어 고장 자료 분석에서는 고장 시간 자료를 적용하였으며 모수추정 방법은 최우추정법을 이용하여 결함 발생 확률에 대한 관계와 신뢰도를 추정 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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