유한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초한 모형들에서 잔존 결함 1개당 고장 발생률은 일반적으로 상수, 혹은 단조증가 및 단조 감소 추세를 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 Goel-Okumoto 모형과 Yamada-Ohba-Osaki 모형을 재조명하고 이 분야에 적용될 수 있는 hyper-exponential 분포를 이용한 모형을 제안하였다. 수치적인 예에서는 Minitab(version 14) 통계 페키지에 있는 와이블분포(형상모수가 0.5이고 척도모수가 1)에서 발생시킨 30개의 난수를 이용한 모의 실험 고장 간격시간으로 구성된 자료를 이용하였고 모수추정 방법은 최우추정법 과 일반적인 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하였다. 그리고 모형 설정과 선택 판단기준은 편차 자승합을 이용한 적합도 검정이 사용되었다.
In this study, an analysis of the used RCD's condition is conducted to assess the effect on environment of installation area, terms of use, corrosion, contamination etc. According to KS C 4613, the used RCDs were tested to get date which is the RCD's life time. And then, the date is analysed using Minitab which is a statistical program for reliability analysis. As a result, The RCD's MTTF for the all samples is $12.7{\pm}0.23$ years. and the MTTF of RCDs which are used indoor area is $12.9{\pm}0.34$ years, the MTTF of RCDs which are used outdoor area is $11.9{\pm}0.30$ years. Futhermore, the MTTF of RCDs which are used in dry area is a $13.1{\pm}0.26$ years, the MTTF of RCDs which are used in dust area is $13.0{\pm}0.57$ years, the MTTF of RCDs which are used in moisture area is $8.4{\pm}0.77$ years.
The psychoacoustic quality of ABS is now considered more important than before as the focus of recent ABS function is expanded to basic function from typical emergency function. Thus, the automotive parts manufacturing companies are actively working to improve NVH (Noise, Vibration, and Harshness) in ABS module. In terms of time, test place, and cost, however, it is very inefficient to have all the operating noise validation test in real vehicle configuration especially for partially improved ABS module. To contribute to reducing the development period and to grasping the improvements faster, this research presents the study of a correlation to predict ABS operating noise inside vehicle via HILS rig test. The regression equation in this paper was statistically drawn from using Minitab S/W, and based on that equation, the noise spectrum of vehicle interior was analogized.
무기체계에 있어서 신뢰도는 중요한 요소이다. 신뢰도가 낮으면 무기체계가 제대로 기능하지 못할 가능성이 높으며, 이는 우리군의 전투력 약화로 직결된다. 본 논문에서는 현재 우리 군이 개인화기로 사용하는 5.56 mm 소총의 구조를 총열, 윗총몸, 노리쇠집, 가스활대, 복좌용수철 및 밀대, 아랫총몸, 개머리 총 7개의 조립체로 분류하고, 소총이 정상작동하기 위한 8대 기능에 대하여 설명하였다. 또한 소총의 신뢰도의 개념을 고장 간 평균사격발수(MRBF: Mean Round Between Failure, 이하 MRBF)로 정의하고, 수리가능 시스템에 대한 신뢰도 분석 이론으로서 포아송 과정 모형과 이 모형에 대한 추세를 검정하기 위한 방법으로 TTT(Total Time on Test, 이하 TTT) 도시방법에 대하여 설명하였다. 다음으로 소총의 고장을 주기성 교환품목을 제외한 부품의 교환으로 정의하여 획득한 야전운용제원을 정제하였으며, 정제된 야전운용제원을 MINITAB 프로그램에 입력하여 신뢰도를 분석하였다. 그 결과 소총의 신뢰도는 251.73발로 분석되었으며, 소총의 조립체별 신뢰도 분석을 통해 개선이 필요한 조립체로 총열, 아랫총몸, 개머리 조립체를 식별하였고, 개선이 필요한 세부 부품 10가지를 식별하였다. 마지막으로 현재 획득 가능한 야전운용제원을 이용한 신뢰도 분석의 한계점에 대하여 고찰하였다.
아세틸렌 흡착 공정을 위한 MOF-235 합성의 최적화를 위해 순차적인 실험 계획법을 사용하였다. 이를 위하여 두 가지 실험 계획법이 적용되었는데, screening을 위한 2단계 요인 설계와 반응표면 분석법 중에 하나인 중심합성 계획이다. 본 연구에서는 23 요인 설계법을 이용하여 MOF-235의 결정도에 대한 합성 온도, 합성 시간 및 혼합 속도의 영향을 평가하였다. MINITAB 19 소프트웨어에 따라 설계된 16번의 MOF-235 합성 실험을 수행하였다. XRD 분석을 바탕으로 Half-Normal, Pareto, Residual, Main 및 Interaction 효과를 구하였다. 시험 결과의 분산 분석(ANOVA)을 통해 합성 온도 및 시간이 MOF-235의 결정도에 중요한 영향을 미친다는 것을 분석하였다. 이후, 중심합성 계획법을 이용하여 아세틸렌 흡착성능 최적화를 MOF-235의 선정된 합성 조건을 바탕으로 수행하였다. 설계된 9번의 흡착실험을 통해 도출된 결과를 2차 모델 방정식을 이용하여 계산하였다. 아세틸렌의 최대 흡착 용량(18.7 mmol/g)은 86.3 ℃ 및 28.7 h의 최적의 조건에서 합성된 MOF-235에서 얻을 수 있다고 예측하였다.
The purpose of this study is to fabricate a sensor module to detect the resistive leakage current (Igr) in real time that occurs to low voltage electric lines and to verify its reliability. In the case of the developed sensor module, wires are inserted into the zero current transformer (ZCT) and current transformer (CT) in advance and then the branch line is connected to the circuit breaker. The measurement result of the resistance of the distribution panel equipped with the developed sensor module shows that the resistance is $0.151m{\Omega}$ between the R and R phases, $0.169m{\Omega}$ between the S and S phases, and $0.178m{\Omega}$ between the T and T phases, respectively. The insulation resistance measured at AC 500 V and 1,000 V is $0.08m{\Omega}$ between the R, S, T and N phases, respectively. Then, the insulation resistance measured at DC 500 V is $83.3G{\Omega}$ between the R, S, T and G terminal, respectively. In addition, the applied withstanding voltage is AC 220 V/380 V/440 V and it was found that characteristics between all phases are good. This study measured the standby power by installing the developed sensor module at the rear of the MCCB and switching the circuit breaker on sequentially. The standby power is 1.350 W when one circuit breaker is turned on, 1.690 W when 2 circuit breakers are turned on, and 4.371 W when 10 circuit breakers are turned on. This study also verified the reliability of the standby power of the distribution panel equipped with the developed sensor module using the Minitab Program (Minitab PGM). Since the analysis shows the statistical average of 1.34627 in the reliable range of normal distribution, standard deviation of 0.001874, AD of 0.554, and P value of 0.140, it is found that the distribution panel equipped with the developed sensor module has high reliability.
It is necessary to describe a data set after collection of data in elementary statistics course. Two major numerical summary of the data set may be measures of central location and dispersion. There are various unmerical summary methods in presenting how data are dispersed and each method has its own advantages and disadvantages. Quartiles are discussed among several methods to describe dispersion of data set. When data type is discrete, exact quartile values are sometimes ambiguous to find, whereas exact quartile values are obtained for contionuous data. Examples of both data types are given. Programs listed below may be used to provide quartiles in MINITAB and SAS.
최근 여러 분야에서 로지스틱 회귀에 대한 필요성과 그 응용이 급증하면서 이를 분석하기 위한 통계패키지가 많이 개발되어 사용되고 있다. 이 논문에서는 자료의 유형에 따라 활용할 수 있는 여러 형태의 로지스틱 회귀모형을 간단히 살펴보고, SPSS, SAS, STATA, MINITAB과 같은 통계패키지를 사용하여 로지스틱 회귀모형에 적용할 때 각각 다룰 수 있는 범위와 그 특징에 대해 다룬다.
Normality is one of the most common assumptions made in sampling and statistical inference procedures without suffering from lack of attention. Its results may lead to an invalid conclusion. We present several testing procedures that can be used to evaluate the effects of departure from normality using concrete examples by hand or with the aid of Minitab. The goal is to influence prospective teachers in order to learn statistical concepts and techniques for testing normality on the basis of the didactical theory.
In this paper, we calculate the premium rate of reliability insurance policy for T11 composite metreial under the assumption of Weibull physics of failure and Arrhenius law. We also describe the performance factors which have an effect on failure characteristics of wiper motors. The maximum likelihood estimates of shape parameter and scale parameter are obtained by using interval censored real data of sample sizes 6 using MINITAB.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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