• 품질경영학회지
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• 제26권3호
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• pp.71-81
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• 1998

In reliability analysis, the time difference between the expected next failure time and the current failure time or the Mean Time Between Failure(MTBF) is of significant interest. Until recently, in reliability growth studies, the reciprocal of the intensity function at current failure time has been used as being equal to MTBE($t_n$)at the n-th failure time $t_n$. That is MTBF($t_n$)=l/$\lambda (t_n)$. However, such a relationship is only true for Homogeneous Poisson Process(HPP). Tsokos(1995) obtained the upper bound and lower bound for the MTBF($t_n$) and proposed an estimator for the MTBF($t_n$) as the mean of the two bounds. In this paper, we provide the estimator for the MTBF($t_n$) which does not depend on the value of the shape parameter. The result of the Monte Carlo simulation shows that the proposed estimator has better efficiency than Tsokos's estimator.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제24권1호
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• pp.25-32
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• 2017

For repairable software systems, the Mean Time Between Failure (MTBF) is used as a measure of software system stability. Therefore, the evaluation of software reliability requirements or reliability characteristics can be applied MTBF. In this paper, we want to compare MTBF in terms of parameter estimation using Makeham life distribution. The parameter estimates used the least square method which is regression analyzer method and the maximum likelihood method. As a result, the MTBF using the least square method shows a non-decreased pattern and case of the maximum likelihood method shows a non-increased form as the failure time increases. In comparison with the observed MTBF, MTBF using the maximum likelihood estimation is smallerd about difference of interval than the least square estimation which is regression analyzer method. Thus, In terms of MTBF, the maximum likelihood estimation has efficient than the regression analyzer method. In terms of coefficient of determination, the mean square error and mean error of prediction, the maximum likelihood method can be judged as an efficient method.

• 산업공학
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• 제1권2호
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• pp.67-74
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• 1988

MTBF (Mean Time Between Failures) is one of the measures to express the reliability for a repairable system, especially for a military weapon system. But MTBF is meaningless without a clear definition of the system failures. In this paper we discuss two failure definitions, one is defined by US Army Training and Doctrine Command jointly with US Army Materiel Command and the other one is used to M1 Tank.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2006년도 추계학술대회 논문집
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• pp.1198-1202
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• 2006

MTBF(Mean Time Between Failure)와 MTBSF(Mean Time Between Service Failure) are two representative quantitative reliability requirements for railway systems. There are the case that both of the two requirements are presented and the case that only one of them is presented in the specification of railway systems. we deal with the redundancy allocation problem to meet the two reliability requirements. The redundancy increases MTBSF while it decreases MTBF. Parallel redundancy and the exponential lifetime distribution of components are considered for the series systems. Mathematical model and example are presented for the redundancy optimization problem of minimizing the cost subjecting to MTBF and MTBSF requirements.

• 한국안전학회지
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• 제35권1호
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• pp.18-24
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• 2020

This research conducted an the failure analysis was performed based on the failure and operation data for Seven years using the Reliability, Availability, Maintainability, and Safety(RAMS) constructed at the operation stage after the opening of the D urban railway. therefore, the risk priority was selected for failure frequency component within the door system that showed high failure. Finally, the goal was to suggest ways to improve the door system. For this purpose, the analysis of thermal characteristics of failed components such as Door Control Unit(DCU) in the door system based on the Seven-year failure analysis data of RAMS was performed. These results were applied to the main component exchange cycle of the door unit, the mean time between failure(MTBF) and mean kilometer between failure(MKBF) values of RAMS increased by 26% in 2017-2018 when the improvement measures were taken, and the MTBF value of DCU was 300,000 hours, which was a 57% improvement in reliability. The results of this thesis identify potential enhancements in reliability and improvements in maintenance of the door system that, if implemented, would contribute to train safety and reduce instances of failure in the future.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제19권3호
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• pp.43-51
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• 2018

건축물생애주기 중 유지관리단계는 비용적인 측면에서 그리고 건축물 가치 관리적인 측면에서 매우 중요한 단계이다. 그럼에도 불구하고, 아직 체계적이고 합리적인 유지관리 프로세스가 마련되어있지 않아 정확하고 선제적인 유지관리를 통한 건축물 가치상승 및 생애주기비용 관리를 적절하게 하지 못 하는 경우가 많다. 이러한 주된 원인은 유지관리 데이터에 대한 객관적인 분석을 토대로 한 프로세스를 구축하려는 노력이 미흡한 결과이다. 본 연구의 목적은 최적의 유지관리 프로세스를 개발하기 위한 기초연구로써 합리적인 유지관리 데이터 분석을 위한 데이터 체계를 구축하고, 이를 바탕으로 정량적 데이터분석에 기반 한 유지관리 프로세스를 제안하는데 있다. 본 연구는 유지관리 전문가 면담 및 관련 실무자료 분석을 통해 기존의 데이터체계를 검토하고, 그 한계점을 도출하였고 그에 대한 해답으로써 유지관리 분야의 정량적인 데이터 분석도구인 MTBF (Mean Time Between Failure)를 활용한 공간정보 기반 유지관리 데이터분석 방법을 제시하였다. 결과적으로 이러한 분석방법을 활용한 최적의 유지관리 프로세스를 제안하고 실제 유지관리 데이터에 이를 대입하여 그 효과성을 검증하였다. 체계적인 유지관리 실행을 위한 프레임으로써 활용이 될 경우 객관적이고 합리적인 유지관리 의사결정에 도움이 될 수 있을 것으로 판단되며, 이를 바탕으로 한 시스템 개발 시 유용한 기초자료로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.261-265
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• 2019

기존 양방향 컨버터와 출력 커패시터를 추진용 배터리 쪽으로 이동시킨 양방향 컨버터의 고장률 변화를 분석한다. 두 컨버터의 회로 구조적 동일성과 차이점을 분석하여 커패시터 위치 변경으로 동작전압이 저감됨을 확인한다. 전압스트레스 인자와 동작온도에 따른 커패시터 부품 고장률을 구하고 양방향 컨버터의 고장나무에 적용하여 컨버터 전체 고장률을 구한다. 동작온도와 커패시턴스 값에 따른 고장률과 평균고장시간을 비교 분석하여 설계 변경으로 인한 장 단점을 분석한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.428-434
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• 2020

일회성 무기체계는 대기 상태로 있다가 단 한 번의 임무를 수행한 이 후 폐기되는 특성에 따라 높은 신뢰도를 요구받는다. 유도탄은 일회성 무기체계로써 특성상 저장 상태로 수명의 대부분을 보내고, 임무수행을 위한 운용시간은 짧기때문에 임무성공률이 아닌 저장 신뢰도로 분석해야 한다. 유도탄의 신뢰도를 분석할 때에 어떠한 방법을 사용하는지에 따라 그 결과는 달라질 수 있으며, 고장자료와 함께 포함되는 우측 관측중단자료의 비율에 따라서도 차이가 발생할 수 있다. 본 연구는 공군의 OO유도탄을 대상으로 미래의 고장률을 보다 정확하게 예측하기 위한 방법을 제시하고자 작성하였다. 제시하는 방법은 먼저 평균 고장시간(MTTF: Mean Time To Failure, 이하 MTTF)을 적용한 모델과 고장 간 평균시간(MTBF: Mean Time Between Failure, 이하 MTBF)을 적용한 모델로 고장률을 예측하고, 두 모델 중 실제 고장률과 차이가 작은 모델을 선택한다. 선택한 모델로 고장자료와 함께 포함되는 우측 관측중단자료의 비율을 달리하여 고장률을 예측하고, 실제 고장률과의 차이가 최소화되는 비율을 찾는다. 실제 자료를 바탕으로 제안한 비율과 현재 검사 비율의 비교를 통해 제안한 비율이 미래 고장률을 예측하기에 더 적합함을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.3685-3691
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• 2015

본 연구에서는 승객들의 실족 사고를 방지하고 보행안전을 확보하기 위해 개발한 승강장 안전발판 시스템의 모듈별 부품들을 계층적으로 분류하여 고장률을 예측하였다. 예측된 고장률을 바탕으로 신뢰성 블록도와 고장수목분석을 이용하여 시스템별 평균 수명 및 고장률을 산출하였고 승강장 안전발판 시스템의 RAMS(신뢰성, 가용성, 유지보수성, 안전성) 분석을 위해 수행한 신뢰도 분석 결과를 제시하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.383-386
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• 2017

임베디드 시스템의 일종인 항공전자 장비는 높은 안전성과 신뢰도를 요구한다. 항공전자 장비 고장은 항공기 운용에 중대한 영향을 미칠 뿐만 아니라 최악의 경우에는 조종사와 승객의 인명 손실을 초래할 수도 있다. 본 논문에서는 항공전자 장비의 신뢰도를 높이기 위해 장비에 발생 가능한 고장을 사전에 감지할 수 있는 Built-In-Test(이하: BIT) 설계 기법과 장비의 Mean Time Between Failure(이하: MTBF)를 향상시킬 수 있는 설계 방법을 연구하고 실제 항공전자 장비에 적용하여 신뢰도를 향상시킨 사례를 소개한다.