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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박천건 (Korea Aerospace University) 임지성 (Korea Aerospace University) 이상철 (Korea Aerospace University)
저널정보
한국항공우주학회 한국항공우주학회지 韓國航空宇宙學會誌 第47卷 第10號
발행연도
2019.10
수록면
747 - 752 (6page)
DOI
10.5139/JKSAS.2019.47.10.747

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2020

위성의 시변 관성모멘트 실시간 추정 및 자세 제어와 Small Sample Data 기반 신뢰성 성장 모델의 모수추정 방법 연구
박천건 항공우주및기계공학과 2020.01 학위논문

2019

Dynamic Model Compensation을 이용한 시변 관성모멘트를 갖는 위성의 자세 제어 연구
박천건 ,  이상철 한국항공우주학회 학술발표회 초록집 2019.11 학술대회자료
베이지안 기법을 적용한 Incomplete data 기반 신뢰성 성장 모델의 모수 추정
박천건 ,  임지성 ,  이상철 한국항공우주학회지 2019.10 학술저널
베이지안 기법을 적용한 Small Sample data 기반 신뢰성 성장 모델의 모수 추정 방법 연구
박천건 ,  임지성 ,  이상철 한국항공우주학회 학술발표회 초록집 2019.04 학술대회자료

초록· 키워드

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신뢰성 성장 시험을 수행하며 획득하게 되는 고장 정보와 누적 시험수행시간을 이용하면 신뢰성 성장 모델의 모수 추정이 가능하며, 모수 추정을 통해 해당 제품의 MTBF를 예측할 수 있다. 그러나 시험에 대한 비용, 시간 혹은 제품의 특성 등의 여러 제약으로 인해 고장 정보가 구간적으로 획득되거나, 획득한 고장 정보의 샘플 데이터(Sample Data)의 수가 작을 수 있다. 이는 신뢰성 성장 모델의 모수 추정의 오차를 커지게 하는 원인이 될 수 있다. 본 논문에서는 샘플 데이터의 수가 작을 경우 신뢰성 성장 모델의 모수 추정 시 베이지안 기법 기반의 모수 추정 방법의 적용에대해 연구를 수행하였다. 시뮬레이션 결과 신뢰성 성장 모델의 모수를 추정할 때, MLE를 적용하여 추정하는 방법보다 베이지안 기법을 적용하는 방법이 추정 정확도가 높음을 확인하였다.
#Reliability Growth Model(신뢰성 성장 모델) #AMSAA Model(AMSAA 모델) #Bayesian Method(베이지안 기법) #Maximum Likelihood Estimation(최대우도추정법) #Markov Chain Monte Carlo(마코브 체인 몬테 카를로) #Mean Squared Error(평균 제곱근 편차)

목차

ABSTRACT
초록
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
References

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
Duane, T. J., “Learning Curve Approach to Reliability Monitoring,” IEEE Transactions on Aerospace, Vol. 2, No. 2, 1964, pp. 563~566. google schola Lee, Y. E., Kim, G. Y., Lee, G. H., Kim, Y. H., and Jung, Y. M., “Reliability growth analysis for KA-1 Aircraft-Based on Duane and Crow- AMSAA Model,” The Korean Society for Aeronautical and Space Science, 2010, pp. 871~874. google schola Ahmed, A. O. M., Al-Kutubi, H. S., and Ibrahim, N. A., “Comparison of the Bayesian and maximum likelihood estimation for Weibull distribution,” Journal of mathematics and statistics 6.2, 2010, pp. 100~104. google schola Zhao, M., and Xie, M., “A model of storage reliability with possible initial failures,” Reliability Engineering & System Safety 43.3, 1994, pp. 269~273. google schola Berger, J. O., Statistical decision theory and Bayesian analysis, Springer Science & Business Media, 2013. google schola

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