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야전 운용자료를 이용한 비 모수 통계 기반의 신뢰도 분석 기법 및 활용 방안 연구
A Research of the Reliability Analysis and Application Method Based on Non-parametric Statistics Using Field Data 원문보기

韓國軍事科學技術學會誌 = Journal of the KIMST, v.13 no.4, 2010년, pp.594 - 600  

나일용 (국방기술품질원)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we introduced non-parametric statisticals method that could analyse the field data and proposed application ways such as repair-part demand forcasting, MTBF estimation and trend analysis, identity comparison with two populations using the analytical results. In addition, we applied th...

주제어

#야전 운용자료   #비 모수 통계   #수리부속 소요 예측   #추세 분석  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 운용 자료 신뢰도 분석 기법으로 비 모수 통계학 기반의 신뢰도 분석 기법 사용을 제안하고자 한다. 이를 위해 2장에서는 MCF(Mean Cumulative Function)을 이용한 분석 방법을 소개하고, 3장에서는 이의 활용 분야를 제시하며, 4장에서는 실 자료 기반의 분석을 수행하여 기존 방법과 제안된 방법에 의한 결과를 비교분석하여 제안된 방법의 적용 가능성을 확인한다.
  • 분석 대상 품목은 체계당 좌/우 각 1개씩 장착되므로, 좌/우 고장 패턴이 다를 수 있으므로, 위치별 고장 패턴 차이 여부를 확인해보고자 할 수 있다. 3.
  • 그리고 시험자료와 비교하여 자료량이 방대하기 때문에 분석에 소요되는 시간도 길어진다. 이 같은 문제점에 대한 대안으로 본 논문에서는 비 모수적 방법을 이용한 분석법을 소개하였고, 현재 사용하고 있는 야전 운용자료 분석 결과와 유사하게 활용할 수 있는 방법을 제안하였다. 마지막으로, K계열 궤도 차량에 사용되고 있는 부품의 실 운용 및 고장자료를 이용하여 제안된 방법을 이용, 수리부속품 소요량, 고장률, 모집단 동일성 비교 등의 결과를 산출하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
야전 배치된 장비의 실 운용간 발생한 자료의 단점은? 야전 배치된 장비의 실 운용간 발생한 자료는 통제 되지 않은 상황에서 발생된 자료의 특성상, 자료 처리와 분석에 장시간이 소요되고 시험 자료와 동일한 수준의 상세한 정보를 얻어내기 힘든 단점이 있다[2] 그러나 운용 간 필연적으로 발생되므로 저비용으로 수집이 가능하고, 무엇보다 실 운용 환경 및 형태를 현실적으로 반영하는 자료라는 점에서 높은 가치를 갖는다[9]. 이러한 사유로, 미국 등 선진국은 운용 자료를 시험 설계, 시험 결과의 현실 부합성 확인, 군수지원 요소 최적화를 위한 기초 경험자료 등으로 활용하고 있다.
야전 배치된 장비의 실 운용간 발생한 자료의 장점은? 야전 배치된 장비의 실 운용간 발생한 자료는 통제 되지 않은 상황에서 발생된 자료의 특성상, 자료 처리와 분석에 장시간이 소요되고 시험 자료와 동일한 수준의 상세한 정보를 얻어내기 힘든 단점이 있다[2] 그러나 운용 간 필연적으로 발생되므로 저비용으로 수집이 가능하고, 무엇보다 실 운용 환경 및 형태를 현실적으로 반영하는 자료라는 점에서 높은 가치를 갖는다[9]. 이러한 사유로, 미국 등 선진국은 운용 자료를 시험 설계, 시험 결과의 현실 부합성 확인, 군수지원 요소 최적화를 위한 기초 경험자료 등으로 활용하고 있다.
비 모수적 신뢰도 분석의 대표적 기법은 무엇인가? 비 모수적 신뢰도 분석의 대표적 기법은 MCF(Mean Cumulative Function, 평균 누적 함수)를 이용하는 것이다. MCF는 임의의 시점에서 각 개체들의 누적 함수를 평균한 값들의 집합이다.
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참고문헌 (10)

  1. Wayne B. Nelson, "Recurrent Events Data Analysis for Product Repairs, Disease Recurrences, and Other Applications", ASA-SIAM, 2003. 

  2. "KAAV SDC/FRACAS Training Material", BAE Systems, 2009. 

  3. David Trindade, Swami Nathan, "Availability and Cost Monitoring in Datacenters Using Mean Cumulative Functions", Joint Statistical Meetings, Salt Lake City, 2007. 

  4. "Life Data Analysis Reference", ReliaSoft Publishing, 2000. 

  5. "Reliability Growth & Repairable System Analysis Reference", ReliaSoft Publishing, 2009. 

  6. Gerald G. Brown, Herbert C. Rutemiller, "Evaluation of Pr {x $\geq$ y} When Both X and Y are from Three-Parameter Weibull Distributions", IEEE Trans. on Reliability, Vol. R22, No. 2, 1973. 

  7. "K9 ILS 최신화 : RAM-D 분석 보고서", 육군본부, 2003. 

  8. "K1전차 RAM-D 분석/평가", 현대정공 주식회사, 1995. 

  9. 한봉윤, 김세현, 김성의, "야전운용자료 수집/분석 체계 구축 발전방안", 국방품질관리소, 2005. 

  10. 나일용 외 4인, "야전 운용자료를 이용한 수리부속 수요예측기법 연구", 국방기술품질원, DTaQ-09-1866-R, 2009. 

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