[논문]신뢰성성장시험 중 발생한 신뢰성성장률 변화를 고려한 고장 평가과정 및 평가방법 개선에 대한 연구

소영국; 전영록; 류병진

신뢰성성장시험 중 발생한 신뢰성성장률 변화를 고려한 고장 평가과정 및 평가방법 개선에 대한 연구
Assessing Process and Method Improvement of Reliability Growth Test Data with Growth Rate Changing During Testing 원문보기

신뢰성응용연구 = Journal of the applied reliability, v.14 no.2, 2014년, pp.129 - 136

소영국 (경남대학교) , 전영록 (경남대학교 기계공학과) , 류병진 (볼보건설기계)

Abstract ▼ AI-Helper

Reliability test is focusing to detect the unexpected reliability failure and solve them for the high quality of products. The test data should be used to assess and project the current level of interesting product reliability and so it is very important to have the accurately assessing methodology with test data. There are two type of trend for test data as constant and changing one during testing and this paper shows the difference in the assessing results of these two cases. There is less information how to define the existence of reliability growth rate changing and calculate the parameters of the reliability growth models to make an accurate assessment with such condition, so i established the process and mathematical model to calculate the parameters at such condition to make reliability growth curve with high Goodness of Fit. I validated the new method with the data made from Monte Carlo Simulation and case from Demko (1993). Even the assessed result with the new methodology may be different with the case by case because of very diversity in test condition and testing product quality, but the process and method founded in this research can be applied to any case using Duane and AMSAA model for their test data assessment. I also present the evaluation method to see the effectiveness with new one which is a conventional knowledge and not popular to use, so it is possible to compare the results with the newly presented and conventional method for better business decision.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

이절에서는 본 연구를 통해서 수립된 신뢰성성장률이 변화 확인 방법과 기준, 성장률변화가 있을 시에 변화시점의 선택방법, 그리고 그 점을 기준으로 적합도가 높은 신뢰성성장 모형곡선들을 만들기 위한 방안을 제시하고 있다. 또한 그 효과를 판단하기 위한 기준도 정리하였다.
본 연구에서 분석한 건설장비의 신뢰성성장시험들의 90% 이상이 유사한 경향을 보여주었다. 본 연구는 수리계 제품에 대표적으로 적용되는 Duane 모형(1964) 및 AMSAA 모형(1974)을 이용하여 고장정보를 보다 정확히 평가하는 분석과정과 방법을 찾고자하였으며, 특히 성장률이 변하는 경우에 중점을 두었다.
본 연구에서는 일반적인 신뢰성성장시험에서 나타날 수 있는 성장률변화가 발생하였을 경우에 수리계 시스템에 대표적으로 쓰이는 Duane 및 AMSAA 모형을 이용한 고장정보의 평가방법에 대해서, 두 모형을 가지고 최근의 고장정보를 반영한 평가방법을 제시한 논문으로 기존 연구 사례의 시험결과를 이용함으로써 본 연구의 결과의 개선점에 대한 객관성을 확보하였다. 특히 성장률(또는 기울기)이 변하는 경우에 대해서 기존의 신뢰성성장시험의 평가방법보다 체계적인 분석과정과 평가방법을 포함한다.
본 연구에서는 일반적인 신뢰성성장시험에서 나타날 수 있는 성장률변화가 발생한 경우에 대해 수리계 시스템에 대표적으로 쓰이는 Duane 모형 및 AMSAA 모형을 이용한 고장정보의 평가방법에 있어서, 최근의 고장정보를 반영하지 못하는 한계를 극복할 수 방법을 제안하였다. 또한 기존의 연구 사례를 통한 분석 사례를 들어서 본 연구 결과의 객관성을 확보하였다.

제안 방법

(2) 영역 1에서 신뢰성성장모형들의 매개변수 및 MTBF 계산 : 본 연구에서는 변화점이 하나인 경우를 고려하였다. 비록 시험 중에 여러 번의 변화점이 존재할 수 있으나, 현재 개발품의 품질상태에 대한 정확한 판단은 고장정보의 후반부(최근)의 정보만이 필요하기 때문에 정확한 변화시점 선택은 매우 중요하다.
MIL-STD-1635(1978)에서 일정한 성장률을 갖는 조건을 참고하여 과 같은 고장정보를 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 만들었다.
본 연구에서는 일반적인 신뢰성성장시험에서 나타날 수 있는 성장률변화가 발생한 경우에 대해 수리계 시스템에 대표적으로 쓰이는 Duane 모형 및 AMSAA 모형을 이용한 고장정보의 평가방법에 있어서, 최근의 고장정보를 반영하지 못하는 한계를 극복할 수 방법을 제안하였다. 또한 기존의 연구 사례를 통한 분석 사례를 들어서 본 연구 결과의 객관성을 확보하였다. 특히 본 연구의 결과를 여러 실제 연구 사례에 적용해 본 결과 높은 정확도의 품질평가에 기여할 수 있음을 확인하였다.
본 연구 결과가 아주 새로운 이론까지는 아니지만, 기존에 개념적으로만 이해하고 받아들였던 내용을 수식적으로 표현하고 모든 과정을 체계적으로 정리하였으며, 그 결과에 대한 평가방법을 수립함으로써 다음 단계로 도약할 수 있는 계기를 만들었다고 믿는다.

대상 데이터

여기서 사용된 사례는 제 2.1.4절의 에 기술된 Demko(1993)의 연구 사례를 이용하였다.

이론/모형

Hall(2008)과 MILSTD-189C(2009)에 따르면 제품의 고장특성 및 적용목적에 따라 30여 개의 모형이 존재한다. 본 연구에서는 자동차나 건설장비 등의 수리계 제품에 대표적으로 사용되는 Duane 모형과 AMSAA 모형을 고장정보 분석을 위한 기본 모형으로 선정하였다.

성능/효과

(1) 성장률변화 발생 판단 및 변화시점 선택 : 대수-대수의 누적 MTBF와 누적시험시간 그래프에 고장정보를 찍은 을 보면 시험시간이 300시간에서 추세가 크게 변하는 것을 확인할 수 있으며, 고장정보를 분석해서 그린 신뢰성성장모형곡선들의 적합도가 많이 떨어져 보인다.
(4) 성장률변화를 고려한 신뢰성성장모형곡선의 적합도 평가결과 : 영역 2에서의 고장정보와 새로이 만들어진 모형들의 곡선들의 결정계수 및 평균 MTBF 오차를 계산하면 과 같으며, 변화점을 반영하기 전의 결과와 비교하여 그 개선 효과를 확인할 수 있다.
(4) 신뢰성성장모형의 적합도 평가단계 : 이 단계에서는 고장정보에 대한 성장모형곡선의 적합도를 계산하는 단계로, 본 연구 결과 결정계수(R²)와 평균 MTBF 오차값이 가장 적합한 방법으로 확인됐다. 여기서 결정계수를 사용한 이유는 제 2.
(5) 변화시점 전후의 신뢰성성장 곡선 도시화 : 앞선 절차를 통해 얻어진 영역 1과 2에서의 신뢰성성장 곡선을 실제 고장정보 위에 그려보면 와 같이 적합도가 좋아졌음을 육안으로도 확인할 수 있다.
(4) 성장률변화를 고려한 신뢰성성장모형곡선의 적합도 평가결과 : 영역 2에서의 고장정보와 새로이 만들어진 모형들의 곡선들의 결정계수 및 평균 MTBF 오차를 계산하면 <표 10>과 같으며, 변화점을 반영하기 전의 결과와 비교하여 그 개선 효과를 확인할 수 있다. 변화시점을 반영한 결과 곡선의 결정계수는 높아졌고, 평균 MTBF 오차는 낮아져 곡선의 적합도를 높인다.
3절에서 예로 들었던 성장률변화가 없는 경우의 결과이다. 본 연구 결과 두 모형의 R²이 평균 65% 이상이고, 평균 MTBF 오차의 평균이 30보다 적을 경우는 성장률 변화를 고려하지 않아도 되었다.
특히 변화시점 이후인 영역 2의 성장곡선이 고장정보를 매우 잘 대변하고 있다. 실제 이와 같은 연구 결과를 바탕으로 시장의 품질을 예측한 경우 매우 높은 적중률을 확인할 있었다.
여러 참고 자료와 본 연구자가 참여한 SUV, 버스, 트럭, 각종 건설장비의 개발 경험에 따르면 개발 초기의 고장정보보다는 최근에 발생하는 고장들이 후속 개발 과정 및 양산품 품질에 지대한 영향을 주는 것을 확인하였고, 초기 고장 보다는 최근에 발생하는 고장정보를 바탕으로 시장의 품질을 예측한 경우가 오차가 적다는 것을 경험과 여러 연구 결과를 통해서 확인할 수 있다.
또한 기존의 연구 사례를 통한 분석 사례를 들어서 본 연구 결과의 객관성을 확보하였다. 특히 본 연구의 결과를 여러 실제 연구 사례에 적용해 본 결과 높은 정확도의 품질평가에 기여할 수 있음을 확인하였다.

후속연구

또한 그 결과는 개발제품의 신뢰성 수준을 예측하는 데 이용되기 때문에 고장정보에 대한 정확한 평가방법을 갖는 것은 매우 중요하다. 이 절에서는 기존의 신뢰성성장 평가방법을 이용한 성장률이 고정인 경우와 변하는 경우의 고장정보를 분석한 결과와 그 한계를 보여줄 것이다.
이 절에서는 본 연구를 통해서 얻어진 신뢰성성장률 변화의 발생 여부를 확인하고 처리해 나가는 일련의 과정과 성장률이 변하는 경우에 적용할 수 있는 개선된 평가방법을 제안할 것이다. 특히 성장률변화가 있을 시에 고장정보에 대한 신뢰성성장모형곡선의 적합도를 끌어 올리는 방법 및 그 결과의 효과를 확인할 수 있는 기준 제시를 포함한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	제품개발을 위한 신뢰성성장과정은 무엇으로 구성되며 어떠한 과정입니까?	제품개발을 위한 신뢰성성장과정은 소영국(2013)과 RADCTR-84-20(1984)에서 기술되었듯 시험, 고장분석, 시정조치(Test -Analysis-And-Fix : TAAF)로 구성되며, 제품설계 및 공정설계에서 예측하지 못했던 고장을 신뢰성성장시험을 통해 확인 및 해결하면서 목표한 신뢰성 수준에 도달해가는 과정이다. 신뢰성성장시험에서 고장정보를 보다 정확히 평가할 수 있어야 정확한 개발방향을 잡을 수 있다.
	신뢰성성장시험에서 얻은 고장정보를 평가하기 위해서는 무엇이 선정되어야 합니까?	신뢰성성장시험에서 얻은 고장정보를 평가하기 위해서는 먼저 신뢰성성장모형이 선정되어야 한다. Hall(2008)과 MILSTD-189C(2009)에 따르면 제품의 고장특성 및 적용목적에 따라 30여 개의 모형이 존재한다.
	신뢰성성장시험의 고장정보는 시험 진행 중에 일정한 성장률을 유지하는 경우와 성장률이 변하는 경우가 있는데 후자의 경우는 어떠합니까?	신뢰성성장시험의 고장정보를 분석해 보면 크게 두 가지 유형이 있는데, 시험 진행 중에 일정한 성장률을 유지하는 경우와 성장률이 변하는 경우다. 성장률이 변하는 경우는 고장정보에 대한 신뢰성성장모형곡선의 적합도(Goodness of Fit)가 낮아져, 그 곡선을 이용한 신뢰도평가 및 예측결과에 많은 오차가 발생하게 된다. Codier (1968)와 Dwyer(2009)는 위와 같은 성장률변화가 일반적인 것이고, 또한 많은 문제점을 갖게 됨을 지적하였다.

참고문헌 (20)

Barringer, P. (2002), Crow/AMSAA Reliability Growth Plots. Barringer and Associates, Inc. 2002-2004.
Choi, S. H., Park, C. K., Seo, S. L., Lee, T. H., and Kim, K. H. (2006), Reliability Growth Assessment for the Rolling Stock System of the Korea High-Speed Train, The Korean Society for Railway, Vol. 9, No. 5, pp. 606-611.
Codier, E. O. (1968), Reliability Growth in Real Life, Proceedings, 1968 Annual Symposium on Reliability, New York, IEEE, pp. 458-469.
Crow, L. H. (1974), Reliability analysis for complex, repairable systems, Reliability and Biometry, Statistical Analysis of Life length, SIAM, Philadelphia, pp. 379-410.
Demko, E. (1993), On Non-linear Reliability Growth, IEEE Proceedings Annual Reliability and Maintainability Symposium, pp. 411-416.
Donovan, J. and Murphy, E. (1999), Reliability Growth-A New Graphical Model, Quality and Reliability Engineering International, Qual. Reliab. Engng. Int., Vol. 15, pp. 167-174.

상세보기
Duane, J. T. (1964), Learning curve approach to reliability monitoring, IEEE Transactions on Aerospace, Vol. 2, pp. 563-566.

상세보기
Dwyer, D., Wolfe, E., and Cahill, J. (2009), Improvements in automated reliability growth plotting and Estimation, Reliability and Maintainability Symposium, pp. 377-382.
Hall, J. B. (2008), Methodology for Evaluating Reliability Growth Programs of Discrete Systems, Faculty of the Graduate School of the University of Maryland, College Park.
Kumaraswamy, K. G. (2002), Reliability Growth Management during Prototype Development, Defence Science Journal, Vol. 52, No. 4, pp. 385-392.

상세보기
Lee,Y. E., Kim, G. Y., and Lee, G. H. (2010), Reliability growth analysis for KA-1 Aircraft-Based on Duane and Crow-AMSAA Model. The Korean Society for Aeronautical and Space Science, April of 2010, pp. 871-874.
Lee, H. Y., Han, S. Y., Lee, A. H., and Ha, C. S. (2005), A study of evaluation reliability growth for Korea-Automated Guideway Transit system, The Korean Society for Railway, Vol. 8, No. 6, pp. 597-601.
MIL-HDBK-189A (1981), Reliability growth management. U.S Army Communications Research and Development Command, Fort Monmouth, NJ 07703.
MIL-HDBK-189C (2009), Reliability growth management. U.S Army Communications Research and Development Command, Fort Monmouth, NJ 07703.
MIL-STD-1635 (EC) (1978), Reliability Growth Testing. U.S Army Communications Research and Development Command, Fort Monmouth, NJ 07703.
Peck, D. S. (1985), Extension of the Duane Plotting Technique, IEEE Transaction on Reliability, Vol. R-34, No. 2.
Pentti, J. (1982), Reliability Growth and Duane Learning Curves. IEEE Transactions on Reliability, Vol. R-31, No. 2.
RADC-TR-84-20 (1984), Reliability Growth Testing Effectiveness, Air Force Systems Command, NY 13441.
So, Y. K., Jeon, Y. R., and Rye, B. J. (2013), Application of Reliability Growth Management for Construction Equipment Development Process, Korean Reliability Society, Vol. 13, No. 3, pp. 175-190.
O' Connor, P. D. T. (2007), Practical Reliability Engineering, 5th edition. New York, John Wiley & Sons.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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