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신뢰성응용연구 = Journal of the applied reliability, v.17 no.3, 2017년, pp.264 - 271
김인석 (대구대학교 산업경영공학과) , 정원 (대구대학교 산업경영공학과)
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Purpose: Field operation data contains missing values or outliers due to various causes of the data collection process, so caution is required when utilizing RAM analysis results by field operation data. The purpose of this study is to present a method to minimize the RAM analysis error of the field...
| 핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
|---|---|---|
| 무기체계의 야전운용 데이터를 사용한 RAM 분석 결과를 활용할 때 주의가 필요한 이유는 무엇인가? | 무기체계의 야전운용 데이터는 군수와 정비 및 운용에 관한 정보를 제공하는데 매우 유용하기 때문에 주요 무기체계에 대해서는 이러한 정보를 활용하여 신뢰성 있는 RAM 분석을 행하기 위해 노력하고 있다. 그러나, 야전운용 데이터는 데이터수집 과정에서 정비이력의 누락이나 비정상적인 데이터 입력 등 다양한 원인으로 인하여 결측값(missing value) 또는 이상값(outlier)을 포함할 수 있어 야전운용 데이터를 사용한 RAM 분석 결과를 활용할 때에는 주의가 필요하다[1, 2]. 실제로 RAM 분석을 행할 시 임의의 가정 하에 불완전한 자료는 무시하고 완전하게 관측된 자료만을 활용하여 통계적 기법을 적용할 경우에는 실제 고장분포와 다른 형태의 분포를 사용하게 되어 자료의 정확도와 검정력의 문제가 발생할 수도 있다[3, 4]. | |
| 야전운용 시 RAM 분석 어떤 것을 기반으로 산출되는가? | 야전운용 시 RAM 분석은 무기체계 운용 중 발생되는 고장정보를 기반으로 산출된다. 그러나 무기체계가 배치된 지 얼마 되지 않아 고장자료가 부족하거나 또는 배치 이후 장시간 동작하고 있지만 해당 무기체계의 신뢰도가 높아서 동작시간 동안 고장이 발생되지 않은 경우도 있다. | |
| 이상값의 판단은 일반적으로 어떻게 하는가? | 이상값의 판단은 시각적으로 구별할 수 있으나 일반적으로는 선형 회귀분석을 활용하여 표준잔차가 2.5∼3 이상이면 이상값으로 판단한다[7]. 보통 표본 수가 많은 경우에는 평균값으로 대체하는 방법을 사용하고 있으나 표본수가 적은 경우에는 베이지안 대체 방법을 적용하고 있다. |
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