[논문]신뢰도 예측 기반 신뢰도 성장 관리 : 감시체계 사례

김상부; 박우재; 유재우; 이자경; 용화영

doi:10.7469/jksqm.2019.47.1.187

신뢰도 예측 기반 신뢰도 성장 관리 : 감시체계 사례
Reliability Prediction Based Reliability Growth Management : Case Study of Surveillance System 원문보기

品質經營學會誌 = Journal of Korean society for quality management, v.47 no.1, 2019년, pp.187 - 198

김상부 (창원대학교 산업시스템 및 조선해양 융합공학부) , 박우재 (창원대학교 산업시스템공학과) , 유재우 (국방과학연구소 제6기술연구본부 소나체계개발단) , 이자경 (국방과학연구소 제6기술연구본부 소나체계개발단) , 용화영 (LIG넥스원 ILS 연구소)

Abstract ▼ AI-Helper

Purpose: In this study, a reliability prediction based reliability growth management is suggested especially for the early development phase of a system and the case study of surveillance system is given. Methods: The proposed reliability prediction based reliability growth management procedures consists of 7 Steps. In Step 1, the stages for reliability growth management are classified according to the major design changes. From Step 2 to Step 5, system reliability is predicted based on reliability structures and the predicted reliabilities of subsystems (Level 2) and modules (Level 3). At each stage, by comparing the predicted system reliability with that of the previous stage, the reliability growth of the system is checked in Step 6. In Step 7, when the predicted value of sustem reliability does not satisfy the reliability goal, some design alternatives are considered and suggested to improve the system reliability. Results: The proposed reliability prediction based reliability growth management can be an efficient alternative for managing reliability growth of a system in its early development phase. The case study shows that it is applicable to weapon system such as a surveillance system. Conclusion: In this study, the procedures for a reliability prediction based reliability growth management are proposed to satisfy the reliability goal of the system efficiently. And it is expected that the use of the proposed procedures would reduce, in the test and evaluation phase, the number of corrective actions and its cost as well.

주제어

표/그림 (4)

그림 Figure 1. Reliability Growth Management Process of MIL-HDBK-189C (Assessment Approach)
표 Table 1. Stage Classification according to Major Design Changes
그림 Figure 2. Reliability Growth Analysis of Surveillance System
표 Table 2. Feasibility Indices of Subsystems

AI 본문요약
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문제 정의

체계 신뢰도 예측에 관한 기존의 RAM 분석 보고서의 경우 부체계를 구성하는 모듈도 직렬구조를 한다는 가정 하에 체계 신뢰도 예측을 많이 하는데 실제 체계 신뢰도 예측에서 모듈 들의 신뢰도 구조에 따라 상당한 예측 값의 차이가 발생하기도 한다. 따라서 이 연구에서는 부체계를 구성하는 모듈 들의 신뢰도 구조를 정확히 반영하여 부체계의 신뢰도 예측을 수행하는 방안을 고려하였다. 실제로 부체계의 신뢰도 구조는 복잡한 경우가 대부분이며 복잡한 신뢰도 구조에 대한 신뢰도 예측을 위하여 BlockSim과 같은 상용 소프트 웨어를 활용한다.
이 연구에서는 이에 대한 대안으로 무기체계의 개발 단계에서 체계의 설계를 기반으로 체계 신뢰도를 예측하여 신뢰도 성장 관리를 수행하는 방안을 제시하였는데, 이는 무기체계에 대한 신뢰도 예측을 기반으로 단계 별로 신뢰도 비교를 통해 신뢰도 성장 관리를 수행하는 방법이다. Moon et al.

가설 설정

감시체계 개발 단계는 PDR (00년 00월), CDR (00년 00월)을 포함한 주요 설계 변경 시점을 기준으로 Table 1과 같이 6단계(Initial Stage ~ Stage 5)로 구분된다. Initial Stage는 PDR 이전까지 설계를 기준으로 하였으며, 유사 장비 고장률 데이터를 활용하여 감시체계의 신뢰도 구조가 직렬 구조인 경우를 가정하여 체계 신뢰도를 예측하였다. PDR 단계의 설계 기준을 Stage 1, CDR 단계의 설계 기준을 Stage 2, CDR 단계 이후 설계도면 1차 최신화 단계를 Stage 3, CDR 단계 이후 설계도면 2차 최신화 단계를 Stage 4, FAT 단계의 설계 기준을 Stage 5로 구분하였다.
감시체계 신뢰도 성장 관리의 Initial Stage는 개발 초기 PDR 단계 이전 단계를 의미한다. 감시체계를 구성하는 아이템 및 구조가 정해지기 이전이므로, 부품 및 모듈, 부체계들의 수명 분포는 지수분포를 따르고 체계 신뢰도 구조는 모두 직렬 구조라는 가정을 바탕으로 감시체계의 신뢰도를 예측하였다. 50개의 부체계로 구성된 감시체계 최종 설계안과 달리 Initial Stage에서는 부체계가 16개로 구성되어 있으며 이 때 감시체계의 MTBF 예측 값은 654시간 이다.
이 사례 연구에서 다루는 감시체계는 무기체계의 일종이지만 대부분 상용 전자 장비로 구성되어 있으므로, 민간 전자 장비 신뢰도 예측 규격인 Telcordia SR-332를 신뢰도 예측 규격으로 사용하였다. 모듈의 신뢰도 예측은 모듈의 신뢰도 구조가 직렬 구조, 구성품의 수명분포는 지수분포라는 가정 하에 WQS(Windchill Quality Solutions) 소프트웨어를 사용하여 분석하였다. 체계 및 부체계의 신뢰도 블록 다이어그램 작성과 신뢰도 예측은 BlockSim 소프트웨어를 이용하였고, 신뢰도 지표로는 MTBF (Mean Time Between Failures)를 사용하였다.
DoD, 1995) 또는 Telcordia SR-332(Telcordia, 2011)와 같은 신뢰도 예측 규격을 사용하여 각 아이템에 적합한 운용 환경을 설정하고 예측한 아이템들의 신뢰도 예측 값을 이용한다. 이 때 아이템들의 고장 시간은 지수분포를 따르며 모듈의 신뢰도 구조가 직렬 구조라고 가정한다. 만일 모듈을 구성하는 아이템들의 신뢰도 구조가 알려져서 이를 반영할 수 있다면 실제 신뢰도 구조를 바탕으로 모듈에 대한 신뢰도 예측을 수행할 수 있다.

제안 방법

MIL-HDBK-189C에서 제시하는 일반적인 신뢰도 성장 관리는 신뢰도 평가를 기반으로 하는 접근 방식 (Assessment Approach) 으로 Figure 1과 같이 체계 단위 신뢰성 시험을 통해 체계 신뢰도를 평가하고, 고장 정보를 수집한 뒤 고장에 대한 근본 원인을 파악 및 분석하여 시정조치(Corrective Action)를 취하는 일련의 프로세스를 통해 무기체계의 신뢰도 성장을 관리한다.
Initial Stage는 PDR 이전까지 설계를 기준으로 하였으며, 유사 장비 고장률 데이터를 활용하여 감시체계의 신뢰도 구조가 직렬 구조인 경우를 가정하여 체계 신뢰도를 예측하였다. PDR 단계의 설계 기준을 Stage 1, CDR 단계의 설계 기준을 Stage 2, CDR 단계 이후 설계도면 1차 최신화 단계를 Stage 3, CDR 단계 이후 설계도면 2차 최신화 단계를 Stage 4, FAT 단계의 설계 기준을 Stage 5로 구분하였다.
Stage 1에서 감시체계에 대한 신뢰도 예측 값이 유사체계의 고장 정비데이터를 통해 도출한 잠정 신뢰도 목표값 1,284시간을 만족하지 못하므로 이를 만족하기 위한 신뢰도 할당을 수행하였다. 앞의 2장의 Step 7에서 제안한 비용 함수를 이용한 신뢰도 할당 모형을 적용하였으며 이를 위해 감시체계 부체계들의 f i 값은 Table 2와 같다.
감시체계를 구성하는 센서들의 경우 구체적인 설계 안이 준비되지 못하고 ROC(Required Operational Capability)의 신뢰도 요구사항이 'MTBF 00년 이상'으로 주어졌기 때문에 Stage 1에서 센서의 신뢰도 예측 값은 ROC에 명기된 MTBF 값을 우선 적용하였다. Stage 1의 추가 설계 사항으로는 부체계인 처리장치1에 대한 신뢰도 구조로 병렬 구조, 병-직렬 구조, 처리장치2와 3에는 병렬 구조가 각각 적용되었다. Stage 1에서 감시체계의 MTBF는 1,261시간으로 예측되었으며, BlockSim 소프트웨어를 이용하여 모수 값 μ=7.
감시체계를 구성하는 센서들의 경우 구체적인 설계 안이 준비되지 못하고 ROC(Required Operational Capability)의 신뢰도 요구사항이 'MTBF 00년 이상'으로 주어졌기 때문에 Stage 1에서 센서의 신뢰도 예측 값은 ROC에 명기된 MTBF 값을 우선 적용하였다.
0134인 Generalized Gamma 분포를 따르는 것을 확인할 수 있다. 감시체계의 경우 ROC 에 센서에 대한 신뢰도 요구사항이 있으므로 이를 만족하기 위해 Stage 2에서는 A센서에 대한 신뢰도 개선을 위한 설계 대안 5가지를 제시하였다. 설계 대안은 기존 설계 안에서 신뢰도 구조 변경을 제안하였으며, 설계 대안 1은 센서 모듈 1차 전원의 병렬 구조, 설계 대안 2는 센서 모듈 1차 전원 12개의 Cold Standby 구조, 설계 대안 3은 센서 모듈의 병렬 구조, 설계 대안 4는 센서 모듈 1차 전원 병렬 구조와 센서 모듈의 병렬 구조, 설계 대안 5는 센서 모듈 1차 전원 12개의 Cold Standby 구조와 센서 모듈의 병렬 구조이다.
실제로 우리나라 무기체계 개발 초기 단계에서 보통 RAM 분석 보고서를 작성하지만 그 이후 지속적인 개정이 이루어지는 경우가 많지 않으며, 특히 RAM 분석 결과를 바탕으로 체계 전체에 대한 신뢰도 취약 아이템을 확인하고 개선 조치를 수행하는 신뢰도 성장 관리 활동을 하는 경우는 드물다. 그러나 이 연구에서 제시하는 신뢰도 예측 기반 신뢰도 성장 관리 방안은 현실적으로 적용 가능할 뿐 아니라 체계 개발 단계에서 체계의 신뢰도 수준을 단계 별로 비교 평가를 통해 체계의 신뢰도 성장 관리를 가능케 한다. 이 연구의 구체적인 내용은, 2장의 무기체계의 신뢰도 예측 기반 신뢰도 성장 관리 방안과 3장의 신뢰도 예측 기반 신뢰도 성장 관리 방안의 감시체계 실제 적용 사례, 그리고 4장의 결론과 향후 연구 계획으로 구성되어 있다.
감시체계의 경우 ROC 에 센서에 대한 신뢰도 요구사항이 있으므로 이를 만족하기 위해 Stage 2에서는 A센서에 대한 신뢰도 개선을 위한 설계 대안 5가지를 제시하였다. 설계 대안은 기존 설계 안에서 신뢰도 구조 변경을 제안하였으며, 설계 대안 1은 센서 모듈 1차 전원의 병렬 구조, 설계 대안 2는 센서 모듈 1차 전원 12개의 Cold Standby 구조, 설계 대안 3은 센서 모듈의 병렬 구조, 설계 대안 4는 센서 모듈 1차 전원 병렬 구조와 센서 모듈의 병렬 구조, 설계 대안 5는 센서 모듈 1차 전원 12개의 Cold Standby 구조와 센서 모듈의 병렬 구조이다. 제시한 설계 대안 5가지 중 설계 대안 1이 실제 A센서 뿐 아니라 B센서 설계에도 반영되었으며, C센서의 경우에는 센서 모듈 1차 전원의 구조가 4 중 3 구조로 변경되었다.
신뢰도 예측 기반 감시체계 신뢰도 성장 관리 분석을 위해 필요한 감시체계의 신뢰도 목표 값은 Initial Stage부터 Stage 3까지는 유사체계 고장 정비데이터를 통해 산출한 잠정 신뢰도 목표 값을 기준하였으며, Stage 4부터는 감시 체계의 OMS/MP(Operational Mode Summary/Mission Profile)와 감시체계에 필요한 사항들을 고려하여 개정된 신뢰도 목표 값을 기준으로 하였다. 각 Stage 별 신뢰도 예측 기반 감시체계 신뢰도 성장 관리 분석 결과를 종합하면 Figure 2와 같다.
따라서 우리나라와 같은 환경에서는 이 연구에서 제시한 신뢰도 예측 기반 신뢰도 성장 관리 방안을 무기체계 개발의 시험 및 평가 이전 초기 개발 단계에서부터 설계 대안을 기반으로 체계에 적용하는 것이 현실적인 대안 중 하나라고 생각된다. 아울러 이 연구에서 제시한 신뢰도 예측 기반 신뢰도 성장 관리 방안은 개발 단계 별로 체계 신뢰도 예측을 통해 체계의 신뢰도 목표 값을 만족 여부를 확인하고 필요 시 체계 신뢰도 할당을 통해 신뢰도 관점에서 변경이 필요한 설계 부분을 제시한다. 이러한 신뢰도 예측과 할당을 포함하는 신뢰도 예측 기반 신뢰도 성장 관리는 시험 및 평가 단계의 시정조치 감소 및 비용 절감 효과와 더불어 체계 신뢰도 목표값 만족을 효율적으로 달성하는데 도움이 될 것으로 판단된다.
이 연구에서는 체계에 대한 시험 평가를 실시하기 이전 체계의 개발 단계에서 적용할 수 있는 신뢰도 예측 기반 신뢰도 성장 관리 방안을 제시하고 감시체계에 실제 적용한 사례를 다루었다. 이 연구에서 제시한 신뢰도 예측 기반 신뢰도 성장 관리 방안은 체계에 대한 시험 평가 이전의 주요 설계 단계나 설계 변경 시점을 중심으로 단계를 구분하고 가용한 정보를 활용하여 단계 별로 체계 신뢰도를 예측하여 이를 기반으로 체계 신뢰도 성장 관리를 수행하는 것이다. 체계 신뢰도 예측은 부품 단위의 고장률 정보와 체계의 신뢰도 구조를 기반으로 기존의 신뢰도 예측 규격을 이용하여 수행하였다.
이 연구에서는 체계에 대한 시험 평가를 실시하기 이전 체계의 개발 단계에서 적용할 수 있는 신뢰도 예측 기반 신뢰도 성장 관리 방안을 제시하고 감시체계에 실제 적용한 사례를 다루었다. 이 연구에서 제시한 신뢰도 예측 기반 신뢰도 성장 관리 방안은 체계에 대한 시험 평가 이전의 주요 설계 단계나 설계 변경 시점을 중심으로 단계를 구분하고 가용한 정보를 활용하여 단계 별로 체계 신뢰도를 예측하여 이를 기반으로 체계 신뢰도 성장 관리를 수행하는 것이다.
설계 대안은 기존 설계 안에서 신뢰도 구조 변경을 제안하였으며, 설계 대안 1은 센서 모듈 1차 전원의 병렬 구조, 설계 대안 2는 센서 모듈 1차 전원 12개의 Cold Standby 구조, 설계 대안 3은 센서 모듈의 병렬 구조, 설계 대안 4는 센서 모듈 1차 전원 병렬 구조와 센서 모듈의 병렬 구조, 설계 대안 5는 센서 모듈 1차 전원 12개의 Cold Standby 구조와 센서 모듈의 병렬 구조이다. 제시한 설계 대안 5가지 중 설계 대안 1이 실제 A센서 뿐 아니라 B센서 설계에도 반영되었으며, C센서의 경우에는 센서 모듈 1차 전원의 구조가 4 중 3 구조로 변경되었다.
컴퓨터1~4의 신뢰도 구조는 병렬 구조로 식별 되었으며, 센서들에 대해서는 실제 상세 설계 기준으로 예측된 신뢰도 값을 적용하였다. 처리장치1, 2는 센서(A센서, B센서, C센서)를 통해 수신되는 신호를 할당하는 기능별로 구분하였다. 그리고 부체계 단위에서 무선장치 등, 모듈 단위에서 S조립체 등이 추가되었다.
이 연구에서 제시한 신뢰도 예측 기반 신뢰도 성장 관리 방안은 체계에 대한 시험 평가 이전의 주요 설계 단계나 설계 변경 시점을 중심으로 단계를 구분하고 가용한 정보를 활용하여 단계 별로 체계 신뢰도를 예측하여 이를 기반으로 체계 신뢰도 성장 관리를 수행하는 것이다. 체계 신뢰도 예측은 부품 단위의 고장률 정보와 체계의 신뢰도 구조를 기반으로 기존의 신뢰도 예측 규격을 이용하여 수행하였다.
Step 5 : 체계는 많은 경우 부체계들의 직렬구조로 이루어진 신뢰도 구조를 갖는다. 체계에 대한 신뢰도 예측 역시 부체계의 경우와 마찬가지로 체계를 구성하는 부체계 목록과 신뢰도 예측 값을 작성하고, 체계의 신뢰도 블록 다이어그램을 작성한 뒤 부체계 신뢰도 예측 값을 입력하여 체계 신뢰도를 예측한다.
Stage 2에서는 CDR 단계 기준의 도면 및 설계 현황을 반영하였다. 컴퓨터1~4의 신뢰도 구조는 병렬 구조로 식별 되었으며, 센서들에 대해서는 실제 상세 설계 기준으로 예측된 신뢰도 값을 적용하였다. 처리장치1, 2는 센서(A센서, B센서, C센서)를 통해 수신되는 신호를 할당하는 기능별로 구분하였다.

이론/모형

체계에 대한 신뢰도 예측 값이 목표 신뢰도에 못미치는 경우 부체계에 대한 신뢰도 할당을 통해 신뢰도 개선 우선순위를 제시하고 추후 설계 변경 대안이 제출되면 그에 대한 신뢰도 예측을 다시 수행하여 신뢰도 관점에서 만족 여부를 확인한다. 부체계에 대한 신뢰도 할당은 Mettas(2000)가 제안한 비용 함수를 이용한 신뢰도 할당 모형을 적용하며 최적화 모형은 다음과 같다.
9) 범위에서 i번째 부체계의 특성에 따라 선택하는 값이며, 각 부체계들의 신뢰도 중요도(Reliability Importance)의 10배 값을 이용하였다. 신뢰도 중요도는 Birnbaum Measure(Birnbaum, 1969)를 사용하였고 i번째 부체계에 대한 신뢰도 중요도 (I _{R i})는 다음과 같이 계산된다. 신뢰도 중요도의 경우 다른 측도를 사용할 수 있으나 체계가 직렬구조로 구성되어 있는 경우에는 Birnbaum Measure를 사용하여도 무리가 없다고 알려져 있다.
Figure 2는 감시체계의 주요 설계 변경 시점을 기준으로 구분한 Stage별로 예측한 체계의 신뢰도 값의 변화를 나타내며 각 Stage별로 신뢰도 예측 관련 주요 이슈들을 보여준다. 이 사례 연구에서 다루는 감시체계는 무기체계의 일종이지만 대부분 상용 전자 장비로 구성되어 있으므로, 민간 전자 장비 신뢰도 예측 규격인 Telcordia SR-332를 신뢰도 예측 규격으로 사용하였다. 모듈의 신뢰도 예측은 모듈의 신뢰도 구조가 직렬 구조, 구성품의 수명분포는 지수분포라는 가정 하에 WQS(Windchill Quality Solutions) 소프트웨어를 사용하여 분석하였다.
모듈의 신뢰도 예측은 모듈의 신뢰도 구조가 직렬 구조, 구성품의 수명분포는 지수분포라는 가정 하에 WQS(Windchill Quality Solutions) 소프트웨어를 사용하여 분석하였다. 체계 및 부체계의 신뢰도 블록 다이어그램 작성과 신뢰도 예측은 BlockSim 소프트웨어를 이용하였고, 신뢰도 지표로는 MTBF (Mean Time Between Failures)를 사용하였다.

성능/효과

Stage 1에서 감시체계의 MTBF는 1,261시간으로 예측되었으며, BlockSim 소프트웨어를 이용하여 모수 값 μ=7.1456, σ=0.9954, λ=1.0074인 Generalized Gamma 분포가 가장 적합한 분포로 추정되었다.
그 이유로는 교환장치의 신뢰도 예측 값이 이전 Stage에 비해 크게 감소함에 따라 감시 체계 신뢰도 감소에 큰 영향을 주었기 때문이다. Stage 3에서 교환장치의 설계가 구체화 되지 않아 기존 유사장비 MTBF를 활용하여 교환장치의 MTBF가 낮게 적용되었으나 이후 Stage에서 상세 설계 사항 반영 후 교환장치의 MTBF가 크게 개선됨을 확인하였다.
기타 보조 장비들 중에서 I장비는 삭제, 교환장치에 J장비가 추가되었으며 각 모듈에 K장비가 추가되었다. Stage 4에서 감시체계 MTBF는 1,290시간으로 예측되었으며 최종 확정된 신뢰도 목표 값 858시간을 만족하는 것을 알 수 있다. 또한 이전 Stage에서 예측된 MTBF 671시간보다 크게 상승하였는데, 가장 큰 이유는 교환 장치의 설계가 변경됨에 따라 교환장치의 MTBF가 4,007시간에서 32,643시간(교환장치1), 300,841시간(교환장치 2), 1,000,000시간(교환장치3), 121,183시간(교환장치4)으로 각각 크게 상승하였기 때문이다.
감시체계 적용 사례의 경우 실제로 신뢰도 예측 기반 신뢰도 성장 관리를 통해 많은 설계 변경이 이루어졌으며, 특히 신뢰도 성장 관리가 체계 개발의 진행과 동시에 이루어짐으로 인하여 과거에 종종 지연되어 비용을 발생시켰던 설계 변경 횟수가 감소하였고 이는 효율적인 체계 개발 효과로 이어졌다. 추후 진행될 감시체계의 개발 시험과 운용 시험 및 야전 운용 단계에서 수집될 고장 데이터를 활용하여 신뢰도 예측 기반 신뢰도 성장 관리의 효과를 검증할 계획이며, 개발 단계에서 진행되는 다양한 신뢰성 시험 결과를 신뢰도 예측 기반 신뢰도 성장 관리에 반영하는 방안을 고려하고자 한다.
이를 바탕으로 부체계에 대해 신뢰도 할당을 수행한 결과, 컴퓨터1~4의 MTBF가 각각 현재 8,283시간에서 8,490시간으로 개선이 필요한 것으로 확인되었다. 따라서 신뢰도 할당 결과를 바탕으로 컴퓨터1~4에 대한 신뢰도 개선을 제안하였고, 이후 Stage에서 설계 변경을 통해 컴퓨터의 MTBF가 13,999시간으로 Stage 1보다 크게 향상되 었으며 신뢰도 구조도 병렬 구조가 반영되었다.
Stage 3에서는 CDR 단계 이후 설계도면 1차 최신화 현황을 반영하였다. 센서들의 전원망, 수량 및 신뢰도 구조가 변경되었고, 장비들의 설계 최신화에 따라 신뢰도 예측 값이 최신화 되었다. 특히 교환장치의 신뢰도 예측 값이 1,560,730시간(Stage 2)에서 4,007시간(Stage 3)으로 크게 감소하였다.
그리고 부체계 단위에서 무선장치 등, 모듈 단위에서 S조립체 등이 추가되었다. 신뢰도 블록 다이어그램을 바탕으로 Stage 2에서의 신뢰도 예측 결과는 MTBF 가 1,367시간으로 예측되었다. BlockSim 소프트웨어를 이용하여 감시체계에 대한 고장 분포를 추정하면, 모수 μ =7.
9999를 적용하였다. 이를 바탕으로 부체계에 대해 신뢰도 할당을 수행한 결과, 컴퓨터1~4의 MTBF가 각각 현재 8,283시간에서 8,490시간으로 개선이 필요한 것으로 확인되었다. 따라서 신뢰도 할당 결과를 바탕으로 컴퓨터1~4에 대한 신뢰도 개선을 제안하였고, 이후 Stage에서 설계 변경을 통해 컴퓨터의 MTBF가 13,999시간으로 Stage 1보다 크게 향상되 었으며 신뢰도 구조도 병렬 구조가 반영되었다.

후속연구

아울러 이 연구에서 제시한 신뢰도 예측 기반 신뢰도 성장 관리 방안은 개발 단계 별로 체계 신뢰도 예측을 통해 체계의 신뢰도 목표 값을 만족 여부를 확인하고 필요 시 체계 신뢰도 할당을 통해 신뢰도 관점에서 변경이 필요한 설계 부분을 제시한다. 이러한 신뢰도 예측과 할당을 포함하는 신뢰도 예측 기반 신뢰도 성장 관리는 시험 및 평가 단계의 시정조치 감소 및 비용 절감 효과와 더불어 체계 신뢰도 목표값 만족을 효율적으로 달성하는데 도움이 될 것으로 판단된다.
Step 7 : Step 6에서 체계 신뢰도 성장 여부와 체계 신뢰도 목표 값 만족 여부를 확인하고 신뢰도 개선이 필요한 경우 체계 개발 또는 설계팀으로 신뢰도 개선을 위한 방안을 피드백하게 된다. 체계에 대한 신뢰도 예측 값이 목표 신뢰도에 못미치는 경우 부체계에 대한 신뢰도 할당을 통해 신뢰도 개선 우선순위를 제시하고 추후 설계 변경 대안이 제출되면 그에 대한 신뢰도 예측을 다시 수행하여 신뢰도 관점에서 만족 여부를 확인한다. 부체계에 대한 신뢰도 할당은 Mettas(2000)가 제안한 비용 함수를 이용한 신뢰도 할당 모형을 적용하며 최적화 모형은 다음과 같다.
감시체계 적용 사례의 경우 실제로 신뢰도 예측 기반 신뢰도 성장 관리를 통해 많은 설계 변경이 이루어졌으며, 특히 신뢰도 성장 관리가 체계 개발의 진행과 동시에 이루어짐으로 인하여 과거에 종종 지연되어 비용을 발생시켰던 설계 변경 횟수가 감소하였고 이는 효율적인 체계 개발 효과로 이어졌다. 추후 진행될 감시체계의 개발 시험과 운용 시험 및 야전 운용 단계에서 수집될 고장 데이터를 활용하여 신뢰도 예측 기반 신뢰도 성장 관리의 효과를 검증할 계획이며, 개발 단계에서 진행되는 다양한 신뢰성 시험 결과를 신뢰도 예측 기반 신뢰도 성장 관리에 반영하는 방안을 고려하고자 한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	체계의 고장 발생이 많아진 이유는?	최근 개발된 무기체계는 과거보다 많은 기능을 포함하고 있으며 복잡한 체계 구성을 가지고 있다. 이에 따라 체계의 고장 발생이 늘어나게 되고 이는 무기체계 개발 이후 해당 무기체계가 야전 배치되었을 때 실현되는 운용 신뢰도가 만족스럽지 못한 경우가 많이 발생하는 이유이기도 하다.
	무기체계 신뢰도 성장 관리는 어떻게 수행되는가?	대부분의 무기체계 신뢰도 성장 관리는 개발 시험(DT, Developmental Test)과 운용 시험(OT, Operational Test) 단계에서 체계 단위 시험을 실시하고 MIL-HDBK-189C의 신뢰도 성장 모형을 이용하여 수행되어진다. 현재 까지 국내외에서 MIL- HDBK-189C의 모형을 바탕으로 많은 연구가 이루어지고 있으며, 체계 개발 초기 단계에서의 연구(체계 신뢰도 성장 계획)와 시험 평가 단계에서의 연구(체계 신뢰도 평가 및 추적)로 구분해 볼 수 있다.
	감시체계란?	감시체계는 주변 해역에 음향탐지기를 비롯한 센서를 해저, 수중, 육상에 설치하여 수상이나 수중으로 접근하는 물체를 식별 및 추적하는 감시정찰 체계이다. 감시체계는 GBL(General Breakdown List)을 기준으로 체계, 부체계, 모듈 등으로 구분할 수 있으며, 총 50개의 부체계로 구성되어 있다.

참고문헌 (24)

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원문보기 상세보기
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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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