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문제 정의
- 보증 데이터로부터 제품 신뢰도에 관한 유용한 정보를 추출해내기 위해 다양한 통계 기법이 사용되고 있다. 본 연구에서는 먼저 보증데이터에 대한 개념을 설명하고, 보증기간이 달력상의 시간으로 주어지는 일차원 보증데이터 분석과 보증기간이 달력 시간과 운영시간을 알 수 있는 이차원 보증 데이터 분석으로 나누어 보증데이터 분석 방법에 대한 연구를 조사하였다. 일차원 보증데이터에 관한 연구는 많이 이루어지고 있으나 일차원적 접근 방법으로 보증데이터를 분석하게 되면 제품의 고장이 하나의 척도에 의해서만 발생한다고 가정해야하고 고장 데이터로부터 두 척도간의 선형관계 정도를 나타내는 모수들을 추정하기 어렵다는 문제점이 발생한다.
- 본 연구에서는 먼저 보증데이터에 대한 개념을 설명하고, 보증기간이 달력상의 시간으로 주어지는 일차원 보증데이터 분석과 보증기간이 달력시간과 운영시간 즉, 고장난 제품의 실 가동시간을 알 수 있는 이차원 보증 데이터 분석의 유형으로 나누어 보증데이터 분석방법에 대한 동향을 조사하고자 한다.
- 본 연구에서는 별도의 추적 조사 없이 보증 데이터만을 이용하는 Yang과 Zaghati의 방법을 설명한다. 이 방법은 축차회귀(Sequential Regression)분석을 통해 신뢰도의 과대평가를 보정한다.
가설 설정
- 와이블 분포의 모수를 추정하기 위한 대표적인 방법으로 최우추정법이 있다. 최우추정의 원리는 표본결과가 모집단을 대표한다는 가정 하에 모수가 어떤 값일 때 관찰된 표본결과가 나타날 가능성이 제일 큰 값을 찾는 것이다. 즉, 나타난 표본결과로부터 우도 함수를 최대로 하는 모수 값을 추정치로 한다.
- Lu(1998)는 초기 고장 주행거리 데이터를 활용하여 장기 또는 단기 신뢰도를 추정하고, 신뢰도에 문제가 있는 제품에 대한 조기의사결정(예, 리콜)을 지원하는 방법을 제안하였다. 추적조사를 통해 월간 평균 주행거리와 월간 주행거리의 표준편차를 구했고, 주행거리는 대수 정규분포를 따른다고 가정하였다[17]. Oh와 Bai(2001)은 보증기간 후의 사용현장데이터를 추가하여 신뢰성을 분석하는 절차를 제안하였다[21]
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