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예방정비 최적화를 위한 중도절단 자료의 최적 샘플링 방안

Optimal Sampling Method of Censored Data for Optimizing Preventive Maintenance

  • Lee, In-Hyun (Department of Control and Instrumentation Engineering, Kwangwoon University) ;
  • Oh, Sea-Hwa (Department of Control and Instrumentation Engineering, Kwangwoon University) ;
  • Li, Chang-Long (Department of Control and Instrumentation Engineering, Kwangwoon University) ;
  • Yang, Dong-In (Department of Control and Instrumentation Engineering, Kwangwoon University) ;
  • Lee, Key-Seo (Department of Control and Instrumentation Engineering, Kwangwoon University)
  • 투고 : 2013.02.20
  • 심사 : 2013.05.07
  • 발행 : 2013.06.30

초록

어떤 제품의 수명주기 전체에 대한 고장 자료가 없을 때 초기 고장 자료만을 이용하여 신뢰성 척도를 분석할 경우에는 과소추정이 될 수 있고, 많은 수의 중도절단 자료를 고장 자료와 함께 활용할 경우에는 과대추정이 되어 실제 수명과 상당한 오차가 존재할 수 있다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로 고장자료는 실제 고유의 수명 분포를 갖고 있으므로 중도절단 자료의 비율을 최적으로 표본을 뽑을 경우 추정된 분포와 실제 수명 분포가 근접해질 수 있다는 아이디어로 최적의 분포를 추정하기 위한 중도절단 비율을 선택하는 최적 샘플링 추정 절차에 대해 제안하였고, 실제 사례로 검증하였다. 향후 이 논문에서 제시한 방법을 TWC의 정비 정책에 적용하면 최적의 정비 정책을 수립할 수 있으므로 신뢰성 향상이나 비용 절감 등의 효과를 기대할 수 있을 것으로 예상한다.

과제정보

연구 과제 주관 기관 : 국토교통부

참고문헌

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