목차
1. 여러 가지 업무 중 신뢰성인증 또는 신뢰성평가를 하는 연구원(예를 들어, 한국자동차연구원)을 검색하여, 해당 부서에서는 어떤 일을 하고 있는지 조사하라. (10점)
1) 개요(한국기계연구원 신뢰성평가연구실)
2) 연혁
①기반구축단계(2000~2005) ②보급 및 기술확산단계(2005~2011) ③도약단계(2011~ )
3) 주요 업무
2. 어느 아이템 40개에 대한 수명시험 결과 다음과 같은 데이터를 얻었다. 히스토그램을 이용하여 수명분포 를 추정하고, 불신뢰도 , 신뢰도 , 고장률 를 도시하라.(5점)
3. 병렬계, 리던던트 시스템, 대기 리던던트 시스템의 현실적인 예를 들어라. (5점)
4. 특정 베어링의 수명을 조사하기 위하여 n=18개의 베어링을 가지고 시험을 시작하여 모두 고장 날 때까지 시험이 계속되었다. 고장시간에 대한 관측값은 다음과 같다.
(1) 의 그래프를 그려라. (5점)
(2) 의 점추정값과 95% 신뢰구간은? (5점)
5. 참고문헌
1) 개요(한국기계연구원 신뢰성평가연구실)
2) 연혁
①기반구축단계(2000~2005) ②보급 및 기술확산단계(2005~2011) ③도약단계(2011~ )
3) 주요 업무
2. 어느 아이템 40개에 대한 수명시험 결과 다음과 같은 데이터를 얻었다. 히스토그램을 이용하여 수명분포 를 추정하고, 불신뢰도 , 신뢰도 , 고장률 를 도시하라.(5점)
3. 병렬계, 리던던트 시스템, 대기 리던던트 시스템의 현실적인 예를 들어라. (5점)
4. 특정 베어링의 수명을 조사하기 위하여 n=18개의 베어링을 가지고 시험을 시작하여 모두 고장 날 때까지 시험이 계속되었다. 고장시간에 대한 관측값은 다음과 같다.
(1) 의 그래프를 그려라. (5점)
(2) 의 점추정값과 95% 신뢰구간은? (5점)
5. 참고문헌
본문내용
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0
time <- c(0.5,1.5,2.5,3.5,4.5,5.5)
Ft <- c(0,0,0,1/40,17/40,40/40)
Rt <- c(1,1,1,39/40,23/40,0)
ht <- c(0,0,0,1/40,16/39,23/23)
par(mfrow=c(2,2))
plot(time, Ft, type = \"b\", col=\"green\", pch=8, panel.first = grid(7, 7))
plot(time, Rt, type = \"b\", col=\"blue\", pch=15, panel.first = grid(7, 7))
plot(time, ht, type = \"b\", col=\"red\", pch=17, panel.first = grid(7, 7))
3. 병렬계, 리던던트 시스템, 대기 리던던트 시스템의 현실적인 예를 들어라. (5점)
①병렬계
병렬계(parallel system)는 시스템의 구성품이 모두 고장날 때 시스템이 드디어 고장 난다. 즉, 병렬계 시스템은 여러 개의 구성요소가 병렬적으로 작동하는 구조를 가진 시스템으로, 일부 구성요소가 고장이 나더라도 다른 구성요소들이 여전히 작동하여 전체 시스템이 계속해서 작동할 수 있도록 하는 구조이다. 병렬로 연결하면 시스템 신뢰도는 구성품의 신뢰도보다 더 높아진다. 그러나 이는 시스템에 여분을 확보하는 것이므로 무게나 부피 등이 많이 나가 비경제적일 수 있다. 따라서 경제성뿐 아니라 신뢰도까지 높이려면 시스템 내 구성품의 신뢰도 자체를 높여야 한다.
일상에서 쉽게 관찰할 수 있는 병렬계 시스템의 예로는 전기 공급망이 있다. 전기 공급망은 여러 개의 발전소, 수송선로, 분배선로 등 여러 구성요소들이 병렬적으로 작동하여 전기를 제공한다. 따라서 일부 발전소나 수송선로, 분배선로 등에서 고장이 나더라도 다른 구성요소들이 여전히 작동하며 전기를 제공할 수 있도록 보장한다. 그러나 모든 발전소, 수송선로, 분배선로 등이 고장이 나면 전기 공급망은 마침내 작동하지 않게 된다. 따라서, 전기 공급망은 병렬계 시스템의 현실적인 예시 중 하나라고 할 수 있다.
②m/n 리던던트 시스템
m/n(m out of n, 1≤m≤n) 리던던트 시스템은 n개의 구성품 중 적어도 m개가 작동하면 시스템이 작동하는 것이다. 단일 구성품보다 리던던트 시스템으로 하면 신뢰도는 높아지지만 동일 기능을 가진 요소를 복수 개 사용하게 되므로 비용, 중량, 용적 등이 증가한다. 따라서 시스템 신뢰도 향상을 위해서는 리던던트 시스템으로 할 것인지, 시스템 내 구성품의 신뢰도를 향상시킬 것인지는 Q(quality, 질), C(cost, 비용), D(delivery, 납기), S(safety, 안정성) 면에서 종합적으로 판단해야 한다.
n개의 겹줄로 움직이는 승강기에서 최대부하를 견디는 데 적어도 m개의 겹줄이 필요한 경우가 예가 된다. 자동차의 제동 시스템은 브레이크 패드, 브레이크 디스크, 브레이크 플루이드, 브레이크 캘리퍼 등 여러 부품으로 이루어져 있다. 이때, 일부 부품이 고장이 나더라도 충분한 수의 부품이 올바르게 동작하면 전체 시스템은 여전히 정상적으로 작동하므로, 자동차의 브레이크 제동 시스템은 m/n 리던던트 시스템의 예가 될 수 있다.
또한 대부분의 대형 항공기는 두 개 이상의 엔진을 가지고 있는데, 두 개 이상의 엔진 중 적어도 하나 이상이 작동해야 항공기가 안전하게 비행 가능하므로 m/n 리던던트 시스템의 예라고 할 수 있다.
③대기 리던던트 시스템
대기 리던던트 시스템[standby redundant system 또는 passive parallel system(수동 병렬계)]은 하나의 구성품(주부품)만 사용상태에 두고 나머지는 필요할 때까지 대기상태로 두는 시스템이다. 따라서 대기 리던던트 시스템의 수명은 주부품 1개만 있는 시스템의 수명보다 더 길다. 일상에서 쉽게 관찰할 수 있는 대기 리던던트 시스템의 예로는 가정용 발전기가 있다. 가정용 발전기는 일상 생활에서 정전이 발생했을 때 사용되는데, 이때 대기 리던던트 시스템으로 작동한다. 발전기는 일반적으로 전원 공급이 원활하지 않은 상황에서만 사용되므로, 그 외의 경우에는 대기 상태로 남겨둔다. 그리고 전기가 필요한 상황에서 발전기를 즉시 사용할 수 있다. 따라서, 가정용 발전기는 대기 리던던트 시스템의 예시 중 하나로 볼 수 있다.
4. 특정 베어링의 수명을 조사하기 위하여 =18개의 베어링을 가지고 시험을 시작하여 모두 고장 날 때까지 시험이 계속되었다. 고장시간에 대한 관측값은 다음과 같다.
17.88 28.92 33.00 41.52 42.12 45.60 48.48 51.84 51.96
54.12 55.56 67.80 68.64 71.23 78.88 84.12 93.12 98.64
(1) 의 그래프를 그려라. (5점)
failure_times <- c(17.88, 28.92, 33.00, 41.52, 42.12, 45.60, 48.48, 51.84, 51.96,
54.12, 55.56, 67.80, 68.64, 71.23, 78.88, 84.12, 93.12, 98.64)
# 고장시간 오름차순 정렬
t <- sort(failure_times)
d = rep(1, 18) # 중도중단 시간이 없는 완전데이터이므로 모두 1로 함.
rel.data = data.frame(t, d)
library(survival)
rel <- survfit(Surv(t, d) ~ 1, type=\"kaplan-meier\", conf.type=\"plain\", data=rel.data)
summary(rel)
plot(rel, xlab=\"time\", ylab=\"reliability\")
(2) 의 점추정값과 95% 신뢰구간은? (5점)
신뢰도에 대한 구간추정은 교재 p72의 식 (4-4)를 활용하면 된다.
따라서 95% 신뢰구간은 (0.6111±1.96×0.1149)
이 결과는 (1)에서 R코드로 구한 48.5와 51.8의 신뢰구간 사이에 있는 값임을 알 수 있다.
5. 참고문헌
백재욱·박정원(2023), 신뢰성공학, 한국방송통신대학교출판문화원.
한국기계연구원 https://www.kimm.re.kr/
0
time <- c(0.5,1.5,2.5,3.5,4.5,5.5)
Ft <- c(0,0,0,1/40,17/40,40/40)
Rt <- c(1,1,1,39/40,23/40,0)
ht <- c(0,0,0,1/40,16/39,23/23)
par(mfrow=c(2,2))
plot(time, Ft, type = \"b\", col=\"green\", pch=8, panel.first = grid(7, 7))
plot(time, Rt, type = \"b\", col=\"blue\", pch=15, panel.first = grid(7, 7))
plot(time, ht, type = \"b\", col=\"red\", pch=17, panel.first = grid(7, 7))
3. 병렬계, 리던던트 시스템, 대기 리던던트 시스템의 현실적인 예를 들어라. (5점)
①병렬계
병렬계(parallel system)는 시스템의 구성품이 모두 고장날 때 시스템이 드디어 고장 난다. 즉, 병렬계 시스템은 여러 개의 구성요소가 병렬적으로 작동하는 구조를 가진 시스템으로, 일부 구성요소가 고장이 나더라도 다른 구성요소들이 여전히 작동하여 전체 시스템이 계속해서 작동할 수 있도록 하는 구조이다. 병렬로 연결하면 시스템 신뢰도는 구성품의 신뢰도보다 더 높아진다. 그러나 이는 시스템에 여분을 확보하는 것이므로 무게나 부피 등이 많이 나가 비경제적일 수 있다. 따라서 경제성뿐 아니라 신뢰도까지 높이려면 시스템 내 구성품의 신뢰도 자체를 높여야 한다.
일상에서 쉽게 관찰할 수 있는 병렬계 시스템의 예로는 전기 공급망이 있다. 전기 공급망은 여러 개의 발전소, 수송선로, 분배선로 등 여러 구성요소들이 병렬적으로 작동하여 전기를 제공한다. 따라서 일부 발전소나 수송선로, 분배선로 등에서 고장이 나더라도 다른 구성요소들이 여전히 작동하며 전기를 제공할 수 있도록 보장한다. 그러나 모든 발전소, 수송선로, 분배선로 등이 고장이 나면 전기 공급망은 마침내 작동하지 않게 된다. 따라서, 전기 공급망은 병렬계 시스템의 현실적인 예시 중 하나라고 할 수 있다.
②m/n 리던던트 시스템
m/n(m out of n, 1≤m≤n) 리던던트 시스템은 n개의 구성품 중 적어도 m개가 작동하면 시스템이 작동하는 것이다. 단일 구성품보다 리던던트 시스템으로 하면 신뢰도는 높아지지만 동일 기능을 가진 요소를 복수 개 사용하게 되므로 비용, 중량, 용적 등이 증가한다. 따라서 시스템 신뢰도 향상을 위해서는 리던던트 시스템으로 할 것인지, 시스템 내 구성품의 신뢰도를 향상시킬 것인지는 Q(quality, 질), C(cost, 비용), D(delivery, 납기), S(safety, 안정성) 면에서 종합적으로 판단해야 한다.
n개의 겹줄로 움직이는 승강기에서 최대부하를 견디는 데 적어도 m개의 겹줄이 필요한 경우가 예가 된다. 자동차의 제동 시스템은 브레이크 패드, 브레이크 디스크, 브레이크 플루이드, 브레이크 캘리퍼 등 여러 부품으로 이루어져 있다. 이때, 일부 부품이 고장이 나더라도 충분한 수의 부품이 올바르게 동작하면 전체 시스템은 여전히 정상적으로 작동하므로, 자동차의 브레이크 제동 시스템은 m/n 리던던트 시스템의 예가 될 수 있다.
또한 대부분의 대형 항공기는 두 개 이상의 엔진을 가지고 있는데, 두 개 이상의 엔진 중 적어도 하나 이상이 작동해야 항공기가 안전하게 비행 가능하므로 m/n 리던던트 시스템의 예라고 할 수 있다.
③대기 리던던트 시스템
대기 리던던트 시스템[standby redundant system 또는 passive parallel system(수동 병렬계)]은 하나의 구성품(주부품)만 사용상태에 두고 나머지는 필요할 때까지 대기상태로 두는 시스템이다. 따라서 대기 리던던트 시스템의 수명은 주부품 1개만 있는 시스템의 수명보다 더 길다. 일상에서 쉽게 관찰할 수 있는 대기 리던던트 시스템의 예로는 가정용 발전기가 있다. 가정용 발전기는 일상 생활에서 정전이 발생했을 때 사용되는데, 이때 대기 리던던트 시스템으로 작동한다. 발전기는 일반적으로 전원 공급이 원활하지 않은 상황에서만 사용되므로, 그 외의 경우에는 대기 상태로 남겨둔다. 그리고 전기가 필요한 상황에서 발전기를 즉시 사용할 수 있다. 따라서, 가정용 발전기는 대기 리던던트 시스템의 예시 중 하나로 볼 수 있다.
4. 특정 베어링의 수명을 조사하기 위하여 =18개의 베어링을 가지고 시험을 시작하여 모두 고장 날 때까지 시험이 계속되었다. 고장시간에 대한 관측값은 다음과 같다.
17.88 28.92 33.00 41.52 42.12 45.60 48.48 51.84 51.96
54.12 55.56 67.80 68.64 71.23 78.88 84.12 93.12 98.64
(1) 의 그래프를 그려라. (5점)
failure_times <- c(17.88, 28.92, 33.00, 41.52, 42.12, 45.60, 48.48, 51.84, 51.96,
54.12, 55.56, 67.80, 68.64, 71.23, 78.88, 84.12, 93.12, 98.64)
# 고장시간 오름차순 정렬
t <- sort(failure_times)
d = rep(1, 18) # 중도중단 시간이 없는 완전데이터이므로 모두 1로 함.
rel.data = data.frame(t, d)
library(survival)
rel <- survfit(Surv(t, d) ~ 1, type=\"kaplan-meier\", conf.type=\"plain\", data=rel.data)
summary(rel)
plot(rel, xlab=\"time\", ylab=\"reliability\")
(2) 의 점추정값과 95% 신뢰구간은? (5점)
신뢰도에 대한 구간추정은 교재 p72의 식 (4-4)를 활용하면 된다.
따라서 95% 신뢰구간은 (0.6111±1.96×0.1149)
이 결과는 (1)에서 R코드로 구한 48.5와 51.8의 신뢰구간 사이에 있는 값임을 알 수 있다.
5. 참고문헌
백재욱·박정원(2023), 신뢰성공학, 한국방송통신대학교출판문화원.
한국기계연구원 https://www.kimm.re.kr/
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