통계·데이터과학과 4 신뢰성공학 1. 여러 가지 업무 중 신뢰성인증 또는 신뢰성평가를 하는 연구원(예를 들어, 한국자동차연구원)을 검색하여, 해당 부서에서는 어떤 일을 하고 있는지 조사하라. (10점) 2. 어느 아이템 40개에 대한 수명시험 결과 다음과 같은 데이터를 얻

소개글

통계·데이터과학과 4 신뢰성공학 1. 여러 가지 업무 중 신뢰성인증 또는 신뢰성평가를 하는 연구원(예를 들어, 한국자동차연구원)을 검색하여, 해당 부서에서는 어떤 일을 하고 있는지 조사하라. (10점) 2. 어느 아이템 40개에 대한 수명시험 결과 다음과 같은 데이터를 얻에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. 여러 가지 업무 중 신뢰성인증 또는 신뢰성평가를 하는 연구원(예를 들어, 한국자동차연구원)을 검색하여, 해당 부서에서는 어떤 일을 하고 있는지 조사하라. (10점)

2. 어느 아이템 40개에 대한 수명시험 결과 다음과 같은 데이터를 얻었다. 히스토그램을 이용하여 수명분포 를 추정하고, 불신뢰도 , 신뢰도 , 고장률 를 도시하라. (5점)
5.2, 5.5, 5.5, 4.1, 3.6, 4.2, 4.3, 5.0, 4.1, 4.5
4.2, 4.8, 5.0, 4.5, 5.2, 5.5, 5.2, 5.2, 4.4, 4.9
4.5, 5.5, 5.5, 5.1, 5.6, 5.4, 4.8, 5.3, 5.0, 4.5
5.1, 4.8, 5.0, 5.4, 5.1, 5.6, 4.5, 5.3, 4.9, 5.1 (단위: 시간)

3. 병렬계, 리던던트 시스템, 대기 리던던트 시스템의 현실적인 예를 들어라. (5점)

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)
(2) 의 점추정값과 95% 신뢰구간은? (5점)

본문내용

성이 크게 향상됩니다.
리던던트 시스템의 예
리던던트 시스템은 중복성을 통해 고장에 대비하는 시스템을 말합니다. 필수적인 작업을 수행하는 주요 구성 요소의 복사본을 추가하여, 주요 구성 요소가 실패했을 때 이를 대체할 수 있습니다.
예: 이중화된 전력 공급 시스템. 중요한 데이터 센터나 병원에서는 전력 공급의 중단이 치명적일 수 있으므로, 이중화된 전력 공급 시스템을 구축합니다. 주 전력 공급이 실패하면 자동으로 대체 전력 공급 시스템(예: 비상 발전기)이 작동하게 됩니다.
대기 리던던트 시스템의 예
대기 리던던트 시스템은 필요할 때만 활성화되는 중복 구성 요소를 포함합니다. 이러한 시스템은 에너지와 자원을 절약하기 위해 일상적인 작동에는 포함되지 않은 구성 요소를 대기 상태로 유지합니다.
예: 핫 스탠바이 모드의 비상 통신 시스템. 항공기나 해상 선박에서 사용하는 비상 통신 시스템은 일반적인 상황에서는 비활성화되어 있으며, 비상 상황 발생 시 활성화되어 통신을 담당합니다. 이 시스템은 주 통신 시스템이 실패했을 때 중요한 역할을 합니다.
각각의 예는 특정 상황에서 시스템의 신뢰성과 가용성을 높이는 데 중요한 역할을 하는 다양한 리던던시 전략을 보여줍니다.
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)
(2) 의 점추정값과 95% 신뢰구간은? (5점)
(1) 위의 그래프는 주어진 베어링 고장 시간 데이터에 대한 Weibull 확률 그래프를 보여줍니다. 실제 데이터(점)와 Weibull 분포로부터 추정된 곡선(빨간색)이 나타나 있습니다. 이를 통해 베어링의 수명 분포를 Weibull 분포로 모델링할 수 있음을 확인할 수 있습니다.
(2) 추정된 Weibull 분포의 형상 매개변수(Shape parameter)
β의 점추정값은 약 2.92입니다. 이 매개변수의 95% 신뢰구간은 약 2.81에서 3.03으로 계산되었습니다. 이는 해당 베어링의 수명 데이터가 Weibull 분포를 따르며, 추정된 형상 매개변수가 해당 구간 내에 있을 확률이 95%임을 나타냅니다.

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