<div data-bbox="165 102 243 116" data-label="Page-Header"><p>제14981호</p></div>
<div data-bbox="435 102 456 116" data-label="Page-Header"><p>관</p></div>
<div data-bbox="541 102 562 116" data-label="Page-Header"><p>보</p></div>
<div data-bbox="675 102 830 116" data-label="Page-Header"><p>2001.12.19. (수요일)</p></div>
<div data-bbox="125 125 285 495" data-label="List-Group">
<ul>
<li>⑦ Mortality Drift (mortality 드리프트 모델)
      <ul>
<li>허용차 초과의 비율이 시간에 따라 단조롭게 증가하거나 감소함을 가지는 파라미터</li>
</ul>
</li>
<li>⑧ Warranty (보증 모델)
      <ul>
<li>종종 시간 구간동안 허용차 초과가 발생하는 경향의 파라미터</li>
<li>이러한 과정들은 아래의 수학적인 함수에 의해 모델화 되어진다. 계수에 대한 미분은 최우수정의 목적으로 포함되어 진다.</li>
</ul>
</li>
</ul>
</div>
<div data-bbox="285 395 305 495" data-label="Section-Header"><p>Exponential Model</p></div>
<div data-bbox="305 295 365 365" data-label="Equation-Block">
<math display="block">R(t|\hat{\theta}) = e^{-\hat{\theta}t}</math>
<math display="block">\frac{\partial R}{\partial \hat{\theta}} = -te^{-\hat{\theta}t}</math>
</div>
<div data-bbox="355 415 375 495" data-label="Section-Header"><p>Weibull Model</p></div>
<div data-bbox="375 275 445 375" data-label="Equation-Block">
<math display="block">R(t|\hat{\theta}) = e^{-\hat{\theta}t^{\beta}}</math>
<math display="block">\frac{\partial R}{\partial \hat{\theta}} = -\frac{\beta}{\hat{\theta}^{\beta}}(t^{\beta})^{\beta-1}e^{-\hat{\theta}t^{\beta}}</math>
<math display="block">\frac{\partial R}{\partial \hat{\theta}^{\beta}} = (t^{\beta})^{\beta-1}e^{-\hat{\theta}t^{\beta}}</math>
</div>
<div data-bbox="465 365 485 495" data-label="Section-Header"><p>Mixed Exponential Model</p></div>
<div data-bbox="485 275 555 375" data-label="Equation-Block">
<math display="block">R(t|\hat{\theta}) = (1+\hat{\theta}t)^{-\beta}</math>
<math display="block">\frac{\partial R}{\partial \hat{\theta}} = -\frac{\beta}{\hat{\theta}^{\beta}}(1+\hat{\theta}t)^{-\beta-1}</math>
<math display="block">\frac{\partial R}{\partial \hat{\theta}^{\beta}} = -(1+\hat{\theta}t)^{-\beta-1}</math>
</div>
<div data-bbox="565 385 585 495" data-label="Section-Header"><p>Random Walk Model</p></div>
<div data-bbox="585 275 695 375" data-label="Equation-Block">
<math display="block">Q(\hat{\theta}) = \frac{\hat{\theta}}{\sqrt{\hat{\theta}^2+1}}</math>
<math display="block">R(t|\hat{\theta}) = \text{erf}(Qt)</math>
<math display="block">\frac{\partial R}{\partial \hat{\theta}} = \frac{2}{\sqrt{\pi}}e^{-Q^2t^2}(\hat{\theta}^2+1)^{-3/2}</math>
<math display="block">\frac{\partial R}{\partial \hat{\theta}^2} = -\frac{1}{\sqrt{\pi}}e^{-Q^2t^2}\hat{\theta}(\hat{\theta}^2+1)^{-5/2}</math>
</div>
<div data-bbox="695 335 715 495" data-label="Section-Header"><p>Restricted Random Walk Model</p></div>
<div data-bbox="715 250 875 405" data-label="Equation-Block">
<math display="block">Q(\hat{\theta}) = \frac{\hat{\theta}}{\sqrt{1+\hat{\theta}^2}(-e^{-\hat{\theta}^2})}</math>
<math display="block">R(t|\hat{\theta}) = \text{erf}(Qt)</math>
<math display="block">\frac{\partial R}{\partial \hat{\theta}^2} = -\frac{2}{\sqrt{\pi}}e^{-Q^2t^2}\left[1+\hat{\theta}^2(-e^{-\hat{\theta}^2})\right]^{-3/2}</math>
<math display="block">\frac{\partial R}{\partial \hat{\theta}} = -\frac{1}{\sqrt{\pi}}e^{-Q^2t^2}\left[1+\hat{\theta}^2(-e^{-\hat{\theta}^2})\right]^{-3/2}</math>
<math display="block">\frac{\partial R}{\partial \hat{\theta}^2} = -\frac{1}{\sqrt{\pi}}e^{-Q^2t^2}\hat{\theta}^2\left[1+\hat{\theta}^2(-e^{-\hat{\theta}^2})\right]^{-5/2}</math>
</div>
<div data-bbox="125 505 285 875" data-label="Text">
<p>교정주기의 추정에 따른 확률적인 해석을 하고, 일정한 신뢰수준에서의 측정불확도를 확인함으로써 데이터의 신뢰성을 가지게된다.</p>
<p>이러한 불확도는 산출된 교정주기의 상하한 범위를 제공하며, 같은 신뢰수준에서 결정된 상하한의 값을 이를 추정값으로 유도하기 위하여 사용되는 데이터의 신뢰성 및 데이터 값으로 정해진다.</p>
<p>그러나, 특성신뢰성 모델에서만 이러한 한계를 명확히 계산할 수 있으며, 임의의 주기에 적용 가능한 상하한의 값을 계산하는 일반적인 방법은 없다.</p>
</div>
<div data-bbox="285 505 375 875" data-label="Text">
<p>따라서 대부분의 경우 교정주기 신뢰한계를 직접적으로 산출하는 방법을 구상하는 것을 대신하여 오히려 함수에 대한 신뢰범위를 결정하는 접근방법을 따른다.</p>
</div>
<div data-bbox="375 505 445 875" data-label="Section-Header">
<p>11) 측정 신뢰도의 모델</p>
<p>신뢰도 모델들은 허용차이값 처리 모델상으로 나타내며, 드리프트 모델을 제외하고는 모든 모델들이 실제로는 유용하게 사용되어 왔다.</p>
</div>
<div data-bbox="445 505 505 875" data-label="Text">
<p>드리프트 모델은 직관적인 매력과 약간의 독특한 이익을 제공하기 때문에 신뢰도 모델에 포함된다. 다음에 제시된 모델들은 각각 특정 허용차 이탈 메커니즘에 부합된다.</p>
</div>
<div data-bbox="505 505 615 875" data-label="List-Group">
<ul>
<li>① Exponential (지수 모델)
      <ul>
<li>허용차 초과 비율들이 시간에 따라 나란방에 따른 파라미터</li>
</ul>
</li>
<li>② Weibull 모델 (Weibull 모델)
      <ul>
<li>허용차 초과 비율들이 시간에 따라 남기나 소멸함에 따라 증가하거나 감소됨이 포함된 파라미터</li>
</ul>
</li>
<li>③ Mixed Exponential(혼합 지수 모델)
      <ul>
<li>많은 요소들로 구성된 아이템 또는 파라미터, 각각의 허용차 초과 비율상을 가짐</li>
</ul>
</li>
<li>④ Random Walk (임의 walk 모델)
      <ul>
<li>파라미터의 값이 일정하지 않은 혼돈범의 결과로서 허용차 초과를 반증하는 파라미터</li>
</ul>
</li>
<li>⑤ Restricted Random Walk(제한된 임의 walk 모델)
      <ul>
<li>허용차 초과가 정의되어진 한계 안에서 강제로 발생하는 분구</li>
</ul>
</li>
<li>⑥ Modified Gamma(수정된 gamma 모델)
      <ul>
<li>허용차 초과가 시간에 따라 계산되어지는 스트레스의 결과로 발생됨을 포함하는 파라미터</li>
</ul>
</li>
</ul>
</div>
<div data-bbox="485 885 515 900" data-label="Page-Footer"><p>167</p></div>