<div data-bbox="165 100 242 112" data-label="Page-Header"><p>제14981 호</p></div>
<div data-bbox="438 100 457 112" data-label="Page-Header"><p>관</p></div>
<div data-bbox="544 100 563 112" data-label="Page-Header"><p>보</p></div>
<div data-bbox="679 100 829 112" data-label="Page-Header"><p>2001.12.19. (수요일)</p></div>
<div data-bbox="128 505 170 873" data-label="Text"><p>이탈로 MTE 파라미터의 변화가 어떤 방향에 의해 일어났다고 미리 가정하는 것이다.</p></div>
<div data-bbox="170 505 314 873" data-label="Text"><p>다양하고 복잡한 측정기능으로 인하여, 이 공정의 세부적인 허용치이탈 확률은 매우 어렵거나 불가능하다. 이는 허용치 이탈 조건의 반생활을 예측과 함께 개개의 측정기능 특성이 물리법칙을 어긴다는 것이 아니라 강비를 유지 관리하는 프로그램의 사이를 벗어난다는 말이다. 이러한 형태는 다른 종류의 운진 조건, 환경, 적용분야를 가진 측정기들에 대해 행해지다면 취 대적으로 비실용적이다.</p></div>
<div data-bbox="314 505 387 873" data-label="Text"><p>이러한 조건들에 대한 변화는 대개 예측 불가능하며, 허용치 이내에서 허용치 이탈로 변화하는 것은 측정기 등의 부품을 인위적으로 결정적 하기 보다는 확률적으로 경해야 하기 때문이다.</p></div>
<div data-bbox="387 505 577 873" data-label="Text"><p>이러한 관점은 상식적으로 볼 때, 각각의 측정기들은 다양한 형태의 제작과 유지 보수에 의해 원래의 측정기 분류 형태를 유지하는 개념으로 이해할 수 있다. 더 나아가 측정기 전체 시스템에 의해 유지되는 MTE에 대한 동적 환경과 적용범위 조건은 이러한 시스템의 측정기에 대한 요구조건과 작동가능성의 확률적인 특성으로 대상 기기를 비 인물적인 측정기로 바꿀 수 있다. 이러한 이유로, 개개의 MTE 파라미터를 성능 영역에 맞추는 것에 실패(즉 허용치 이탈 조건의 발생)하는 것은 비 인물적인 현상, 즉 확률법칙으로 설명할 수 있는 현상으로 볼 수 있다.</p></div>
<div data-bbox="577 727 601 873" data-label="Section-Header"><p>3) 허용치 이탈의 시간 급수</p></div>
<div data-bbox="601 505 674 873" data-label="Text"><p>앞에서 지적된 바와 같이, 비교적 높은 등급의 확실성은 측정기의 파라미터가 고정 직후에 성능시험과 부합된다는 가정 하에 가능한 것이다. 측정기가 사용이나 보관에 따른 오작의 영향을 받게되면, 신뢰도는 줄어든다.</p></div>
<div data-bbox="674 505 873 873" data-label="Text"><p>이때 곧바로 새 교정이 실시되지 않으면 시간에 따라 측정기는 허용치 이내의 확실성은 감소할 것이다. 확률법칙에 따라 진행되는 프로세스를 따라 일어나는 비 인물적인 현상은 확률공정(Stochastic process)으로 간주된다. 시 확률적 현상의 분석에 관한 한 가지 방법은 시간 급수 분석이 있으며, 시간 급수는 연대기적으로 나열된 관찰의 집합이다. 시간 급수를 포함한 관찰 이 T의 간격으로 이루어졌고 관찰이 비 인물적 시간의 세 이루어졌다고 가정하자. 시간에 관측변수의 관찰치를 R(t)로 놓으면, 관찰의 집합은 확률공정 {R(t), t ∈ R}를 실현한 시간급수이다. {R(t), t ∈ R} 시간급수 분석은 [7]</p></div>
<div data-bbox="128 122 170 489" data-label="Text"><p>강통안의 고정 주기에 상응하는, R(t)를 관찰치 신뢰도로 놓을 때 발생하는 고정 주기 분석문제에 적용할 수 있다.</p></div>
<div data-bbox="170 122 291 489" data-label="Text"><p>R(t)는 최종 교정에서 t 주기 후에 기록된 허용치 이내 또는 허용치 이탈 관찰의 표본에서 얻을 수 있다. s를 표본의 허용치 이내 관찰된 수로, 표본의 크기를 n이라고 하면 관찰 측정 신뢰도는 R(t) = s/n(t)로 주어진다. 교정 주기와 관계 있다. 관찰 표본에 기초한 측정 관찰신뢰도는 이론적으로 또는 기대되는 측정 신뢰도 R(t)로 나타내면</p></div>
<div data-bbox="291 242 325 426" data-label="Equation-Block"><math display="block">R(t) = \lim_{n \rightarrow \infty} \frac{s(t)}{n(t)}, \text{ 또는 } R(t) = E[R(t)]</math></div>
<div data-bbox="325 277 353 489" data-label="Text"><p>이때 E[R(t)]함수는 s의 확률적 기대치 값이다.</p></div>
<div data-bbox="353 387 375 489" data-label="Section-Header"><p>4) 시간급수의 분석</p></div>
<div data-bbox="375 122 447 489" data-label="Text"><p>허용치 이내에서 허용치 이탈로 변화되는 상태에 있는 확률적 공정은 표본이 고정 시간과 고정 결과로 나타나고, 이러한 과정의 연결은 시간급수 실험의 형태로 나타날 수 있다.</p></div>
<div data-bbox="447 122 591 489" data-label="Text"><p>시간급수의 관측성을 제공하기 위해 표본은 시간의 흐름에 따라 인대기적으로 나열되고, 자료는 측정치(변수자료)이거나 허용치 이내/이탈로 관찰된다. 전자는 MTE 관리더 대 확률공정의 모델을 만들게 되고, 후자는 직접적으로 파라미터 신뢰성 측정을 나타내는 가동성 모델을 형성하게 된다. 거의 모든 고정 리플 시스템이 첨부 자료만을 사용하기 때문에 이러한 것은 기본적으로 첨부 데이터 시스템에 적용 가능하다.</p></div>
<div data-bbox="591 122 638 489" data-label="Text"><p>시간급수 시험에 의한 데이터 시스템을 추정하면, 시간 급수는 표 4와 같이 나타난다.</p></div>
<div data-bbox="638 122 756 489" data-label="Text"><p>표본 데이터는 2주의 표본 간격 안에 분류되어지고 그 표본 간격은 규칙적이지 않다는 것에 주의하여야 한다. 이것은 확률론적인 허용치 이탈 과정 신뢰도 하며, 일반적인 데이터는 충분한 양의 데이터를 수집하여 발아드 리도 하며, 일반적인 데이터는 이 주론을 하타하기 위해 각각의 MTE 일련 번호 및 모델 수준에서 집중하게된다.</p></div>
<div data-bbox="756 122 826 489" data-label="Text"><p>주요한 것은, MTE 운영 프로그램에 있어서 “허용치 이내” 그리고 “허용치 이탈”의 상태는 파라미터의 대장 크기보다는 오히려 측정기기에 관한 여러 가지의 기술적 요건을 고려하여 적용된다는 것이다.</p></div>
<div data-bbox="826 122 873 489" data-label="Text"><p>비록 이것이 파라미터 크기를 수작하여 얻어질 수 있는 것 보다 고정주기 간격의 결정을 정확하게 유도하거나 나타낼 수는 없으나, 계속하여 실험 가</p></div>
<div data-bbox="483 882 515 894" data-label="Page-Footer"><p>163</p></div>