<div data-bbox="168 103 244 117" data-label="Page-Header">제14981호</div>
<div data-bbox="433 103 454 117" data-label="Page-Header">산</div>
<div data-bbox="539 103 560 117" data-label="Page-Header">도</div>
<div data-bbox="677 103 832 117" data-label="Page-Header">2001.12.19. (수요일)</div>
<div data-bbox="128 746 146 868" data-label="Section-Header">Modified Gamma Model</div>
<div data-bbox="146 660 209 735" data-label="Equation-Block">
<math display="block">R(t, \theta) = e^{-\theta t} \sum_{j=0}^{\infty} \frac{(\theta t)^j}{j!} \int_0^{\infty} x^j e^{-\theta x} dx</math>
</div>
<div data-bbox="209 660 244 735" data-label="Equation-Block">
<math display="block">\frac{\partial R}{\partial \theta} = -t e^{-\theta t} \sum_{j=0}^{\infty} \frac{(\theta t)^j}{j!}</math>
</div>
<div data-bbox="244 660 279 735" data-label="Equation-Block">
<math display="block">R(t, \theta) = e^{-\theta t} (1 + \theta t + \frac{1}{2} \theta^2 t^2)</math>
</div>
<div data-bbox="279 660 314 735" data-label="Equation-Block">
<math display="block">\frac{\partial R}{\partial \theta} = -t e^{-\theta t} (1 + \theta t)</math>
</div>
<div data-bbox="314 660 349 735" data-label="Equation-Block">
<math display="block">\frac{\partial^2 R}{\partial \theta^2} = -t e^{-\theta t} (1 + 2\theta t)</math>
</div>
<div data-bbox="349 783 357 868" data-label="Section-Header">Warranty Model</div>
<div data-bbox="357 646 406 750" data-label="Equation-Block">
<math display="block">R(t, \theta) = \frac{1}{1 + \theta e^{-\theta t} t}</math>
</div>
<div data-bbox="406 646 455 750" data-label="Equation-Block">
<math display="block">\frac{\partial R}{\partial \theta} = -\frac{1}{(1 + \theta e^{-\theta t} t)^2} [1 + \theta e^{-\theta t} t]</math>
</div>
<div data-bbox="455 646 504 750" data-label="Equation-Block">
<math display="block">\frac{\partial R}{\partial \theta} = -\frac{1}{(1 + \theta e^{-\theta t} t)^2} [1 + \theta e^{-\theta t} t]</math>
</div>
<div data-bbox="504 646 553 750" data-label="Equation-Block">
<math display="block">R(t, \theta) = \theta e^{(\theta_1 - \theta) t} + \theta e^{(\theta_2 - \theta) t}</math>
</div>
<div data-bbox="553 646 588 750" data-label="Equation-Block">
<math display="block">\frac{\partial R}{\partial \theta} = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} e^{-\theta t} \theta_1 / t</math>
</div>
<div data-bbox="588 646 623 750" data-label="Equation-Block">
<math display="block">\frac{\partial R}{\partial \theta} = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} [e^{-\theta t} \theta_1 / t - e^{-\theta t} \theta_2 / t]</math>
</div>
<div data-bbox="623 771 636 865" data-label="Section-Header">Lognormal Model</div>
<div data-bbox="636 646 685 750" data-label="Equation-Block">
<math display="block">R(t, \theta) = 1 - \theta \left[ \frac{\ln(\theta t)}{\theta_1} \right]</math>
</div>
<div data-bbox="685 646 720 750" data-label="Equation-Block">
<math display="block">\frac{\partial R}{\partial \theta} = -\frac{1}{\sqrt{2\pi} \theta_1}</math>
</div>
<div data-bbox="720 646 755 750" data-label="Equation-Block">
<math display="block">\frac{\partial R}{\partial \theta} = \frac{\ln(\theta t)}{\sqrt{2\pi} \theta_1} - \frac{\ln(\theta t)}{\sqrt{2\pi} \theta_2}</math>
</div>
<div data-bbox="755 646 790 750" data-label="Equation-Block">
<math display="block">\phi(x) = 1/\sqrt{2\pi} \int_{-\infty}^x e^{-x^2/2} dx</math>
</div>
<div data-bbox="745 583 763 863" data-label="Text">
<p>In the expressions for the drift model and the lognormal model, we employ the usual notation</p>
</div>
<div data-bbox="802 774 821 873" data-label="Section-Header">12) 고정 주기 결정</div>
<div data-bbox="821 805 843 821" data-label="Section-Header">① 주기 계산</div>
<div data-bbox="843 509 862 873" data-label="Text">
<p>일단 신뢰성 모형이 선택되면, 정해진 EOP 신뢰성 목표 R 에 부합한 교</p>
</div>
<div data-bbox="126 239 146 496" data-label="Text">
<p>정주기 간격 T의 계산은 (4-28)로부터 얻을 수 있다.</p>
</div>
<div data-bbox="146 254 166 373" data-label="Equation-Block">
<math display="block">R(T, \theta) = R \quad (4-28)</math>
</div>
<div data-bbox="174 128 264 496" data-label="Text">
<p>T를 얻는 것에 대하여 추천된 방법으로는 두 번의 과정을 포함한 한계가<br/>다. 우선적으로 뉴턴 램슨법을 사용한 T를 위해 푸는 방법으로서, 만약 이<br/>치가 한 점에 오이기 위하여 실패하면, T가 값이 <math>R(T, \theta) &gt; R</math>이 될 때까지<br/>증가시켜 trial-and-error 방법에 의해 T를 얻는다.</p>
</div>
<div data-bbox="264 364 284 496" data-label="Section-Header">② 고정주기 신뢰성 한계</div>
<div data-bbox="284 128 331 496" data-label="Text">
<p>T에 대한 상위와 하위의 신뢰성 한계는 지정된 고정주기간격이 요구되어<br/>지는 개체들을 표시하기 위하여 계산된다.</p>
</div>
<div data-bbox="331 128 421 496" data-label="Text">
<p>특정한 신뢰성 모델에 대한 한계를 평가하는 방법이 있다 하더라도 검출<br/>란은 데이터의 분산을 적용한 임의 모델을 위한 한계를 계산할 가치가 일<br/>반적인 방법은 없다. 고정 입력 데이터가 이 범주 내에 있으므로서 대체적<br/>인 접근이 필요하게 된다.</p>
</div>
<div data-bbox="421 128 491 496" data-label="Text">
<p>고정주기 간격에 적용할 수 있는 직접적인 방법을 공식화하는 것을 시도<br/>하는 것보다는 오히려 신뢰성의 측정을 제한함으로써 효과적인 결과를 얻<br/>을 수 있다.</p>
</div>
<div data-bbox="491 128 581 496" data-label="Text">
<p>어떤 점적인 접근은 신뢰도 함수 <math>R(t, \theta)</math> 신뢰성 한계의 측정을 포함하<br/>여 계속될 것이며, 이것은 간격 신뢰성 한계에 관련된 T를 위해 상위와 하<br/>부 범위의 측정을 가능하게 한다. (참고로, 상측 계수 신뢰도 함수에 관해<br/>서, 이들 구간은 고정주기 간격은 신뢰성 한계와 같은 의미이다.)</p>
</div>
<div data-bbox="581 128 638 496" data-label="Text">
<p>T에 대한 상위 그리고 하위 한계는 <math>t_\alpha</math>와 <math>t_\beta</math>를 표시하였다. 각각 관계식으로<br/>부터 1-<math>\alpha</math> 신뢰성에 대하여 계산된다.</p>
</div>
<div data-bbox="638 206 668 406" data-label="Equation-Block">
<math display="block">R(t_\alpha, \theta) + z_\alpha \sqrt{\text{var}[R(t_\alpha, \theta)]} = R \quad (4-29)</math>
</div>
<div data-bbox="668 456 688 496" data-label="Text">
<p>그리고</p>
</div>
<div data-bbox="688 218 718 426" data-label="Equation-Block">
<math display="block">R(t_\beta, \theta) - z_\beta \sqrt{\text{var}[R(t_\beta, \theta)]} = R \quad (4-30)</math>
</div>
<div data-bbox="718 186 738 496" data-label="Text">
<p>식 29에 주어진 <math>\text{var}[R(t, \theta)]</math>와 <math>z_\alpha</math>는 다음 식으로부터 얻어진다.</p>
</div>
<div data-bbox="738 218 768 426" data-label="Equation-Block">
<math display="block">1 - \alpha = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} \int_{-\infty}^{t_\alpha} e^{-x^2/2} dx \quad (4-31)</math>
</div>
<div data-bbox="768 128 873 496" data-label="Text">
<p>식(4-29)과 (4-30)는 그들이 <math>R(t, \theta)</math>가 이항분포를 따르는 반면에 정규적으<br/>로 분포된 랜덤변수로서 구해지기 때문에 T에 <math>R(t, \theta)</math>를 취급함으로써, 대</p>
</div>