<div data-bbox="166 103 243 117" data-label="Page-Header"><p>제14981호</p></div>
<div data-bbox="435 103 455 117" data-label="Page-Header"><p>관</p></div>
<div data-bbox="540 103 561 117" data-label="Page-Header"><p>보</p></div>
<div data-bbox="675 103 830 117" data-label="Page-Header"><p>2001.12.19. (수요일)</p></div>
<div data-bbox="131 510 265 868" data-label="Text">
<p>메를 초과하는 것으로 정의될 수 있다. 짧은 제 의뢰 시간에 대하여 추론된 MTE의 신뢰도가 사전의 기대 신뢰도에 대한 1-α 신뢰확률보다 낮은 값이면 비정상적인 것으로 생각할 수 있는 반면에, 추출된 간 제 의뢰 시간이 사전 기대 MTE 신뢰도에 대한 1-α 신뢰확률보다 높은 값이면 비정상적인 것으로 생각할 수 있다. 사전 MTE 신뢰도는 데이터에 대한 단순선형 절차에 의해 구해진다.</p>
</div>
<div data-bbox="268 780 287 860" data-label="Equation-Block">
<math display="block">R_{n,mean} = a + b\bar{x}</math>
</div>
<div data-bbox="291 620 311 868" data-label="Text">
<p>직선 회귀와 신뢰구간은 회귀분석에 의해 결정된다.</p>
</div>
<div data-bbox="313 760 333 845" data-label="Section-Header">
<p>② 데이터 일치성</p>
</div>
<div data-bbox="336 510 400 868" data-label="Text">
<p>이따금 분석을 통하여 충분한 데이터를 확보하기 위해 서로 다른 그룹이나 소그룹의 데이터를 결합하는 것이 필요하며, 이러한 경우 두 개의 그룹의 데이터는 동질성이나 일치성에 대한 평가가 요구된다.</p>
</div>
<div data-bbox="402 510 468 868" data-label="Text">
<p>이 평가에서는 두 그룹에 대한 요약 통계량간에 비교가 이루어지며, 가장 널리 사용되는 통계량은 관측된 MTBF(mean time before failure)로서, μ 번째 MTBF는 다음과 같다.</p>
</div>
<div data-bbox="475 690 515 775" data-label="Equation-Block">
<math display="block">MTBF_{\mu} = \frac{\langle t_j \rangle}{1 - R_{\mu}}</math>
</div>
<div data-bbox="520 680 555 775" data-label="Equation-Block">
<math display="block">\text{단, } \langle t_j \rangle = \frac{1}{n_{\mu}} \sum_{i=1}^{n_{\mu}} t_{ij}</math>
</div>
<div data-bbox="560 690 595 775" data-label="Equation-Block">
<math display="block">\text{그리고, } R_{\mu} = \frac{L_{\mu}}{n_{\mu}}</math>
</div>
<div data-bbox="598 510 648 868" data-label="Text">
<p>이 수식에서, <math>t_{ij}</math>는 μ 번째 그룹에 대한 j 번째 고장시간이고, <math>L_{\mu}</math>는 허용치 내에 관측된 횟수이며, <math>n_{\mu}</math> 그룹에 대해 고정한 총 횟수이다.</p>
</div>
<div data-bbox="660 510 730 868" data-label="Text">
<p>μ 와 ν 로 표시된 두 그룹이 동질적인지 아닌지를 결정하는데는 자유도 2(n<sub>1</sub>+1)과 2n<sub>2</sub>를 갖는 F 통계량의 계산을 필요로 한다. n<sub>1</sub>과 n<sub>2</sub>는 다음과 같이 정의된다.</p>
</div>
<div data-bbox="735 600 845 780" data-label="Equation-Block">
<math display="block">x_1 = \begin{cases} n_1(1 - R_1), &amp; \text{if } MTBF_1 &lt; MTBF_2 \\ n_1(1 - R_1), &amp; \text{기타} \end{cases}</math>
<math display="block">x_2 = \begin{cases} n_2(1 - R_2), &amp; \text{if } MTBF_2 &lt; MTBF_1 \\ n_2(1 - R_2), &amp; \text{기타} \end{cases}</math>
</div>
<div data-bbox="850 550 870 868" data-label="Text">
<p>이 통계량 계산을 위한 총 시간 T<sub>1</sub> 과 T<sub>2</sub>는 다음과 같이 정의된다.</p>
</div>
<div data-bbox="131 230 235 395" data-label="Equation-Block">
<math display="block">T_1 = \begin{cases} n_1 \langle t_1 \rangle, &amp; \text{if } MTBF_1 &lt; MTBF_2 \\ n_1 \langle t_1 \rangle, &amp; \text{기타} \end{cases}</math>
<math display="block">T_2 = \begin{cases} n_2 \langle t_2 \rangle, &amp; \text{if } MTBF_2 &lt; MTBF_1 \\ n_2 \langle t_2 \rangle, &amp; \text{기타} \end{cases}</math>
</div>
<div data-bbox="240 285 260 485" data-label="Text">
<p>관측된 F 통계량은 다음 식으로 계산된다.</p>
</div>
<div data-bbox="265 325 300 395" data-label="Equation-Block">
<math display="block">F = \frac{x_1}{x_2 + 1} \cdot \frac{T_2}{T_1}</math>
</div>
<div data-bbox="305 130 345 485" data-label="Text">
<p>1-α 신뢰수준으로 두 그룹의 동질성을 가자시키기 위해서는 이 통계량 F 분포로부터 구한 F 값과 비교된다.</p>
</div>
<div data-bbox="350 285 370 395" data-label="Equation-Block">
<math display="block">F_c = F_{1-\alpha} | 2(n_1+1), 2n_2 |</math>
</div>
<div data-bbox="375 130 425 485" data-label="Text">
<p>F &gt; F<sub>c</sub>이면, 그룹의 동질성은 가짜이며 데이터 그룹은 일치성이 없는 것으로 간주된다.</p>
</div>
<div data-bbox="425 370 445 460" data-label="Section-Header">
<p>③ 데이터 연속성</p>
</div>
<div data-bbox="445 130 535 485" data-label="Text">
<p>특정 MTE 파라미터의 수명주기 동안의 데이터 연속성을 평가하기 위하여 교정이력은 유지되어야 하며, 이 이력에는 서비스 날짜와 교정 파라미터에 대한 교정결과 정보가 포함된다. 이 정보는 분석용 교정이력 데이터가 늘 어날 때마다 기록되어야 한다.</p>
</div>
<div data-bbox="540 130 625 485" data-label="Text">
<p>각 파라미터에 대한 재 의뢰 시간 및 허용치이탈 총계는 MTBF 이력 자료 에 보이게 된다. 이 이력 자료는 장비 계고 수명의 함수로서 MTBF를 설정할 때 사용되며, 수명을 T 라 하면 다음과 같이 MTBF를 모델화 할 수 있다.</p>
</div>
<div data-bbox="630 295 650 395" data-label="Equation-Block">
<math display="block">MTBF(T) = M_0 \cdot (1 + \lambda T + \beta T^2)</math>
</div>
<div data-bbox="655 130 715 485" data-label="Text">
<p>M<sub>0</sub>, λ 및 β를 구하고 MTBF에 대한 신뢰구간을 정하기 위하여 표준 회 기분식기법이 사용된다.</p>
</div>
<div data-bbox="720 130 865 485" data-label="Text">
<p>교정 이력 데이터의 불연속성을 결정하는 절차는 MTBF에 대한 통계적 신뢰한계를 벗어나는 파라미터 MTBF 값을 파악하여 제시시키는 것으로부터 시작한다. 이 계거 프로세스에 따라서 M<sub>0</sub>, λ 및 β를 재계산하고, MTBF에 대한 보다 정확한 신뢰한계를 얻을 수 있으며, 이 MTBF에 대한 기술기는 다음과 같이 구해진다.</p>
</div>
<div data-bbox="480 880 515 895" data-label="Page-Footer"><p>141</p></div>