<div data-bbox="165 100 242 112" data-label="Page-Header"><p>제14981호</p></div>
<div data-bbox="437 100 457 112" 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="678 100 829 112" data-label="Page-Header"><p>2001.12.19. (수요일)</p></div>
<div data-bbox="132 508 288 856" data-label="Text">
<p>4) 제 3종 센서링</p>
<p>시계열 자료의 통계적 분석에서, "센서링(censoring : 중도절단)"이란 용어는 관심 대상 신뢰도 함수 결정에 필요한 고장 시간 정보가 불완전한 상태를 의미한다.</p>
<p>고장의 실시에 따른 측정기의 데이터 청태는 파지의 많은 사례를 통하여 분석되어야 하는 것으로서 이 주제에 대한 통상적인 의미에서 볼 때 세 가지 종류의 센서링이 일반적으로 나타난다.</p>
</div>
<div data-bbox="298 508 444 856" data-label="Text">
<p>제 1종 센서링은 특정시간이 경과된 후 데이터 수집 프로세스를 중단하는 것이고, 제 2종 센서링은 정해진 고장의 횟수가 관측된 후 프로세스를 중단하는 것이며, 제 3종 센서링은 고장시간을 모를 경우에 적용된다.</p>
<p>제 3종 센서링 데이터 분석에서 알고 있는 것이라하고는 시간 주기의 시작과 끝에서 연속하고자 하는 변수의 조간분이다. 만일 고장이 주기의 끝에서 관측되면, 고장 시간이 주기내의 어떤 점에서 발생된 것이라고 가정한다.</p>
</div>
<div data-bbox="454 508 563 856" data-label="Text">
<p>제 3종 센서링은 측정 신뢰도의 변화 및 청태를 모델화 하기 위한 교정 이력을 분석하는데 있어서의 데이터 상태를 나타낸다.</p>
<p>일반적으로 제 3종 데이터 분석에서는 우도함수의 확률분포를 연속적인 교정사이의 시간 주기를 독립변수로 하는 이항분포로 가정하고 있는 것으로서 어떻게 방법이 사용되는지 파악하기 위해 표 3-1을 사용한다.</p>
</div>
<div data-bbox="563 598 771 794" data-label="Figure">
<img alt="A line graph showing the relationship between '교정 %' (Calibration %) on the y-axis and '평활화 윈도우 수 (시간)' (Smoothing Window Number (Time)) on the x-axis. The curve starts at the origin, rises steeply, and then levels off as it approaches 100% calibration. There are several data points plotted as small squares along the curve."/>
</div>
<div data-bbox="771 611 824 766" data-label="Caption">
<p>그림 3-5. 관측된 측정 신뢰도.</p>
</div>
<div data-bbox="824 508 868 871" data-label="Text">
<p>위의 그림 3-5에서 사각점은 교정후 시간경과에 따른 허용치내에 있는 버셋트를 나타낸다.</p>
</div>
<div data-bbox="132 122 321 480" data-label="Text">
<p>시간은 교정 결과의 표본을 추적한 것에 대한 샘플링 윈도우로 수치화한 것이고, 곡선은 관측 데이터에 맞게 조정된 신뢰도 모델이다.</p>
<p>샘플링 윈도우의 중앙점을 시계열 <math>t_1, t_2, \dots, t_n</math> 교정한 횟수를 <math>n_1, n_2, \dots, n_k</math> 허용치내로 관측된 횟수를 <math>g_1, g_2, \dots, g_k</math>로 표기하자. 다음으로 <math>R(t, \theta)</math>를 불확도 중도 프로세스의 모델화에 사용되는 수학적 신뢰도 함수라고 하자. 이 함수에서 <math>\theta</math> 은 성분이 신뢰도 모델의 세수인 벡터값이다. "항상 재생(renew if failed)"하는 것으로 <math>R(t, \theta)</math>를 필요하면, 우도함수는 다음과 같다.</p>
</div>
<div data-bbox="321 166 361 386" data-label="Equation-Block">
<math display="block">L = \prod_{i=1}^n \frac{g_i!}{g_i! (n_i - g_i)!} R(t_i, \theta)^{g_i} [1 - R(t_i, \theta)]^{n_i - g_i}</math>
</div>
<div data-bbox="361 122 437 486" data-label="Text">
<p>"고장나면 재생(renew if failed)"하는 것으로 한다면, <math>t_i</math>를 품목 또는 라마티의 최근 재생인 및 i 번째 관측된 허용치이탈이 일어난 교정주기의 틀점으로부터 경과된 시간이라고 하면 우도함수는 다음과 같다.</p>
</div>
<div data-bbox="437 278 477 386" data-label="Equation-Block">
<math display="block">L = \prod_{i=1}^n (X(t_i) - R(t_i))</math>
</div>
<div data-bbox="477 278 521 486" data-label="Text">
<p>단, <math>X</math>는 관측된 허용치이탈의 총 횟수이다.</p>
<math display="block">X(t_i) = R(t_i - t_i)</math>
</div>
<div data-bbox="521 122 597 486" data-label="Text">
<p>이 수식에서 변수 <math>t_i</math>는 i 번째 허용치이탈이 일어난 교정주기의 기간이다. "필요하면 재생(renew-as-needed)"하는 것으로 한다면, 우도함수는 다음과 같이된다.</p>
</div>
<div data-bbox="597 248 637 396" data-label="Equation-Block">
<math display="block">L = \prod_{i=1}^n R(t_i) [X(t_i) - R(t_i)]^{n_i - g_i}</math>
</div>
<div data-bbox="637 208 657 486" data-label="Text">
<p>단, <math>t_i</math>는 재생시간이고, <math>N</math>은 관측된 재생의 총 횟수이다.</p>
</div>
<div data-bbox="657 186 701 396" data-label="Equation-Block">
<math display="block">x_i = \begin{cases} 1, &amp; i \text{번째 재생이 허용치이탈의 종단의 경우} \\ 0, &amp; \text{기타} \end{cases}</math>
</div>
<div data-bbox="701 122 811 486" data-label="Text">
<p>주기 <math>t_i</math>가 i 번째 재생이 발생한 일자 바로 직전 교정주기의 경우를 제외하고, 함수 <math>X(t_i)</math>가 고장나면 재생하는 경우로 정의한다.</p>
<p>이 같은 구성에 의거하여 우도함수는 <math>\theta</math>의 성분에 대하여 최대화된다. 최대화가 되는 성분 값이 함수 <math>R(t, \theta)</math>를 구하는 것이다.</p>
</div>
<div data-bbox="811 386 831 476" data-label="Section-Header">
<p>5)사용자 검증성</p>
</div>
<div data-bbox="831 122 868 480" data-label="Text">
<p>일반적으로 정기적인 교정으로는 허용치이탈이 발생하는 것을 막을 수</p>
</div>
<div data-bbox="484 881 514 893" data-label="Page-Footer"><p>139</p></div>