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레고블록형 설계와 상호작용 시각화를 통한 신뢰성 설계 방안 연구
이정완 ( Jeongwan Lee ),박찬현 ( Chanhyeon Park ) 한국국방기술학회 2022 한국국방기술학회 논문지 Vol.4 No.4
본 연구에서는 무기체계를 구성하는 장비 설계 시 신뢰성과 효율성을 동시에 높이기 위한 레고블록형 설계 방법과 상호작용 영향도 시험 방안을 제안하였다. 실제 함정전투체계의 적용 사례를 바탕으로 레고블록형 설계와 상호작용 영향도 시험의 활용 가능성을 확인하였으며 그 결과 현재 환경시험에서 상호작용에 의한 고장을 56%나 줄일 수 있음을 검증하였다. 환경시험을 완료한 장비에 대해서는 야전 배치 이후 고장 이력을 분석한 결과 장비의 50%가 상호작용에 의한 고장으로 파악되어 환경시험 이후의 상호작용에 의한 고장도 예측이 가능할 것으로 기대되며, 야전 정비 비용 절약과 동시에 무기체계의 신뢰도 향상에 기여가 가능함을 확인하였다. The goal of this study of to improve the method of predicting and preventing interaction between parts and modules of unit equipment in advance as a countermeasure against interaction, and also to conduct research on efficient design methods rather than traditional TAAF methods. based on the actual case of Shipboard Combat System, the applicability of the Lego Block type Architecture and Interaction Visualization interaction and in/out test was confirmed. it was verified that interaction failures can be reduced by 56% in the current environmental test. As a result of analyzing the failure history after the field shipboard combat system, 50% of the equipment is identified as interaction failure, and it is expect that the interaction failure after the environmental test cab be predicted, and it can contribute to reducing the field maintenance cost and improving the reliability of the weapon systems.
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A Classification and Selection of Reliability Growth Models
( Won Jung ),( Jun Hong Kim ),( Wang Jin Yoo ) 한국품질경영학회 2003 품질경영학회지 Vol.31 No.1
In the development of a complex systems, the early prototypes generally have reliability problems, and, consequently these systems are subjected to a reliability growth program to find problems and take corrective action. A variety of models have been proposed to account for the reliability growth phenomena. Clear guidelines need to be established to assist the reliability engineers for model selection. In this paper, some of more well-known growth models are surveyed and classified. These models are classified based upon distinguishing model features. A procedure for model selection is introduced which is based on this classification.
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