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나일용,이진승,이창훈 한국경영과학회 2002 한국경영과학회 학술대회논문집 Vol.- No.1(1)
본 연구에서는 소프트웨어의 출시 이후 주기적인 보수(periodic maintenance)를 고려한 출시 시기 결정 방법을 제시하였다. 출시시기 결정방법에 관한 연구는 소프트웨어의 신뢰성 확보, 사용자 편의성 등에 관한 연구와 더불어 중요한 연구 분야로 여겨지는 분야이다. 일반적으로 소프트웨어는 출시 이후에도 패치(patch), 서비스팩(service pack)등을 통해 지속적인 보수가 이루어지기 때문에, 출시 이후의 보수를 고려하여 출시시기를 결정하는 방법론이 필요하다. 이를 위해, 출시 이후의 보수정책을 반영한 소프트웨어 신뢰성 성장 모형(software reliability growth model)을 도출하였다. 위 모형을 기반으로 하여 비용과 신뢰성에 근거한 소프트웨어 출시 시점을 결정해 보았다. 제시된 모형의 타당성을 검증하기 위해 예제를 통해 기존의 논문에서 제시되었던 결과들과 비교분석을 해 보았다. 본 연구의 결과는 기존 연구에서 고려되지 않았던 보수 정책을 고려함으로써, 보다 현실에 가까운 모형을 제시하였다는 점에서 의의를 찾을 수 있고, 출시 후 보수 시점, 보수 정책 등의 결정에도 기여할 수 있을 것이다.
비동질 정시중단 자료를 활용한 수리 가능 장비의 베이지안 신뢰도 분석 모델 연구
나일용 한국신뢰성학회 2022 신뢰성응용연구 Vol.22 No.4
Purpose: This study formulates the Bayesian reliability analysis model using type I censored failure data from heterogeneous repairable systems. Methods: The failure of products employing varying methods for different usage environments is typically statistically uneven. Consequently, heterogeneity is difficult to reflect as a factor in the proposed model. Heterogeneity causes events to be distributed; hence, it is regarded as a frailty. This study incorporates the foregoing factors into the previous power law model and devises a reliability analysis model that can be updated using periodically collected data by Bayes’ theorem. Results: The sensitivity and characteristics of the parameters in the proposed model are confirmed through mathematical simulations. Moreover, two case studies demonstrate the validity of the model. Conclusion: This study is expected to be utilized as a reference for the long-term analysis of high-value products (such as weapon systems) requiring continual update and tracking reliability throughout their lifecycle.
증거 이론을 활용한 무기체계 RAM 목표값 설정근거 정량화에 관한 연구
나일용 한국군사과학기술학회 2022 한국군사과학기술학회지 Vol.25 No.1
When setting the RAM objectives, various data such as expert opinions and the historical data of similar types of equipment are used. However, many times subjectivity is involved in the process of merging and utilizing data, and there are many cases where some information is omitted or an ambiguous method is used. Most of the previous work focused only on the process or method of calculating values using well-organized data rather than manipulating raw data. But if the data manipulation process is not objective, it is difficult to guarantee the accuracy of the results even if the calculation logic and method are accurate. This study proposes a systematic data merging process used to set the RAM objectives using the evidence theory. The proposed method can be used to avoid information loss and merge the data objectively. Moreover, contribute to improving the accuracy of setting the RAM objectives in the future.
야전 운용자료를 이용한 비 모수 통계 기반의 신뢰도 분석 기법 및 활용 방안 연구
나일용,Na, Il-Yong 한국군사과학기술학회 2010 한국군사과학기술학회지 Vol.13 No.4
In this paper, we introduced non-parametric statisticals method that could analyse the field data and proposed application ways such as repair-part demand forcasting, MTBF estimation and trend analysis, identity comparison with two populations using the analytical results. In addition, we applied that to real field data which has been collected for about ten years from K series tracked vehicle. After that, we compared the results with those using traditional parametric statistical method, and verified the usability of them.
나일용,Na, Il-Yong 한국군사과학기술학회 2013 한국군사과학기술학회지 Vol.16 No.5
Reliability analysis and prediction of next failure time is critical to sustain weapon systems, concerning scheduled maintenance, spare parts replacement and maintenance interventions, etc. Since 1981, many methodology derived from various probabilistic and statistical theories has been suggested to do that activity. Nowadays, many A.I. tools have been used to support these predictions. Support Vector Regression(SVR) is a nonlinear regression technique extended from support vector machine. SVR can fit data flexibly and it has a wide variety of applications. This paper utilizes SVM and SVR with combining time series to predict the next failure time based on historical failure data. A numerical case using failure data from the military equipment is presented to demonstrate the performance of the proposed approach. Finally, the proposed approach is proved meaningful to predict next failure point and to estimate instantaneous failure rate and MTBF.