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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국산업경영시스템학회 산업경영시스템학회지 산업경영시스템학회지 제42권 제4호
발행연도
2019.1
수록면
194 - 202 (9page)

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2020

디리슈레 혼합모형을 이용한 함정 전투체계 부품의 고장시간 분포 추정
이진환 산업공학과 2020.01 학위논문

2019

디리슈레 혼합모형을 이용한 함정 전투체계 부품의 고장시간 분포 추정
이진환 ,  김정훈 ,  정봉주 외 1명 산업경영시스템학회지 2019.01 학술저널

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Reliability analysis of the components frequently starts with the data that manufacturer provides. If enough failure data are collected from the field operations, the reliability should be recomputed and updated on the basis of the field failure data. However, when the failure time record for a component contains only a few observations, all statistical methodologies are limited. In this case, where the failure records for multiple number of identical components are available, a valid alternative is combining all the data from each component into one data set with enough sample size and utilizing the useful information in the censored data. The ROK Navy has been operating multiple Patrol Killer Guided missiles (PKGs) for several years. The Korea Multi-Function Control Console (KMFCC) is one of key components in PKG combat system. The maintenance record for the KMFCC contains less than ten failure observations and a censored datum. This paper proposes a Bayesian approach with a Dirichlet mixture model to estimate failure time density for KMFCC. Trends test for each component record indicated that null hypothesis, that failure occurrence is renewal process, is not rejected. Since the KMFCCs have been functioning under different operating environment, the failure time distribution may be a composition of a number of unknown distributions, i.e. a mixture distribution, rather than a single distribution. The Dirichlet mixture model was coded as probabilistic programming in Python using PyMC3. Then Markov Chain Monte Carlo (MCMC) sampling technique employed in PyMC3 probabilistically estimated the parameters’ posterior distribution through the Dirichlet mixture model. The simulation results revealed that the mixture models provide superior fits to the combined data set over single models.

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Austin, P. C. / 2015 / The Number of Subjects per Variable Required in Linear Regression Analyses / Journal of Clinical Epidemiology 68:627~636 google schola Bendell, T. / 1998 / An Overview of Collection, Analysis, and Reliability Data in the Process Industries / IEEE Transactions on Reliability 37:132~137 google schola 조형준 / 2016 / 와이블분포 하에서 베이지안 기법과 전통적 기법 간의 신뢰도 추정 정확도 비교 / 대한산업공학회지 42(4):256~262 dbpia Frigyik, B. A. / 2010 / Introduction to the Dirichlet Distribution and Related Process google schola Garmabaki, A. H. S. / 2016 / A Reliability Decision Framework for Multiple Repairable Units / Reliability Engineering and System Safety 150:78~88 google schola

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