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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 647 - 647 (1page)
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Expectation Maximization 알고리즘은 불완전자료로부터 반복적인 방법을 통해 최대 우도값을 얻어내는 방법이다. 이 알고리즘은 다른 알고리즘보다 Local Maximum 혹은 Local Minimum 에 빠지지 않으며, 로그 우도의 조건부 기댓값만을 최대화하는 작업이기에 간단하다. 또한 반복과 수렴을 하는 과정 중 프로그래밍의 오류를 제어할 수 있는 장점이 있다.
신제품 개발에서 시간과 비용을 줄이기 위해서는 개발단계에서부터 신뢰성 분석이 진행되어야 한다. 개념설계 단계의 경우 필드 데이터를 분석하거나 과거의 실패 사례를 신제품 설계에 반영하고 신뢰성을 예측하고, 상세설계에서는 제품의 신뢰성 분석과 신뢰성 성장시험이 함께 진행된다. 이때, 실험이 잘되지 않는 경우가 많이 발생한다. 그럼에도 불구하고 불완전 데이터에서 정확한 결과를 낼 수 있는 분석법이 필요하다. 이 방법이 적용될 경우 기업은 개발주기와 비용 절감으로 큰 ... 전체 초록 보기
신제품 개발에서 시간과 비용을 줄이기 위해서는 개발단계에서부터 신뢰성 분석이 진행되어야 한다. 개념설계 단계의 경우 필드 데이터를 분석하거나 과거의 실패 사례를 신제품 설계에 반영하고 신뢰성을 예측하고, 상세설계에서는 제품의 신뢰성 분석과 신뢰성 성장시험이 함께 진행된다. 이때, 실험이 잘되지 않는 경우가 많이 발생한다. 그럼에도 불구하고 불완전 데이터에서 정확한 결과를 낼 수 있는 분석법이 필요하다. 이 방법이 적용될 경우 기업은 개발주기와 비용 절감으로 큰 ... 전체 초록 보기
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