지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 배석주
- 발행연도
- 2023
- 저작권
- 한양대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수11
이 논문의 연구 히스토리 (3)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
신제품 개발에서 시간과 비용을 줄이기 위해서는 개발단계에서부터 신뢰성 분석이 진행되어야 한다. 개념 설계 단계의 경우 필드 데이터를 분석하거나 과거의 실패 사례를 신제품 설계에 반영하고 신뢰성을 예측하고, 상세설계에 서는 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 경쟁력을 갖게 될 것이다.
기존 연구들에서는 적은 데이터에서 사전정보를 사용하여 정확도를 높이는 베이지안 MCMC를 연구했고, EM 알고리즘을 연구하여 기존의 MLE 방식보다 정확도를 높였다. 하지만 베이지안 MCMC의 경우 매번 다른 모수 값이 나오는 것과 신뢰구간 넓이도 EM 알고리즘보다 넓다는 단점이 존재했다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 베이지안 MCMC에 Qauntile EM 알고리즘을 추가하여 정확도와 수명 오차를 줄이는 모델을 제안한다. 정확도에서 높은 결과를 증명한 Park(2018)의 증명과 베이지안 MCMC의 원리들을 짚어가며 논리적 타당 성을 입증하였다.
이후 시뮬레이션 데이터와 실제 공기압축기데이터에 알고리즘을 적용하여 제안한 모형과 다른 알고리즘들 비교를 통해 수명을 예측하였고, 표준편차와 신뢰구간을 비교하여 제안 모형이 수명 예측 오차를 줄이는 것을 확인하였다.
기존 연구들에서는 적은 데이터에서 사전정보를 사용하여 정확도를 높이는 베이지안 MCMC를 연구했고, EM 알고리즘을 연구하여 기존의 MLE 방식보다 정확도를 높였다. 하지만 베이지안 MCMC의 경우 매번 다른 모수 값이 나오는 것과 신뢰구간 넓이도 EM 알고리즘보다 넓다는 단점이 존재했다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 베이지안 MCMC에 Qauntile EM 알고리즘을 추가하여 정확도와 수명 오차를 줄이는 모델을 제안한다. 정확도에서 높은 결과를 증명한 Park(2018)의 증명과 베이지안 MCMC의 원리들을 짚어가며 논리적 타당 성을 입증하였다.
이후 시뮬레이션 데이터와 실제 공기압축기데이터에 알고리즘을 적용하여 제안한 모형과 다른 알고리즘들 비교를 통해 수명을 예측하였고, 표준편차와 신뢰구간을 비교하여 제안 모형이 수명 예측 오차를 줄이는 것을 확인하였다.
목차
제1장 서 론 1제 1.1절. 연구의 필요성 1제 1.2절. 기존 연구의 고찰 3제 1.3절. 연구내용 및 구성 5제 2장. 이론적 배경 및 연구방법 6제 2.1절. 베이지안 MCMC 6제 2.2절. EM 알고리즘 10제 2.3절. MCEM 알고리즘 11제 2.4절. QEM 알고리즘 13제 3장. 제안내용 14제 3.1절. 제안 모형 14제 3.2절. 분석 절차 19제 4장. 사례 분석 20제 4.1절. 시뮬레이션 데이터 분석 20제 4.2절. 공기압축기 데이터 분석 25제 5장. 결론 및 향후연구 30참고문헌 31ABSTRACT 35
최근 본 자료
댓글(0)
0