Since guided missiles with the characteristics of the one-shot system remain stored throughout their entire life cycle, it is important to maintain their storage reliability until the launch. As part of maintaining storage reliability, period of preventive test is set up to perform preventive periodic test, in this case failure detection rate has a great effect on setting up period of preventive test to maintain storage reliability. The proposed method utilizes failure rate predicted by the software on the basis of MIL-HDBK-217F and failure mode analyzed through FMEA (Failure Mode and Effect Analysis) using data generated from the actual field. The failure detection rate of using the proposed method is applied to set periodic test of the actual guided missile. The proposed method in this paper has advantages in accuracy and objectivity because it utilizes a large amount of data generated in the actual field.

본 논문에서는 차량용 반도체가 제품 출하 후 사용 환경에 따라 발생되는 불량률을 데이터 마이닝 기법을 이용하여 분석하였다. 20세기 이후 가장 보편적인 이동 수단인 자동차는 전자 컨트롤 장치와 자동차용 반도체의 사용량이 급격히 증가하면서 매우 빠른 속도로 진화하고 있다. 자동차용 반도체는 차량용 전자 컨트롤 장치 중 핵심 부품으로 소비자들에게 안정성, 연료 사용의 효율성, 운전의 안정감을 제공하기 위해 사용되고 있다. 자동차용 반도체는 가솔린엔진, 디젤 엔진, 전기 모터를 컨트롤하는 기술, 헤드업 디스플레이, 차선 유지 시스템 등 많은 부분에 적용되고 있다. 이와 같이 반도체는 자동차를 구성하는 거의 모든 전자 컨트롤 장치에 적용되고 있으며 기계적인 장치를 단순히 조합한 이상의 효과를 만들어 내고 있다. 자동차용 반도체는 10년 이상의 자동차 사용 기간을 고려하여 높은 신뢰성, 내구성, 장기공급 등의 특성을 요구하고 있다. 자동차용 반도체의 신뢰성은 자동차의 안전성과 직접적으로 연결되기 때문이다. 반도체업계에서는 JEDEC과 AEC 등의 산업 표준 규격을 이용하여 자동차용 반도체의 신뢰성을 평가하고 있다. 또한 자동차 산업에서 표준으로 제시한 신뢰성 실험 방법과 그 결과를 이용하여 개발 초기 단계 및 제품 양산 초기 단계에서 제품의 수명을 예측 하고 있다. 하지만 고객의 다양한 사용 조건 및 사용 시간 등 여러 변수들에 의해 발생되는 불량률을 예측하는 데는 한계가 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 학계와 산업계에서 많은 연구가 있어왔다. 그 중 데이터 마이닝 기법을 이용한 연구가 다수의 반도체 분야에서 진행되고 있지만, 아직 자동 차용 반도체에 대한 적용 및 연구는 미비한 상태이다. 이러한 관점에서 본 연구는 데이터 마이닝 기법을 이용하여 반도체 조립(Assembly) 과 패키지 테스트(Package test) 공정 중 발생 된 데이터들간의 연관성을 규명하고, 고객 불량 데이터를 이용하여 잠재 불량률 예측에 적합한 데이터 마이닝 기법을 검증하였다.

When weapon system is designed and developed, a reliability is one of important factors to determine the development goal. The reliability analysis of the weapon system and equipment is based on MIL Specification, MIL-HDBK-217F and MIL-HDBK-338B. And the weapon system is operated on various environments by operating concept of the military using the weapon system. This study, at first, present failure rate by PSA comparing with failure rates by PCM, the different reliability analysis method, for same CCA(Circuit Card Assembly). And the study present change of reliability analysis results for CCA on various operation environment condition..

The purpose of this study is evaluating about the survival rate and causes of failed implants. In this study, the 371 implants was evaluated for the survival rate and failing factors of implant. The survival rate was 96.5%. The failure rate was 3.5%. The average life time of implants was 50 months. The average age of patients treated was 49 years old. In total 371 cases, 13 cases failed implants were removed. The causes of failing implants were poor oral hygiene, excessive occlusal loading, smoking, and etc. The leading causes of failed implants were improper oral hygiene and excessive occlusal loading. In conclusion, I suggest that the periodic plaque control and occlusal force management can improve the survival rate of implants.

This study was carried out to investigate the influence of artificial insemination (AI) failure in 1,619 Korean native cows at Gangwon East area, Korea. The average AI failure rate was 37.02% in the cows and the highest rate was 40.85% in Yangyang-city. Based on the parity in the cows, the AI failure rate was 49.14% and 29.91% in the first and fifth parity cows, respectively. Whereas cows until fifth parity were decreased in AI failure, cows with sixth or more parity showed an upturning AI failure trends with the increasing of parity number. AI failure rate incidence according to the rump fat thickness measured by ultrasound was 28.9% and 33.4% at 5 mm to 10 mm and over than 15 mm, respectively. There was a positive correlation (0.2186) between AI failure rate of mother and that of their offspring cows. That is, offspring of dams with high AI failure rate showed also higher AI failure than those of dams having lower AI failure rate. In conclusion, these results indicate that the AI failure rate was closely related to the rump fat thickness, parity number, and conception rate of mother cows. In addition, these results might strengthen the basis to improve the reproductive performance in Korean native cows.

This paper is intended to compare between the Bayesian estimate of a failure rate and the failure rate of a mixed distribution. For the sake of simplification, an exponential distribution and a gamma distribution are adopted as a sampling distribution and its natural conjugate prior distribution. The result shows that both the failure rates are being updated using data and they differ in whether they are functions of unobserved future data or not.

This paper is to develop replacement models under minimal repair with exponential polynomial wavelet failure rate function. Wavelets have good time-frequency localization, fast algorithms and parsimonious representation. Also this study is presented along with numerical examples using sensitivity analysis for exponential polynomial trigonometric failure rate function.

일정 지역 교량 붕괴 DB를 활용하여 붕괴 원인을 파악하고 붕괴율과 붕괴확률을 결정하였다. 붕괴 원인을 타연구와 비교하였으며 주요 원인은 수압에 의해 발생함을 알 수 있었다. 매년 발생가능한 교량 붕괴율은 1/4,700정도 였으며, 이 수치는 미국 전역에 적용 가능할 것으로 추정한다. 현행 교량설계법과 비교하기 위해 설계수명 75년 동안의 파괴확률을 계산한 결과 1/63정도로서 LRFD 설계법에서 제시하는 파괴확률 1/5,000보다 높았다. 붕괴된 교량의 준공시점과 설계법 변천에 따른 붕괴율 차이는 확인하기 어려웠다. 미국 전체 교량에 대해 붕괴율을 적용한 결과 매년 87건에서 222건 정도의 붕괴가 발생할 것으로 예상한다.

본 논문에서는 대수-선형 파손율 모형(log-linear ROCOF)과 와이블 파솔율 모형(Weibull ROCOF)을 이용하여 상수도 주철 배수관로의 파손율을 모형화하고, '수정된 시간 척도'를 이용하여 최적교체시기를 산정할 수 있는 방법이 개발되었다. 두 ROCOF의 모형화를 위하여 개별 관로의 파손시간을 기록한 '파손 시간자료(failure-time data)'와 일정 시간간격 사이에서 발생하는 파손횟수를 기록한 '파손 횟수자료(failure-nu