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와이블 분포를 따를 때 수명성능지수의 추정과 활용
서순근, Seo. Sun-Keun 한국신뢰성학회 신뢰성응용연구 16 Pages
한국신뢰성학회 신뢰성응용연구 2013, Vol.13 No.3 191-206 (16 pages)
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열화특성치가 와이블분포를 따르는 경우 두 가지 스트레스 변수를 고려한 가속열화시험의 최적 설계
임헌상, 김용수, Lim. Heonsang, Kim. Yong Soo 한국신뢰성학회 신뢰성응용연구 12 Pages
한국신뢰성학회 신뢰성응용연구 2013, Vol.13 No.2 87-98 (12 pages)
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와이불수명분포를 갖는 제품의 신뢰성인증시험에서 형상모수의 영향분석
권영일, Kwon. Young-Il 한국신뢰성학회 신뢰성응용연구 10 Pages
한국신뢰성학회 신뢰성응용연구 2011, Vol.11 No.3 225-234 (10 pages)
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고장도 섬유의 파단 거동과 인장 특성에 와이블 분포의 적합성
이순근, 주창환, 이기윤, Lee. Sun-Geun, Ju. Chang-Hwan, Lee. Gi-Yun 한국섬유공학회 韓國纖維工學會誌 10 Pages
한국섬유공학회 韓國纖維工學會誌 1993, Vol.30 No.12 942-951 (10 pages)
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확률분포를 이용한 복합재료의 강도예측
조영준, 강태진, 이경우 한국복합재료학회 복합재료 : 한국복합재료학회지 7 Pages
한국복합재료학회 복합재료 : 한국복합재료학회지 2000, Vol.13 No.1 33-39 (7 pages)
사용하여 예측하였다. 플라이 강도를 확률분포로 가정했을 경우와 상수로 가정했을 경우 각각의 최종강도를 예측하였다. 복합재료의 강도에 대한 확률분포인 Weibull 분포를 이용하여 임의의 강도 값을 얻은 후 이 값을 Tsai-Hill 파손식에 대입하여 파손여부를 판정하고 파손이 일어나면 재료의 물성을 떨어뜨렸다. 이 방법에 의해서 얻어진 결과를 플라이의 강도를 상수로 가정하여 해석한 경우와의 차이에 대하여 고찰하였다. 결과적으로 두 경우 모두 실험치와 약간의 오차를 보였지만 파손의 경향성에 있어서는 확률분포를 이용한... -
매스매티카를 이용하여 3-모수를 갖는 와이블분포에 대한 피셔 정보행렬의 유도
양지은, 백호유, Yang. Ji-Eun, Baek. Hoh-Yoo 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 10 Pages
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 2009, Vol.20 No.1 39-48 (10 pages)
피셔 정보행렬은 모수 추론에서 중요한 역할을 한다. 특히 비정보 사전분포를 이용한 사후분포로 유도하는 객관적 베이지안 추론에서 사용된다. 또한 기하학에서는 거리함수의 한 예로서 이용된다. 모수가 많아질수록 피셔 정보행렬의 계산이 복잡하여진다. 따라서 본 논문에서는 매스매티카를 이용하여 계산상 필요한 프로그램을 적용시켜 신뢰성 이론에서 사용되는 3-모수 와이블분포에 대한 피셔 정보행렬을 유도하였다. -
임의 중단모형에서 최소제곱법을 이용한 와이블분포의 모수 추정
이우동, Lee. Woo-Dong 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 10 Pages
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 1996, Vol.7 No.2 263-272 (10 pages)
임의의 기계에 대한 수명의 분포는 와이블분포를 하는 경우가 흔하다. 그리고 현실적으로 기계의 수명시간을 검정할 때, 시험시간및 여러 환경적인 제약에 의하여 표본으로 주어진 기계의 수명을 모두 관측하기는 어렵다. 그래서, 본 연구에서는 임의 중단모형 하에서 와이블분포의 모수를 최소제곱법(least squares method)을 이용하여 추정하고 기존의 최대우도추정량(maximum likelihood estimates)과 효율성의 측면에서 비교하고자 한다. -
우리나라의 연 강수량, 계절 강수량 및 월 강수량의 확률분포형 결정
김동엽, 이상호, 홍영주, 이은재, 임상준, Kim. Dong-Yeob, Lee. Sang-Ho, Hong. Young-Joo, Lee. Eun-Jai, Im. Sang-Jun 한국농림기상학회 한국농림기상학회지 12 Pages
한국농림기상학회 한국농림기상학회지 2010, Vol.12 No.2 83-94 (12 pages)
각 강수량별 최적 확률분포를 산정하였으며, 최종적으로 선정된 최적 확률분포형을 관측 지점별로 적합도 검정을 실시하였다. 그 결과, 연강수량에서는 3변수 Weibull 분포(W3), 봄과 가을에는 3변수 대수정규분포(LN3), 여름과 겨울에는 일반화된 극치분포(GEV)가 관측값에 가장 잘 적합하는 것으로 나타났다. 또한, 월 강수량에서는 1월은 LN3, 2월과 7월은 W3, 3월은 2변수 Weibull 분포(W2), 4월, 9월, 10월, 11월은 일반화된 Pareto 분포(GPA), 5월과 6월은 GEV, 그리고 8월과 12월은 log-Pearson type III 분포(LP3)가 가장 잘... -
하수에서의 대장균수 확률분포 특성 분석
전상민, 송인홍, 정한석, 강문성, 박승우, Jun. Sang Min, Song. Inhong, Jeong. Han Seok, Kang. Moon Seong, Park. Seung Woo 한국농공학회 한국농공학회논문집 7 Pages
한국농공학회 한국농공학회논문집 2013, Vol.55 No.3 105-111 (7 pages)
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한반도 바람자원의 시공간적 분포
김도우, 변희룡, Kim. Do-Woo, Byun. Hi-Ryong 한국기상학회 대기 12 Pages
한국기상학회 대기 2008, Vol.18 No.3 171-182 (12 pages)