이산정보의증가에 따른 Akaike 정보척도 기반 신뢰성해석의 정확도 평가

Abstract

이산정보를 이용한 신뢰성해석의 방법으로 Akaike 정보척도를 이용한 신뢰성해석 기법이 있다. 기존의 신뢰성해석 기법은 변수의 분포를 연속함수로 정의되는 특정 확률분포로 가정하기 때문에 변수의 분포가 알려져 있지 않거나 비정규분포를 따를 대 신뢰성 해석의 정확도를 보장할 수 없다. 본 연구에서 사용하는 Akaike 정보척도는 변수의 분포에 대한 가정 없이 이산정보를 이용하여 신뢰성해석을 수행하는 장점이 있다. 하지만 이산정보의 개수가 많을수록 실제 응답의 신뢰도에 근사한 값을 추정하게 된다. 본 연구에서는 수학예제를 이용하여 이산정보의 개서의 증가에 따라 추정된 응답의 신뢰도의 정확성의 수렴에 대한 연구를 수행하여 적절한 이산정보의 개수를 제안한다. 추정된 응답의 신뢰도에 대한 평가는 수학예제를 이용하여 몬테카를로 시뮬레이션 결과와 비교한다.It is inappropriate to perform the reliability analysis using earlier developed methods for discrete information because most of these methods assume that distribution functions are continuous. On the other hand reliability analysis using Akaike information criterion(AIC) is a proper method to calculate reliability for discrete information. Since it uses discrete information directly, it stands on advantage is reliability analysis. As there is increasing in number of discrete information, reliability becomes more accurate. Hence in this paper, we suggest a suitable number of discrete information to calculate reliability. To assess accuracy of reliability, we compare AIC with Monte Carlo Simulation(MCS) using mathematical example.