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신뢰성 해석을 위한 일반화 파레토 분포의 3모수 최우량 추정 기법

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dc.contributor.author강승훈-
dc.contributor.author임우철-
dc.contributor.author조수길-
dc.contributor.author박상현-
dc.contributor.author이민욱-
dc.contributor.author최종수-
dc.contributor.author홍섭-
dc.contributor.author이태희-
dc.date.accessioned2021-12-08T15:41:09Z-
dc.date.available2021-12-08T15:41:09Z-
dc.date.issued20140502-
dc.identifier.urihttps://www.kriso.re.kr/sciwatch/handle/2021.sw.kriso/4640-
dc.description.abstract일반적인 공학문제에서 설계자가 요구하는 신뢰도는 0.9이상의 신뢰도 구간이다. 이는 누적분포함수(cumulative distribution function)상에서 관찰할 때 오른쪽 위 꼬리(right upper tail)부분을 의미한다. 이 부분을 추정한 분포 모형을 꼬리 모형(tail model)이라 하며, 표본의 전체 분포를 추정하는 대신 관찰하고자 하는 신뢰도 구간인 꼬리 모형을 추정하여도 신뢰성 해석(reliability analysis)이 가능하다. 일반화 파레토 분포(generalized Pareto distribution)를 이용해 꼬리 모형을 추정하는 신뢰성 해석 기법을 일반화 파레토 분포 기법이라 한다. 본 논문에서는 두꺼운 꼬리 분포를 갖는 표본에 대한 신뢰성 해석 기법으로 최우량 추정을 이용해 일반화 파레토 분포의 3모수를 통합적으로 추정하는 기법을 제안한다. 또한 수학 예제에 대한 신뢰성 해석을 통해 기존에 사용되던 일반화 파레토 분포와 제안하는 기법을 비교하여 정확성을 검증한다.el)이라 하며, 표본의 전체 분포를 추정하는 대신 관찰하고자 하는 신뢰도 구간인 꼬리 모형을 추정하여도 신뢰성 해석(reliability analysis)이 가능하다. 일반화 파레토 분포(generalized Pareto distribution)를 이용해 꼬리 모형을 추정하는 신뢰성 해석 기법을 일반화 파레토 분포 기법이라 한다. 본 논문에서는 두꺼운 꼬리 분포를 갖는 표본에 대한 신뢰성 해석 기법으로 최우량 추정을 이용해 일반화 파레토 분포의 3모수를 통합적으로 추정하는 기법을 제안한다. 또한 수학 예제에 대한 신뢰성 해석을 통해 기존에 사용되던 일반화 파레토 분포와 제안하는 기법을 비교하여 정확성을 검증한다.-
dc.language한국어-
dc.language.isoKOR-
dc.title신뢰성 해석을 위한 일반화 파레토 분포의 3모수 최우량 추정 기법-
dc.title.alternativeMaximum likelihood estimation of 3parameters of generalized Pareto distribution for reliability analysis-
dc.typeConference-
dc.citation.title대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2014년도 춘계학술대회-
dc.citation.volume2014-
dc.citation.number1-
dc.citation.startPage232-
dc.citation.endPage233-
dc.citation.conferenceName대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2014년도 춘계학술대회-
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Choi, Jong Su
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