베이지안 방법을 이용한 시스템 성능 모집단의 신뢰도 예측

최찬규; 유홍희

추천

검색

질문

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 최찬규 (한양대학교) 유홍희 (한양대학교)

저널정보: 대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2010년도 추계학술대회 강연 및 논문 초록집

발행연도: 2010.11

수록면: 1,045 - 1,050 (6page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

System parameter uncertainties have effect on a system performance uncertainty. Therefore, effects of system parameter uncertainties on the system performance uncertainties should be considered in design of mechanical systems. Previous works for uncertainty analysis require the population distribution of the system parameter. However, in most practical engineering problems, an evaluation of system parameter population distribution is impossible because of cost and inefficiency. Therefore, statistical inference of statistical characteristics for the system performance population based on system parameter samples is needed. In this paper, the statistical characteristics of the system performance population are estimated based on system parameter samples by employing Bayesian approach.

#Uncertainty(불확실성) #Population(모집단) #Sample(표본) #Bayesian inference(베이지안추론) #Extreme value distribution(극치분포)

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최찬규

소속기관 현대중공업

주요연구분야 공학 > 기계공학 > 기계공학 일반

논문수 37 이용수 1,907

정신우

소속기관 국방과학연구소

주요연구분야 공학 > 기계공학 > 기계공학 일반 TOP 0.5% 공학 > 기계공학 > 자동차공학

논문수 509 이용수 27,720

이 논문과 함께 이용한 논문

베이지안 네트워크와 신경망을 이용한 구매패턴 분석

황정식 , 피수영 , 손창식 외 1명 한국지능시스템학회 논문지 2005 .06

곱분해기법을 이용한 베이지안 신뢰성 해석

김태균 , 이태희 대한기계학회 춘추학술대회 2011 .04

시험 결과를 이용한 원샷 시스템의 신뢰도 추정 방안 적용가능성 연구

하종수 , 박상현 , 박영식 대한산업공학회지 2018 .08

베이지안 기법을 적용한 일회성 장비의 경제적 시험 수량 연구

이연호 , 이계신 , 이학재 외 2명 신뢰성응용연구 2014 .09

작은 샘플 크기의 One-shot Devices를 위한 베이지안 신뢰도 추정

문병민 , 선은주 , 배석주 신뢰성응용연구 2013 .06

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2012-550-003938278

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)