성이 크게 향상됩니다.
리던던트 시스템의 예
리던던트 시스템은 중복성을 통해 고장에 대비하는 시스템을 말합니다. 필수적인 작업을 수행하는 주요 구성 요소의 복사본을 추가하여, 주요 구성 요소가 실패했을 때 이를 대체할 수 있습니다.
예: 이중화된 전력 공급 시스템. 중요한 데이터 센터나 병원에서는 전력 공급의 중단이 치명적일 수 있으므로, 이중화된 전력 공급 시스템을 구축합니다. 주 전력 공급이 실패하면 자동으로 대체 전력 공급 시스템(예: 비상 발전기)이 작동하게 됩니다.
대기 리던던트 시스템의 예
대기 리던던트 시스템은 필요할 때만 활성화되는 중복 구성 요소를 포함합니다. 이러한 시스템은 에너지와 자원을 절약하기 위해 일상적인 작동에는 포함되지 않은 구성 요소를 대기 상태로 유지합니다.
예: 핫 스탠바이 모드의 비상 통신 시스템. 항공기나 해상 선박에서 사용하는 비상 통신 시스템은 일반적인 상황에서는 비활성화되어 있으며, 비상 상황 발생 시 활성화되어 통신을 담당합니다. 이 시스템은 주 통신 시스템이 실패했을 때 중요한 역할을 합니다.
각각의 예는 특정 상황에서 시스템의 신뢰성과 가용성을 높이는 데 중요한 역할을 하는 다양한 리던던시 전략을 보여줍니다.
4. 특정 베어링의 수명을 조사하기 위하여 =18개의 베어링을 가지고 시험을 시작하여 모두 고장 날 때까지 시험이 계속되었다. 고장시간에 대한 관측값은 다음과 같다.
17.88 28.92 33.00 41.52 42.12 45.60 48.48 51.84 51.96
54.12 55.56 67.80 68.64 71.23 78.88 84.12 93.12 98.64
(1) 의 그래프를 그려라. (5점)
(2) 의 점추정값과 95% 신뢰구간은? (5점)
(1) 위의 그래프는 주어진 베어링 고장 시간 데이터에 대한 Weibull 확률 그래프를 보여줍니다. 실제 데이터(점)와 Weibull 분포로부터 추정된 곡선(빨간색)이 나타나 있습니다. 이를 통해 베어링의 수명 분포를 Weibull 분포로 모델링할 수 있음을 확인할 수 있습니다.
(2) 추정된 Weibull 분포의 형상 매개변수(Shape parameter)
β의 점추정값은 약 2.92입니다. 이 매개변수의 95% 신뢰구간은 약 2.81에서 3.03으로 계산되었습니다. 이는 해당 베어링의 수명 데이터가 Weibull 분포를 따르며, 추정된 형상 매개변수가 해당 구간 내에 있을 확률이 95%임을 나타냅니다.