먼저 , 벌점 을 이용 한 구 동기 고장 검출 성능 에 대한 시뮬레이션 결과 를 설명 한다 . 인공위성 의 자세 변화 를 위해 1 , 2 , 3 번 반 작용 휠 이 구동 하 다가 5 초 에 2 번 반 작용 휠 에 고장 이 발생 한 것 으로 설명 하 며 , 고장 모델 필터 는 4 개 의 반 작용 휠 각각 의 고장 모델 및 + 방향 , - 방향 의 추력 기 고장 모델 6 개 , 및 정상 모델 로서 모두 11 개 로 구성 된다 . 고장 의 형태 가 정상 출력 의 1 % 만 나오 는 부분 고장 일 때 본 실시 예 에 따라 벌점 을 이용 한 IMM 의 확률 변화 그래프 는 도 6 에 도시 되 어 있 으며 , 벌점 을 이용 하 지 않 는 종래 의 IMM 의 확률 변화 그래프 는 도 7 에 도시 되 어 있 다 . 도 6 및 도 7 모두 고장 이 발생 하 지 않 았 을 때 는 고장 이 나 지 않 은 정상 일 때 의 확률 인 ( a ) 선 이 1 을 유지 하 다가 2 번 반 작용 휠 에서 고장 이 발생 하 게 되 면 2 번 고장 모델 인 ( b ) 선 의 확률 이 점점 증가 하 여 임계 값 을 넘 는 것 을 확인 할 수 있 다 . 그러나 , 도 6 의 벌점 을 이용 하 는 방식 과 도 7 의 벌점 을 이용 하 지 않 는 방식 을 비교 하 면 , 벌점 을 이용 하 는 기법 이 더 빠르 게 고장 을 검출 하 고 있 음 을 확인 할 수 있 다 . 이것 은 벌점 을 이용 하 여 우도 함수 를 계산 하 게 되 면 고장 확률 의 수렴 시간 이 짧 아 지 기 때문 이 며 그 만큼 더 빠르 게 고장 임계 값 을 넘 게 되 는 것 이 다 .