##Basa 中 文 링크 편집 이 문서는 2018년 10월 21일 ( 일 ) 13 : 47에 마지막으로 편집되었습니다. 모든 문서는 크리에이티브 커먼즈 저작자표시 - 동일조건변경허락 3. 0에 따라 사용할 수 있으며, 추가적인 조건이 적용될 수 있습니다. 자세한 내용은 이용 약관을 참고하십시오. 미국 및 다른 국가에 등록되어 있는 Wikimedia Foundation, Inc. 소유의 등록 상표입니다. 개인정보 정책 위키백과 소개 면책 조항 개발자 쿠키 정책 모바일 보기
해서 통계적 신뢰도를 향상시키지는 못한다. 대신, 소프트웨어 신뢰도는 시험 실시 범위와 같은 다른 척도를 사용한다. 궁극적으로 소프트웨어는 하드웨어와 최상위 수준 시스템에서 통합되고, 소프트웨어 신뢰성이 시스템 신뢰성에 합산된다. 소프트웨어 공학 연구소의 역량 성숙도 모델이 일반적으로 신뢰성과 품질 면에서 전반적인 소프트웨어 개발 절차의 평가 수단이다. 기법 [ 편집 ] 오류 트리 분석 ( FTA : Fault Tree Analysis ) FMEA ( Failure Mode and Effect Analysis ) VTA ( Variation Tree Analysis ) 손상 허용 설계 ( Damage Tolerance Design, DTD ) 신뢰성 향상을 위한 5가지 원리 [ 편집 ] 배제 - 사전 대책 ( 오류를 일으키기 쉬운 행동을 하지 않고 끝나도록 한다. 오류를 일으키는 행동으로 연결되는 원인 그 자체를 배제한다 ) 대체화 - 사전 대책 ( 오류를 일으키기 쉬운 행동을 사람에게 시키지 않는다. 예를 들면, 스위치의 형태나 위치가 ON 인가 OFF 인가, 바로 간단하게 알 수 있도록 궁리해 사람이 오류를 일으키기 쉬운 행동하는 것을 막는다 ) 용이화 - 사전 대책 ( 알기쉬운 행동으로 가능하게 한다 ) 「 공통 · 개별 · 적합화 」 이상 검출 - 사후 대책 ( 일으킨 오류를 깨달을 수 있도록 한다 ) 영향 완화 - 사후
실험에서는 고장 분포에 관한 제한된 정보만이 구해진다. 여기서 스트레스, 스트레스 시간, 또는 사례 수가 너무 적어 고장이 일어나지 않는다. 사례 수가 충분하지 않기 때문에 초기 고장률의 상향 한계밖에 구할 수 없다. 어떤 경우에서도 고객 입장에서는 고장이 없는 경우가 좋게 보인다. 자연적 고장 분포 연구에서, 때때로 이는 재료 특성이지만, 높은 스트레스가 필요한 것은 고장을 합리적인 시간 안에 일으키기 위해서이다. 여러 단계의 스트레스를 적용 시켜 보아야 가속 모델을 결정할 수 있다. 경험적 고장 분포는 때때로 Weibull 또는 로그 - 정규분포로 매개변수화 된다. 분포 확률밀도함수 ( 수식 ) 확률밀도함수 ( 그림 ) 지수 분포 f ( x ; ) = { e - x, x 0, 0, x < 0. { displaystyle f ( x ; lambda ) = left { { begin { matrix } lambda e ^ { - lambda x }, & ; x geq 0, 0, & ; x < 0. end { matrix } } right. } Weibull 분포 f ( x ) = { k (
##는 여러 가지 방법이 있다. 무언가가 목적을 시간에 대해 만족시킨다는 것 장치 또는 시스템이 설계 대로 작동하는 능력 장치 또는 시스템의 고장에 대한 저항성 시스템 또는 부품의 능력으로 요구되는 기능을 명백히 규정된 조건 하에서 명세된 시간동안 제공하는 것 기능 단위가 요구된 기능을 명시 시간 간격동안 수행할 확률 무언가가 곱게 고장날 능력 ( 고장이 나더라도 참사를 일으키지 않는 것 ) 신뢰성 공학자들은 통계, 확률이론, 신뢰성 이론에 의존한다. 많은 공학 기술이 신뢰성 공학에 사용된다 ; 신뢰성 예측, Weibull 분석, 열 관리, 신뢰성 검사 및 수명 가속 시험 등. 신뢰성 기술의 다양성, 비용, 상황에 따라 요구되는 신뢰성의 수준 차이로 대부분의 프로젝트는 신뢰성 계획을 수립하여 신뢰성 업무를 특정 시스템에 실시한다. 신뢰성 공학의 기능은 제품의 신뢰성 요구사항을 개발하고, 적절한 신뢰성 프로그램을 수립하고, 적절한 분석과 업무를 수행하여 제품이 그 요구사항을 만족하는 것을 보증하는 것이다. 이러한 업무는 신뢰성 공학자가 진행하는데, 보통 공인된 공학 학위를 가지고 있고, 추가적인 신뢰성 고유의 교육과 훈련을 이수받는다. 신뢰성 공학은 정비성 공학, 물류 공학과 밀접히 관련되어 있다
0. end { matrix } } right. } Weibull 분포 f ( x ) = { k ( x ) k - 1 e - ( x / ) k x 0 0 x < 0 { displaystyle f ( x ) = { begin { cases } { frac { k } { lambda } } left ( { frac { x } { lambda } } right ) ^ { k - 1 } e ^ { - ( x / lambda ) ^ { k } } & x geq 0 0 & x < 0 end { cases } } } Log - 정규 분포 f ( x ;, ) = 1 x 2 pi e - ( ln ( x ) ( x ) - ) 2 2 2 { displaystyle f ( x ; mu, sigma ) = { frac { 1 } { x sigma { sqrt { 2 pi } } } } e ^ { - { frac { ( ln ( x ) ( x ) - mu ) ^ { 2 } } { 2 sigma ^ { 2 } } } } } 정규 분포 1 2 p
한다 ) 「 공통 · 개별 · 적합화 」 이상 검출 - 사후 대책 ( 일으킨 오류를 깨달을 수 있도록 한다 ) 영향 완화 - 사후 대책 ( 오류의 파급 영향을 줄인다 ) 리스크 평가 [ 편집 ] 발생의 가능성 영향의 치명도 파급의 범위 관련 항목 [ 편집 ] 비용 공학 ( en : Cost engineering ) 위기 관리 위험율평가 리스크 분석 사고 fault 트리 해석 장황화 원본 주소 " " 분류 : 공학인간공학신뢰성 공학숨은 분류 : 출처가 필요한 글 / 2010년 11월출처가 필요한 모든 글전체에 출처가 필요한 글영어 표기를 포함한 문서 둘러보기 메뉴 개인 도구 로그인하지 않음토론기여계정 만들기로그인 이름공간 문서토론 변수 보기 읽기편집역사 보기 더 보기 검색 둘러보기 대문사용자 모임요즘 화제최근 문서 보기임의 문서로도움말기부 도구 여기를 가리키는 문서가리키는 글의 최근 올리기특수 문서 목록고유 링크문서 정보위키데이터 항목이 문서 인용하기 다른 프로젝트 공용 인쇄 / 내보내기 책 만들기PDF로 다운로드인쇄용 판 다른 언어 日 本 語 / srpskiBasa 中 文 링크 편집 이 문서는 2018년 10월 21일 ( 일 ) 13 : 47에 마지막으로 편집되었습
##의 수명 주기 전체를 통하여 수행된다. 신뢰성 이론 [ 편집 ] 신뢰성 이론은 신뢰성 공학의 기초이다. 공학적 목적에서 신뢰성은 다음과 같이 정의된다 : 어떤 장치가 그 의도된 기능을 명세된 기간동안 공인된 조건 하에서 수행할 확률. 수학적으로 이는 다음과 같이 표시된다. R ( t ) = P r { T > t } = t infinity f ( x ) d x { displaystyle R ( t ) = Pr { T > t } = int - { t } ^ { infty } f ( x ), dx! }, 여기서 f ( x ) { displaystyle f ( x )! } 는 고장 확률 밀도 함수이고 t { displaystyle t } 는 기간의 길이로 0부터 시작한다고 가정한다. 신뢰성 공학은 이 정의의 네 가지 주요 요소를 고려한다 : 첫째로, 신뢰성은 확률이다. 이는 고장이 무작위 현상으로 여겨진다는 것이다. 이는 재발하는 사건으로 우리는 어떠한 정보도 각각의 고장, 고장의 원인, 고장 사이의 관계에 대한 어떠한 정보도 수학적으로 명백히 표시하지 않는다. 다만 고장의 가능성은 시간에 따라 변하여 주어진 확률 함수를 따른다. 둘째로, 신뢰성은 의도한
적을 수록 높아진다. 그러나 결함 밀도와 고장 사이 평균 시간 MTBF 를 직접 연결시키는 것은 어렵다. 소프트웨어 결함이 코드에 분산되어 있는 방식, 결함의 위험도, 그리고 결함을 맞닥뜨리게 하는 입력의 조합의 확률 때문이다. 그럼에도 불구하고 결함 밀도는 신뢰성 공학자에게 유용한 척도로 사용된다. 다른 소프트웨어 척도, 예를 들어 복잡성도 또한 사용된다. 소프트웨어에 있어서 시험은 하드웨어에서보다도 더 중요하다. 비록 최선의 소프트웨어 개발 프로세스라고 하더라고 어떤 소프트웨어 결함을 초래하며 시험해 보기 전에는 거의 알 수 없다. 하드웨어에서와 같이, 소프트웨어도 개개의 단위로부터 시작하여 통합을 거쳐 최상위 수준까지 여러 수준에서 시험된다. 하드웨어와는 달리, 소프트웨엇 테스트에서 수준을 건너뛰는 것은 추천할만한 일이 아니다. 모든 단계에 걸쳐서 소프트웨어의 결함이 발견, 수정, 재시험된다. 신뢰성 예측은 결함 밀도와 다른 척도에 의해 갱신된다. 시스템 수준에서 MTBF 자료가 수집되고 신뢰성을 예측하기 위해 사용된다. 하드웨어와 달리, 정확히 같은 시험을 정확히 같은 소프트웨어 설정에 실시한다고 해서 통계적 신뢰도를 향상시키지는 못한다. 대신, 소프트웨어 신뢰도는 시험 실시 범위와 같은 다른 척도를 사용한다. 궁극적으로
##하고 소프트웨어 신뢰성 공학을 연구자들 가운데는 하드웨어 신뢰성 연구에 사용되는 통계적 모델이 소프트웨어 신뢰성 척도로 유용하다고 믿는 사람들도 있다. 소프트웨어 사용자의 경험상, 소프트웨어를 오래 사용할 수록 결국 시험한 적 없는 방식으로 사용하게 되고 고장으로 이어지는 숨어있던 결함을 발견하게 된다는 것이다. 하드웨어와 마찬가지로 소프트웨어 신뢰성도 양질의 요구조건과 설계와 구현에 의존한다. 소프트웨어 신뢰성 공학은 중하게 소프트웨어 공학 절차에 의존하여 의도되지 않은 결과를 예측하고 대응 설계안을 만든다. 소프트웨어 품질 공학과 소프트웨어 신뢰성 공학은 하드웨어 품질과 신뢰성 보다 많이 겹친다. 우수한 소프트웨어 개발 계획은 소프트웨어 신뢰성 프로그램의 주요 요소이다. 소프트웨어 개발 계획은 설계 및 코드 작성 표준, 동료 검토, 단위 시험 unit test, 형상 관리 configuration management, 개발중 사용될 소프트웨어 척도 software metric와 소프트웨어 모델을 서술한다. 일반적인 신뢰성 척도는 소프트웨어 불량의 수로, 보통 1000 라인당 불량 수로 표현된다. 이 척도는 소프트웨어 실행 시간과 함께 대부분의 소프트웨어 신뢰성 모형과 예측에 주요한 역할을 한다. 이론상 소프트웨어 신뢰성은 결함 또는 결함 밀도가 적을 수록 높아진다. 그러나 결함 밀도와 고장 사이 평균 시간 MTBF 를 직접 연결시키는 것은 어렵다. 소프트웨어
. 신뢰성 모델링 [ 편집 ] 신뢰성 모델링은 어떤 부품이나 시스템의 신뢰성을 예측하는 또는 이해하는 절차이다. 일반적으로 두가지 조사 영역이 적용된다 : 고장의 원리로 접근하는 방식은 관련된 고장 기작, 예를 들어 크랙의 전파나 화학적 부식의 이해를 이용한다. 부품의 스트레스로 접근하는 방식은 귀납적 예측 방법으로 시스템의 부품 종류와 수를 세고 작동시 각 부품에 가해지는 스트레스에 바탕을 둔다. 분명하게 고장 시간이 정의된 시스템에 관해서는 ( 때때로 매개변수가 시간에 따라 변동하는 시스템의 경우에는 주어지지 않는다 ) 이러한 고장 시간의 귀납적 분포 함수를 구할 수 있다. 이는 일반적으로 스트레스가 증가된 가속 시험에서 얻어진다. 이러한 실험은 크게 두가지 종류로 나뉜다 : 초기 고장률 연구로 구할 수 있는 것은 분포함수로, 욕조 같이 생긴 곡선의 첫 부분에 걸쳐 감소하는 고장률이다. 여기서는 일반적으로 약간의 스트레스만 가하면 된다. 스트레스가 가해지는 기간은 제한되며 이 기간은 검열 시험이라고 불린다. 따라서 처음을 포함하는 분포의 일부분만 구해진다. 소위 무결점 실험에서는 고장 분포에 관한 제한된 정보만이 구해진다. 여기서 스트레스, 스트레스 시간, 또는 사례 수가 너무 적어 고장
신뢰성 공학(信賴性工學, 영어: reliability engineering)은 공학의 한 분야로 신뢰성을 다룬다. 여기서 신뢰성이란 시스템 또는 부품의 능력으로 요구되는 기능을 명백히 규정된 조건 하에서 명세된 시간 동안 제공하는 것이다. 때때로 확률의 형태로 보고된다.