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신뢰도 함수 R(t) (고장률이 일정할 때)
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- 2024.06.28 - 15:29 2024.06.28 - 10:40 1678 2
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신뢰도 함수 R(t)
신뢰도 함수 R(t)는 시스템이나 부품의 수명 시간 t 동안 신뢰도를 나타내는 함수입니다. 일반적으로 지수 분포나 와이블 분포 등의 확률 분포를 따릅니다. 고장 확률 분포는 시스템이나 부품이 고장 날 확률을 나타내는 분포입니다. 신뢰도 함수 R(t)와 고장 확률 분포는 밀접한 상관관계가 있습니다. 신뢰도 함수 R(t)는 고장 확률 분포를 적분하여 구할 수 있으며, 고장 확률 분포는 신뢰도 함수 R(t)를 미분하여 구할 수 있습니다. 예를 들어, 지수 분포를 따르는 신뢰도 함수 R(t)의 경우, 고장 확률 분포는 지수 분포를 따릅니다. 와이블 분포를 따르는 신뢰도 함수 R(t)의 경우, 고장 확률 분포는 로그 정규 분포를 따릅니다. 이러한 신뢰도 함수와 고장 확률 분포는 시스템이나 부품의 수명을 예측하고, 신뢰성을 평가하는 데 중요한 역할을 합니다.
고장률이 일정할 때 사용하는 신뢰도 함수는 지수 분포를 따르며, 이에 대한 공식은 다음과 같습니다. R(t) = e^(-λt) 여기서 λ는 고장률을 의미하며 단위 시간당 고장 확률을 나타냅니다. 고장률이 일정한 경우, 시간이 지남에 따라 신뢰도가 일정한 비율로 감소합니다. 따라서 위의 공식을 이용하여 신뢰도를 계산할 수 있습니다. 더 궁금한 내용이 있으시다면 말씀해 주세요.
=exp(-λ*t) 로 쓰기도 함.
t 는 제품의 사용시간을 나타내고, λ 는 일정한 고장률(=평균고장률)을 나타냄.
신뢰도 함수는 t 시간이 지났을 때, 고장나지 않고 정상품으로 남아있을 확률을 의미한다.
람다 값이 커질수록, 시간당 고장확률이 크다. --> 그래프가 원점에 가까워진다.
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세상의모든계산기 님의 최근 댓글
HP-39gII 에 ExistOS 설치하기 https://allcalc.org/38526 2025 11.07 1. 왜 검은색이 아닌 다른 색으로 보일까? (제공된 LUT 필터) 제가 제공해 드린 magenta_lens.cube LUT 필터는 540~560nm(녹색-노란색) 파장대의 색상을 '완전히 제거(검은색으로 만듦)'하는 대신, '다른 색상으로 왜곡/변환'하도록 설계되었습니다. * 원리: LUT(Look-Up Table)는 특정 입력 색상(Input RGB)을 미리 정해진 다른 출력 색상(Output RGB)으로 매핑하는 테이블입니다. 이 LUT는 540~560nm에 해당하는 RGB 값들이 들어오면, 검은색(0, 0, 0)이 아닌, 매우 어둡거나 채도가 낮은 특정 색(예: 어두운 올리브색, 갈색 등)으로 변환하라고 지시합니다. * 의도: * 현실적인 물리 필터 시뮬레이션: 실제 고가의 색약 보정 안경도 특정 파장을 100% 완벽하게 차단하지는 못합니다. 빛의 일부를 흡수하고 일부는 통과시키거나 변환하는데, 이 LUT는 그러한 현실 세계의 필터 효과를 더 비슷하게 흉내 냈을 수 있습니다. * 시각적 정보 유지: 특정 색을 완전히 검게 만들면 그 부분의 형태나 질감 정보가 완전히 사라집니다. 하지만 다른 어두운 색으로 대체하면, 색상 정보는 왜곡되더라도 밝기나 형태 정보는 어느 정도 유지되어 전체적인 이미지가 덜 어색하게 보일 수 있습니다. 결론적으로, 스펙트럼 그림에서 해당 대역의 색이 갑자기 '다른 색으로 툭 바뀌는' 현상은, LUT 필터가 "이 파장대의 색은 앞으로 이 색으로 표시해!"라고 강제적으로 지시한 결과이며, 이것이 바로 이 필터가 작동하는 방식 그 자체입니다. 2. 왜 'Color Vision Helper' 앱은 검은색으로 보일까? 비교하신 'Color Vision Helper' 앱은 노치 필터의 원리를 더 이상적(Ideal)이고 교과서적으로 구현했을 가능성이 높습니다. * 원리: "L-콘과 M-콘의 신호가 겹치는 540~560nm 파장의 빛은 '완전히 차단'되어야 한다"는 개념에 매우 충실한 방식입니다. * 구현: 따라서 해당 파장에 해당하는 색상 정보가 들어오면, 어떠한 타협도 없이 그냥 '검은색(RGB 0, 0, 0)'으로 처리해 버립니다. 이는 "이 파장의 빛은 존재하지 않는 것으로 처리하겠다"는 가장 강력하고 직접적인 표현입니다. 2025 11.06 적용사례 4 - 파장 스펙트럼 https://news.samsungdisplay.com/26683 ㄴ (좌) 연속되는 그라데이션 ➡️ (우) 540 이하 | 구분되는 층(색) | 560 이상 - 겹치는 부분, 즉 540~560 nm 에서 색상이 차단? 변형? 된 것을 확인할 수 있음. 그럼 폰에서 Color Vision Helper 앱으로 보면? ㄴ 540~560 nm 대역이 검은 띠로 표시됨. 완전 차단됨을 의미 2025 11.05 빨간 셀로판지로도 이시하라 테스트 같은 숫자 구분에서는 유사한 효과를 낼 수 있다고 합니다. 색상이 다양하다면 빨강이나, 노랑, 주황 등도 테스트해보면 재밌겠네요. 2025 11.05 안드로이드 앱 - "Color Vision Helper" 다운받아 본문 내용을 카메라로 찍어 보니, 본문 프로그램에서는 애매하게 보이던 부분에서도 구분이 완전 확실하게 되네요. 숫자 구분 능력 & 편의성 면에서 압도적이라고 할 수 있겠습니다. 2025 11.05