KR100706544B1 - 전산해석 신뢰도 분석방법 - Google Patents

Abstract

차량을 개발함에 있어 전산 해석(이하, "전산 시뮬레이션" 이라 한다.)을 통해 도출한 각 파트에 대한 특성 해석값에 대하여 신뢰도(일치정도) 분석에 정략적(객관적인)인 판단을 제공하도록 하는 것으로,

특정 차량에 대한 시험값과 전산 시뮬레이션으로 추출되는 해석값 간의 상관관계를 분석하는 과정과, 상기 시험값과 해석값의 변수를 동일한 스케일로 수정하여 스케일 표준화를 수행하는 과정과, 상기 스케일 표준화된 시험값과 해석값에 대하여 모수 및 비모수 검정으로 P값을 추출한 다음 가설을 설정하는 과정과, 상기 모수 및 비모수 검정으로 추출된 P값과 유의수준을 비교하여 설정된 가설을 채택하는 과정과, 채택된 가설에서 P값이 가장 큰 분포를 식별하여 신뢰구간 이내의 확률값(신뢰도)를 계산하는 과정을 포함한다.

상관관계 분석, 귀무가설, 대립가설, 신뢰도, 적합성 판정, 모수 검정

Description

전산해석 신뢰도 분석방법{TO TRUST ANALYSIS METHOD OF COMPUTATION BY COMPUTER ANALYSIS}

도 1은 본 발명에 따라 전산해석 신뢰도 분석을 수행하는 실시예의 흐름도.

도 2는 본 발명에 따라 신뢰도 분석된 확률값의 신뢰구간을 도시한 그래프.

본 발명은 차량을 개발함에 있어 전산 해석(이하, "전산 시뮬레이션" 이라 한다.)을 통해 도출한 각 파트에 대한 특성 해석값에 대하여 신뢰도(일치정도) 분석에 정략적(객관적인)인 판단을 제공하도록 하는 전산해석 신뢰도 분석방법에 관한 것이다.

일반적으로 차량을 개발하는 과정에서 차량을 구성하는 각 파트의 특성에 대해서는 분석 프로그램이 설정된 컴퓨터를 이용한 전산 시뮬레이션을 통해 해석한다.

전산 시뮬레이션을 통해 도출되는 해석값은 실질적인 시험을 통해 산출되는 결과값이 아닌 관계로 해석값에 대한 신뢰도(일치 정도)를 판정하여야 한다.

그러나, 전산 시뮬레이션으로 도출되는 해석값에 대하여 정략적 판단 기준이 설정되어 있지 않고 있어 주로 정성적(주관적)으로 판단한다.

따라서, 전산 시뮬레이션을 통해 도출된 해석값의 신뢰성을 어느 정도 인정하여야 하는지에 대하여 어려움이 발생되는 문제점이 있다.

또한, 신뢰성이 결여된 해석값을 기반으로 하는 판단 성과가 어느 정도인지를 판단할 수 없는 문제점이 있다.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 발명한 것으로, 그 목적은 차량에 대하여 수행한 실질적인 시험값과 전산 시뮬레이션을 통해 도출한 해석값 간의 신뢰도를 분석하여 추후 전산 시뮬레이션을 통해 도출되는 해석값에 대하여 정량적 판단 기준을 제공하도록 한 것이다.

상기와 같은 목적을 실현하기 위한 본 발명은, 차량별 임의의 특성에 대한 실질적인 시험값과 컴퓨터 시스템의 특성 분석 프로그램을 통해 해석값이 도출되면 컴퓨터 시스템에 설정되는 신뢰성 분석 프로그램은 도출된 시험값과 해석값 간의 상관계수를 계산하고, 계산된 결과값과 설정된 기준값을 비교하여 시험값과 해석값 사이의 선형관계를 분석하는 과정;
상기 컴퓨터 시스템에 설정되는 신뢰성 분석 프로그램은 운용 프로세스에 따라 상기 시험값과 해석값의 변수를 동일한 스케일로 수정하여 스케일 표준화를 수행하는 과정;
상기 컴퓨터 시스템에 설정되는 신뢰성 분석 프로그램은 운용 프로세스에 따라 상기 스케일 표준화된 시험값과 해석값에 대하여 모수 및 비모수 검정으로 P값을 추출한 다음 시험값과 해석값에 대한 가설을 설정하고, 추출된 P값과 유의수준을 비교하여 설정된 가설을 채택하는 과정;
상기 채택된 가설에 대한 적합도 검증을 통해 P값의 가장 적절한 분포를 구하고, 이를 바탕으로 한 신뢰도를 기준으로 신뢰구간 이내의 확률값(신뢰도)를 계산하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 전산해석 신뢰도 분석방법을 제공한다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 일 실시예를 상세하게 설 명하면 다음과 같다.

본 발명은 신뢰성 분석 프로그램이 설정되는 컴퓨터 시스템의 운용 알고리즘에 관한 것인바, 컴퓨터 시스템의 구체적인 구성에 대해서는 생략한다.

본 발명에 따라 전산해석 신뢰도 분석을 수행하는 동작에 대하여 첨부 도면을 참조하여 설명하면 다음과 같다.

일 예를 들어 각 차종별 차체 강성을 시험한 실질적인 시험값과 전산 시뮬레이션을 통해 도출한 해석값이 하기의 표 1과 같다고 가정한다.

차종	시험값	해석값
A	10.50	12.00
B	20.00	22.49
C	25.25	21.00
D	37.11	29.00
E	19.00	18.81
F	15.48	15.96
G	22.00	25.60
H	30.32	31.00
I	9.10	12.33
J	18.00	15.78
…	…	…

따라서, 상기한 표 1과 같이 실질적인 시험값과 전산 시뮬레이션 해석값이 도출되어(S101), 신뢰도 분석 알고리즘이 설정되는 컴퓨터 시스템에 입력되면, 멈퓨터 시스템은 신뢰도 분석 알고리즘의 운용 프로세스에 따라 실질적인 시험값과 전산 시뮬레이션 해석값 변수들 간에 존재하는 관계 정도인 상관계수(r)를 계산하고(S102) 계산된 상관계수(r) 값이 설정된 기준값 이상인지를 판단함으로써(S103), 실질적인 시험값과 전산 시뮬레이션 해석값 간의 상호 관계정보를 분석(관련성 분석)하는 상관관계를 분석한다.

삭제

즉, 각각 변수들로 이루어지는 실질적인 시험값들과 전산 시뮬레이션 해석값들이 어떠한 밀접한 관련성을 갖고 변화하는지를 분석한다.

상기에서 계산된 상관계수(r)가 '0.8' 이상이면 상관관계가 아주 높은 상태이고, 상관계수가(r)이 '0.6' 이상이고 '0.8' 이하의 범위에 포함되면 상관관계가 높은 상태이고, 상관계수(r)가 '0'이상이고 '0.6'이하이면 상관관계가 거의 없는 상태이며, 상관계수(r)가 '0' 이하이면 상관관계가 전혀 없는 상태이다.

따라서, 상기 S103의 판단에서 설정되는 기준값은 '0.6'이 되며, 이를 적용한 판단은 계산된 상관계수(r)가 '0.6' 이상을 유지하는가를 판단하는 것이다.

즉, 시험값과 해석값 간의 상관관계가 높게 나타나는지를 판단하는 것이다.

상기한 표 1을 적용한 상관계수(r)의 계산과 그에 따른 분석 결과는 하기의 표 2와 같이 도출된다.

	샘플수(A~J)	상관계수(r)	P값
상관분석	10	0.648	0.012

상기 S103의 판단결과에 따라 컴퓨터 시스템에 설정되는 신뢰도 분석 알고리즘은 운용 프로세스에 따라 실질적인 시험값과 전산 시뮬레이션 해석값 간의 계산된 상관계수(r)가 설정된 기준값(0.6) 이상으로 상호 간에 상관관계가 높은 상태가 아니면 신뢰도 분석을 종료한다.
그러나, 상호 간의 상관관계가 높은 상태이면 실질적인 시험값과 전산 시뮬레이션 해석값을 하기의 표 3과 같이 동일한 스케일(10)로 데이터를 수정하는 스케일 표준화를 수행하여 차종별/형식별/배기량별 차이점 발생 문제를 해결한다(S104).

삭제

차종	시험값	해석값	수정 시험값	수정 해석값	수정값 차이
A	10.50	12.00	10.00	11.43	1.43
B	20.00	22.49	10.00	11.25	1.25
C	25.25	21.00	10.00	8.32	-1.68
D	37.11	29.00	10.00	7.81	-2.19
E	19.00	18.81	10.00	9,90	-0.10
F	15.48	15.96	10.00	10.31	0.31
G	22.00	25.60	10.00	11.64	1.64
H	30.32	31.00	10.00	10.22	0.22
I	9.10	12.33	10.00	13.55	3.55
J	18.00	15.78	10.00	8.77	-1.23

이후, 운용 프로세스에 따라 상기 스케일 표준화의 수행 이후 정규분포의 만족 혹은 정규분포의 불만족 등에 따라 모수 검정 및 비모수 검정을 수행한다(S105),

삭제

상기 모수 검정은 하기의 표 4와 같이 도출되고, 비모수 검정은 하기의 표 5와 같이 도출된다.

	검정 통계량	자유도	P값
모수검정(T분포)	-1.109	13	0.288

	검정 통계량	P값
부호순위 검정	-0.722	0.470

상기와 같이 모수 검정 및 비모수 검정이 수행되면 가설을 설정한다(S106).

삭제

가설의 설정은 시험값과 해석값이 일치한다는 귀무가설과 시험값과 해석값이 일치하지 않는다는 대립가설을 설정한다.

이후, 상기 모수 검정 및 비모수 검정의 결과로 도출되는 P값이 유의수준(α)이상을 만족하는지를 판단한다(S107).

상기 유의수준(α)의 설정값은 "0.05"로 시험값과 해석값의 결과가 95%의 유의성을 갖는다는 가정을 적용한다.

상기 S107의 판단에서 상기한 표 4 및 표 5에서 도출된 P값이 유의수준(α) 이상을 유지하므로, 귀무가설을 채택한다(S109).

이후, 도 2에 도시된 바와 같은 채택된 귀무가설에서 P값이 가장 적절한 분포, 즉 가장 큰 분포를 식별하여 최적의 분포로 채택한 다음 적합도를 검정한 다음(S110) 수정 차이가 "0"에 가까운 데이터들이 많을수록 일치 정도가 크므로 이를 신뢰도 레벨 설정의 기준으로 하여 신뢰구간 이내의 확률값(신뢰도)을 계산하는 신뢰도 분석을 수행한다(S111).

이상에서 설명한 바와 같이 본 발명은 차량에 대한 특성 시험의 시험값과 전산 시뮬레이션을 통해 추출되는 해석값 간의 신뢰성을 분석하여 도출된 데이터의 정량적 판단을 제공함으로써, 시험 대체항목(의사결정)에 대한 객관적인 판단 기준을 제공하여 시험차의 제작 댓수를 절감시켜 원가 경쟁력을 확보한다.

또한, 시험값과 해석값간의 수치 데이터에 대한 정량적(통계적) 분석이 수행될 수 있도록 하는 효과를 제공한다.

삭제

Claims (5)

1. 차량별 임의의 특성에 대한 실질적인 시험값과 컴퓨터 시스템의 특성 분석 프로그램을 통해 해석값이 도출되면 컴퓨터 시스템에 설정되는 신뢰성 분석 프로그램은 도출된 시험값과 해석값 간의 상관계수를 계산하고, 계산된 결과값과 설정된 기준값을 비교하여 시험값과 해석값 사이의 선형관계를 분석하는 과정;

   상기 컴퓨터 시스템에 설정되는 신뢰성 분석 프로그램은 운용 프로세스에 따라 상기 시험값과 해석값의 변수를 동일한 스케일로 수정하여 스케일 표준화를 수행하는 과정;

   상기 컴퓨터 시스템에 설정되는 신뢰성 분석 프로그램은 운용 프로세스에 따라 상기 스케일 표준화된 시험값과 해석값에 대하여 모수 및 비모수 검정으로 P값을 추출한 다음 시험값과 해석값에 대한 가설을 설정하고, 추출된 P값과 유의수준을 비교하여 설정된 가설을 채택하는 과정;,

   상기 채택된 가설에 대한 적합도 검증을 통해 P값의 가장 적절한 분포를 구하고, 이를 바탕으로 한 신뢰도를 기준으로 신뢰구간 이내의 확률값(신뢰도)를 계산하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 전산해석 신뢰도 분석방법.
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