KR102664970B1 - 포토 커플러 수명 예측 방법 - Google Patents

포토 커플러 수명 예측 방법 Download PDF

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Abstract

포토 커플러 수명 예측 방법이 개시된다. 일 실시예에 따른 포토 커플러 수명 예측 방법은, 복수 개의 온도로 복수 개의 시각에 포토 커플러에 대한 데이터를 수집하는 단계; 수집된 데이터를 기초로 포토 커플러의 시간 경과 특성을 표현하는 모형을 선정하는 단계; 선정된 모형을 나타내는 둘 이상의 파라미터 중에서 제1 파라미터의 분포 함수를 선정하는 단계; 분포 함수를 표현하는 파라미터의 값을 추정하는 단계; 및 파라미터의 값이 추정된 분포 함수를 이용하여 포토 커플러의 수명을 예측하는 단계를 포함하여 이루어질 수 있다.

Description

포토 커플러 수명 예측 방법 {Method of predicting life time of photo-coupler}
이 명세서는 포토 커플러의 수명을 예측하는 방법에 관한 것이다.
포토 커플러(Photo-coupler)는, 도 1에 도시한 것과 같이, 발광 다이오드 등의 전기-광 변환 소자를 발광부로 하고, 포토 트랜지스터 등의 광-전기 변환 소자를 수광부로 한 회로를 구성하여, 전기 신호를 발광부에서 빛으로 변환하고 수광부에서는 다시 전기 신호로 환원시키는 소자를 말한다.
포토 커플러는, 입출력 사이를 전기적으로 서로 절연할 수 있기 때문에 전기적인 잡음 제거에 널리 사용되는데, 회로가 간단하여 신뢰성이 높고 수명이 매우 길다. 이러한 포토 커플러는, 수명이 길고 노이즈에 강하기 때문에, 발전소 등의 주요 설비를 제어하기 위한 제어 보드 등에 사용되고 있다.
포토 커플러가 주요 부품으로 사용되고 있기 때문에, 포토 커플러의 수명을 정확하게 예측하는 것이 중요하다.
종래에는 포토 커플러의 수명을 예측하기 위해, 포토 커플러 출력 신호가 다른 2점의 기준 전압에 각각 도달했을 때의 시간 차이를 이용하거나(JP 2008-268002) 또는 포토 커플러에 이상 진단으로 이용하는 펄스 신호를 인가하여 생성되는 출력 펄스 신호의 시간 폭을 초기 값과 비교하는 방법(WO 2016/147361) 등이 사용되고 있다.
이 명세서는 이러한 상황을 감안한 것으로, 이 명세서의 목적은 포토 커플러의 수명을 정확하게 예측하는 방법을 제공하는 데 있다.
상기한 과제를 실현하기 위한 이 명세서의 일 실시예에 따른 포토 커플러 수명 예측 방법은, 복수 개의 온도로 복수 개의 시각에 포토 커플러에 대한 데이터를 수집하는 단계; 수집된 데이터를 기초로 포토 커플러의 시간 경과 특성을 표현하는 모형을 선정하는 단계; 선정된 모형을 나타내는 둘 이상의 파라미터 중에서 제1 파라미터의 분포 함수를 선정하는 단계; 분포 함수를 표현하는 파라미터의 값을 추정하는 단계; 및 파라미터의 값이 추정된 분포 함수를 이용하여 포토 커플러의 수명을 예측하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.
따라서, 포토 커플러의 수명을 정확하게 예측할 수 있게 된다.
도 1은 포토 커플러를 도시한 것이고,
도 2는 포토 커플러에 대한 2가지 온도 조건에서의 가속 열화 시험에서 얻은 열화 특성 값을 선형, 지수, 로그, 제곱근 모형으로 피팅하였을 때 결정 계수(R-square)를 비교한 표이고,
도 3은 열화 특성 값에 대해 선정된 선형 모형의 기울기에 적합한 분포 함수를 선정하기 위해 4가지 분포 함수에 대해 계산한 AD 값과 P 값을 비교한 표이고,
도 4는 기울기의 분포로 선정된 Weibull 분포를 표현하는 형상 모수(shape parameter) 및 척도 모수(scale parameter)의 각 온도에 대한 값에 대한 표이고,
도 5는 Weibull 분포의 기대값, 최빈값 및 유의 수준에 따른 선형 모형의 기울기를 비교한 표이고,
도 6은 Weibull 분포의 기대값, 최빈값 및 유의 수준에 따라 결정된 기울기를 적용한 선형 모형을 그래프로 도시한 것이고,
도 7은 이 명세서의 일 실시예에 따른 포토 커플러 수명 예측 방법에 대한 동작 흐름도를 도시한 것이다.
이하, 포토 커플러 수명 예측 방법에 대한 실시예를 첨부하는 도면에 의거하여 상세히 설명한다.
이 명세서의 실시예는, 높은 신뢰성이 요구되는 전자 부품인 포토 커플러 복수 개에 대하여, 둘 이상 복수 개의 온도에 대해 복수 개의 시간 간격으로 가속 열화 시험을 실시하여 열화 특성 값에 대한 데이터를 얻고, 이를 기초로 수명을 예측하는 방법을 제안한다.
가속 열화 시험은 복수 개의 온도에 대하여 이루어지며, 인가한 스트레스는 상온인 25℃보다 훨씬 높은 180℃와 210℃일 수 있다. 온도마다 25개의 시편(테스트 샘플)을 사용하며, 총 50개 시편을 사용할 수 있다.
열화 시험을 실시하여 측정하는 포토 커플러의 열화 특성 값은 입력 전류에 대한 출력 전류의 비율인 전류 전송비(CTR: Current Transfer Ratio) 또는 변환 효율이며, 초기 측정을 포함하여 총 8회(0, 112, 202, 314, 426, 466, 576, 661 시간) 측정할 수 있다.
포토 커플러가 열화될수록 CTR은 그 값이 줄어든다. 열화 경향을 파악하기 위하여, 시간에 따른 특성 값 데이터를 다음과 같은 4가지 모델, 즉 선형 모델(1), 지수 모델(2), 로그 모델(3) 및 제곱근 모델(4)에 대하여 피팅(Fitting)할 수 있다.
(1)
(2)
(3)
(4)
도 2는 포토 커플러에 대한 2가지 온도 조건에서의 가속 열화 시험에서 얻은 열화 특성 값을 선형, 지수, 로그, 제곱근 모형으로 피팅하였을 때 결정 계수(R-square)를 비교한 표이다.
4가지 모델 또는 모형에 대한 피팅을 통해 얻은 결정 계수(R-square) 값을 서로 비교하는데, 도 2의 표에 도시한 것과 같이 선형 모형과 지수 모형이 가장 적합한 모형에 해당한다.
선형 모형과 지수 모형 중에서 선형 모형의 결정 계수 값이 가장 크기 때문에, 포토 커플러의 열화 특성 값에 대한 모형으로 선형 모형을 선택할 수 있다.
선형 모형의 변동 계수(또는 파라미터)에는 기울기인 a 값과 절편인 b 값이 있는데, 기울기와 절편 중에서 하나를 상수로 취급할 수 있다.
180℃ 모형에서 기울기 변동 계수는 -0.25384, 절편 변동 계수는 0.093365이고, 210℃ 모형에서의 기울기 변동 계수는 -0.27335, 절편 변동 계수는 0.130877이다. 절편 변동 계수가 기울기 변동 계수보다 상당히 작기 때문에 이를 상수로 취급할 수 있고, 풀링 값인 237.38을 사용할 수 있다.
기울기 파라미터의 분포를 가장 적절하게 표현하는 분포 함수를 선정하기 위해, 열화 특성 값들을 이용하여 복수 개의 널리 알려진 분포 함수의 AD 값과 P 값을 구하고 서로 비교할 수 있다. 기울기 파라미터의 분포를 결정하기 위해 로그 정규 함수, 지수 함수, 베이불 또는 웨이불(Weibull) 함수, 감마 분포 함수에 대해 AD 값과 P 값을 계산할 수 있다.
적합도 통계량인 AD(Anderson-Darling statistic) 값은, 선택한 분포를 기반으로 하는 적합선과 데이터 점을 기반으로 하는 비모수 단계 함수 사이 편차를 측정한 값으로, 분포의 끝 부분에 더 많은 가중치를 부여한 거리 제곱으로 구한다. 일반적으로 작은 AD 값을 가질 때 데이터가 분포 함수를 더 가깝게 따른다는 것을 나타낸다.
AD 값을 사용하여 계산하는 P 값은 데이터가 분포를 따른다는 귀무 가설에 반하는 증거를 측정하는 확률이다. P 값이 작을수록 데이터가 분포를 따르지 않는다는 더 강력한 증거를 제공하므로, P 값이 크게 되는 분포 함수를 선택하는 것이 바람직하다.
도 3은 열화 특성 값에 대해 선정된 선형 모형의 기울기에 적합한 분포 함수를 선정하기 위해 4가지 분포 함수에 대해 계산한 AD 값과 P 값을 비교한 표이다.
도 3에서 보듯이, 180℃와 210℃ 모두에서 Weibull 분포에 대한 AD 값이 가장 작기 때문에, Weibull 분포가 포터 커플러의 열화 특성 값에 대해 선정된 선형 모형의 기울기의 분포를 가장 정확히 표현하는 것으로 볼 수 있다.
참고로 Weibull 분포는 유연하기 때문에 수명 데이터 분석에 자주 쓰이고, 특히 주로 산업 현장에서 부품의 수명을 추정하는 데 사용된다. 고장날 확률이 시간이 지나면서 높아지는 경우와 줄어드는 경우와 일정한 경우 모두 Weibull 분포를 이용하여 추정할 수 있다.
Weibull 분포의 확률 밀도 함수는 다음과 같이 나타낸다.
(5)
여기서, λ는 형상 모수(shape parameter), k는 척도 모수(scale parameter)를 의미하는데, 형상 모수는 분포의 모양을 설명하고, 척도 모수는 분계점 모수와 연관되어 곡선의 위치를 정의한다.
모수 추정을 위하여 최우 추정법(MLE: Maximum likelihood Estimation)을 사용할 수 있다. 모수 추정 결과, 180℃에서 형상 모수와 척도 모수는 각각 4.67706과 0.12463이고, 210℃에서 형상 모수와 척도 모수는 각각 4.20538과 0.176405이다. 형상 모수와 척도 모수 중 형상 모수를 상수로 취급할 수 있고, 그 값은 풀링 하여 4.44122를 얻을 수 있다.
기울기 분포를 나타내는 Weibull 함수의 척도 모수에 대해 열화 시험을 진행한 온도에 대해 추정한 값을 이용하여 실온에서의 척도 모수를 구하기 위해, 즉 척도 모수와 온도 사이의 관계를 추정하기 위해 아레니우스(Arrhenius) 식을 사용할 수 있다. 아레니우스 식은 반응 속도 상수와 온도의 관계를 보여주는 식이며 다음과 같다.
(6)
여기서, k는 척도 모수, A는 상수, Ea는 활성화 에너지, R은 기체 상수를 의미한다. 양변에 자연 로그를 취한 후 선형 방정식으로 재배치하여 회귀 분석을 통해 상온(25℃)에서의 척도 모수를 구할 수 있다.
도 4는 기울기의 분포로 선정된 Weibull 분포를 표현하는 형상 모수(shape parameter) 및 척도 모수(scale parameter)의 각 온도에 대한 값에 대한 표를 도시하고 있다.
앞서 설명한 것과 같이 Weibull 분포의 형상 모수는 상수로 취급한다. 또한, Weibull 분포의 척도 모수에서, 열화 시험을 수행한 온도에 대한 값은 최우 추정법으로 추정하고, 열화 시험을 수행하지 않은 온도인 상온 25℃에 대한 값은 아레니우스 식을 이용하여 추정할 수 있다.
포토 커플러의 열화 특성 값을 표현하는 모델로 선정된 선형 모델의 기울기 분포를 표현하는 Weibull 분포의 척도 모수와 형상 모수에 대한 상온에서의 값을 추정하였기 때문에, 이를 이용하여 상온에서 포토 커플러의 수명을 예측할 수 있다.
포토 커플러의 수명을 예측하기 위해 Weibull 분포의 기대값, 최빈값 및 유의 수준을 사용할 수 있다.
Weibull 분포의 기대값은 다음 식과 같이 계산할 수 있는데, α는 척도 모수, β는 형상 모수, Γ는 감마 함수를 의미한다.
(7)
이 식에서 Weibull 분포의 기대값으로 0.00619를 도출할 수 있고, 이에 따라 선형 모형의 기울기 값이 -0.00619를 얻을 수 있다.
Weibull 분포의 최빈값은 다음 식과 같이 계산할 수 있고, 이 식에서 Weibull 분포의 최빈값으로 0.00641을 얻을 수 있다.
최빈값 = (8)
도 5는 Weibull 분포의 기대값, 최빈값 및 2가지 유의 수준에 따른 선형 모형의 기울기를 비교한 표를 도시하고 있다.
도 6은 Weibull 분포의 기대값, 최빈값 및 2가지 유의 수준에 따라 결정된 기울기를 적용한 선형 모형을 그래프로 도시한 것으로, 도 6에서 볼 수 있듯이, 기대값을 따르는 기울기의 열화 속도가 가장 더디고, 유의 수준 5%를 따르는 기울기의 열화 속도가 가장 빠르다.
고장 판단 기준으로 열화 특성 값인 CTR이 최초 값에서 1/10 이하가 되는 것으로 할 수 있다. CTR의 선형 모형에 대한 절편을 상수인 237로 취급하였기 때문에, CTR이 최초 값은 237이다.
고장 판단의 기준 값을 CTR의 최초 값인 237의 1/10보다 작은, 예를 들어 20으로 할 때, Weibull 분포의 기대값에 따른 수명은 4년, 최빈값에 따른 수명은 3.87년, 유의 수준 5%에 따른 수명은 2.85년, 유의 수준 10%에 따른 수명은 3.03년이다.
일반적으로 포토 커플러의 수명은 반영구적이지만, 포토 커플러가 원자력 발전소와 같은 고위험 시설에 장착되는 제어 보드에 사용되는 경우, 수명 예측 모델은 보수적으로 선택할 수밖에 없다.
이 명세서의 실시예가 제안한 예측 모델을 따르면, 4년을 포토 커플러의 가장 긴 수명으로 판단할 수 있다.
도 7은 이 명세서의 일 실시예에 따른 포토 커플러 수명 예측 방법에 대한 동작 흐름도를 도시한 것이다.
먼저 열화 시험을 수행하여 포토 커플러에 대한 데이터를 수집한다(S710).
복수 개의 포토 커플러를 시험을 수행하고자 하는 온도의 개수만큼 같은 개수로 나누어, 각각 서로 다른 복수 개의 온도로 설정된 체임버에 넣어 둘 수 있다. 또한, 체임버에 있는 포토 커플러에 대해 복수 개의 시각에 열화 특성 값을 측정하여 데이터를 얻을 수 있다. 이 때 열화 특성 값은 포토 커플러의 CTR일 수 있다.
CTR 데이터는 복수 개의 온도에 대해 각각 복수 개의 시각에 측정된 열화 특성 값으로 구성될 수 있다.
시간에 따른 CTR 값 데이터를 둘 이상 복수 개의 모델로 피팅을 수행하여 결정 계수가 가장 큰 값을 갖는 모델을 CTR 모형으로 선정할 수 있다(S720).
피팅에 사용되는 복수 개의 모델은 예를 들어 선형 모델, 지수 모델, 로그 모델, 제곱근 모델 등을 포함할 수 있다.
선택된 모형에 포함된 파라미터 중에서 가장 중요한 하나(제1 파라미터)를 선택하고 나머지는 상수로 취급할 수 있다.
선택된 제1 파라미터를 가장 적절하게 표현하는 분포 함수를 선정하는데(S730), 열화 특성 값들을 이용하여 복수 개의 널리 분포 함수의 AD 값과 P 값을 구하고 서로 비교하여, 가장 작은 AD 값을 가지는 분포 함수를 제1 파라미터에 대한 분포로 선택할 수 있다.
선택된 모형에서 선택된 제1 파라미터의 분포를 표현하기 위해 로그 정규 분포 함수, 지수 분포 함수, Weibull 분포 함수, 감마 분포 함수 등을 사용할 수 있다.
선택된 분포 함수를 표현하는 둘 이상의 파라미터의 값을 추정할 수 있다(S740).
먼저, 최우 추정법을 이용하여 각 온도마다 분포 함수를 표현하는 둘 이상의 파라미터의 값들을 별도로 추정할 수 있다. 각 온도마다 추정한 둘 이상의 파라미터 중에서 주요한 하나의 파라미터(제2 파라미터)를 선택하고 나머지 파라미터는 상수로 취급하는데, 상수로 취급하는 파라미터는 풀링하여(또는 평균하여) 그 값을 결정할 수 있다.
선택된 제2 파라미터에 대해 각 온도에 대해 추정한 값을 이용하여 상온에서의 해당 파라미터, 즉 제2 파라미터의 값을 추정할 수 있는데, 이 때 제2 파라미터와 온도 사이의 관계를 추정하기 위해 아레니우스 식을 이용할 수 있다.
상온에서의 제2 파라미터를 추정한 분포 함수에 대해서 기대값, 최빈값 및 하나 이상의 유의 수준을 계산하고, 이를 선택된 모형의 제1 파라미터에 적용하여 포토 커플러의 수명을 예측할 수 있다(S750).
포토 커플러의 열화 특성 값이 초기 값보다 약 1/10보다 작아지는 시점을 포토 커플러의 수명으로 판단할 수 있다.
이 명세서에 기재된 포토 커플러 수명 예측 방법은 아래와 같이 설명될 수 있다.
일 실시예에 따른 포토 커플러 수명 예측 방법은, 복수 개의 온도로 복수 개의 시각에 포토 커플러에 대한 데이터를 수집하는 단계; 수집된 데이터를 기초로 포토 커플러의 시간 경과 특성을 표현하는 모형을 선정하는 단계; 선정된 모형을 나타내는 둘 이상의 파라미터 중에서 제1 파라미터의 분포 함수를 선정하는 단계; 분포 함수를 표현하는 파라미터의 값을 추정하는 단계; 및 파라미터의 값이 추정된 분포 함수를 이용하여 포토 커플러의 수명을 예측하는 단계를 포함하여 이루어질 수 있다.
일 실시예에서, 복수 개의 온도는 상온보다 높을 수 있다.
일 실시예에서, 포토 커플러에 대한 데이터는 포토 커플러의 전류 전송비(CTR)일 수 있다.
일 실시예에서, 모형을 선정하는 단계는, 데이터를 복수 개의 모형에 피팅하는 단계; 및 각 모형에 피팅하여 얻은 결정 계수 값을 근거로 모형을 선택하는 단계를 포함하여 이루어질 수 있다.
일 실시예에서, 복수 개의 모형은 선형 모형, 지수 모형, 로그 모형 및 제곱근 모형을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 선정된 모형을 나타내는 둘 이상의 파라미터 중에서 제1 파라미터를 제외한 나머지는 각각 상수로 취급하되, 각각 풀링한 값을 사용할 수 있다.
일 실시예에서, 선정된 모형을 나타내는 둘 이상의 파라미터 중에서 가장 큰 값을 갖는 파라미터가 제1 파라미터로 선택될 수 있다.
일 실시예에서, 분포 함수를 선정하는 단계는, 수집된 데이터를 기초로 복수 개의 분포 함수에 대해 AD 값과 P 값을 구하는 단계; 및 복수 개의 분포 함수 중에서 AD 값이 가장 작은 분포 함수를 선택하는 단계를 포함하여 이루어질 수 있다.
일 실시예에서, 복수 개의 분포 함수는 로그 정규 분포 함수, 지수 분포 함수, Weibull 분포 함수 및 감마 분포 함수를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 추정하는 단계는, 분포 함수를 표현하는 두 개의 파라미터의 값을 복수 개의 온도 각각에 대해서 추정하는 단계; 및 분포 함수의 파라미터 중에서 제2 파라미터를 선택하고 제2 파라미터의 상온에서의 값을 추정하는 단계를 포함하여 이루어질 수 있다.
일 실시예에서, 두 개의 파라미터의 값을 최우 추정법을 사용하여 추정할 수 있다.
일 실시예에서, 두 개의 파라미터 중 제2 파라미터가 아닌 나머지 파라미터를 상수로 취급하되, 풀링한 값을 사용할 수 있다.
일 실시예에서, 제2 파라미터의 상온에서의 값을 아레니우스 식을 사용하여 추정할 수 있다.
일 실시예에서, 추정하는 단계는, 수집된 데이터를 기초로 분포 함수의 기대값, 최빈값 및 소정 유의 수준에 해당하는 값 중 하나를 구하고, 이를 모형의 제1 파라미터 값으로 결정하고, 제1 파라미터 값이 결정된 모형에 따라 포토 커플러의 상온에서의 수명을 예측할 수 있다.
본 발명은 기재된 실시예들에 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않고 다양하게 수정 및 변형할 수 있음은 이 기술의 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명하다. 따라서, 그러한 수정예 또는 변형예들은 본 발명의 특허청구범위에 속한다 하여야 할 것이다.

Claims (14)

  1. 복수 개의 온도로 복수 개의 시각에 포토 커플러에 대한 데이터를 수집하는 단계;
    상기 수집된 데이터를 기초로 상기 포토 커플러의 시간 경과 특성을 표현하는 모형을 선정하는 단계;
    상기 선정된 모형을 나타내는 둘 이상의 파라미터 중에서 제1 파라미터의 분포 함수를 선정하는 단계;
    상기 분포 함수를 표현하는 파라미터의 값을 추정하는 단계; 및
    상기 파라미터의 값이 추정된 분포 함수를 이용하여 상기 포토 커플러의 수명을 예측하는 단계를 포함하여 이루어지는 포토 커플러 수명 예측 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 복수 개의 온도는 상온보다 높은 것을 특징으로 하는 포토 커플러 수명 예측 방법.
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 포토 커플러에 대한 데이터는 상기 포토 커플러의 전류 전송비(CTR)인 것을 특징으로 하는 포토 커플러 수명 예측 방법.
  4. 제1 항에 있어서,
    상기 모형을 선정하는 단계는,
    상기 데이터를 복수 개의 모형에 피팅하는 단계; 및
    각 모형에 피팅하여 얻은 결정 계수 값을 근거로 모형을 선택하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 포토 커플러 수명 예측 방법.
  5. 제4 항에 있어서,
    상기 복수 개의 모형은 선형 모형, 지수 모형, 로그 모형 및 제곱근 모형을 포함하는 것을 특징으로 하는 포토 커플러 수명 예측 방법.
  6. 제4 항에 있어서,
    상기 선정된 모형을 나타내는 둘 이상의 파라미터 중에서 상기 제1 파라미터를 제외한 나머지는 각각 상수로 취급하되, 각각 풀링한 값을 사용하는 것을 특징으로 하는 포토 커플러 수명 예측 방법.
  7. 제6 항에 있어서,
    상기 선정된 모형을 나타내는 둘 이상의 파라미터 중에서 가장 큰 값을 갖는 파라미터가 상기 제1 파라미터로 선택되는 것을 특징으로 하는 포토 커플러 수명 예측 방법.
  8. 제1 항에 있어서,
    상기 분포 함수를 선정하는 단계는,
    상기 수집된 데이터를 기초로 복수 개의 분포 함수에 대해 AD 값과 P 값을 구하는 단계; 및
    상기 복수 개의 분포 함수 중에서 상기 AD 값이 가장 작은 분포 함수를 선택하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 포토 커플러 수명 예측 방법.
  9. 제8 항에 있어서,
    상기 복수 개의 분포 함수는 로그 정규 분포 함수, 지수 분포 함수, Weibull 분포 함수 및 감마 분포 함수를 포함하는 것을 특징으로 하는 포토 커플러 수명 예측 방법.
  10. 제1 항에 있어서,
    상기 추정하는 단계는,
    상기 분포 함수를 표현하는 두 개의 파라미터의 값을 상기 복수 개의 온도 각각에 대해서 추정하는 단계; 및
    상기 분포 함수의 파라미터 중에서 제2 파라미터를 선택하고 상기 제2 파라미터의 상온에서의 값을 추정하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 포토 커플러 수명 예측 방법.
  11. 제10 항에 있어서,
    상기 두 개의 파라미터의 값을 최우 추정법을 사용하여 추정하는 것을 특징으로 하는 포토 커플러 수명 예측 방법.
  12. 제10 항에 있어서,
    상기 두 개의 파라미터 중 상기 제2 파라미터가 아닌 나머지 파라미터를 상수로 취급하되, 풀링한 값을 사용하는 것을 특징으로 하는 포토 커플러 수명 예측 방법.
  13. 제10 항에 있어서,
    상기 제2 파라미터의 상온에서의 값을 아레니우스 식을 사용하여 추정하는 것을 특징으로 하는 포토 커플러 수명 예측 방법.
  14. 제1 항에 있어서,
    상기 추정하는 단계는, 상기 수집된 데이터를 기초로 상기 분포 함수의 기대값, 최빈값 및 소정 유의 수준에 해당하는 값 중 하나를 구하고, 이를 상기 모형의 제1 파라미터 값으로 결정하고, 상기 제1 파라미터 값이 결정된 모형에 따라 상기 포토 커플러의 상온에서의 수명을 예측하는 것을 특징으로 하는 포토 커플러 수명 예측 방법.
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