[ 목  차 ]

제4장. 신뢰성 시험과 신뢰성 추정

1. 신뢰성 시험

1) 신뢰성 시험의 종류 및 분류

2) 신뢰성 시험시 고려사항

2. 수명시험과 신뢰성 추정

1) 수명시험

2) 신뢰성 추정(reliability estimation)의 이유

3) 고장률에 따른 모수 추정

3. 누적고장확률의 계산법

1) 평균순위법

2) 메디안 순위법

3) 모드 순위법

4. 적합도 검정과 신뢰성 추정

1) 가설검정(hypothesis testing) 이란?

2) 가설검정에서 사용하는 주요 용어의 정의

3) 가설검정과정

4) 여러 가지 모수에 대한 가설검정

5) 적합도 검정(fitness test)

제10장. 신뢰성 설계

1. 신뢰성 설계절차

1) 신뢰성 설계기술이란?

2) 신뢰성 설계절차

2. 신뢰성 설계기술

1) 리던던시(Redundancy) 설계

2) 부품의 단순화와 표준화

3) 최적재료의 선정

4) 디레이팅(derating) 설계

5) 내환경성 설계

6) 인간공학적 설계와 보전성 설계

제4장. 신뢰성 시험과 신뢰성 추정

1. 신뢰성 시험

1) 신뢰성 시험의 종류 및 분류

(1) 수명시험(life test)

①. 정상수명시험

샘플에 대하여 정상사용조건하에서 그것들이 기능을 잃고 고장나는 시간을 관측하는 시험

②. 중도중단시험(censored test)

-. 정시중단시험(type I censored test)

정상적인 사용조건하에서 미리 정해진 시험시간이 되면 샘플의 고장여부에 관계없이             무조건 시험을 중단하는 시험

-. 정수중단시험(type II censored test)

정상적인 사용조건하에서 샘플 중 일정수가 고장나면 시험을 중단하는 시험

③ 가속수명시험

사용조건을 정상사용조건보다 강화해서 수명시간을 단축할 목적으로 행하는 시험

■ 중도중단시험 또는 가속수명시험을 하는 이유

→ 시험시간의 단축으로 비용을 절감하기 위해

(2) 환경시험(environment test)

여러 가지로 예상되는 그 제품의 사용조건을 가상하고, 이러한 여러 가지 사용조건에서의 적       응성 시험을 행하여 예상되는 사용조건(환경)에 잘 견딜 수 있는 제품을 만들기 위한 시험

2) 신뢰성 시험시 고려사항

①. 시험의 규모	②. 장치 자체의 신뢰성

③. 보전성	④. 자동측정법

⑤. 데이터처리법	⑥. 데이터의 형식

⑦. 시험자의 가능 등

2. 수명시험과 신뢰성 추정

수명시험은 크게 정상수명시험과 가속수명시험으로 구분되며, 정상수명시험은 정수중단 시험과     정시 중단시험으로 구분된다.

일정수의 샘플에 대한 중도중단 시험으로 얻은 고장시간 Data에 의거 신뢰성 척도를 구하기      때문에 신뢰성 추정(estimation) 이라고 하는 통계적 용어를 사용한다.

1) 수명시험

신뢰성 시험방법은 다양하나, 일반적으로 많이 사용되는 것은 수명시험(Life test)이다.

2) 신뢰성 추정(reliability estimation)의 이유

신뢰성을 정확하게 구하려면 동일 로트의 제품을 전수시험 하는 것이 바람직하나 전수시험은     검사비용이 많이 들기 때문에 샘플링시험을 하게 되고, 이와 같은 샘플링시험에서 얻어진 데이     터로부터 그 제품의 신뢰성 척도(모집단의 모수)를 알아내기 위해.

■ 모수에 대한 추정량의 적정성 판단기준

(1) 불편성(unbiasedness)

어떤 모집단으로부터 추출될 수 있는 주어진 크기의 모든 가능한 단순임의(확률)표본에서          계산한 통계량들의 평균값, 즉 이 통계량들의 기대치가 그 모집단의 모수와 일치할 때 이          추정량을 그 모수에 대한 불편추정량(unbiased estimator)이라 한다. 즉, θ를 모수라 하          고 [eqn: hat theta] 를 추정량이라 할 때 다음의 등식이 성립한다면,

추정량 [eqn: hat theta] 는 모수 θ의 불편추정량이다.

[eqn: E(hat theta )=theta]

(2) 유효성(efficiency)

두 추정량 [eqn: hat theta_1]과 [eqn: hat theta_2]가 주어졌을 때, 어떤 추정량의 모수에 대한 오차 즉, 평균평방 오차         가 가들 추정량의 평균평방오차보다도 작다고 하면 이 추정량을 유효추정량

(efficient estimator)이라 한다.

[eqn: R․E&={E(hat theta -theta)^2}over {E(hat theta_1 -theta)^2 }={Var(hat theta_2 )+LEFT[E(hat theta_2 )-theta RIGHT]^2} over {Var(hat theta )+LEFT[E(hat theta_1 )-theta RIGHT]^2}##&= {Var(hat theta_2 )} over {Var(hat theta )} = {E LEFT[hat theta_2 -E(hat theta_2 ) RIGHT]^2} over {E LEFT[hat theta_1 -E(hat theta_1 ) RIGHT]^2}]

(3) 일치성(consistency)

표본의 크기 n이 무한히 증가함에 따라 어떤 추정량 [eqn: hat theta]이 추정하고자 하는 모수 [eqn: theta]에 가깝        게 접근할 때 이를 일치추정량(consistent estimator)이라 한다. 즉, 어떤 추정량 [eqn: hat theta] 의 모        수에 대한 평균평방오차가 표본의 크기를 무한히 증가시켰을 때 ‘0’에 수렴할 경우 이 추정        량을 모수에 대해 일치성을 갖는다고 말한다.

[eqn: lim from { n -> inf } E(hat theta - theta)^2 = lim from { n -> inf } LEFT{Var(hat theta )+LEFT[E(hat theta ) - theta RIGHT]^2 RIGHT}=0]

(4) 충족성(sufficiency)

어떤 표본으로부터 산출된 추정량 [eqn: hat theta] 가 분석대상이 되는 모집단의 모수 [eqn: theta] 에 관하여 모        든 정보를 포함하고 있을 경우, 이 추정량을 충족추정량(sufficient estimator)이라 한다.

[예]   [eqn: &mu,~p~→~충족추정량##&X_m , R~→~충족추정량이~ 아님]

3) 고장률에 따른 모수 추정

(1) 고장률이 CFR인 경우

-. 고장확률밀도함수 → 지수분포

-. 추정해야 할 모수 → [eqn: lambda(평균수명)]

(2) 고장률이 IFR인 경우

-. 고장확률밀도함수 → 정규분포

-. 추정해야 할 모수 → [eqn: mu(평균수명), sigma(표분편차)]

(3) 고장률이 CFR 인지 IFR 인지 DFR 인지 확실히 모르는 경우

-. 고장확률밀도함수 → 와이블 분포로 가정

-. 추정해야 할 모수 → [eqn: m(형상모수), eta(척도모수), gamma(위치모수)]

3. 누적고장확률의 계산법

1) 평균순위법

2) 메디안 순위법

3) 모드 순위법

4. 적합도 검정과 신뢰성 추정

1) 가설검정(hypothesis testing) 이란?

가설검정이란 사전에 설정된 어떤 모수에 관한 통계적 설정이 사실인지 혹은 사실이 아닌지를     주어진 확률의 범위 안에서 검토 · 확인하는 것

2) 가설검정에서 사용하는 주요 용어의 정의

(1) 가설(hypothesis)

통계학에서 가설이라 함은 어떤 모집단의 모수에 관해 사실인지 혹은 사실이 아닌지는 확실       히 모르지만 사실인 것처럼 인정하고 기술한 하나의 가정(assumption)을 말한다.

(2) 단순가설(simple hypothesis)

모수를 한 개의 값으로 설정한 가설을 말한다.

(3) 복합가설(composite hypothesis)

모수를 일정한 구간값으로 설정한 가설을 말한다.

(4) 귀무가설(null hypothesis)

그 진위성을 검정하기 위해 설정한 대상가설을 말한다.

(5) 대립가설(alternative hypothesis)

귀무가설을 부인하는 대립적인 가설을 말한다.

(6) 채택역(acceptance region)과 기각역(rejection region)

채택역과 기각역이란 귀무가설을 채택할 것인가 혹은 기각할 것인가를 결정하기 위해 표본        공간 즉, 표본분포를 채택역과 기각역으로 구분함을 의미한다.

(7) 임계치(critical value)

표본분포 아래의 영역을 채택역과 기각역으로 구분하는 경계점의 값을 말한다.

(8) 제 1종 오차(type I error)

실제로 사실인 귀무가설을 기각하는 경우를 제 1종 오차라 하며 제 1종 오차를 범할 확률        을 유의수준(significance level)이라 한다.

(9) 제 2종 오차(type II error)

귀무가설이 사실이 아님에도 불구하고 즉, 대립가설이 사실임에도 불구하고 귀무가설을 채        택하는 경우를 제 2종 오차라 한다.

(10) 검출력(power of test)

전체적인 확률 1에서 제 2종 오차를 범할 확률 β를 뺀 나머지 확률 (1-β)를 검출력 이라         한다.

(11) 최량 검정법(method of the best test)

주어진 유의수준 하에서 검정력을 극대로 할 수 있는 검정방법

3) 가설검정과정

(1) 1 단계 : 가설의 검정

가설검정의 제 1단계로서 알고자 하는 모수에 대한 가설을 설정한다.

-. 귀무가설 [eqn: H_0 ~:~ mu=30]

-. 대립가설

① [eqn: H_1 ~:~mu != 30]

② [eqn: H_1 ~:~mu>30]

③ [eqn: H_1 ~:~mu<30]

(2) 제 2 단계 : 검정통계량의 선택

(3) 제 3 단계 : 유의수준의 설정

제 1종 오차를 범할 확률 α는 0에서 1사이의 어떤 값을 선택해도 되나 경험적으로 볼 때 보       통 0.05와 0.01을 사용할 경우 보다 나은 결과를 얻을 수 있다고 한다.

(4) 제 4 단계 : 의사결정규칙의 설정

대상모집단으로부터 추출한 한 개의 확률표본으로부터 모수와 관계하고 있는 통계량을 계산       했을 때 이 계산 결과치가 이미 설정된 통계량분포의 기각역에 포함된다면 귀무가설 [eqn: H_0]를       기각하며 이 계산된 결과치가 채택역에 포함된다면 귀무가설 [eqn: H_0]를 채택한다는 의사결정규       칙을 세운다.

(5) 제 5 단계 : 자료의 수집 및 계산

대상모집단으로부터 확률표본 1개를 임의로 추출한다. 그리고 이 표본으로부터 검정하고자       하는 모수와 관계하고 있는 통계량을 계산한다.

(6) 제 6 단계 : 통계적 의사결정

제 5 단계에서 계산한 통계량과 임계치를 비교하여 제 4 단계에서 설정한 의사결정규칙을        따른다. 그리고 귀무가설에 대한 최종적인 결론을 내린다.

4) 여러 가지 모수에 대한 가설검정

(1) 모평균에 대한 가설검정

①. 대표본일 경우

-. 모분산 [eqn: sigma^2]을 알 경우

[eqn: Z={barx - mu_barx}over{sigma_barx} = {barx - mu}over{sigma/sqrtn}]

-. 모분산 [eqn: sigma^2]을 모를 경우

[eqn: Z={barx - mu_barx}over{s_barx} = {barx - mu}over{s/sqrtn}]

②. 소표본일 경우

[eqn: t={barx - mu}over{s/sqrtn}]

단, 이 때의 t-통계량은 자유도 [eqn: (n-1)]인 t-분포를 이룬다.

(2) 두 모평균의 차에 대한 가설검정

①. 대표본일 경우

-. 모분산 [eqn: sigma^2]을 알 경우

[eqn: Z={({barx}_1 - {barx}_2 )-(mu_1 - mu_2 )}over{sqrt{{sigma_1 ^2}over{n_1}+{sigma_2 ^2}over{n_2}}}}]

-. 모분산 [eqn: sigma^2]을 모를 경우

[eqn: Z={({barx}_1 - {barx}_2 )-(mu_1 - mu_2 )}over{sqrt{{s_1 ^2}over{n_1}+{s_2 ^2}over{n_2}}}}]

②. 소표본일 경우

-. 두 모분산이 동일할 경우[eqn: (sigma_1^2 = sigma_2^2 )]

[eqn: t&={({barx}_1 - {barx}_2 )-(mu_1 - mu_2 )}over{s_p sqrt{{1}over{n_1}+{1}over{n_2}}}###&단,~s_p = sqrt{{(n_1 -1)s_1^2 +(n_2 -1)s_2^2}over{n_1 +n_2 - 2}}]

이 때의 t-통계량은 자유도 [eqn: (n_1 +n_2 -2)]인 t-분포를 이룬다.

-. 두 모분산이 동일하지 않을 경우[eqn: (sigma_1^2 != sigma_2^2 )]

[eqn: t&={({barx}_1 - {barx}_2 )-(mu_1 - mu_2 )}over{sqrt{{s_1^2}over{n_1}+{s_2^2}over{n_2}}}]

이 때의 t-통계량은 다음과 같은 자유도를 갖는다.

[eqn: 자유도~df_m = {(s_1^2 /n_1 +s_2^2 /n_2 )^2}over{{(s_1^2 /n_1 )^2}over{n_1}+{(s_2^2 /n_2 )^2}over{n_2}}]

(3) 모비율에 대한 가설검정

[eqn: np>5, n(1-p)>5]라고 가정했을 경우 이항모집단은 정규분포를 이루게 된다. 따라서 검정통       계량을 구하기 위해 표본비율 [eqn: barp] 를 표준 정규치로 변환하면

[eqn: Z={barp - mu_barp}over{sigma_barp}={barp -p}over{sqrt{{p(1-p)}over{n}}}]

그러나, 실제로 모비율 p를 모르기 때문에 [eqn: sigma_barp]에 모비율 p대신에 귀무가설에서의 [eqn: p_0] 를 사       용한 다음 검정통계량을 적용한다.

[eqn: Z={barp - p}over{sqrt{{p(1-p)}over{n}}}={barp -p_0}over{sqrt{{p_0 (1-p_0 )}over{n}}}]

(4) 두 모비율의 차에 대한 가설검정

-. 두 모비율이 같을 경우[eqn: (p_1 = p_2 )]

[eqn: Z={({barp}_1 -{barp}_2 )-(p_1 -p_2 )}over{sqrt{barp (1- barp )LEFT(1 over n_1 + 1 over n_2 RIGHT)}}]

단,	[eqn: barp ={n_1 {barp}_1 +n_2 {barp}_2}over{n_1 +n_2}]

-.· 두 모비율이 같지 않을 경우[eqn: (p_1 != p_2 )]

[eqn: Z={({barp}_1 -{barp}_2 )-(p_1 -p_2 )}over{sqrt{{{barp}_1 (1-{barp}_1 )} over {n_1}+{{barp}_2 (1-{barp}_2 )}over{n_2}}}]

(5) 모분산에 대한 가설검정

[eqn: chi^2 = {(n-1)s^2}over{sigma^2}]

여기서 [eqn: s^2]는 정규모집단에서 추출된 표본의 분산이며, 검정통계량이 자유도 [eqn: (n-1)]인 [eqn: chi^2]-       분포를 이룬다.

(6) 두 모분산의 동일성에 대한 가설검정

[eqn: F&={s_1^2 /sigma_1^2}over{s_2^2 /sigma_2^2}##&={s_1^2}over{s_2^2} ․ {sigma_2^2}over{sigma_1^2}]

여기서 표본분산 [eqn: s_1^2 , s_2^2] 은 정규모집단에서 추출된 표본의 분산이며, 이 통계량은 분자의 자       유도 [eqn: (n_1 -1)], 분모의 자유도 [eqn: (n_2 -1)]인 F-분포를 이룬다.

5) 적합도 검정(fitness test)

어떤 분포를 가정해서 얻어진 데이터가 가정한 분포의 모집단에서 얻어진 데이터인지의 여부     를 판단하는 것, 즉 얻어진 데이터가 가정한 모집단의 분포에 적합한가를 검정하는 것.

(1) Bartlett의 검정방법 → [eqn: n>=20]인 경우에 적합

①. 가정할 이론분포를 결정

②. 다음 식에 의거 검정통계량 Br을 구한다.

[eqn: &Br={2r LEFT[ln LEFT(t_r over r RIGHT) - 1 over r LEFT( SUM from { i=1 } to r ln x_i RIGHT)RIGHT] }over{1+(r+1)/6r}###x_i &~:~고장시간~~~~~~r~:~고장개수##t_r&~:~r번째~고장이~발생한~시간~→~ SUM from { i=1 } to r x_i]

③. 유의수준 [eqn: alpha]를 설정

④. 임계값을 구하기 위해 카이자승표에서 [eqn: chi_{alpha over 2 , r-1}^{2}]과 [eqn: chi_{1 - alpha over 2 , r-1}^{2}]의 값을 찾는다.

⑤. 계산된 Br 값이 양측 카이자승값 사이에 있으면 가정한 이론분포에 적합하다고 볼 수 있          으며, 그렇지 않으면 가정한 이론분포에 적합하다고 볼 수 없다.

(2) [eqn: chi^2] 검정방법

①. 가정할 이론분포를 결정한다.

②. 이론분포에 의한 이론값을 구한다.

③. 다음 식에 의거 검정통계량 [eqn: X_0^2] 값을 구한다.

[eqn: &X_0^2 = SUM from { i=1 }to k LEFT[{(O_i - E_i )^2}over{E_i}RIGHT]###O_i &~:~관측값~~~~~E_i ~:~이론값~~~~~k~:~급의~수]

④. 유의수준 [eqn: alpha]를 설정

⑤. 임계값을 정하기 위해 카이자승표에서 [eqn: chi^2 (k-1, alpha)]의 값을 찾는다. 단, 이론분포의 모수           를 데이터에서 추정하였을 경우에는 자유도를 [eqn: (k-1-추정한~모수의~수)]로 한다.

⑥. 검정통계량 [eqn: X_0^2]값과 임계값 [eqn: chi^2 (k-1, alpha)]값을 비교하고,

-. [eqn: X_0^2 ~<~chi^2 (k-1, alpha)]이면 위험률 [eqn: alpha]로 가정한 이론분포에 적합하다고 볼 수 있으므로              귀무가설을 채택

-. [eqn: X_0^2 ~>~chi^2 (k-1, alpha)]이면 위험률 [eqn: alpha]로 가정한 이론분포에 적합하다고 볼 수 없으므로              귀무가설을 기각

(3) 고르모고로프-스미르노프(Kolmogorov-Smirnov)검정방법

①. 가정한 이론분포에 따라 누적분포함수 [eqn: F_0 (t_i )]를 구한다.

②. 고장시간 데이터에 의거 누적고장확률 [eqn: F(t_i )]를 메디안 순위법이나 평균순위법에 의하여           구한다.

③. 다음 식에 의거 검정통계량 D를 구한다.

[eqn: D=max |F(t_i )-F_o (t_i )|]

→ 고장시간 데이터에 의해 구한 관측값의 누적고장확률 [eqn: F(t_i )]와 이론분포의 누적분포               함수와의 차의 절대치를 구하고 이 중 가장 큰 값을 검정통계량 D로 놓는다.

④. 고르모고로프-스미르노프의 검정표에서 [eqn: d(n, alpha)]값을 찾는다. 여기서 n은 샘플수이고

[eqn: alpha]는 위험률이다.

⑤. 통계량 D와 [eqn: d(n, alpha)]값을 비교하고,

-. [eqn: D~>~d(n,alpha)]이면 위험률 [eqn: alpha]로 가정한 이론분포에 적합하다고 볼 수 없으므로

귀무가설을 기각

-. [eqn: D~<~d(n,alpha)]이면 위험률 [eqn: alpha]로 가정한 이론분포에 적합하다고 볼 수 있으므로

귀무가설을 채택

제10장. 신뢰성 설계

1. 신뢰성 설계절차

1) 신뢰성 설계기술이란?

신뢰성 시방과 목표에 합치하는 설계도 또는 설계 지시서를 작성하기 위한 기술적인 방법과      절차

2) 신뢰성 설계절차

(1) 설계하고자 하는 시스템의 요구기능에 의거 꼭 필요한 직렬결합 부품수를 결정하고, 시스템        의 신뢰성 설계 목표값 [eqn: R_s] 를 결정한다.

(2) 신뢰성 목표값 [eqn: R_s] 를 부차 시스템이나 하위구성부분 또는 부품에 배분한다.

[eqn: R_s = ^n sqrtR_s]

[eqn: R_s] : 신뢰성 설계 목표값	[eqn: n] : 꼭 필요한 직력결합 부품수

[eqn: R_i] : 부분 또는 부품의 신뢰성 요구값

(3) 구성부분 또는 부품에 대한 시장조사를 실시하고 시중에서 구할 수 있는 구성부분이나 부품        의 신뢰도가 앞에서 계산된 신뢰성 요구에 부합되는 것이 있는지를 확인한다. 만약 가용부        품의 신뢰도가 부품별 신뢰성 요구에 맞으면 이것을 사용하고 그렇지 않으면 다음 단계의        절차를 따른다.

(4) 가용부품의 신뢰성으로 신뢰성 설계 목표값 [eqn: R_s] 를 달성할 수 있도록 최적 리던던시 설계         를 실시한다.

(5) 최적 리던던시 설계결과 결정된 중복설계를 위한 중복부분 또는 부품수에 따라 시스템 설         계를 실시한다.

2. 신뢰성 설계기술

1) 리던던시(Redundancy) 설계

(1) 리던던시 설계란?

중복설계의 뜻으로 신뢰도를 개선하기 위해서 구조에 평행경로를 부가하는 것

(2) 리던던시 설계의 종류

①. 체계중복(system or unit redundancy)

전체의 system을 중복설치하는 방법

[eqn: R_s = 1-(1-R `_{i } ^{n } )^m]     [m : 중복도]

[참고]

■ 중복도

-. 체계중복의 경우

[eqn: &R_s = 1-(1-R `_{i } ^{n } )^m##&(1-R `_{i} ^{n} )^m = 1-R_s ##&m ln(1-R `_{i} ^{n} ) = ln(1-R_s )### &THEREFORE ~m = {ln(1-R_s )}over{ln(1-R'_{i} ^{n} )}]

-. 부품중복의 경우

[eqn: &R_s = LEFT[1-(1-R_i )^m RIGHT]^n ##&` ^n sqrt{R_s} = 1-(1-R_i )^m ##& (1-R_i )^m = 1- ^n sqrt{R_s}##&m ln(1-R_i ) = ln(1- ^n sqrt{R_s} )### &THEREFORE ~m = {ln(1- ^n sqrt{R_s} )}over{ln(1-R_i )}]

②. 부품중복(component redundancy)

각 부품이 개별적으로 중복설계 되는 것

[eqn: R_s = LEFT[1-(1-R _i )^m RIGHT]^n]

2) 부품의 단순화와 표준화

(1) 요구되는 기능을 될 수 있는 대로 적은 수의 부품으로 실현하도록 할 것

(2) 가능하면 단순기능의 부품을 많이 사용할 것

(3) 사용부품의 종류의 수를 줄일 것

(4) 표준부품, 표준회로, 표준재료 등을 사용할 것

3) 최적재료의 선정

신뢰성 설계기술 중 설계기술 못지않게 중요한 것은 최적의 재료를 선정하여 제품의 제조에 사    용하는 것

(1) 최적재료 선정시 고려사항

①. 기기특성

인장강도, 압축강도, 절단강도, 면압 강도 등이 클 것

②. 비중

가볍고 강한 재료를 사용 하므로서 구조 전체를 가능한 한 가볍게 설계할 것

③. 가공성

기계가공이 필요한 것은 절삭이 용이하고, 용접 또는 접착성이 좋으며, 판인 경우에는 프          레스 가공이 용이할 것

④. 내환경성

구조물의 임무 또는 용도에 따른 환경에 적응할 수 있는 강도와 내성을 갖는 재료 일 것

⑤. 원가

재료의 구입가격뿐만 아니라 제작, 가공 및 보전을 포함한 라이프 싸이클(life cycle) 코          스트가 쌀 것

⑥. 내구성

피로, 마모, 열화 등의 손상이 급격히 진행되지 않으며, 보전에 의해 장기간의 수명이 유          지될 것

⑦. 품질과 납기

품질이 균일하고, 수용에 응한 소용량이 언제라도 확보될 수 있을 것

4) 디레이팅(derating) 설계

구성부품에 걸리는 부하의 정격 값에 여유를 두고 설계하는 방법으로서, 신뢰도 향상에는 많은     도움을 주지만 과잉품질이라 할 수 있다.

5) 내환경성 설계

(1) 내환경성이란?

제품의 여러 가지 사용 환경과 이의 영향도 등을 추정, 평가하고 제품의 강도와 내성을 결정       하는 설계를 내환경성 설계라 한다.

(2) 내환경성을 강화하기 위한 방법

①. 경제성을 고려하여 극단적인 환경에 대해서만 방화대책을 고려한다.

②. 수송, 운반, 구입 및 사용 중의 고온, 고습, 진동, 충격 등에 대한 특별한 방호장치, 조절           기, 완충기 등을 장치 하므로써 본체를 보호한다.

6) 인간공학적 설계와 보전성 설계

(1) 인간공학적 설계란?

인간의 육체적 조건과 행동심리학적 조건으로부터 도출된 인간공학의 제원칙을 활용하여         제품의 상세부분의 구조를 설계하고자 하는 것

(2) 인간공학적 설계의 목적

인간의 능력과 역할을 시스템의 요소로서 조합시키고, 적합 시키기 위하여 시스템의 모든 부       분에 대한 오조작과 오판단의 원인이 되는 요소를 제거시키고 신속 · 확실한 조작과 보전        및 수리가 가능하도록 하는 데 있다.

①. 풀 프루프(Fool Proof) 설계

사용자가 잘못된 조작을 하더라도 이로 인해 전체의 고장이 발생하지 않도록 하는               설계방법

[예] 카메라에서 셔터와 필름 돌림대가 연동됨으로써 이중촬영을 방지하도록 한 것

②. 훼일 세이프(Fail Safe) 설계

조작상의 과오로 기기의 일부에 고장이 발생하는 경우, 이 부분의 고장으로 인하여 다른          부분의 고장이 발생하는 것을 방지한다든지 또는 어떠한 사고가 발생하는 것을 미연에           방지하고 안전측으로 이행하여 작동할 수 있도록 설계하는 방법

[예] 기기에 사용되는 퓨즈(fuse), 엘리베이터의 정전시 제동장치 등.