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공학시스템의 설계에서 시스템의 신뢰도를 보장하는 것은 중요한 주제 중에 하나이다. 공학시스템의 신뢰도는 하위시스템의 순차 또는 병렬 구성요소를 반영하여 각각 방법으로 신뢰도를 계산한 후, 전체 공학시스템의 신뢰도를 평가하게 되면 시스템의 신뢰도를 계산하는 것이 가능하게 된다. 본 연구에서는 타입-2 퍼지집합을 이용하여 공학시스템의 신뢰도를 분석하는 방법을 제안한다. 타입-2 퍼지집합은 퍼지집합을 삼차원적으로 표현하므로 기존의 퍼지집합-퍼지집합, 직관 퍼지집합, 모호집합, 수준 (λ,1) 구간값 퍼지집합, 뉴트로소픽 집합, 팔각형 직관 퍼지집합, 다각형 타입-1 퍼지집합 등-보다 더 다양한 형태의 퍼지집합을 표현하는 것이 가능하다. 또한 소속값을 단위 구간 [0, 1] 사이의 임의의 값을 가질 수 있는 이차 소속값으로 표현하므로 신뢰도를 하나의 실수로 표현하는 타입-1 퍼지집합보다 소속값을 더 유연하게 표현하는 것이 가능하다. 그리고 신뢰도공학에서 제시하는 가능성척도 기반의 두 가지 가정을 수용하므로 신뢰도를 평가하는데 타입-2 퍼지집합을 사용하는 이론적 근거를 가지고 있다. 타입-2 퍼지집합을 이용하여 신뢰도를 계산하는 방법은 퍼지 공학시스템, 퍼지 의사결정시스템, 퍼지 신뢰도공학, 퍼지 추론시스템 등에 적용하는 것이 가능하다.
The guarantee for the reliability of systems in the design of engineering systems is one of the important issues. The reliability of the engineering systems can be analyzed by evaluating the reliability of the entire engineering systems after calculating the reliability in each method by reflecting the sequential or parallel components of the subsystems. In this study, we propose the method for analyzing the reliability of the engineering systems using type-2 fuzzy sets. Since type-2 fuzzy sets represent the fuzzy set as the three dimensional, it is possible to represent more various shape of fuzzy sets than the conventional fuzzy sets-fuzzy sets, intuitionistic fuzzy sets, vague sets, level (λ,1) interval-valued fuzzy sets, neutrosophic sets, octagonal intuitionistic fuzzy sets, polygonal type-1 fuzzy sets, etc-. In addition, since the degree of membership is represented as the secondary grade which may take any value from unit interval [0, 1], it becomes possible to express the degree of membership more flexible than the type-1 fuzzy sets that represent the reliability as one real number. And then it accepts the two assumptions based on the possibility measure of fuzzy reliability engineering, it has theoretical bases for using type-2 fuzzy sets to evaluate reliability. The proposed method of obtaining the reliability based type-2 fuzzy sets can be applied to fuzzy engineering systems, fuzzy decision making systems, fuzzy reliability engineering, fuzzy inference systems, etc.
