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군은 저장 중인 화생방 장비·물자에 대한 사용가능성, 안전성, 신뢰성, 성능 등을 평가하여 해당 장비·물자의 저장 및 폐기 등을 결정하는 신뢰성평가업무(Chemical Material Stockpile Reliability Program)를 진행하고 있다(저장 화생방장비·물자 신뢰성평가 훈령, 2019). 현행 모든 CSRP 품목은 시험항목별 중요도에 따라 검사수준을 결정되고, 로트크기를 고려하여 샘플 수와 합격품질한계(Acceptance Quality Limit, AQL)가 제시된다. 이 모든 과정은 KS Q ISO 2859-1(계수형 샘플링 검사절차)에 준하여 적용 중이며, 일반적으로 CSRP 품목의 로트 전체(모집단)의 불량률은 이항 분포와 같은 단일분포로 가정하고 있다. 하지만, CSRP 품목의 합/불은 단일 항목이 아닌 통상 10개 내외 시험항목의 결과로 최종 판정되며, 항목의 불량 발생요인도 상이하다. 본 연구는 몬테칼로 시뮬레이션 기반의 CSRP 품목 불량률 추정 방법론을 토대로 K1 방독면의 기술검사 항목에 적용하여 불량률을 추정한다. 본 연구의 결과는 불량률 추정 관련 연구를 확장하였으며, CSRP 품목의 표준시료의 필요성을 제기하는 향후 연구방향을 제시하였다는 점에서 연구의 의의가 있다.
A chemical material stockpile reliability program (CSRP) that determines the usability, safety, reliability, and performance of chemical equipment and materials is developed to determine the storage or disposal of chemical material stockpile (Storage Chemical Equipment and Material Reliability Evaluation Instruction, 2019). However, current inspection for current CSRP depend on test and evaluation of criteria for level of importance, and so the number of samples and acceptance quality limit (AQL) are presented based on the lot size. All the processes are conducted under KS Q ISO 2859-1, and the defect rate of the entire lot of CSRP items is generally assumed to be a distribution that is similar to a binomial distribution. However, the pass-fail test for CSRP items is based on approximately 10 test items, and the factors that cause defects in these items are also heterogeneous. We propose a new methodology for estimating the defect rates of CSRP items based on Monte Carlo simulations, which are widely used in various academic fields. In addition, we show the future applicability of the methodology by applying it to the K1 gas mask case and revealing the results of the defect rate estimation. We also present future work, including the need for a standard sample of CSRP items.
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chemical materials stockpile reliability program, KS Q ISO 2859-1, Monte Carlo simulation, Weibull distribution, binomial distribution
