학습 위키로 돌아가기
🔩 신뢰성 공학품질기술사 출제 영역

욕조곡선과 고장 분포 — 지수분포·와이블 분포

욕조곡선의 3단계(초기·우발·마모 고장기), 지수분포의 CFR 특성과 무기억성, 와이블 분포의 형상모수 β 해석을 계산 예제와 함께 정리합니다.

최종 수정: 2026년 5월 22일
욕조곡선BathtubCurve초기고장우발고장마모고장지수분포와이블분포형상모수척도모수품질기술사

개요

욕조곡선(Bathtub Curve)은 제품 수명 주기에 따른 고장률 λ(t)의 변화 패턴을 욕조 단면에 비유한 그래프다. 초기·우발·마모 3단계로 나뉘며, 각 단계에 적합한 고장 분포가 다르다.


욕조곡선 — 3단계 고장률 패턴

고장률
 λ(t) ↑
       \                         /
        \                       /
    DFR  \                     /  IFR
          \___________________/
                   CFR
          ──────────────────────→ 시간 t
     |  초기고장기  |  우발고장기  |  마모고장기  |
         (DFR)        (CFR)        (IFR)
단계고장률 특성주요 원인대응 전략
초기고장기 (DFR, Decreasing Failure Rate)시간이 지날수록 감소설계·제조 결함, 불량 부품, 조립 오류번인(Burn-in), 스트레스 스크리닝, 출하 검사 강화
우발고장기 (CFR, Constant Failure Rate)시간에 무관하게 일정우발적 과부하, 예상 밖 환경 충격, 인적 오류예방보전 계획, 중복설계(Redundancy), 운용 교육
마모고장기 (IFR, Increasing Failure Rate)시간이 지날수록 증가피로, 마모, 부식, 산화, 열화계획 교체(TBM), 마모 징후 모니터링(CBM)

지수분포 — CFR의 수학적 모델

우발고장기의 고장률은 일정(λ = 상수)하며, 이를 지수분포로 모델링한다.

f(t)  = λ · exp(-λt)
R(t)  = exp(-λt)
F(t)  = 1 - exp(-λt)
λ(t)  = λ  (상수)
MTTF  = 1/λ

무기억성(Memoryless Property)

지수분포의 핵심 특성이자 시험 출제 포인트:

P(T > s+t | T > s) = P(T > t)

이미 s시간 동안 정상 작동한 부품이 앞으로 t시간 더 생존할 확률은, 처음 사용하는 부품이 t시간 생존할 확률과 동일하다.

이 성질 덕분에 우발고장기의 부품은 "이미 오래 썼으니 곧 고장날 것"이라는 예측이 성립하지 않는다. 마모 없이 언제든지 교체해도 확률적으로 동일하다.


와이블 분포 (Weibull Distribution) — 욕조곡선 전체를 포괄

와이블 분포는 β 값 하나로 욕조곡선 3단계를 모두 표현할 수 있어 신뢰성 분석의 핵심 분포다.

2모수 와이블의 함수 표현

R(t) = exp[-(t/η)^β]
f(t) = (β/η) · (t/η)^(β-1) · exp[-(t/η)^β]
λ(t) = (β/η) · (t/η)^(β-1)
  • β : 형상모수(Shape Parameter) — 고장 패턴의 형태 결정
  • η : 척도모수(Scale Parameter, 특성수명) — 시간 축의 척도 결정

형상모수 β의 해석 (시험 핵심)

β 값고장률 특성해당 고장기대표 현상
β < 1감소 (DFR)초기고장기초기 결함, 조립 불량
β = 1일정 (CFR)우발고장기지수분포와 완전 동일
β = 2완만한 증가마모 초기레일리(Rayleigh) 분포와 동일
β = 3~4증가 (IFR)마모고장기정규분포에 근사
β >> 1급격한 증가마모 후기급격한 피로·마모 패턴

척도모수 η(특성수명)의 의미

β 값에 무관하게, **t = η일 때 항상 R(η) = exp(-1) ≈ 0.3679(36.79%)**다.

R(η) = exp[-(η/η)^β] = exp[-1] ≈ 0.3679

→ η는 누적 고장 확률이 63.21%가 되는 시간 = 특성수명(Characteristic Life)


번인(Burn-in) — 초기고장기 제거 전략

초기고장기(β < 1)에서 고장률이 빠르게 낮아지는 특성을 이용해, 출하 전 일정 시간 동안 스트레스를 가해 잠재 결함 부품을 미리 제거하는 방법.

구분내용
목적초기고장기 고장품 선별·제거
방법온도 사이클, 전압 스트레스, 진동 등
결과번인 후 고객 인도 시점은 우발고장기(CFR) 진입 상태
주의스트레스가 지나치면 마모 촉진 → 수명 단축

시험 예제

계산 사례

[예제 1] 어떤 베어링의 수명이 와이블 분포를 따르며 형상모수 β = 2, 척도모수 η = 1,000시간이다.

(1) t = 500시간에서의 신뢰도 R(500)을 구하라. (2) t = 500시간에서의 순간 고장률 λ(500)을 구하라. (3) 이 베어링의 고장 패턴(초기/우발/마모)을 β 값으로 설명하라.


계산 사례

[예제 2] 위의 베어링(β=2, η=1,000h)에서 t = η = 1,000시간일 때의 신뢰도를 계산하고, η의 물리적 의미를 설명하라.


계산 사례

[예제 3 — 서술형] 어느 전자 제품의 현장 데이터를 와이블 확률지에 플롯하여 분석한 결과, 형상모수 β = 0.6으로 추정되었다. 이 결과가 의미하는 바와 적절한 개선 방향을 설명하라.


지수분포 vs 와이블 분포 비교

항목지수분포와이블 분포
적용 고장기우발고장기(CFR)만3단계 전체 가능
모수 수1개 (λ)2개 (β, η)
고장률상수β에 따라 감소/일정/증가
무기억성있음β=1일 때만
사용 분야전자 부품, 소프트웨어 고장기계 부품, 피로·마모 고장

관련 노트