오랫동안 신뢰성은 테스트, 통계 및 표준에 의존한 공학적 실천으로 여겨져 왔으나, 과학적 학문으로서의 지위는 아직 확립되지 않았다. 과학적 진리의 철학적 관점에서, 과학의 특징은 공리계 아래에서 경험 진리와 수학 진리를 통합하는 이중 구조를 가진다는 것이다. 경험 진리는 보편적으로 반복 가능한 통제된 실험을 통해 확립되며, 수학 진리는 동형 기호 표현을 통해 표현된다. 이 기준에 기반하여 본 논문은 신뢰성이 엄밀한 의미의 과학적 진리 수준에서 과학으로 간주될 수 있는지를 탐구한다. 먼저, 새로운 정의를 제시하여 신뢰성의 과학적 대상을 명확히 한다: 신뢰성은 시공간에서 시스템 기능의 반복 가능성으로 정의된다. 이 정의는 신뢰성을 경험적 기반의 공학적 관심사에서 명확히 규정된 이론적 대상으로 전환시킨다. 이를 바탕으로 통합 신뢰성 과학 프레임워크를 구축하였다. 신뢰성 원리는 여유, 열화 및 불확실성을 핵심으로 하는 공리계로 구성되며; 신뢰성 실험은 이러한 공리들이 내포하는 기회-인과 관계를 검증하기 위한 통제되고 반복 가능한 과정으로 설계되어, 통제 관찰에서 통제 실험으로의 계층 구조를 형성한다; 동시에 거리, 관계 및 변화를 통해 신뢰성 법칙을 표현하는 수학적 프레임워크가 구축되었다. 이 과학적 구조는 시간에 따라 진화하는 불확실성 처리를 위한 현 수학 도구의 한계를 추가로 드러내며, 자연스럽게 "변동 통계학"이라 불리는 공리화 확장 체계를 도출한다. 제안된 프레임워크의 유효성은 공학, 생명 및 사회 시스템에서의 적용 가능성을 통해 추가 검증되었으며, 의미 있는 시스템 기능이 존재하는 한 신뢰성은 보편적 시스템 계층 속성임을 나타낸다. 공리, 실험, 수학적 표현 및 학제 간 적용 가능성을 통합한 통합 구조를 통해 본 논문은 경험적 요소와 수학적 요소가 함께 과학적 진리의 이중 구조를 실현하는 통합 과학 학문으로서 신뢰성 이해에 철학적 및 구조적 기초를 제공하며, 신뢰성 과학의 전체 학문적 지형을 그린다.

신뢰성 과학; 신뢰성에 대한 신념; 과학적 진리; 공리 체계; 통제된 실험; 변동 통계학