상수관망 시스템(Water Distribution System, WDS)은 원활한 용수 공급을 위해 구축된 사회기반시설물로써, 물 공급절차에 따라 그 구성요소를 공급원, 공급 경로, 수요지 등의 범주로 구분할 수 있다. 원활한 물 공급이란 수요지에서 요구하는 수량과 압력 수준을 충족시키는 것을 의미하며, 따라서 상수관망의 용수공급능력은 요구 수량 및 압력과 실제 공급 결과를 비교함으로써 가늠할 수 있다. 과거에는 두 가지 기준을 별도로 산정하여 이를 평가하였으나, 유량과 압력을 함께 고려할 수 있는 에너지 기반의 평가 방법이 제시되면서 시스템 내 에너지 분포를 정량화하여 시스템의 용수공급능력을 평가하는 연구가 주목받고 있다. 세계적으로 많은 연구자들은 시스템 내 에너지 흐름 상태를 정량화함으로써 다양한 형태의 상수관망의 신뢰도지수(Reliability Index)를 제안한 바 있다. 이 때, 대부분의 신뢰도 지수 연구에서는 수요지에 공급된 에너지를 기본적으로 유지해야 하는 최소요구 에너지(Required Energy)와 비상 상황에 대응하기 위한 잉여 에너지(Surplus Energy)로 구분하고 있으며, 잉여 에너지를 상수관망의 공급 안정성을 나타내는 핵심 요소로 활용하고 있다. 확보된 잉여 에너지는 비상시 최소요구 에너지를 대체하는 개념에서 복원력으로 표현되어, 잘 알려진 Resilience Index(RI)를 비롯해 많은 복원력 지수가 존재한다. 본 연구에서는 복원력 지수를 포함한 세 가지의 신뢰도 지수를 적용하여 상수관망의 용수공급 상황 변화에 따른 시스템의 안정성을 분석하였다. 특히, 절점별 복원력 지수를 산정하고 그 분포를 공간적으로 도시하여 파악함으로써, 비상시 효율적인 운영을 위한 판단기준으로써 신뢰도 지수를 폭 넓게 활용할 수 있음을 제시하였다.
음성인식기술을 실제 생활에 적용할 때 발생하는 대표적인 문제로. 인식기의 낮은 인식률로 인한 오동작을 들 수 있다. 본 연구에서는, 텔레뱅킹 도메인에서의 HTK(Hidden Markov Model Toolkit) 연속 음성 인식 시스템과, 최대 엔트로피 기법에 기반한 사용자 발화에서의 핵심이 되는 단어(주로 고유 명사들)들에 대한 인식 신뢰도의 측정 방법을 제시한다. 음향특징과 언어특징들을 모두 고려하여 인식 신뢰도를 구하였으며 인식된 단어들에 대해 오인식 되었음을 약 86%의 정확도로 판단할 수 있음을 확인하였다. 본 인식신뢰도를 이용하여 차후에 음성인식의 확인대화(Clarification Dialog)모델을 개발하는데 활용하고자 한다.
공학교육인증제를 운용하는 공학교육 프로그램에서 프로그램 학습성과는 학생이 졸업하는 시점까지 갖추어야 할 지식, 기술 그리고 태도를 말한다. 일반적으로, 프로그램 학습성과 성취도를 측정하는 평가도구로 캡스톤디자인을 사용한다. 본 논문에서는 프로그램 학습성과 평가에 참여한 수요지향 평가자들의 평가 결과의 신뢰도를 측정하기 위해 급내 상관계수(ICC)를 계산한다. 즉, 같은 평가도구를 이용하여, 여러 명의 평가자가 학습성과를 평가하게 하고, 그 결과를 이용하여 평가자의 ICC를 구한다. ICC는 단체로 수집되거나 단체로 분류된 데이터에 대한 신뢰도의 등급을 측정하는 데 이용된다. ICC가 1에 가까우면 평가자 간 신뢰도가 높다고 판단할 수 있다. 이러한 방법을 지난 2년간의 4년제 대학 컴퓨터공학과 PO 평가 결과에 적용하여 평가도구의 신뢰성을 측정하고 분석하였다. 그리고 이 결과를 이용하여 평가자 간 ICC 측정값을 이용하면, 객관성이 부족한 평가도구를 찾아 보완할 수 있음을 알 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로, PO 평가체계에 대한 개선방안과 PO 수행 지침을 도출한다.
최근 인벤토리 구축이 활발해짐에 따라 인벤토리의 정확도 및 신뢰도 평가에 대한 수요 역시 크게 증가하고 있다. 따라서 본 연구에서는 GHG-CAPSS의 신뢰도를 향상시키는데 지표로 활용될 GHG-CAPSS의 신뢰도를 평가하기 위한 방법론을 개발하는데 그 목적을 두고 있다. 본 논문에서는 GHG-CAPSS 신뢰도 평가 방법을 정성적 정량적으로 구분하였으며, 정성적 정량적 평가 결과를 종합하여 신뢰도를 결정할 수 있는 방법을 고안하여 액체 화석 연료 연소에 의한 $CO_2$ 배출량과 매립에 의한 $CH_4$ 배출량에 시범 적용하였다. 시범 적용 결과, 액체 화석 연료연소의 신뢰도 정성적 및 정량적 점수는 각각 25점(/50점), 50점(/50점)으로 최종적으로 75점으로 나타났으며, 매립에 의한 $CH_4$ 배출량의 신뢰도 정성적 및 정량적 점수는 각각 22점(/25점), 20점(/50점)으로 최종적으로 42점으로 평가되었다. 따라서 GHG-CAPSS의 액체화석연료 연소 부문과 매립 부문 배출량의 신뢰도를 평가한 결과, 두 배출원의 정성적 신뢰도는 비슷하였으나, 정량적 평가에서 큰 차이를 보였다. 이는 각 배출원 간의 불확도가 큰 편차를 보였기 때문으로 액체화석연료 연소에 의한 $CO_2$ 배출량의 경우, 신뢰도 향상을 위해 정성적 신뢰도 부분을 향상시키는 데 주력해야 하며, 매립에 의한 $CH_4$ 배출량의 경우 정량적 신뢰도 향상을 위한 연구가 필요할 것으로 사료된다. 또한, 두 배출원 모두, 신뢰도 정성 평가의 점수를 향상시키기 위해 품질 관리 절차 또는 지침서를 개발하여 품질 관리의 수준을 향상시킬 필요가 있는 것으로 사료된다.
국내 LRFD 도로교설계규정을 정립하기 위한 기초 자료를 제공하기 위하여 단경간 플레이트 거더 및 박스 거더 합성단면을 하중저항계수설계법으로 설계하고 설계된 단면의 휨에 대한 신뢰도해석을 수행하였다. 신뢰도해석에서 휨저항강도는 최근 국내에서 생산된 16,000여 구조용 강재 표본의 항복강도 통계적 특성이 반영된 강합성단면의 휨저항강도 통계를 이용하였다. 활하중에 의한 작용모멘트 통계는 고정된 값을 사용하지 않고 편심계수 0.95-1.05를, 변동계수는 0.15-0.25로 가정하였다. 강거더 자중, 콘크리트 바닥판 자중, 포장면 자중 등에 의한 고정하중 모멘트 통계 값은 AASHTO 보정자료를 사용하였다. Rackwitz-Fiessler 법으로 신뢰도해석을 수행하고 지간별, 강거더 형식별, 활하중 모멘트의 불확실성 정도별로 신뢰도지수 계산 결과를 제시하였다.
잔교식 안벽의 생애주기비용(Life Cycle Cost, LCC)을 이용하여 신뢰도지수의 최적값을 구하였다. 응답면 기법을 이용한 신뢰성해석을 통해 횡잔교와 돌제식 잔교의 파괴확률을 산정하였다. 파괴확률은 잔교의 파괴 시 복구비용을 산출하는데 활용하였으며 초기공사비와 유지관리비를 모두 고려한 LCC를 최소화시킬 수 있는 신뢰도지수를 찾았다. 지진하중과 접안하중에 대한 다양한 조건에서의 최적 신뢰도지수를 구하였고 이를 통해 신뢰성설계에 사용할 수 있는 목표신뢰도지수를 제안하였다.
통계공학은 실험계획법, 품질관리/품질경영, 신뢰성공학으로 구성된다. Python은 무료로 개방되어 있는 패키지로서 머신러닝, 데이터사이언스, 공학 및 그래픽 관련 패키지가 방대하다. 우리는 이러한 Python 패키지를 통계공학을 위한 기본 패키지로 유용하게 사용할 수 있다. 본 논문에서는 통계공학을 위한 Python 패키지 응용을 살펴보고 통계공학 관련 종합 Python projects가 필요함을 제안하였다.
통계공학은 실험계획법, 품질관리/품질경영, 신뢰성공학으로 구성된다. R은 무료로 개방되어 있는 통계패키지로서 통계모형, 통계 계산 및 통계 그래픽 관련 패키지가 방대하다. 우리는 이러한 R 패키지를 통계공학을 위한 기본 통계패키지로 유용하게 사용할 수 있다. 본 논문에서는 통계공학을 위한 R 패키지 응용을 살펴보고 통계공학 관련 CRAN Task Views가 필요함을 제안하였다.
최근 뉴스페이스 시대라고 불릴 만큼 우주 산업 분야는 점점 커져가고 있으며, 초소형 위성의 중요성도 또한 커지는 추세이다. 초소형 위성은 주로 COTS 부품을 사용하며 우주급 부품에 비해 낮은 신뢰도를 가지고 있지만 개발 기간, 비용, 성능 측면에서 장점을 가지고 있어 사용성이 확대되고 있다. COTS(Commercial Off-The-Shelf)는 상용으로 판매되는 제품을 가리키며, 이는 특정 조직이나 프로젝트에서 직접 제작하는 대신 시장에서 구입하여 사용되는 것을 의미한다. 위성은 발사되는 순간부터 수리가 불가능 하기 때문에 신뢰도 예측의 중요성은 크게 작용한다. 근래에는 신뢰도 예측 시 부품에 대한 인자 뿐만 아니라 시스템 level에서의 신뢰도를 예측하는 것이 더 중요하게 적용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 신뢰도 예측 규격인 MIL-HDBK-217F와 업데이트된 RiAC-HDBK-217Plus와 FIDES를 비교해 본다. 그리고 FIDES 예측 기준에서 다양한 산업 분야에 적용될 수 있도록 구성한 제조업체의 품질 보증 요소를 세분화하여 우주 산업에 적합한 점수가 반영될 수 있도록 하였다.
온라인 쇼핑몰의 대중화로 인해 소비자는 폭 넓은 소비의 기회를 제공받고 있다. 소비자들은 온라인 쇼핑몰에서 제공되는 실제 상품을 구매한 사용자의 리뷰, 상품의 자세한 정보와 같은 정보를 활용하여 상품의 구매 여부를 결정한다. 방대한 정보가 신뢰할 수 있는 정보인지는 소비자들이 스스로 판단해야만하기 때문에 객관적이며 신뢰할 수 있는 정보의 제공이 필요하다. 본 논문에서는 신뢰할 수 있는 상품의 추천을 위해서 상품의 신뢰도를 고려한 개인화된 추천 기법을 제안한다. 제안하는 추천 기법은 개인화 추천을 위해서 사용자의 다양한 행위를 기반으로 사용자의 선호도를 판별한다. 또한, 최신의 성향을 반영하기 위해서 시간 가중치를 고려한 사용자 선호도 계산 방법을 제안한다. 마지막으로 사용자가 사용하지 않았던 상품에 대한 선호 점수를 예측하고 예측 점수가 높은 상품 중 신뢰도가 높은 상품들을 추천한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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