2012년 남해안에 내습한 태풍 산바에 의해 발생한 폭풍해일과 파랑을 JMA-MSM 예보기상자료, NCEP-CFSR 재분석 기상자료, ECMWF-ERA5 재분석 기상자료, JTWC의 최적경로를 이용한 기상자료를 이용하여 수치모의하고, 계산된 해일고를 전국 해안의 항만에서 관측된 폭풍해일 시계열 자료와 비교하였으며, 파랑에 대해서는 계산된 유의파고를 해상 부이 및 수압식 파고 관측 자료와 비교하였다. 이 비교를 통해 태풍 산바에 대한 각종 기상장의 신뢰도를 평가하였다. 그 결과 JMA-MSM 기상자료와 NCEP-CFSR 기상자료가 가장 신뢰도가 높았고, ECMWF-ERA5 기상자료는 전반적으로 해일고나 파고의 크기가 작게 나타났으나, 태풍 전면부의 수렴대는 가장 잘 재현하는 것으로 나타났다. JTWC의 최적경로를 이용한 기상자료는 신뢰도가 가장 낮게 나타났다.
본 연구에서는 모의 강우 및 실제 발생된 강우 자료를 이용하여 우수관망도의 신뢰도와 위험도를 산출하였다. 모의 강우의 경우 과거 강우자료를 바탕으로 Markov Chain을 이용하여 모의강우발생을 하였으며, 과거 강우자료의 경우 IETD분석을 통해 대표 강우사상을 선정하였다. 또한, 우수관망도의 신뢰도와 위험도를 정량적으로 분석하기 위해 이정호(2012)에서 개발한 방법론을 이용하여 분석하였다. 또한, 우수관망의 경우 강우의 특성에 따라 발생되는 월류특성이 달라질수 있어 본 연구에서는 산정된 대표 강우사상을 그룹화 하여 그룹화된 강우 특성에 따른 위험도를 평가하였다. 우수관망의 경우 배수분구에서 발생되는 내수침수를 방어하기 위해 빗물펌프장이 운영되어 지고 있으며 본 연구에서 빗물펌프장의 운영수위 조건을 시나리오 제작하여 빗물펌프장 운영 수위에 따른 침수저감효과를 분석하였다. 운영수위 조건에 따라 가장 큰 침수저감효과를 보이는 시나리오와 현재운영수위의 월류량을 침수면적으로 변환하기 위해 서울안저누리에서 제공하는 침수흔적도를 이용하여 침수면적으로 변환하였다. 가장 큰 침수저감효과를 보이는 시나리오를 적용하여 침수면적을 산정한 결과 기존의 침수면적에 비해 5.20%의 침수면적이 감소하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 다양한 강우조건 및 펌프의 운영조건을 조합롭게 활용한다면 향후 비구조적 침수저감에 도움을 줄 것으로 판단된다.
최근 지질공학의 다양한 분야에 영상처리기법들이 적용되고 있다. 그러나 영상의 획득 및 분석 단계에서 발생하는 각종 오차에 관한 문제는 많은 부분 무시되어 왔다. 이에 본 연구에서는 암석영상처리의 신뢰도 향상을 위한 컬러보정기법을 개발하였다. 표준 컬러차트를 이용하여 컬러보정과 오차분석을 수행하였으며, 그 결과 영상처리의 신뢰도 향상과 영상들간의 상호 비교·분석을 꾀할 수 있었다.
이 연구의 목적은 최근 국내에서 개발된 섬유보강 고강도 콘크리트 설계지침(안)의 저감계수를 적용하여 확보하는 설계의 신뢰도지수를 분석하는 것이다. 설계지침(안) 개발을 위하여 수행된 재료실험 및 부재실험 데이터를 수집하여 재료강도 통계특성 및 부재강도 해석식에 대한 통계특성을 구한다. 재료통계특성과 설계지침(안)의 부재 해석식을 적용한 시뮬레이션을 수행하고 해석식의 통계특성과 종합하여 단면강도에 대한 통계특성을 산출한다. 국내 도로교설계기준과 콘크리트구조기준의 하중조합을 적용한 신뢰도분석을 수행하였으며, 설계지침(안)에서 제시한 재료 및 부재에 대한 저감계수를 적용한 설계는 목표신뢰도 지수를 만족함을 확인하였다.
농업용 저수지는 전체 수리답 면적 중 61.3%에 농업용수를 공급하고 있으며, 작물의 수확과 생산성을 위해 안정적인 물 공급이 요구된다. 수자원 분야에서는 물 공급 안정성 정도를 나타내는 지표로 이수안전도를 사용하고 있지만, 농업용 저수지는 기준의 부재로 10년에 1회 정도의 갈수를 기준으로 하는 설계기준인 10년 한발빈도를 대체하여 사용하고 있다. 농업용 저수지의 약 86%가 1940-1970년대에 축조되었으며, 기후변화에 따른 내한능력의 변화, 용수관리 및 수요량의 변화, 설계한발빈도 변화 등으로 현시점의 이수안전도 파악이 필요한 실정이다. 이수안전도는 물 부족량과 물 수요량을 활용한 양적기준 신뢰도와 물 부족 발생기간에 따른 시간기준 신뢰도로 산정하고 있다. 본 연구에서는 평야부 용배수계통을 고려하여 농업용 저수지의 양적 및 시간기준 신뢰도 관련 이수안전도 기준인 이수안전율과 공급신뢰율을 산정하고자 한다. 수요량 산정방법은 물수지 분석 모델인 수리수문설계시스템 (K-HAS, Hydraulics & Hydrology Analysis System)을 활용하여 물 부족량과 물 수요량 및 물 부족 발생기간 자료를 수집하고자 하며, 용배수계통을 고려하기 위해 수로 네트워크 적용 및 수리학적 용수공급 모의가 가능한 EPA-SWMM (United States Environmental Protection Agency Strom Water Management Model)을 통해 평야부 필지마다 물공급 만족정도를 비교하여 필요수량을 산정하고자 한다. 최대 부족량과 수요량으로 산정가능한 양적기준 신뢰도인 이수안전율과 물공급부족기간으로 산정가능한 시간기준 신뢰도인 공급신뢰율을 산정하여 비교하고, 해당 이수안전율과 공급신뢰율을 한발빈도로 환산하여 기존 설계한발빈도와 비교분석 하고자 한다.
현대에 개발되는 시스팀은 고성능, 다기능이 요구되며 그 요구가 사용자 관점에서 볼 때 고신뢰성이 한층 요구 되어지고 있다. 연구 개발 단계의 초기 단계에서 설정된 품질 목표치, 즉 신뢰도(reliability), 가용도(availability), 정비도(mailtailability)를 기준으로 연구 개발 단계별로 품질 및 신뢰성 활동들이 구체화 된다. 특정 시스팀이 하나의 building block의 개념으로 구체화 되고 시스팀의 계층 구조를 물리적 구조로 분류되는 시스팀 설계 단계에서 시스팀 블록 단위의 신뢰도 배분(reliability allocation)이 이루어진다. 시스팀의 설계가 완료된 상태에서 상세 설계되어 제품이 실현되며, 시제품에 대한 신뢰도 예측(reliability prediction)업무가 착수된다. 시스팀의 품질목표치를 겨냥한 실질적인 품질 및 신뢰성 활동들이 신뢰도 배분치 및 시스팀 신뢰도 목표치로 bottom-up 방식으로 접근하게 됨에 따라, 본고에서는 시스팀의 품질 목표치를 달성하기 위해 가장 원천적으로 기본이 될 수 있는 전자부품의 품질 수준을 분석하고, 신뢰성 관련 제반 시험 기술을 분석 기술하고자 한다.
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.
무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network)는 낮은 배터리, 짧은 통신거리 등의 제한된 센서들의 성능에 기인하여 내부자공격(insider attacks)에 취약한 것으로 알려져 있는데, 내부자 공격에 대응하기 위한 대표저인 방법으로 노드들의 행위 관찰하여 신뢰도를 평가하고 낮은 신뢰도를 갖는 노드들을 제거하는 신뢰메커니즘(Trust Mechanism: TM)이 있다. TM은 평가노드 자신의 직접관찰 정보뿐만 아니라 이웃노드의 간접관찰 정보를 함께 고려하도록 발전되어 왔는데, False-Praise 공격은 의도적으로 거짓 관찰 정보를 평가노드에게 제공하여 TM의 신뢰도 평가 프로세스의 신뢰성을 훼손하는 지능적 공격이다. 본 논문에서는 False-Praise 공격에 대응을 위한 합의 알고리즘을 기반의 개선된 TM 제안하고, 실험을 통해 제안 체계의 성능과 효과를 검증한다.
최근 소셜 네트워크 서비스(SNS)를 통한 건강기능식품 과대광고 적발이 증가하면서 SNS를 통해 브랜드를 선택함에 있어 신뢰도가 소비자에게 중요한 요소가 된다. 본 논문에서는 인스타그램의 해시태그를 이용해 게시글을 크롤링 하여 수집된 게시물 데이터를 가공 및 분석한다. 불용어 사전을 구축해 불용어를 제거해준 뒤 브랜드 추출을 진행하고, 건강기능식품 브랜드 5개에 대한 게시글 데이터를 수집한다. 5개 브랜드의 신뢰도 측정을 위해 게시글, 해시태그, 계정명을 분석기준으로 삼아 라벨링 처리를 한다. 라벨링 된 열을 통해 절대적 수치로 점수를 부여하여 백분율로 점수를 표현한다. 신뢰도 점수와 더불어 브랜드의 고객 참여도 건수를 같이 명시해 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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