• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• v.y2005m4
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• pp.233-236
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• 2005

In this study, the fundamental design procedure for the Smart UAV fuel supply system was set up, and the preliminary design was performed to meet the vehicle system requirements. The fuel system layout was determined through consideration of vehicle system requirements, and then fuel tank layout, design of components such as booster pump, jet pump, pipe, vent system, weight estimation, etc. were carried out.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.4 no.4
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• pp.553-560
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• 2003

Can presume number of software failure or remaining fault that is expected with test data that is collected by decided time using SRGM that is studied until present. Therefore, can forecast software reliability achievement degree and software reliability use step. But, reliability evaluation according to if choose any model can change. Therefore, we present SRGM that consider test cost to error detection and error delete cost as SRGM that consider error delete cost in this research. Using this SRGM, can presume number of remaining fault in software, reliability and optimal release time.

• ETRI Journal
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• v.5 no.1
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• pp.10-16
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• 1983

When analyzing a complex system with repair environments, it is necessary to calculate such parameters as availability and various kinds of failure time measures. These measures are defined and methods of calculating them using Markov process are presented. Analyzing the various system states, numerical values of the reliability measures can be obtained by calculating the state probabilities. And these techniques are widely applied to reliability prediction and also to maintenance strategy.

• Annual Conference of KIPS
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• 2005.11a
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• pp.345-348
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• 2005

소프트웨어 개발 후 인도 전 테스트 단계중에 발생되는 테스트 노력 소요량을 고려한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 제시하여 테스트 노력소요량 동태를 시간함수인 로지스틱 곡선으로 설명한다. 테스트 단계중에 소요되는 테스트노력의 양에 대한 결함 검출비를 현재의 결함 내용에 비례하는 것으로 가정하여 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 비동차 포아송 프로세스(NHPP)로 공식화하여, 이 모델을 이용하여 소프트웨어 신뢰도 척도에 대한 데이터 분석기법을 개발한다. 그간 여러 문헌에서 소프트웨어 신뢰도 향상 모델을 연구할 때 소프트웨어 테스트 중에 소요되는 테스트노력의 양으로서 지수함수 곡선, 레일레이 곡선, 웨이불 곡선을 사용해 왔다. 그러나, 모든 소프트웨어 개발 환경에서 지금까지 제시된 그러한 곡선중 하나에 의해서 테스트노력 소요 곡선을 표현하는 것은 적절하지 못하다는 것이 밝혀지고 있다. 본 논문에서는 로지스틱 테스트노력 곡선이 소프트웨어의 개발/테스트 노력곡선으로 적절하게 표현될 수 있다는 것과 실제 데이터를 근거로 하여 적용하여서 예측성이 매우 좋은 능력을 가지고 있다는 것을 보이고자 한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.1 no.1
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• pp.195-210
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• 1996

For predicting the parameters and estimating the goodness of fit reliability growth model based on NHPP(Non Homogeneous Poission Process) among various reliability growth models, a Delayed S Shaped SRGM Tool is designed and Implemented. The Implemented tool is applied to real software error data, and the result Is compared and annalized.

• Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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• v.9 no.2
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• pp.54-61
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• 2005

In this study, the fundamental design procedure for the Smart UAV fuel supply system was set up, and the preliminary design was performed to meet the vehicle system requirements. The fuel system layout was determined through consideration of vehicle system requirements, and then fuel tank layout, design of components such as booster pump, jet pump, pipe, vent system, weight estimation, etc. were carried out. Based on this fuel system layout, operational reliability analysis was carried out.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.283-287
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• 2004

본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조 학습을 이용하여 단기 전력 수요 예측시스템을 개발하기 위한 체계적인 방법을 제안한다. 제안된 단기 수요 예측시스템은 1시간, 24시간, 168시간의 예측 리드 타임을 갖고 예측을 수행하기 위해서 요일 유형과 시간 별로 총 96개의 초기 구조를 미리 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 예측이 수행되는 시접에 해당하는 초기 구조를 선택하여 뉴로-퍼지 모델을 초기화하고, 학습하고, 예측을 수행한다. 제안된 예측시스템은 단지 2개의 입력 변수만을 이용하기 때문에 간단한 모델 구조를 가질 뿐 아니라 학습된 퍼지 규칙을 해석하는 것이 매우 용이하다는 장점을 갖는다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 1996년과 1997년의 한국전력의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 1시간, 24시간, 168시간 앞의 전력 수요를 예측하는 모의 실험을 수행한다. 실험 결과 제안된 방법은 단지 2개의 입력 변수를 사용함에도 불구하고, 기존의 예측 방법과 비교하여 예측의 정확도와 신뢰도 측면에서 우수한 성능을 얻는다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07a
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• pp.323-326
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• 2001

본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조 학습을 이용하여 단기 전력 수요 예측시스템을 개발하기 위한 체계적인 방법을 제안한다. 제안된 단기 수요 예측시스템은 1시간, 24시간, 168시간의 예측 리드 타임을 갖고 예측을 수행하기 위해서 요일 유형과 시간 별로 총 96개의 초기 구조를 미리 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 예측이 수행되는 시점에 해당하는 초기 구조를 선택하여 뉴로-퍼지 모델을 초기화하고, 학습하고, 예측을 수행한다. 제안된 예측시스템은 단지 2개의 입력 변수만을 이용하기 때문에 간단한 모델 구조를 가질 뿐 아니라 학습된 퍼지 규칙을 해석하는 것이 매우 용이하다는 장점을 갖는다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 1996년과 1997년의 한국전력의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 1시간, 24시간 168시간 앞의 전력 수요를 예측하는 모의 실험을 수행한다. 실험 결과 제안된 방법은 단지 2개의 입력 변수를 사용함에도 불구하고 기존의 예측 방법과 비교하여 예측의 정확도와 신뢰도 측면에서 우수한 성능을 얻는다.

• Journal of the military operations research society of Korea
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• v.32 no.2
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• pp.92-113
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• 2006

The main purpose of this study is to determine the optimal periodic inspection for Anti-Ship-Missile(Harpoon Block 1) fielding on Korea Navy Ship. In order to perform this study, the data from the Korea Navy (Harpoon maintenance & storage reliability) were collected from 1984 to 2004. Storage failure rate & MTBF for Harpoon block 1 were analysed by using mathematical model & reliability analysis software(Relex) and finally determined optimal periodic inspection. The suggested methodology will be used to determine and reevaluate the periodic inspection of Anti-Ship-Missiles for the Korea Navy.

• Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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• 2006.11a
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• pp.175-180
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• 2006

Total conceptual cost estimates and the assessment of the reliability of these estimates are critical in the early stages of a building construction project. The purpose of this study is to propose the method to clients or estimators for improving the reliability of conceptual cost estimates by evaluating the reliability of conceptual cost estimates. The data from 83 building construction projects were collected for this study. The results showed that the proposed method can propose alternatives to clients or estimators for improving the reliability of conceptual cost estimates with the process of evaluation, review and feedback. This process can assist clients in their evaluation of the reliability of the estimated cost and the probability of exceeding the target cost, and in their re-estimation after dealing with the elements that influence the conceptual cost estimate badly.