Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권3호
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pp.495-503
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2011
데이터 마이닝에서의 연관성 규칙은 방대한 양의 데이터베이스에 내재되어 있는 항목들 간의 관련성을 수치화 하는 방법이다. 의미 있는 연관성 규칙을 탐사하기 위한 가장 기본적인 연관성 규칙 평가 기준에는 지지도, 신뢰도, 향상도 등이 있다. 이들 중에서 향상도는 그 값에 의해 양의 연관성이 있는지 아니면 음의 연관성이 있는지, 즉 연관성의 방향을 알 수 있는 반면에 지지도와 신뢰도는 그 방향을 알 수가 없다. 이를 위해 순수 신뢰도와 기여 순수 신뢰도가 제안되었으나 이들 또한 단점을 안고 있다. 본 논문에서는 기존의 여러 형태의 신뢰도가 가지고 있는 문제점을 해결하기 위해 군집분석이나 다차원 분석에서 활용되고 있는 이분형 예측 유사성 측도 중에서 -1과 1 사이의 값을 가지는 Yule의 Y 및 Q 측도를 연관성 평가 기준으로 제안하였다. 또한 기존의 순수 신뢰도 및 기여 순수 신뢰도의 문제점을 파악한 후, 예제를 통하여 이분형 예측 유사성 측도의 유용성에 관해 알아보았다. 그 결과, 본 논문에서 고려한 유사성 측도들은 기존의 측도들이 가지고 있는 문제점을 해결할 수 있어서 본 논문에서 제안한 이분형 예측 유사성 측도가 연관성 평가 기준으로 활용할 수 있다는 사실을 확인하였다.
단백질 상호작용 검출 방법의 발달로 많은 양의 데이터가 산출되고 있고, 이러한 상호작용 데이터의 방대한 양으로 인해 통계적 방법을 이용하여 데이터를 처리함으로서 유용한 지식을 얻을 수 있다 예측한 상호작용 데이터는 첫째, 대량의 데이터를 생산해내므로, 많은 false-positive를 내포하고 있고, 둘째, 예측한 상호작용을 검증시 실험을 하는 방법 외에는 신뢰도를 측정하기가 어렵다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 점수 할당시스템을 사용함으로서 예측한 인간 단백질 상호작용 데이터의 false-positive를 줄이고, 각각 상호작용에 점수를 부설함으로서 상호작용 데이터의 신뢰도를 검증하는 방법을 제안하고 있다.
시스팀의 구조가 복잡하면 할수록 신뢰도는 중요한 문제로 부각된다. 신뢰도는 시스팀의 신뢰도 예측, 시스팀 설계시 신뢰도 배분, 장기간에 걸친 운영시 시스팀 유지와 보수 또 이에 따른 인원계획에도 영향을 미치고 있으며, 시스팀의 효율성 및 경제성 파악에 중요한 척도로 이용되고 있다. 본고에서는 신뢰도 모델로서 와이블 (Weibull) 분포의 이용과 적합도 판정문제를 고찰한다. 특히 새로운 통계방법을 이용하여 계산이 간편한 적합도 판정법을 소개한다.
소프트웨어 신뢰도 성장 모델은 다양하게 연구되어져 있다. 그러나 이러한 모델에서 정확한 모수를 측정하는 것은 그리 쉽지 않다. 특히 고장 데이터에 대하여 소프트웨어 신뢰도 성장 모델의 추정이 정확히 이루어져야만 모델을 설명하는 모수의 추정도 정확하게 이루어질 수 있다. 이러한 측면에서 테스팅을 통해서 얻어진 소프트웨어의 고장 데이터의 정규확률점수를 구해서 두 개의 값에 대한 플롯을 그려보고 그려진 결과를 이용해서 분포를 예측하여 예측된 분포에 적합한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 적용한다면 상당히 정확한 테스팅 결과론 얻을 수 있을 것이다. 본 논문에서는 고장 테이터의 플롯을 통한 결과를 통해서 분포를 예측하고 모델을 성능평가 척도에 따라서 모의실험을 하여 그 결과를 통해서 소프트웨어 신뢰도 성장 모델의 적합성을 검정하는 연구이다. 연구결과 고장데이터의 정규점수를 이용한 플롯을 보고 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 예측할 수 있었고 이러한 예측을 통해서 모델 선정한다면 모델의 성능평가에서도 우수함을 확인할 수 있다.
협업 필터링 추천은 사용자의 아이템에 대한 선호도를 기반으로 유사 아이템 집합 또는 유사 사용자 집합을 생성하고 이를 이용해 사용자의 특정 아이템에 대한 선호도를 예측한다. 따라서 선호도 행렬이 희박할 경우, 추천의 신뢰도는 급격히 낮아진다. 본 논문에서는 위 문제를 해결하기 위해 데이터 신뢰도 기반 가중치를 이용한 하이브리드 선호도 예측 기법을 제안한다. 선호도 예측은 유사 아이템 집합과 유사 사용자 집합을 모두 생성하고 각 집합을 통해 사용자의 선호도를 예측하며, 모델의 상황을 반영한 가중치를 이용해 각 예측치를 병합하여 수행된다. 이 기법은 사용자 선호도 예측 정확도를 높이며 선호도 행렬 희박도가 높은 상황에도 추천 서비스의 신뢰도를 유지할 수 있도록 한다. 이 기법을 바탕으로 추천 시스템을 구현하고 절대평균오차를 기준으로 서비스 신뢰도 향상을 측정하였다. 실험에서 본 기법은 Hao Ji가 제안한 기존의 기법에 비해 선호도 행렬 희박도가 84% 이상인 상황에서 평균 21.7%의 성능 향상을 보여 효과적으로 행렬 희박도 문제를 해소할 수 있음을 검증하였다.
유도무기(정확히 유도탄)는 고가의 장비로서 발당 0억을 호가하며, 납품 후 장기간 저장되는 특성을 반영하여 설계되므로 내부 구성품은 물론 유도탄 자체도 매우 높은 신뢰도를 가지게 된다. 이러한 유도탄의 신뢰도는 샘플링 검사결과를 바탕으로 전체 모집단의 신뢰도를 추정하여야 하나, 개발 간에는 개발기간이나 일정, 비용 등의 현실적인 문제로 실제 검사보다 수학적 분석이나 가속수명시험 등을 이용하여 저장신뢰도를 예측한다. 그러나 개발 시 제시되는 저장신뢰도는 예측값으로 실제 저장신뢰도와는 차이가 있을 것임에도 불구하고, 현재 우리 군(軍)은 유도탄 개발시 예측된 저장신뢰도를 기준으로 저장관리(주기검사)를 실시하고 있다. 이에 본 연구는 우리나라에서 10년 이상 저장되어 데이터가 축척된 ${\triangle}{\triangle}$유도탄의 야전점검 데이터를 수집하여 실제 저장신뢰도를 분석하고 현재 실시되고 있는 검사주기의 타당성 검토와 실질적인 저장신뢰도 확인방법을 제시하고자 작성되었다. 최근 실시된 특별검사결과를 토대로 저장신뢰도를 분석한 바 검사주기는 18년 이상으로 연장 가능함이 확인 되었고, 이에 따라 검사주기의 재 설정 및 실질적인 저장신뢰도 확인 방법을 제안한다.
인터넷 환경에서 이러닝 시스템과 같은 고신뢰성의 정보를 원한다. 인터넷 시스템에서 프로그램과 데이터의 결함이 발생할 수 있기 때문에 신뢰성 분석이 매우 어렵다. 이 논문에서는 인터넷 환경에서 프로그램 신뢰성을 예측하기 위해서 유색 패트리넷 모델을 이용하는 신뢰도 예측 모델을 제안한다. 제안한 모델에 적용하는 신뢰도 분석 절차는 다음과 같다. 먼저, 인터넷 프로그램 모델을 만든다. 이를 유색 패트리넷으로 변환한 후 인터넷 시스템 모델의 신뢰도를 예측한다. 이 방법은 신뢰성 있는 인터넷 프로그램을 개발하는 데 도움을 줄 수 있고, 신뢰도 예측 방법이 매우 간단하기 때문에 적용하기 편리하다.
시험 단계나 운용 단계에서 발견된 소프트웨어의 오류를 수정하기 위해서는 많은 비용을 투자해야 한다. 시스템 개발 초기 단계인 설계 단계에서 소프트웨어 시스템의 신뢰도에 영향을 많이 미치는 부분을 찾아 오류를 사전에 방지하는 연구가 많이 진행되고 있다. 모듈의 신뢰도를 설계 단계에서 예측할 수 있다면 프로젝트 관리자는 결함 경향이 강한 모듈 개발에 더 많은 자원을 할당함으로써 보다 신뢰성 있는 소프트웨어를 생산 할 수 있다. 본 논문에서는 실시간 소프트웨어의 설계 결과에 대한 복잡도 측정치를 토대로 신뢰도를 예측하는 모델을 제안하다. 유전자 알고리즘으로 찾아낸 이 모델을 사용하여 결함 경향이 강한(fault prone) 모듈과 그렇지 않은 모듈은 96%의 정확도로 선별해 낼 수 있다.
소프트웨어의 신뢰도는 하드웨어의 신뢰도와 고장메타니즘이 다르므로 하드웨어의 신뢰도 모델을 그대로 이용할 수 없다. 소프트웨어의 신뢰도를 추정하기 위한 방법은 그동안 Jelinski-Moranda(JM) 모델을 비롯하여 많은 기법이 연구되었다. 그러나, 아직까지 만족하다고 인정할 만한 신뢰도모델링은 개발되지 않았다. 본 연구에서는 소프트웨어의 테스트를 통하여 검출되는 에러 개수의 추세를 가지고 비제차포아송과정(NHPP)의 파라미터를 찾아 신뢰도함수를 구하고자 하며, 아울러, 테스트중단시간을 결정하고자 한다. 파라미터를 찾는 방법은 maximum likelihood estimate(MLE) 기법을 이용하며, 테스트 중단시간은 구해진 파라미터를 신뢰도 함수에 대입하여 결정한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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