본 논문에서는 합성곱 신경망을 이용한 이미지 분류에서 신뢰도와 실제 예측 정확도가 다른 문제점을 해결하기 위하여 변형된 두 가지 목적 함수를 제안하였다. 첫 번째는 기존 교차 엔트로피 함수에 새로이 신뢰도와 정확도의 차이를 더해준 것이고, 두번째는 예측값의 최댓값을 0.5로 제한한 것이다. 새로운 목적 함수를 통해 학습해본 결과 정확도의 차이는 거의 나지 않았고, 신뢰도와 실제 정확도는 매우 근접하게 되는 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 패킷기반의 OFDM 무선 통신 시스템에서 주파수 오프셋 예측 결과를 인접한 패킷들의 상관관계를 이용하여 오차를 최소화하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 이전 패킷에서 예측된 주파수 오프셋과 현재 패킷에서 예측한 주파수 오프셋의 신뢰도를 판단하고 가장 높은 신뢰도를 가진 예측치를 선택하여 최종 주파수 오프셋 예측치의 오차를 최소화하였다. 본 논문에서는 IEEE802.11a와 IEEE802.11p의 표준에서 제시한 프리앰블을 훈련심볼로 사용하였다. 실험결과를 통해 제안된 알고리즘은 주파수 오프셋 예측치의 신뢰도를 판단하기 위해 사용하는 비교 패킷의 수에 따라 주파수 오프셋 예측성능의 차이가 있으며, SNR이 비교적 낮은(2dB 이하) 환경일수록 주파수 오프셋 예측성능이 기존 예측 알고리즘보다 우수함을 확인하였다.
액체로켓 엔진의 신뢰도는 설계 추력, 추진제, 연소 사이클, 및 연소시험 시간의 영향을 받는다. 기존 연구에 따르면 신규 개발하는 엔진과 같은 추진제 및 연소 사이클을 가지는 참조 엔진들의 연소시험 자료가 알려져 있다면 참조 엔진들의 설계 추력과 연소시험 시간을 보정하여 신규 엔진의 신뢰도를 예측할 수 있다. 본 연구에서는 신규 개발하는 엔진과 같은 추진제 및 연소 사이클을 가지는 참조 엔진의 자료가 존재하지 않은 경우를 고려하여 두 엔진 사이의 유사성 분석을 통하여 고장률을 보정한 후 신뢰도를 예측하는 방법을 제시하였다. 또한 액체산소/케로신 추진제와 가스 발생기 사이클을 사용하는 한국형 발사체의 1단 엔진을 이용하여 제안된 방법을 예시하였다.
본 연구에서는 정보원천 신뢰도 이론(source credibility theory)을 기반으로 비개인화된(non-personalized) 추천시스템의 일종인 평판시스템(reputation system)을 위한 평판 순위결정기법을 제안하고, 이러닝 콘텐츠 서비스에 적합한 평판시스템 모형을 제시하였다. 정보원천 신뢰도 요인 중 온라인 구전에 적합한 두 가지 요인(expertise, co-orientation)을 기반으로 사용자 평판정보를 암묵적으로 추출하는 기법을 제안하였다. 즉, 사용자의 과거 이러닝 콘텐츠 평가 정보로부터 사용자의 두 가지 신뢰도 요인을 자동적으로 추출하는 방법을 정의하고, 사용자중 높은 신뢰도를 가진 소수 평가자의 정보만을 가지고 전체 사용자의 콘텐츠 평판정보를 효과적으로 예측할 수 있는 방법을 제안하였다. 콘텐츠 평판정보를 예측하는 단계에 있어, 정보원천 신뢰도 이론이 반영된 수정된 협업 필터링(collaborative filtering) 기법을 적용하였다. 한편, 다양한 평판기법들과의 성능 비교실험을 통해, 제안하는 평판시스템 모형이 명시적인 사용자 평판정보가 부족한 기업대 소비자간(B2C) 이러닝 콘텐츠 전자상거래 사이트에 적합함을 검증하였다.
본 고에서는 TDX-1A 시스팀의 고장데이타를 신뢰도 측면에서 분석하여 운용중 발생하는 부품의 평가고장률을 도출하였다. 또한 도출된 평가고장률을 MIL-HDBK-217방법에 의해 구한 예측고장률과 비교 분석함으로써, TDX-1A 시스팀 신뢰도 예측시 적용했던 MIL-HDBK-217 예측방법이 실제 운용데이터보다 높게 나타나고 있음을 제시하였다. IC 부품에 대해 외국의 부품고장률 계산식을 살펴보고, 그에 따른 고장률 계산결과를 살펴봄으로써, 운용데이터를 이용한 운용환경에 적합한 부품고장률 예측식의 설정 연구가 필요함을 아울러 제시하였다.
본 연구에서는 오차분산을 명확하게 표현하지 못하는 협대역 수중음향 측정체계의 측정성능 및 운용성을 설계 단계에서 사전 예측할 목적으로, 신호대잡음비에 따른 신뢰도 기반의 협대역 측정정확도 예측 기준을 제안한다. 제안 기준에서 신호의 평균과 분산은 신호의 샘플 개수와 신호대잡음비에 의해 표현된다. 본 논문에서는 편향된 환경에서 수중음향을 분석하는 경우와 배경소음을 사전 예측하여 측정음향에서 제거시키는 경우에 대하여 협대역 수중음향 측정성능 예측을 제안 기준에 의해 시뮬레이션하고 그 결과를 고찰한다.
본 논문에서는 경량전철시스템 기술개발사업에서 개발하고자하는 차량시스템, 신호제어시스템, 전력공급시스템 및 선로구축불의 목표신뢰도를 정의하였다. 이 목표신뢰도의 배분은 국내지하철의 고장유형 및 철도분야에 축적되어있는 고장율을 바탕으로 작성되었다. 특히, 차량시스템분야는 보다 자세히 목표신뢰도를 배분하였다. 이러한 목표신뢰도 배분을 통하여 경량전철 시스템의 각 개발단계마다 이루어지는 개발활동(설계, 제작 및 구매)의 검증을 수행하여야 신뢰성을 확보한 경량전철시스템개발이라는 궁극적인 목적을 달성할 수 있다. 목표신뢰도 배분에 맞추어 경량전철시스템개발동안 제동장치, 추진장치, 출입문장치, 제어장치 등 고장시 열차의 운행을 정지시킬 수 있는 구성품에 대한 신뢰도를 모델링하여 신뢰도 예측 및 분석하고 이에 맞추어 설계검증 및 보안을 한다. 또한 경량전철시스템의 시험선로에서의 주행시험을 통하여 국내 경량전철시스템에 적합한 신뢰도 기준을 마련하고자 한다.
전통적인 방식의 예측모형 구축에서 사용되는 데이터는 주로 데이터베이스에 잘 보관되어 있는 정형데이터를 사용하였다. 하지만 지금의 상황은 스마트 시대의 도래로 인한 통신수단의 획기적인 발달로 비정형 데이터가 전체데이터의 80%를 상회하는 현실이다. 이러한 현실에서 기존의 방법대로 정형데이터 만을 이용하여 예측모형을 개발하면 예측모형의 신뢰성에 문제가 있을 것이다. 즉 전체데이터의 80%에 해당하는 비정형(SNS, 페이스북, 트위트, 이미지, 동영상 등)과 반정형(로그데이터)데이터를 반드시 포함하여 모형을 구축해야 만이 신뢰성을 현실화 시킬 수 있을 것이다. 본 논문에서는 예측모형 개발시 빅데이타 방법론을 적용하여 예측 모형의 신뢰성을 높이고, 데이터를 이용하여 제안된 방법과 전통적인 방법의 예측모형의 신뢰도를 비교 분석 하였다.
This paper investigates the responding patterns between panelists of high and low expertise, overall consistency in responses and the reliability of a technology forecasting outcomes of the study $\ulcorner$The Industrial Technology Forecasting for 2010 and New Strategies$\lrcorner$. The conclusions, based on various tests, are as follows : panelists' responses are tested to be significantly consistent : the panelist group of high expertise are more confident on their responses than the one of low expertise and the convergence ratio is higher in the latter group than in the first.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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