• 한국안전학회지
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• 제11권1호
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• pp.16-26
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• 1996

A.Satyanarayana와 다른이들은 [1.2.5]에서 domination이론을 사용하여 네트워크의 정확한 신뢰도 계산을 위한 새로운 topologic formel을 발견하였다. 이들은 이식을 통하여 그래프 G로 표현되는 어떤 시스템이나 네트워크의 신뢰도 계산을 위하여 path 또는 k-tree를 사용한 Inclusion-Exclusion식에 나타나는 항들(=2$^{m}$ -1, m은 path나 k-tree의 수)중 서로 소거되지 않는 항들은 그래프 G의 acyclic k-부분그래프(subgraph)와 1대 1로 상응되며, cyclic-과 k-부분그래프들에 상응되는 항들은 소거되어지거나 Inclusion-Exclusion식에 나타나지 않는 -결국 신뢰도계산에 필요없는- 항들임을 밝혔다. 이들은 이성질을 이용하여 그래프 G의 정확한 신뢰도계산을 위한 빠른 알고리즘을 제시하였다. 이 알고리즘은 결국 그래프 G의 path나 k-tree를 기초로 하는 Inclusion-Exclusion식에서 나타나는 항들중 소거되지 않는 항들에 1:1로 대응하는 acyclic k-subgraph만을 찾아 신뢰도계산을 할수있게 하여 준다. 이때 acyclic k-subgraph들은 각각의 domination을 갖으며, 이들은 Inclusion-Exclusion식에서 대응되는 항의 부호들의 합과 같다. 본 논문에서는 첫째로 신뢰도계산을 위하여 주어진 어떤 그래프 G에서 G를 구성하는 선(edge)을 기초로 하는 어떤 임의로 주어진 family M(G) (예: cutset이나 path, 또는 k-tree 등의 family)에 의한 (부분)그래프의 domination에 대한 성질을 관찰하고 몇가지 식을 유도한후, k-tree의 family K(G)를 기초로 한 어떤 그래프의 domination과 Inclusion-Exclusion식과의 관계를 고찰하고, 이식의 강력함과 응용의 가능성을 A. Satyanarayana의 topologic formel의 재증명을 통하여 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.106-106
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• 2023

저수지 수문자료는 강우량, 유입량, 저수량, 방류량이다. 이 중에서 관측되고 있는 것은 저수량과 일부 수로방류량에 불과하다. 그럼에도 모의에 의해 유입량을 고정시키면, 물수지에 의해 방류량을 계산할 수 있다. 그러나 저수량 오차로 모의 유입량과 계산 방류량의 신뢰도는 반드시 확인돼야 한다. 신뢰도가 낮으면 모의 유출량과 계산 방류량을 조정하며 신뢰도를 높여야 한다. 신뢰도는 평가주기가 짧을수록 보장된다. 여기서는 유역면적 218.80km², 유효저수량 3,494만m³, 수혜면적 5,117ha인 탑정지에 대해 2020년 1월1일부터 12월31일까지 1시간 단위로 1달, 10일, 3일, 2일 간격의 주기로 저수지 운영자료를 생산하고, 그 신뢰도를 평가하여 평가주기가 짧을수록 오차가 감소되는 것을 관찰코자 했다. 1시간 간격의 유입량은 ONE 모형으로 모의했고, 저수지 물수지 모형을 구축하여 모의 유입량에 저수량 변화를 더해 방류량을 계산했다. 또한 저수지 물수지에 의해 저수위를 모의했으며, 관측 저수위와의 오차제곱근(RMSE)으로 신뢰도를 평가한 결과는 다음과 같다. 1달 간격으로 신뢰도를 평가한 경우 RMSE는 132.466m, 10일 간격은 46.922m, 3일 간격은 0.520m, 2일 간격은 0.349m로 나타났다. 위의 결과로부터 저수지 수문자료의 평가주기를 짧게 할수록 신뢰도는 개선된다고 말할 수 있다. 이상의 결과는 과거 자료에 대해 1년 동안 1시간 간격으로 유입량을 모의하고 방류량을 계산한 결과를 고정시키고, 평가주기를 달리하며 수위오차를 분석한 결과이다. 만약 평가주기별로 유입량과 방류량을 실제 상황에 적합하게 조정하면, 그 신뢰도는 훨씬 더 개선될 것이다. 현재 저수지 수위만을 관리하고 있는 현장의 상황에서 이 연구결과가 시사하는 바는 매우 크다. 첨언하면 AI 시대의 핵심은 자료다. AI의 먹이는 자료다. 다시 말해 자료 없는 AI는 시체와 같다. 자료는 기본이고 진실이다. 자료 없는 결과는 가짜다. 또한 위의 결과는 자료는 상시 관찰돼야 한다는 것을 말한다. 1년에 한 번 수문자료를 평가하는 제도로는 고품질의 자료를 생산할 수 없다. 무엇보다 자료는 상시 관찰하는 제도가 정착돼야 하며, 그 때 비로소 AI와 공존과 협력으로 물관리 기술의 혁신을 이룰 것이라 확신한다.

• 한국신뢰성학회:학술대회논문집
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• 한국신뢰성학회 2005년도 학술발표대회 논문집
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• pp.271-278
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• 2005

시점이 1개 있고 연결되어야 할 단말이 다수개인 K-terminal 네트웍의 신뢰도 구조에서 신뢰도를 구하는 알고리즘을 제안하였다. 네트웍 구조의 신뢰도 계산은 일반으로 NP-hard 문제인데 여기서 새로운 해법을 제안한다. 두 가지 개념이 중요한 점인데 첫째는 분해법이고 두 번째는 재귀식 계산 방법이 가능한 점이다. 분해법을 할 때 키스톤 부품을 찾아내는 번거로운 절차 대신 시점으로 부터 전진방향(forward)으로 하나씩 구성품을 선택하여 분해한다. 이러한 방법은 어떠한 키스톤 부품을 선택해야 할지 기준을 생각할 필요가 없으므로 간단하며 알고리즘을 간단하게 만든다. 또한 이 방법에서는 분해에 의해서 두 개의 하위 문제가 생성되고 원 문제와 재귀관계를 수립할 수 있다. 이러한 재귀식 알고리즘은 컴퓨터 프로그램을 간단하게 만든다. 또한 하위 문제는 기억장치에 저장해 두고 차례로 계산에 사용한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.344-348
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• 2005

이 논문에서는 개체에 대한 신뢰도를 계산하기 위해 여러 가지의 평가기준을 이용하고, 또한 다른 개체들로부터의 추천정보를 이용하는 신뢰모델에 대해서 제안한다. 제안한 모델에서는 개체의 신뢰도를 개체가 주어진 상황에서 만족스러운 결과를 낼 기대값으로 정의한다. 다른 개체와 상호작용이 일어날 때마다 각 평가기준에 따른 평가결과가 얻어진다고 전제하는 상황에서 적용되는 신뢰 모델이다. 제안된 모델에서는 신뢰정보가 요구될 때 우선 결과확률 분포(outcome probability distribution)와 개체의 평가결과에 대한 선호도를 고려하여 각 평가기준에 대한 만족정도를 계산한다. 이렇게 계산된 만족정도 값들은 각 평가기준의 중요도를 반영하여 하나의 신뢰값으로 결합된다. 이때 추천 정보도 신뢰값에 함께 결합되는 모델이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.375-382
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• 1996

본 논문에서는 네트워크를 분할하여 국간신뢰도를 계산하는 효과적인 방법이 기술된다. 네트워크를 그래프로 모델화하고 그 그래프를 2개의 부분그래프로 부분그래프로 분할한다. 한 부분 그래프의 논리적항을 계산하고 논리 적항을 갖는 사상에 따라서 다른 부분그래프의 그래프를 만들고 논리적항을 계산한다. 부분그래프의 논리적항을 서로 곱해서 국간신뢰도를 계산하는 방법을 제안한다. 한 부분그래프의 모든 논리적항은 2의 그 부분그래프가 갖는 가지 수 제곱으로 계산되고 다른 부분그래프의 그래프가 갖는 논리적항은 그래프가 갖는 가지 수와 논리적항 수의 곱으로 계산할 수 있다. 이 방법은 분할하지 않고 국간 신뢰도를 계산하는 방법에 비해서 적은 계산시간을 갖는다.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 1998년도 춘계학술발표회논문집(1)
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• pp.856-861
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• 1998

본 논문은 원자력 발전소 안전계통/기기의 신뢰도를 평가하는데 있어서 필요한 데이터들을 관리하는 프로그램인 RAM-PRO의 계발에 관하여 기술하였다. RAM-PRO는 크게 두 가지의 프로그램으로 구성하였는데, 먼저 발전과장일지를 전산화하여 안전계통/기기와 관련된 시험, 운전이력을 데이터베이스에 저장하는 프로그램인 RAM-NOTE와 그 데이터로부터 신뢰도를 자동으로 계산하여주는 신뢰도 감시 프로그램인 RAM-REL으로 구현하였다. 이의 구현으로 인하여 실제로 월성 원자력 발전소 1호기의 예비/비상디젤발전기의 실제 데이터를 RAM-NOTE를 이용하여 입력하여 보았으며, 그 입력된 데이터베이스로부터 RAM-REL을 이용하여 신뢰도를 계산하여 보았다. 현재는 원자력 발전소의 모든 안전계통/기기에 적용 할 수 있도록 확장중에 있다.

• 전기의세계
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• 제39권3호
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• pp.15-20
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• 1990

GIS에서의 유한요소법을 이용한 전계계산의 적용례를 기술하면 GIS의 절연성능향상 및 고신뢰성을 위해서는 정도높은 전계계산 수단이 필요하며 GIS와 같은 고전압 전력기기의 절연설계시에는 정전계계산기술을 적극적으로 활용, 고신뢰성의 중전기를 생산공급하여, 양질의 전력공급 및 계통의 안정화에 더욱 공헌하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.127-137
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• 2009

본 논문에서는 다중모드를 갖는 장치 구성요소들의 네트워크 구조를 갖는 시스템 혹은 통신 네트워크에서 성능 품질 혹은 신뢰도 근사계산을 위해서 네트워크 시스템 상태들의 확률크기에 관해 최고 가능 상태들만을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 대부분의 네트워크 시스템 같은 복잡한 시스템들은 장치들의 수나 장치들의 다중 모드의 수가 증가함에 따른 기하급수적 상태 공간의 증가로 인해 그 성능이나 신뢰도를 직접 계산하는 것이 매우 어려운 경우가 많다. 따라서 근사계산의 해법이 더욱 타당한 접근법이라 할 수 있다. 이때, 시스템의 기대 성능이나 신뢰도 계산을 위해서는 시스템 상태와 그 상태 확률을 통해 기댓값을 산출하여야 한다. 이때, 근사계산을 통한 접근 방법에서 사전에 수행되어야 하는 것은 네트워크 시스템 상태들의 발생 가능 순서로 나열해야 하는 것이 필요하다. 이에 본 논문에서는 시스템 상태들 중 가장 발생 가능성이 큰 상태들을 찾고 이로부터 네트워크 성능이나 신뢰도의 근사 값을 구하는데 활용할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존의 방법과 자원의 효율성 측면 중에서 메모리 효율성을 고려하여 실험을 통해 예시하고 장 단점을 논의하고자 한다.

• ETRI Journal
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• 제5권1호
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• pp.10-16
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• 1983

복잡한 시스템의 신뢰도를 해석하기 위해서는 가용도 (Availability) 및 각종 고장간격 등의parameter를 계산하여야 한다. 따라서 이들 parameter를 정의하고 이의 적용성에 대하여 언급하였으며, Markov process를 적용하여 각종 고장간격을 계산하는 기법을 유도하였다. 본 Markov process에 의한 신뢰도 해석기법은 제반 시스템의 상태확률을 계산하여 각종parameter를 구하게 되므로 다양한 시스템의 상태를 해석할 수 있으며, 시스템의 신뢰도 예측은 물론 정비계획을 수행하는 데에도 광범위하게 응용할 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.137-147
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• 2007

웹 기반의 온라인 커뮤니티가 급속하게 증가함에 따라 사회적인 집단(커뮤니티)에서의 에이전트들은 안전하고 성공적인 상호거래를 위하여 서로의 신뢰도를 계산할 수 있는 형태의 믿음으로 알 수 있어야 한다. 본 논문은 온라인 커뮤니티에서 주어진 피드백으로 형성된 신뢰도의 계산적 모델을 제안한다. 신뢰도는 과거의 상호작용에 기반한 평가수치의 축적으로 정의할 수 있으며, 평균 신뢰도는 믿을 수 있는 값과 믿을 수 없는 값의 분포를 고려한 중심값으로 나타낸다. 온라인 커뮤니티에서의 명성, 신뢰도, 평균 신뢰도의 관계를 구체적인 예를 통하여 설명하며, 정의한 신뢰도 모델이 어떻게 온라인 커뮤니티에서 에이전트의 이성적인 거래를 가능하게 하는가를 보여준다.