• 한국통신학회논문지
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• 제36권4B호
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• pp.332-345
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• 2011

무기체계가 첨단 복합화 형태로 진화하면서 물리적 구현에서 소프트웨어가 차지하는 비중과 중요성은 급격히 증대되고 있다. 특히 네트워크 중심전(NCW)으로 대변되는 현대의 전장 상황에서 신뢰성 있게 운용되는 무기체계를 개발하기 위해서는 신뢰성 있는 소프트웨어의 개발이 필수 불가결한 요소이다. 국내 무기체계의 연구개발 과정에서 하드웨어 구성품과는 다르게 소프트웨어 요소에 대한 신뢰성 관련 기술 활동은 일부 구현된 소프트웨어에 대해 신뢰도 평가를 수행하는 수준이다. 그러나 연구개발 기간에 소프트웨어의 목표 신뢰도를 확보하기 위해서는 무기체계 개발 초기 단계부터 체계적인 신뢰성 공학 활동이 요구된다. 본 연구에서는 범위가 제약되어 있던 그 동안의 소프트웨어 신뢰성 관련 연구 활동을 무기체계 연구개발 수명주기 동안 목표 신뢰도를 만족하는 소프트웨어를 개발할 수 있도록 시스템 공학 관점에서 접근법을 제시하였다. 그 결과 무기체계의 연구개발 수명주기 동안 적용할 수 있는 프로세스를 도출하였는데 이를 무기체계의 소프트웨어 신뢰성 공학 프로세스 (Software Reliability Engineering Process for Weapon Systems: SREP-WS)로 명명하였다. 각종 첨단무기체계 개발에 도출된 SREP-WS를 적용함으로써 소프트웨어 신뢰도를 정량적 관리할 수 있고, 또한 목표 신뢰도를 개발기간 중에 확보할 수 있게 된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.221-221
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• 2022

방재성능목표란 홍수, 호우 등으로부터 재해를 예방하기 위한 방재정책 등에 적용하기 위하여 처리 가능한 시간당 강우량 및 연속강우량의 목표로, 각 지자체별로 지역특성 및 경제여건 등을 고려하여 지역별 방재성능목표를 설정한다. 지역별 방재성능목표 기준을 설정하기 위해 전국을 168개 티센망으로 분류하고 69개 지점 확률강우량을 활용하여 지방자치단체별 확률강우량을 산정하고, 지방자치단체별 티센면적 비율을 감안하여 각 지자체별 방재성능목표 설정 기준을 마련한다. 이때 확률강우량 산정에 기상청에서 제공하는 종관기상관측(ASOS) 자료를 이용하는데, 종관기상관측(ASOS, Automated Synoptic Observing System)이란 종관규모의 날씨를 파악하기 위하여 정해진 시각에 모든 관측소에서 같은 시각에 실시하는 지상관측으로, 종관규모는 일기도에 표현되어 있는 고기압이나 저기압의 공간적 크기 및 수명을 말하며, 해당 지역의 현재 기상 실시간 제공 및 기상예보에 활용한다. 그러나 ASOS 자료로 산정한 확률강우량을 토대로 설정한 지역별 방재성능목표는 지배관측소개소 및 면적 비율에 따라 강우량이 실제 해당 지역에 내린 강우량에 비해 작거나 크게 산정되어 실제 강우량을 반영하지 못하는 문제가 발생한다. 이에 지진·태풍·홍수·가뭄 등 기상현상에 따른 자연재해를 막기 위해 실시하는 지상관측인 방재성능관측(AWS, Automatic Weather System)을 1997년부터 약 510여개 지점에 설치하여 기상관측자료를 구축하고 있으나, 관측자료가 30년 미만이므로 자료의 일관성 및 신뢰도 확보 등의 문제로 이용하고 있지 않다. 실제로 ASOS 관측소와 AWS 관측소의 시간 강우량 최댓값 차이가 큼에도 불구하고 행안부는 지역별 방재성능목표 수립을 위한 강우량 산정에서 AWS 관측소의 기록은 반영하지 않고 ASOS 관측소 기록만 적용하여 실제 해당 지역의 강우량을 반영하는 방재 대책을 수립하지 못하는 실정이다. 따라서 소규모 유역 및 재해영향평가 등의 경우 인근 지역에 AWS 관측소가 있을 경우, 해당지역의 기상 특성을 대변하는 자료로 보유관측년수가 30년 이상인 AWS 자료의 적극적인 활용이 필요할 것으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권3A호
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• pp.193-200
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• 2010

구조물을 설계함에 있어서 작용하중, 재료특성 및 제작오차 등의 불확실성을 고려하여 안전성을 확보함과 동시에 경제적 효율성을 고려해야 한다. 이에 대한 가장 합리적인 해결방안으로서, 불확실성과 경제성을 동시에 고려하는 시스템 신뢰도 기반 최적설계 분야에 대한 관심이 증대되었으며 이를 구조물 설계에 적용하기 위한 많은 시도가 이루어졌다. 기존의 확정론적 최적설계와는 다르게 시스템 신뢰도 기반 최적설계는 요소 확률구속조건 및 시스템 확률구속조건에 대한 평가를 수행해야 한다. 하지만, 요소 신뢰도 지수 및 시스템 신뢰도 지수를 매 확률구속조건을 평가할 때마다 산정해야 하므로 대형구조해석이 필요한 경우에는 과도한 계산시간이 요구된다. 따라서, 대형구조해석을 필요로 하는 경우에 대하여 보다 효율적인 SRBDO 알고리즘 개발이 필요하다고 할 수 있다. 이 연구에서는 성능치 접근법을 이용하여 보다 더 안정적이고 효율적인 시스템 신뢰도 기반 최적설계 알고리즘을 제안하였다. 신뢰도 기반 최적설계에 효과적으로 적용된 성능치 접근법은 직접적으로 신뢰도 지수 및 파괴확률을 산정할 수 없어 시스템 신뢰도 기반 최적설계에는 적용할 수 없는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해서 시스템 신뢰도 기반 최적설계 알고리즘을 요소 신뢰도 해석만을 수행하는 신뢰도 기반 최적설계 부분과 시스템 신뢰도 해석만을 수행하는 신뢰도 기반 최적설계 부분으로 나누어, 요소 신뢰도 해석만을 수행하는 신뢰도 기반 최적설계에 성능치 접근법을 적용하였다. 시스템 신뢰도 지수가 목표 시스템 신뢰도 지수를 만족할 때까지 각 요소 한계상태에 대한 목표 신뢰도 지수를 변경하면서 신뢰도 기반 최적설계를 수행하였다. 수학적 문제 및 트러스 문제에 대하여 제안된 방법을 적용한 결과, 수렴성 및 효율성 측면에서 우수한 성능을 보여줌을 확인하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권1호
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• pp.364-368
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• 2021

본 연구는 대한민국 청소년 배드민턴 국가대표 선수를 대상으로 그들의 경기력과 성취목표성향의 하위 요인인 자아성향과 과제성향에 어떤 관계가 있는지 알아보고자 수행되었다. 이에 배드민턴 청소년 대표 선수들의 경기력 수준에 따라 자아성향과 과제성향은 차이가 없을 것이라는 두 개의 영가설을 설정하고 이를 검증하고자 하였다. 연구대상으로는 2018년도 청소년 배드민턴 국가대표 하계 합숙훈련에 소집된 중,고등학생 92명으로 하였고, 이들의 학교급별 단식 전체리그 결과를 토대로 하여 경기력 상,하 집단으로 구분하여 자아성향과 과제성향의 차이를 각각 알아보았다. 검사도구로는 스포츠 성취목표지향성에 관한 검사지(Task & Ego Orientation in Sport Questionnaire, TEOSQ)를 사용하였다. 자료의 경향을 파악하기 위해서 빈도분석을 실시하였고 검사지의 신뢰도를 알아보기 위해서 신뢰도 분석(Cronbach's α)을 실시하였으며 마지막으로 경기력 집단 간 성취목표성향의 차이를 알아보기 위하여 독립 t검증을 실시하였다. 그 결과, 경기력 상집단과 하집단 간에 자아성향과 과제성향 두 요인 모두 통계적으로 유의한 차이가 나타나지 않았다. 연구결과를 토대로 논의하였다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제31권6호
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• pp.351-355
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• 2019

무공케이슨 방파제의 한계상태설계를 위한 하중저항계수를 제시하였다. 전국 항만의 16개 방파제에 대한 신뢰성해석을 수행하여 부분안전계수를 산출하였으며 이를 하중과 저항계수로 전환하였다. 개별적으로 구한 하중저항계수에 최적화기법을 적용하여 최종 하중저항계수를 보정하였다. 최종적으로 얻은 하중저항계수를 이용하여 방파제를 재설계한 후 목표수준을 만족하는지 검증하였다. 목표신뢰도수준의 변화에 따른 하중저항계수를 제시하여 한계상태설계가 용이하도록 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.967-970
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• 2006

정보 보호의 목표는 정보자산의 기밀성, 무결성, 가용성을 보장함으로써 정보시스템의 신뢰성과 안전성을 확보하고 이를 통하여 기관이나 조직에서 추구하는 사업에 대한 영속성 보장의 기반을 제공하는 것이다. 접근 제어는 정보 보호의 목표인 기밀성, 무결성을 하기 위한 수단으로 많이 사용된다. 즉, 인가받지 않은 주체에게는 접근을 허용하지 않고, 인가된 주체에 대해서는 신뢰성 있는 정보를 제공하기 위해 정보에 대한 접근 제어를 한다. 그러나 가용성 측면을 무시하고 기밀성과 무결성만을 지나치게 강조할 경우 사용자에게 제공되는 정보는 이미 과거의 정보가 되어 아무런 가치가 없을 수도 있다. 이에 본 논문에서는 정보 보호의 3대 목표를 모두 만족하는 접근제어 시스템을 구축하는데 있어서 바람직한 방향을 제시하고자 한다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제21권4호
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• pp.267-277
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• 2009

혼성제 케이슨의 활동파괴모드에 대한 목표파괴수준에 따른 저항 및 하중 그리고 신뢰함수의 부분안 전계수를 산정하였다. 이를 위해 파력의 편이를 고려한 혼성제 케이슨의 활동파괴모드에 대한 신뢰함수를 수립하 고, 관련 확률변수의 불확실성에 대해 분석하였다. Level II AFDA 해석법을 이용하여 여러 수심조건 및 단면조건 그리고 파랑조건에 대해 신뢰성 해석을 수행하였다. 특히 대산항, 동해항 그리고 포항항의 실제 혼성제 케이슨의 활동파괴에 대한 신뢰성 해석도 수행하였다. 마지막으로 목표수준에 따른 혼성제 케이슨의 최소 소요 폭을산정하는 방법으로 본 연구에서 산정된 부분안전계수에 대한 비교 평가를 실시하였다. 비교 결과, 목표수준 1%에서는 약간의 차이를 보이고 있으나 다른 모든 수준에서는 비교적 잘 일치하고 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.1217-1219
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• 2001

본 논문은 경량전철차량시스템의 하부장치별로 정의된 목표신뢰도를 바탕으로 제동장치의 구성품에 대한 신뢰도를 예측했다. 신뢰도를 예측하기 위하여 제동장치의 주요 구성품에 대한 모델방법 정의, 국내 외 차량시스템에 사용된 제동장치의 요구신뢰도를 조사 분석 하였다. 신뢰도예측결과는 제동장치의 작동환경에 따라 커다란 차이를 갖고 있다. 본 논문의 신뢰도 예측에 필요한 자료는 신뢰도분석 Tool의 데이터 및 현 차량시스템에 적용된 제품의 데이터를 활용하였다. 향후 차량시스템의 상세설계와 함께 보다 정확한 제동장치의 신뢰성예측이 이루어질 것이다.

• 전기의세계
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• 제39권12호
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• pp.41-56
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• 1990

Fuzzy set의 또 다른 장점은 "학습"을 함으로써 시간에 따라 변하는 환경에 대해서도 적용이 가능하다는데 있다. 학습하는 Fuzzy 인공지능의 필요성은 목표하는 바가 복잡할수록, 그리고 신뢰도가 떨어질수록 그 중요성을 더해간다. 이 Fuzzy System의 학습과정은 특히 "Unsupervised Learning"이라는 목표하에 그 연구열이 점점 더해가고 있다. 수년안에 사람들간에 이러한 대화가 오고갈 것은 명백해진 것 같다.화가 오고갈 것은 명백해진 것 같다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.382-392
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• 2016

본 연구는 복합적 구조의 자기주도학습 과정을 구성하고, 이를 토대로 대학생들을 위한 복합적 구조의 자기주도학습 측정 도구를 개발하는 것을 목적으로 하였다. 연구 목적을 달성하기 위해 문헌 분석 및 선행 연구 검토를 통해서 동기와 학습실행 행동(학습목표 설정, 학습 계획 수립, 학습 활동, 학습결과 평가 행동)과 학습관리 행동(자기관찰, 자기검토, 자기수정)이 복합적으로 구성된 자기주도학습 모형을 구성하였다. 이를 토대로 19개의 하위요인을 구성하였고, 114개 측정 문항을 개발하였다. 먼저 예비 척도를 개발하여 수도권의 D대학 학생 128명을 대상으로 신뢰도 검증을 수행하였다. 그 결과 모든 하위 요인의 신뢰도가 양호한 것으로 나타나 제외된 문항 없이 본 척도를 개발하였다. 본 척도의 타당성을 검증하기 위해 수도권의 D대학 학생 674명을 대상으로 신뢰도와 구인타당도를 검증하였다. 신뢰도는 목표행동 (.834), 목표관찰(.809), 목표검토(.839), 목표수정(.773), 계획행동(.765), 계획관찰(.861), 계획검토(.890), 계획수정(.810), 학습전략(.784), 학습관리(.775), 학습유지(.809), 자원획득(.828), 학습관찰(.846), 학습검토(.827), 학습수정(.830), 평가행동(.892), 평가관찰(.866), 평가검토(.891), 평가수정(.868)로서 모든 하위 요인이 양호한 것으로 나타났다. 구인타당도 검증을 위해 확인적 요인분석을 실시한 결과 최초 모형은 적합한 것으로 나타나지 않았다. 이에 모형 수정지수를 고려하여 1차 수정한 결과 ${\chi}^2$(563.254), CFI=.963, NFI=.951, RMSEA=.064로 나타나 모형이 타당한 것으로 검증되었다.