• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
• /
• 1998.05a
• /
• pp.14-14
• /
• 1998

기술추세분석(trend analysis)이나 특허분석(patent analysis) 등과 같이 객관적 자료를 이용하는 여타 기술예측방법과 달리, 델파이 방법은 해당 분야에 대한 전문가들의 식견(또는 주관적 평가)을 예측의 유일한 원천으로 하고 있다는 점에서 예측결과에 대한 신뢰도 분석을 강하게 요구하고 있다. 이러한 점에 착안하여 본 연구에서는 최근에 실시된 산업기술예측(1998) 자료를 이용하여 델파이 방법을 이용한 기술예측의 신뢰도 분석을 실시하였다. 이러한 분석은 전문가들의 예측결과에 대해 내적 일관성의 유지 여부와, 전문도가 상이한 집단간에 예측 결과의 차이가 있는지 여부를 중심으로 이루어졌으며 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 응답 결과에 내적 일관성이 있는지 여부를 검정한 결과 생물·정밀화학분야를 제외한 모든 분야에서 일관성을 지니고 있는 것으로 나타나고 있다. 두번째, 전문도가 높은 응답자들일수록 자신의 예측결과를 확신하고는 있으나, 전문도가 낮은 응답자들에 비해 예측결과에 이견이 큰 것으로 분석되었으며, 마지막으로 전문도가 높은 응답자들과 그렇지 않은 응답자들 사이에 기술과제의 예상 실현시기에 대해서는 거의 차이가 없는 반면, 합의(consensus)의 정도는 큰 차이가 있는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 델파이 방법을 이용한 기술예측을 설계하는 데 있어 몇가지 시사점을 제공하고 있다. 첫번째로 기술예측시 전문가들의 예측결과에 대해 내적 일관성이 존재하는 지 여부를 검증할 수 있도록 예측과정을 설계하는 것이 바람직하다는 것이다. 이러한 설계과정은 델파이 방법이 예측결과를 검증할 만한 객관적인 장치를 지니지 못하고 있다는 점에서 더욱 필요하다고 하겠다. 두번째는 정보로서의 가치가 큰 전문도가 높은 응답자들의 예측결과를 활용하기 위해서는, 예측결과에 대한 이들의 합의(consensus)의 정도를 높일 수 있는 방안이 마련되어야 한다는 것이다. 델파이의 최종 라운드가 진행된 이후 이들에 대해서만 추가적인 라운드를 실시하거나, 예측과정에서 이들에게 관련 정보를 제공하는 것도 하나의 대안이 될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2006.04b
• /
• pp.319-322
• /
• 2006

안전필수시스템인 철도신호제어 시스템의 신뢰성은 하드웨어와 소프트웨어의 신뢰도에 의해서 결정된다. 하드웨어의 신뢰도는 상대적으로 많은 연구와 환경적 시험을 통하여 비교적 용이하게 예측하고 입증할수 있으나, 소프트웨어의 신뢰도는 반복실험결과에 의해서 추정해야 하므로, 입력 값에 따라서 신뢰도 추정치가 종속된다. 소프트웨어의 입력과 출력의 조합은 거의 Combinatoric으로 되기 때문 모든 경우를 시험하기는 블가능하다. 따라서 단순화된 방법에 의해서 소프트웨어의 신뢰도를 구하는 것이 중요한 문제로 부각되고 있다. 본 연구에서는 소프트웨어의 신뢰도를 예측하는 신뢰도 예측방정식(Reliability Prediction Equation)을 도출하여 신호제어시스템 소프트웨어에 대한 신뢰도 모델링을 수행하고자 한다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
• /
• v.13 no.1
• /
• pp.96-104
• /
• 2009

We want to achieve the reliable information system such as e learning system in the internet environments. The difficulty of the program reliability estimation comes from faults that occurred from program and data files are distributed among several servers. This paper is focus on a modeling approach based on Colored Petri Nets to estimate the program reliability in an internet environment. The procedure of analyzing the reliability is as follows. At first, we propose an internet program model. This model is transformed into a Colored Petri net, and the reliability is estimated. We adapt this model to the analyzing the reliability in the internet environment. This method is very simple, and is very helpful to develope program

• Electronics and Telecommunications Trends
• /
• v.10 no.4 s.38
• /
• pp.165-174
• /
• 1995

연구개발단계에서의 시스템 신뢰도 예측은 개발시스템이 규정된 성능을 제대로 수행하는가를 확인하기 위해 수행하는 신뢰성 활동이다. 신뢰성 예측은 시스템이 개발완료 후 현장에 설치되어 운용될 환경과 운용환경에 따라 적용되는 보전항목이 고려되어 수행되어야 한다. 따라서 연구개발단계에서부터 시스템의 운용환경 및 그에 따른 보전전략을 분석하여 명확히 설정할 필요가 있으며, 시스템 신뢰도 예측시 구성되는 시스템 상태천이도 역시 시스템 환경 및 보전항목에 따라 달리 구성되어야 한다. 본 고에서는교환/전송시스템이 개발완료 후 운용될 수 있는 설치환경과 운용환경에 따라 고려되어야 하는 보전항목을 서술하였다. 또한 시스템의 운용환경과 보전항목에 따라 적용될 시스템 상태천이도를 제시하였다

• Convergence Security Journal
• /
• v.17 no.3
• /
• pp.95-101
• /
• 2017

Reliability is the priority matter in guided weapon systems. The reliability prediction data is used during the devel opment stage as the manufacturing cost is very high and the production quantity if quite limited. At the same time it takes relatively a long period of time to acquire a reliable operation data set after deployment such that in order t o determine the operational reliability, weapons must be tested and analyzed in real operating environments. For the research, the life distributions were estimated by using actual operation data and the reliability was calculated by ap plying the method of least squares and maximum likelihood estimation. Also, the comparisons were made between pr edicted reliability and actual operational reliability. As a result, the actual reliability of each system was higher than predicted reliability and it was considered that such a difference was caused by the fact that the application of the l atest designing technology and improved parts to the guided weapon systems was not reflected on the estimation of predicted reliability. It was possible to confirm the actual operational reliability of domestic (ROK) guided weapon sy stems through this research and the methods used here will contribute to the reliability analyses for the future guide d weapon systems to be developed.

• Journal of KIISE
• /
• v.42 no.12
• /
• pp.1551-1560
• /
• 2015

Software Reliability Growth Models (SRGMs) are used to quantitatively evaluate software reliability and to determine the software release date or additional testing efforts using software failure data. Because a single SRGM is not universally applicable to all kinds of software, the selection of an optimal SRGM suitable to a specific case has been an important issue. The existing methods for SRGM selection assess the goodness-of-fit of the SRGM in terms of the collected failure data but do not consider the accuracy of future failure predictions. In this paper, we propose a method for selecting SRGMs using the trend of failure data and failure prediction ability. To justify our approach, we identify problems associated with the existing SRGM selection methods through experiments and show that our method for selecting SRGMs is superior to the existing methods with respect to the accuracy of future failure prediction.

• The KIPS Transactions:PartD
• /
• v.10D no.5
• /
• pp.829-836
• /
• 2003

Software Reliability Growth Model that have been studied variously. But measurement of correct parameter of this model is not easy. Specially, estimation of correct model about failure data must be establish and estimation of parameter can consist exactly. To get correct testing, we calculate the normal score and describe the normal probability plot. Use the normal probability plot, we estimate the distribution for failure data. In this paper, we estimate the software reliability growth model for through the normal probability plot. In this research, we applies software reliability growth model through distribution characteristics of failure data. If we see plot, we determine the software reliability growth model, we can make sure superior in model's performance estimation.

• Journal of Digital Convergence
• /
• v.11 no.6
• /
• pp.103-112
• /
• 2013

Traditional method of establishing prediction model is usually using formal data stored in Data Base. However, nowadays advent of "smart" era brought by ground-breaking development of communication system makes informal data to dominate overall data, such 80% in total. Therefore, conventional method using formal data as establishing predicting model would be untrustworthy means in present. In other words, it is indispensible to make prediction model credible including informal data(SNS, image, video) and semi-formal data(log data). In this study, we increase credibility of predicting model adapting Bigdata method and comparing reliability of conventional measurement to real-data.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.19 no.5
• /
• pp.61-69
• /
• 2014

Collaborative filtering recommendation creates similar item subset or similar user subset based on user preference about items and predict user preference to particular item by using them. Thus, if preference matrix has low density, reliability of recommendation will be sharply decreased. To solve these problems we suggest Hybrid Preference Prediction Technique Using Weighting based Data Reliability. Preference prediction is carried out by creating similar item subset and similar user subset and predicting user preference by each subset and merging each predictive value by weighting point applying model condition. According to this technique, we can increase accuracy of user preference prediction and implement recommendation system which can provide highly reliable recommendation when density of preference matrix is low. Efficiency of this system is verified by Mean Absolute Error. Proposed technique shows average 21.7% improvement than Hao Ji's technique when preference matrix sparsity is more than 84% through experiment.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.24 no.2
• /
• pp.279-292
• /
• 2011

Credibility theory is one of the most important theories of actuarial science to calculate the proper insurance premium. In this paper, the rule of relative exposure volume, the square root rule, the B$\"{u}$hlmann credibility and B$\"{u}$hlmann-Straub credibility with the basic concept of credibility have been introduced, Also, we estimate new premiums based on these methods for real data. As a result, the rule of relative exposure volume provides the highest accuracy.