본 연구의 목적은 개인정보 개념을 재검토하여 신뢰 기반 ICT 인프라가 주는 새로운 개인정보 활용 비즈니스 기회들을 모색하는 것이다. 이를 위해, 개인정보가 ICT 활용 비즈니스에 이용된 배경에 대해 살펴본 후, 이러한 비즈니스 환경에서의 불신요인과 파급력을 파악해 신뢰 기반 ICT 인프라가 줄 수 있는 새로운 개인정보 생태계 비즈니스모델들을 제시한다. 새로운 비즈니스 기회로는 옵트인 방식 적용 범위의 확대, 데이터 수집 없는 앱의 출시, 이용자 통제 기반의 개인정보 부가가치화, 그리고 신뢰 추구 업체 친화적인 개인정보 생태계 조성등이며, 이와 관련한 비즈니스모델들은 기존의 블록킹 툴 무료 제공 및 데이터 수집 없는 앱 외에 개인정보저장소 앱, 신뢰 기반 브랜드화된 쿠키 앱, 게이미피케이션이 가미된 자가분석 앱, 평판관리 앱, 개인정보 기부 앱 등으로 무한 확장이 가능할 것이다. 또한, 이러한 앱 생태계가 마련되기 위해서는 신뢰를 추구하는 앱 개발자들의 욕구를 충족시킬 수 있는 있는 업체 최적화 플랫폼(VOP)의 역할이 매우 중요할 것으로 보인다.
최근 인터넷 쇼핑몰에서 고객의 충성도에 관한 연구가 다양하게 이루어지고 있다. 또한 쇼핑몰 사용자의 경험적인 측면의 중요성이 제기되면서 많은 연구에서 이를 플로우란 개념으로 설명하고 있다. 본 연구는 인터넷 쇼핑몰에서의 최적 경험으로서의 플로우와 그 동안 인터넷 쇼핑몰 관련 연구에서 고객 충성도와의 긍정적 관계에 대해 논의가 있어온, 신뢰와 만족과의 관계를 공분산 구조 분석을 통해 경쟁 모델화 하여 비교함으로써 우수 모델을 도출하였다. 그 결과 플로우와 신뢰, 만족, 충성도간의 관계를 모두 고려한 포화모델이 우수한 모델로 도출되었다.
본 논문에서는 설명가능한 머신러닝 모델과 관련된 다양한 도구를 활용해보고, 최근 각광받는 주제인 신뢰성에 대해서도 고찰해보았다. 근래의 인공지능 모델은 설명력을 덧붙여 정보 장벽을 낮추는 방향으로 진화하고 있다. 이에 따라 AI 모형이 제공하는 정보량이 늘고 사용자 진화적 인 방식으로 바뀌면서 사용자층이 확대되고 있는 추세이다. 또한 데이터 분석 분야의 영향력이 높아지고 연구 주체들이 다양해지면서, 해당 모델이나 데이터에 관한 신뢰성을 확보해야한다는 요구가 많아지고 있다. 이에 많은 연구자들이 인공지능 모델의 신뢰성의 확보를 위해 노력하고 있다. 본 연구에서는 이러한 노력의 발자취를 따라가보면서 인공지능의 설명가능성에 관하여 소개하려고 한다. 그 과정에서 민감한 데이터를 다루어보면서 신뢰성 활보의 필요성에 대해서도 논의해보려고 한다.
이 논문에서는 개체에 대한 신뢰도를 계산하기 위해 여러 가지의 평가기준을 이용하고, 또한 다른 개체들로 부터의 추천정보를 이용하는 신뢰모델에 대해서 제안한다. 제안한 모델에서는 개체의 신뢰도를 개체가 주어진 상황에서 만족스러운 결과를 낼 기대값으로 정의한다. 다른 개체와 상호작용이 일어날 때마다 각 평가기준에 빠른 평가결과가 얻어진다고 전제하는 상황에서 적용되는 신뢰 모델이다. 제안한 모델에서는 신뢰정보가 요구될 때 우선 결과확률 분포와 개체의 평가결과에 대한 선호도를 고려하여 각 평가기준에 대한 만족정도를 계산한때, 이렇게 계산된 만족정도 값들은 각 평가기준의 중요를 반영하여 하나의 신뢰값으로 결합된다. 이때 추천 정보도 신뢰값에 함께 결합되는 모델이다.
이 연구는 기록관리 영역에서 공공 전자기록의 증거능력을 근거할 신뢰가치 모델(안)을 개발할 것을 목표로 하였다. 이 연구가 목표로 하는 '공공 전자기록의 신뢰가치 모델(안)'은 전자기록의 생산과 함께 확보되어야 하는 속성에서부터, 연속적인 기록관리과정에서 확인될 무결성, 기록 생산 업무 활동과의 관계에 관한 증거, 생산 시 의도된 대로 얼마나 전자기록을 재현하고 이해할 수 있도록 하는가의 정도 등을 확인할 수 있도록 설계된 모델이다. 이를 위한 모델 개발과정에는, QADEP 신뢰가치 측정 모델을 기초로 활용하였다. QADEP 모델 분석 결과, 진본성과 신뢰성 및 이용가능성의 외적 측정영역 유형의 범주에서 공공전자기록의 신뢰가치를 측정할 수 있는 영역과 지표 및 측정기준을 설계할 것을 결정하였다. 이 방향에 맞추어, ISO 16175-1:2020의 분석을 통해 기초 모델의 측정영역과 지표를 확장 및 구체화하였으며, 공공표준을 샘플로 분석하여 도구화할 수 있도록 측정 체계도 제안하였다. 이 연구는 선행 연구성과에 토대를 두어, 전자기록의 신뢰가치 확립을 위해 갖춰야 할 증거능력 확보에 적용할 수 있는 도구 개발의 가능성을 확인하였다는 의의를 지닌다.
신뢰성 성장 시험을 수행하며 획득하게 되는 고장 정보와 누적 시험수행시간을 이용하면 신뢰성 성장 모델의 모수 추정이 가능하며, 모수 추정을 통해 해당 제품의 MTBF를 예측할 수 있다. 그러나 시험에 대한 비용, 시간 혹은 제품의 특성 등의 여러 제약으로 인해 고장 정보가 구간적으로 획득되거나, 획득한 고장 정보의 샘플 데이터(Sample Data)의 수가 작을 수 있다. 이는 신뢰성 성장 모델의 모수 추정의 오차를 커지게 하는 원인이 될 수 있다. 본 논문에서는 샘플 데이터의 수가 작을 경우 신뢰성 성장 모델의 모수 추정 시 베이지안 기법 기반의 모수 추정 방법의 적용에 대해 연구를 수행하였다. 시뮬레이션 결과 신뢰성 성장 모델의 모수를 추정할 때, MLE를 적용하여 추정하는 방법보다 베이지안 기법을 적용하는 방법이 추정 정확도가 높음을 확인하였다.
허브-스포크 망은 항공, 육상 교통 및 정보통신분야에서 유동의 규모의 경제를 고려하여 기간망을 설계하는 대표적인 입지 최적화 문제이다. 이 연구는 우선, 기존의 허브 스포크 망에 관한 지리학 및 타 분야의 연구 경향과 함께 최근 논의되고 있는 신뢰성에 기반한 허브 입지 모델을 소개한다. 기본 모델은 입지 배분 방식에 따라 단일 배분 및 다중 배분 입지 모델로 구분되고, 기본 모델의 확장 형태로서 최소 유동량 제약을 적용한 입지 디자인 모델이 제시되었다. 모델의 행태를 살펴보기 위해 미국의 15개 도시의 신뢰성 및 유동 자료를 이용하여 네트워크의 규모의 경제성과 네트워크 비용, 그리고 신뢰성간의 관계에 초점을 두어 분석을 하였다. 이 연구는 경제성과 신뢰성에 바탕을 둔 입지 문제 및 네트워크 최적화 분야에 고려해야 할 요인의 특성을 밝혔다는 점에서 그 중요성이 강조된다.
다항지수 신뢰도 함수(multinomial-exponential reliability function ; MERF) 는 소프트웨어의 고장/수정 공정을 세밀하게 수행하는 중에 개발되는 관계에 있다. 후에 MERF는 좀더 매우 단순화한 지수 신뢰도 함수(exponential reliability function ; EARF)로 근사화되는 공정을 거치게 된다. 이는 MERF의 특성을 대부분 가지고 있어서 두 개의 함수가 하나의 신뢰도 함수로 단일화되도록 한다. 신뢰도 모델 MERF/EARF는 소프트웨어 고장 공정을 NHPP로, 수정공정을 다항분포로 고려한다. 이 모텔은 두 개의 공정 모두가 통계적 독립인 것으로 간주한다. 본 논문에서는 모델의 이론적인 기준, 수학적 특성, 소프트웨어 신뢰도에의 응용을 검토한다. 이는 물리적 인 시스템을 검사하고 유지보수하는 선도적인 모델응용이다. 본 논문에는 소프트웨어 신뢰도 분석에 응용하는 하나의 수치 예를 포함한다.
본 논문에서는 소프트웨어 신뢰성을 평가하는 신뢰도 성장모델 중에서 NHPP(Homogeneous Poission Process)를 기초로 하는 지연 S자형 신뢰도 성장모델의 파라미터 값 추정 및 적합도 검정 등을 통하여 소프트웨어 품질평가를 위한 신뢰성 평가척도를 추정하고 예측할 수 있는 신뢰도 평가 지원도구를 설계 및 구현하고 구현된 도구에 실제 관측된 에러 발견 수 데이터를 적용하고 비교 분석한다.
고농도오존이 발생되는 원인과 환경적 요인의 상호관계를 모델링하기 위해 신경회로 망과 같은 지능제어 기법들이 많이 적용되어 왔다 분석과 모델링을 위해 유전자 알고리즘과 같은 최적화 방법을 적용하기도 하지만, 고농도 오존이 발생되는 메커니즘이 매우 복잡하고, 비선형적이며, 패턴파악이 어렵기 때문에 고농도 오존의 예측 모델링에는 여전히 문제점이 있다 따라서 본 논문에서는 신뢰수준과 신뢰구간을 이용하여 초농도 오존을 예측할 수 있는 모델링 방법을 서술하였다 예측값의 신뢰수준의 평가는 예측에 대한 실측값을 구하여 신뢰구간내의 데이터의 개수를 파악함으로써 신뢰성을 평가할 수 있다. 또한 이 테스트는 우리가 가지고 있지 않은 데이터에 대한 유효성을 평가하는데 적용될 수 있다 그리고 본 논문에서는 GMDH(Group Method of data handling)의 전형적인 알고리즘에 바탕을 두고 있는 DPNN(Dynamic Polynomial Neural Network)를 이용하여 예측 모델을 구성하였다. DPNN은 데이터 해석이 용이하고 비선형적인 동적 시스템 예측에 유용하게 적용될 수 있는 장점을 가지고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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