소프트웨어 디버깅과정에서 오류의 발생 시간에 기초한 많은 소프트웨어 신뢰성 모형이 이미 연구되었다. 유한고장모형과 비동질적인 포아송과정을 이용하면 소프트웨어의 신뢰성 모형에 대한 모수 추정을 가능하게 한다. 소프트웨어를 사용자에게 인도하는 경우 인도시기를 결정할 때 조건부 고장률은 중요한 변수가 된다. 이러한 유한 고장 모형은 실제 다양한 상황에서 사용될 수 있다. 특성화 문제, 이상치의 검출, 선형 추정, 시스템 신뢰성 연구, 수명 시험, 생존 분석, 데이터 압축 및 많은 다른 분야의 연구에서 이들의 사용은 많은 연구에서 볼 수 있다. 통계 공정 관리(SPC)는 소프트웨어 오류의 예측을 모니터링 함으로써 소프트웨어의 신뢰성의 향상에 크게 기여할 수 있다. 관리도는 널리 소프트웨어 업계에서 소프트웨어 품질관리에 사용된다. 본 논문에서는 NHPP와 다항 위험 함수의 평균값을 기초한 관리 메카니즘을 제시하였다.
본 연구에서는 HSPDA모형을 기반으로 한 상수관망의 신뢰도분석 방안을 제안하였다. 대표적인 상수관망의 신뢰도분석 방법으로는 수량과 수압의 확보가 불가능한 수요절점을 산정하고 필요수량/공급가능수량 혹은 압력확보절점수/전체절점수 등을 계산하여 상수관망이 얼마나 신뢰할 수 있는가를 판단하는 것이 있다. 이를 계산하기 위해서는 수리모형을 이용한 상수관망의 모의가 필요하나 절점의 압력과는 상관없이 항상 모든 용수량은 공급가능하다는 가정을 사용하는 Demand-Driven Analysis (DDA) 를 신뢰도 분석에 사용할 경우 신뢰도가 과소 산정될 수 있으며, 절점수요는 절점수두에 비례한다는 가정을 사용하는 Pressure-Driven Analysis (PDA)의 적용이 필요하다. 그러나 기존에 수행된 많은 연구에서는 관망의 특성에 따라 제한적인 적용성을 가지는 PDA 모형과 semi-PDA모형이 비정 상운영상태의 상수관망 수리모의에 이용되었고 이로 인하여 정확한 상수관망의 신뢰도 산정이 어려웠다. 본 연구에서는 기존의 PDA모형의 가지는 단점을 보완한 HSPDA 모형과 Available Demand Fraction (ADF) 지수를 이용하여 상수관망의 신뢰도 산정이 가능한 모형을 제안하였다. HSPDA를 활용하여 상수관망의 비정상운영상태를 모의하고, 이를 이용하여 절점별 ADF 지수를 산정, 상수관망의 신뢰도를 산정하였다. 제안된 신뢰도분석기법을 대상관망에 적용하여 기존의 연구결과와 비교하였으며, 이를 바탕으로 수립 가능한 신뢰도 확보방안을 제시하였다.
로켓 엔진을 설계추력보다 낮은 추력으로 운용하면 신뢰도가 증가하는 것으로 알려져 있다. 따라서 엔진을 디레이팅하여 증가하는 신뢰도가 엔진을 과설계하기 위해 증가된 개발비를 상쇄할 수 있다면 개발비를 최소화하기 위해 엔진의 과설계를 고려할 수 있다. 본 연구의 목적은 엔진 과설계와 디레이팅이 신뢰도 및 비용에 미치는 영향을 설명하는 모형을 개발하고자 하는 것이다. 타이탄 로켓 엔진의 운용추력수준 및 연소시험횟수에 따른 신뢰도 자료에 로지스틱 회귀모형을 적합하여 신뢰도 성장을 모형화하고 Transcost 비용모형을 이용하여 엔진을 10% 과설계 하면 신뢰도 요구값에 따라 엔진 개발비를 9%에서 23% 감소시킬 수 있음을 보였다. 또한 이러한 엔진 개발비의 감소는 엔진이 사용하는 연료에 따라 달라짐을 지적하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권6호
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pp.1181-1190
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2010
보험회사가 보험계약자들의 적절한 보험료를 산출하는 것은 회사나 계약자들 모두에게 중요한 문제이다. 보험료를 결정하는 방법에는 보험회사가 보유하고 있는 매뉴얼에 근거하여 계약자들마다 같은 보험료를 부과하는 방법, 보험계약자 개인이나 집단에 관한 과거 기록에 바탕을 두어 보험료를 차등하여 정하는 방법, 그리고 위 두 가지 방법을 조합하여 보험료를 산정하는 방법 등이 있다. 이중 통계적인 모형에 기반을 둔 보험료 산정 방법에는 최대 정확도 신뢰도 이론이 있고, 이에 바탕을 둔 구체적인 접근법에는 뷸만 모형과 뷸만-스트라웁 모형 등이 있다. 본 논문에서는, 뷸만-스트라웁 모형을 확장하여, 자료 수가 늘어나면서 자료 평균의 변동성이 기대한 것보다 커지는 Hewitt의 아이디어를 반영한 모형에서, 새로운 비모수적 보험료 추정법을 제안한다. 또, 제안된 추정법을 모의자료에 적용해보고, 기존의 뷸만-스트라웁 추정량과 비교해본다.
ETCS는 1990년대 초부터 선진국에서 유료도로 톨게이트에서의 교통체증 및 지체문제를 해결하기 위하여 적용되기 시작하였다. ETCS의 성공적인 운영을 위해서는 ETCS 이용률을 정확히 예측하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 창원시의 신뢰성 있는 ETCS 이용수요예측 모형 개발이 시도되었다. 총 11개의 설명변수들을 고려하면서 이항로짓 및 신경망 모형들이 검토되었다. 신경망모형에서 가장 좋은 결과를 얻었다. 그러나 ETCS 이용률 추정을 위해 설명변수 11개를 추정하기에는 어려움이 있으므로 차내장치 임대보증금, 절약시간, 할인률의 중요 3개 정책변수만을 고려한 신경망 및 로짓 모형들을 ETCS 이용률 추정모형으로 분석하였다. 모형의 예측력 평가와 적합도 분석에 있어서 신경망모형이 로짓모형보다 우수한 모형으로 판단되어지나 학습에 사용된 9가지 이외의 시나리오에서 신뢰성이 떨어지는 것으로 나타나, ETCS 이용률 추정 모형으로 3개의 중요한 정책변수를 고려한 이항로짓모형이 제안된다. 이 모형은 평균제곱오차 $0.14,\;{\rho}^{2}0.31,\;x^{2}488.9$로 신뢰성이 높은 모형으로 평가되며 창원시와 규모가 유사한 도시에 적용이 가능할 것으로 기대된다.
소프트웨어 제품의 정확한 인도시기를 예측하거나 효용성 및 신뢰성을 예측하기 위해서는 소프트웨어 테스팅 과정에서 중요한 요소인 테스트 커버리지를 이용하면 보다 효율적인 테스팅 작업을 할 수 있다. 이런 모형을 ENHPP모형이라고 한다. 본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 지수 커버리지 모형과 S-커버리지 모형을 재조명하고 이 분야에 적용될 수 있는 Burr 분포에 기초한 Burr 커버리지 모형을 제안하였다. 고장 간격 시간으로 구성된 자료를 이용한 모수추정 방법은 최우추정법 과 일반적인 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하고 효율적인 모형 선택은 편차자승합(SSE) 및 콜모고로프 거리를 적용하여 모형들에 대한 효율적인 모형선택도 시도하였다. NTDS 자료를 사용한 임무시간 비교 분석한 결과 Burr 커버리지 모형 시행이 지수나 S-형 모형보다 우수함을 보이고 있다. 이 자료들에서 기존의 모형과 Burr 커버리지 모형의 비교를 위하여 산술적 및 라플라스 검정, 편의 검정등을 이용하였다.
유한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초한 모형들에서 잔존 오류 1개당 고장 발생률은 일반적으로 상수, 혹은 단조증가 및 단조 감소 추세를 가지고 있다. 소프트웨어 제품의 정확한 인도시기를 예측하거나 효용성 및 신뢰성을 예측하기 위해서는 소프트웨어 테스팅 과정에서 중요한 요소인 테스트 커버리지를 이용하면 보다 효율적인 테스팅 작업을 할 수 있다. 이런 모형을 ENHPP모형이라고 한다. 본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 지수 커버리지 모형과 S-커버리지 모형을 재조명하고 이 분야에 적용될 수 있는 Kappa 분포를 이용한 모형인 Kappa 커버리지 모형을 제안하였다. 고장 간격시간으로 구성된 자료를 이용한 모수추정 방법은 최우추정법과 일반적인 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하고 효율적인 모형 선택은 편차자승합(SSE) 및 콜모고로프 거리를 적용하여 모형들에 대한 효율적인 모형 선택도 시도 하였다. 수치적인 예에서는 실제 고장자료를 통하여 분석하였다 이 자료들에서 기존의 모형과 Kappa 커버리지 모형의 비교를 위하여 산술적 및 라플라스 검정, 편의 검정 등을 이용하였다.
범주형 자료의 구조파악에 주로 이용되는 로짓모형에서 비모수적 방법을 이용한 모수의 신뢰구간추정과 가설검정 등의 통계적 추론에 대하여 살펴보았다. 모수에 대한 통계적 추론에서 정규분포에 근거한 모수적 방법(Wald 방법)보다는 붓스트랩 방법이나 임의순열을 활용한 비모수적 방법이 많이 활용되고 있다. 본 연구에서는 로짓모형의 모수에 대한 비모수적 추론방법으로 붓스트랩(bootstrap)과 임의순열(random permutation)의 두 방법을 고려하고 모의실험을 통하여 가설검정의 검정력과 신뢰구간추정의 포함확률을 비교하였고 사례분석을 다루었다.
본 연구에서는 소프트웨어의 출시 이후 주기적인 보수(periodic maintenance)를 고려한 출시 시기 결정 방법을 제시하였다. 출시시기 결정방법에 관한 연구는 소프트웨어의 신뢰성 확보, 사용자 편의성 등에 관한 연구와 더불어 중요한 연구 분야로 여겨지는 분야이다. 일반 적으로 소프트웨어는 출시 이후에도 패치(patch), 서비스팩(service pack)등을 통해 지속적인 보수가 이루어지기 때문에, 출시 이후의 보수를 고려하여 출시시기를 결정하는 방법론이 필요하다. 이를 위해, 출시 이후의 보수정책을 반영한 소프트웨어 신뢰성 성장 모형(software reliability growth model)을 도출하였다. 위 모형을 기반으로 하여 비용과 신뢰성에 근거한 소프트웨어 출시 시점을 결정해 보았다. 제시된 모형의 타당성을 검증하기 위해 예제를 통해 기존의 논문에서 제시되었던 결과들과 비교분석을 해 보았다. 본 연구의 결과는 기존 연구에서 고려되지 않았던 보수 정책을 고려함으로써, 보다 현실에 가까운 모형을 제시하였다는 점에서 의의를 찾을 수 있고, 출시 후 보수 시점, 보수 정책 등의 결정에도 기여할 수 있을 것이다.
장래의 해상교통량에 대한 정확한 예측은 항로설계 및 해상교통의 안전성 평가 측면에서 중요한 요소이다. 본 연구는 신뢰성 있는 해상교통량을 추정하기 위해 시계열 모델의 지수평활법과 ARIMA 모형을 이용하여 모형의 식별 및 진단 방안을 제시하였다. 제시된 방법의 효과를 검증하기 위하여 주요항만인 부산항, 광양항, 인천항, 평택항의 해상교통량을 예측하였다. 그 결과로 부산항은 ARIMA 모형, 광양항은 Winters 승법 모형, 인천항은 단순계절 모형, 평택항은 ARIMA 모형이 더 적합한 모형으로 알 수 있었으며, 각 항만별 계절에 따라 월별 교통량의 차이를 보이는 것으로 분석되었다. 본 연구 결과는 향후 항로 및 항만설계 또는 해상교통 안전성 평가에 보다 신뢰성 있는 추정치를 제공할 수 있을 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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