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

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.25 no.4
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• pp.77-84
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• 2016

This paper proposes a methodology for creating a function based reliability prediction model. Although, there are various works for reliability prediction, one of the features of their research is that the research is based on hardware-centered reliability prediction. Reliability is often defined as the probability that a device will perform its intended function, under operating condition, for a specified period of time, there is a profound irony about reliability prediction problem. In this paper, we proposed four-phase modeling procedure for function-centered reliability prediction. The proposed modeling procedure consists of four models; 1) structure block model, 2) function block model, 3) device model, and 4) reliability prediction model. We performed function-centered reliability prediction for electronic ballast using the proposed modeling procedure and MIL-HDBK-217F which is the military handbook for reliability prediction of electronic equipment.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.195-198
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• 2002

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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.376-378
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• 2003

소프트웨어 개발 중 분석과 설계 단계에서 만들어진 산출물을 이용하여 개발될 소프트웨어의 신뢰도를 예측하는 초기 소프트웨어 신뢰도 모델은 소프트웨어의 품질을 보증하는 유용한 도구로써 사용될 수 있다. 기존의 소프트웨어 신뢰도 모델은 개발될 소프트웨어의 품질에 한정하여 신뢰도를 예측함으로써 기존 시스템과 연계된 신뢰도를 예측하는데 한계가 있다는 단점과 개발자의 개발 능력이 개발될 소프트웨어 신뢰도에 미칠 영향을 고려하는데 한계가 있다는 단점이 있었다. 그러므로, 본 논문은 기존 시스템과의 연관성을 고려한 초기 소프트웨어 신뢰도 모델을 기준으로 개발자의 개발 능력을 고려한 종합적인 초기 신뢰도 모델을 제시하였다.

• Aerospace Engineering and Technology
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• v.4 no.1
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• pp.203-210
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• 2005

Prototype model of MDU(Master Data Unit), to be employed on KSLV-I, has been developed and tested being interfaced with other units. Before stepping into the development of engineering and flight model phases, we have carried out reliability prediction of prototype MDU in order to assure availability of the unit. This paper describes the method of reliability prediction of prototype MDU and prediction results based on MIL-HDBK-217F, 'Electronic Reliability Design Handbook'.

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

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.131-131
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• 2022

기후변화의 영향으로 극치강우의 변동성이 커지고 있으며 계획빈도를 초과하는 폭우로 피해가 증가하고 있다. 기존의 물리기반의 홍수예측모델은 개념적 및 구조적 제약과 함께 다양한 유역조건 및 수문기상 조건에 기인한 강우-유출 관계의 불확실성을 고려하는 데 한계가 있다. 특히 한정된 홍수 사상을 통해 구축된 관측 자료로 인해 새로운 홍수 사상 예측 능력이 저조할 수밖에 없다. 따라서 기존 물리모형 기반의 홍수예측과 함께, 딥러닝(deep learning) 모형을 고려한 홍수예측 모델 개발과 개선이 필요하다. 본 연구에서는 다양한 분야에서 활용되는 인공지능(artificial intelligence, AI) 기술을 종합적으로 검토하고, 홍수 예측 측면에서의 활용 가능성 및 신뢰성을 고려하여 AI 기법을 채택하였다. 한강수계에 존재하는 댐 중 일부를 선정하여 대상 댐의 수문·기상학적 자료를 전처리한 후, 인공지능 기반의 홍수예측모형을 구축 및 최적화하였다. 다양한 예측인자와 모델 구성으로 홍수예측력에 대한 평가를 다각적으로 수행함으로써 홍수예측모델의 신뢰성을 제고하였다. 전반적으로 우수한 결과를 도출하였고, 유역면적이 작을수록 결과가 좋았다. 이는 넓은 유역일수록 복잡한 강우-유출 과정이 내재되어 있기 때문으로 판단되며, 넓은 유역에는 본 연구에서 활용한 자료에 추가적인 자료를 도입하여 모형 개선이 이루어져야 할 것으로 판단하였다. 수문 예측 연구에 통계모형이나 기계학습모형의 적용은 많이 있었지만, 딥러닝 기법 활용은 새로운 시도라는 점에서 의미가 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07a
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• pp.318-322
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• 2001

본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조 학습을 이용한 단기 전력 수요 예측시스템에서 예측치별로 신뢰도를 계산하는 체계적인 방법을 제안한다. 예측시스템의 신뢰도를 추정하는 작업은 특히 신경회로망과 같은 경험적 모델을 실제 활용하기 위해서 필수적인 연구로 인식되고 있다. 본 논문에서 제안하는 출력별 신뢰 구간 계산 방법은 지역 표현하는 뉴로-퍼지 모델의 특성을 활용하여 학습된 퍼지 규칙 각각에 대해 신뢰도를 추정하는 Local reliability measure 기법을 사용한다. 제안된 신뢰도 계산이 가능한 단기 전력 수요 예측시스템은 먼저 결정 트리를 이용하여 초기 구조를 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 저장된 초기 구조 뱅크를 이용하여 뉴로-퍼지 모델을 학습하고, 학습된 퍼지 규칙의 신뢰도를 추정한다. 제안된 시스템의 실효성을 검증하기 위해서 한국 전력에서 수집한 1996년과 1997년의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 한 시간 앞의 수요를 예측하는 모의 실험을 수행하고 실험 결과를 비교 분석한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.413-413
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• 2011

강우의 공간분포에 대한 신뢰성 있는 추정은 수자원 해석 및 설계에 있어서 필수적인 요소이다. 강우장의 공간변동성에 대한 고해상도 추정은 홍수, 특히 돌발홍수의 원인이 되는 국지성 호우의 확인 및 분석에 있어서 중요하다. 또한 강우의 공간 변동성에 대한 고려는 면적평균강우량 추정의 정확도를 향상시키는데 있어서 중요하며, 강우-유출모델의 모의결과에 대한 신뢰도를 향상시키는데 큰 영향을 미친다. 최근 공간자료에 대한 공간분포예측에 있어서 공간상관성을 고려할 수 있는 공간통계학적 기법의 적용이 증가하고 있으며, 이러한 공간통계학적 기법의 적용에 있어서 신뢰성 있는 모델 매개변수의 추정 및 불확실성 평가는 공간분포 예측결과에 대한 신뢰성을 향상시키는데 중요한 역할을 한다. 외국의 경우 공간분포예측 및 모의, 매개변수의 불확실성 평가 등과 관련하여 활발한 연구가 이루어지고 있는 반면 국내 수자원 분야에서는 아직까지 활발한 연구가 이루어지고 있지 않은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 계층구조로 구성된 가우시안 공간선형혼합모델을 적용하여 확률강우량의 공간분포를 추정함에 있어서 모델 매개변수에 대한 추정기법을 비교하였으며, 매개변수 추정기법으로서 경험베리오그램에 대한 곡선적합기법인 보통최소제곱법 및 가중최소제곱법, 우도함수를 기반으로 하는 최우도법 및 REML과 같은 기존의 매개변수 추정기법들과 최근 공간통계학 분야에서 적용이 증가하고 있는 Bayesian 기법을 비교하였다. 이로부터 매개변수 추정기법 간의 매개변수 추정치에 대한 정량적 비교결과를 제시하였으며, Bayesian 기법의 적용을 통해 매개변수에 대한 불확실성 추정결과를 제시하였다. 이러한 결과들은 확률강우량의 공간분포 추정에 있어서 공간예측모델의 매개변수 추정 및 예측에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• ETRI Journal
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• v.14 no.1
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• pp.76-86
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• 1992

시스팀의 구조가 복잡하면 할수록 신뢰도는 중요한 문제로 부각된다. 신뢰도는 시스팀의 신뢰도 예측, 시스팀 설계시 신뢰도 배분, 장기간에 걸친 운영시 시스팀 유지와 보수 또 이에 따른 인원계획에도 영향을 미치고 있으며, 시스팀의 효율성 및 경제성 파악에 중요한 척도로 이용되고 있다. 본고에서는 신뢰도 모델로서 와이블 (Weibull) 분포의 이용과 적합도 판정문제를 고찰한다. 특히 새로운 통계방법을 이용하여 계산이 간편한 적합도 판정법을 소개한다.