• Title/Summary/Keyword: 신뢰성예측모델

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Evaluating Reliability Growth in the New Product Development Stage (신제품 개발단계에서의 신뢰성 성장 평가)

  • 정원
    • Proceedings of the Korean Reliability Society Conference
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    • 2005.06a
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    • pp.157-163
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    • 2005
  • 신뢰성성장시험관리는 제품개발프로그램의 초기단계에서 고장모드를 확인하고, 이를 개선 또는 제거하기 위해 설계를 변경하고, 그 결과 진행되는 신뢰성이 향상되는 변화를 추적할 수 있는 실용적인 방법이다. 본 연구의 목적은 AMSAA(Army Materiel Systems Analysis Activity)모델을 이용하여 신뢰성 성장을 계획하고 평가할 수 있는 실용적인 방법을 제시하는데 있다. 시험-개선 과정을 통하여 성장하는 신뢰성 수준의 변화에 대한 추적과 예측 가이드라인을 제시함으로써 현장에서 활용할 수 있는 방법을 보여준다.

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Lifetime Prediction of Existing Highway Bridges Using System Reliability Approach (실제 교량의 시스템 신뢰성해석에 기초한 수명예측)

  • Yang, Seung Ie
    • Journal of Korean Society of Steel Construction
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    • v.14 no.2
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    • pp.365-373
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    • 2002
  • In this paper, the system reliability concept was presented to predict the lifespan of bridges. Lifetime distribution functions (survivor functions) were used to model real bridges to predict their remaining life. Using the system reliability concept and lifetime distribution functions (survivor functions), a program called LIFETIME was developed. The survivor functions give the reliability of component at time t. The program was applied to an existing Colorado state highway bridge to predict the failure probability of the time-dependent system. The bridge was modeled as a system, with failure probability computed using time-dependent deteriorating models.

Interpretable Deep Learning Based On Prototype Generation (프로토타입 생성 기반 딥 러닝 모델 설명 방법)

  • Park, Jae-hun;Kim, Kwang-su
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2022.07a
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    • pp.23-26
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    • 2022
  • 딥 러닝 모델은 블랙 박스 (Black Box) 모델로 예측에 대한 근거를 제시하지 못해 신뢰성이 떨어지는 단점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 딥 러닝 모델에 설명력을 부여하는 설명 가능한 인공지능 (XAI) 분야 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 모델 예측을 프로토타입을 통해 설명하는 딥 러닝 모델을 제시한다. 즉, "주어진 이미지는 티셔츠인데, 그 이유는 티셔츠를 대표하는 모양의 프로토타입과 닮았기 때문이다."의 형태로 딥 러닝 모델을 설명한다. 해당 모델은 Encoder, Prototype Layer, Classifier로 구성되어 있다. Encoder는 Feature를 추출하는 데 활용하고 Classifier를 통해 분류 작업을 수행한다. 모델이 제시하는 분류 결과를 설명하기 위해 Prototype Layer에서 가장 유사한 프로토타입을 찾아 설명을 제시한다. 실험 결과 프로토타입 생성 기반 설명 모델은 기존 이미지 분류 모델과 유사한 예측 정확도를 보였고, 예측에 대한 설명력까지 확보하였다.

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SRGM and Parameter Calculation Method using MLE (소프트웨어 신뢰도 성장 모델 및 MLE에 의한 파라미터 산출 방법)

  • Che, Gyu-Shik
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2003.11c
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    • pp.1597-1600
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    • 2003
  • 컴퓨터시스템은 여러 가지 복잡하고 민감한 시스템을 제어하는데 광범위하게 쓰이고 있다. 최근에 와서는 운영시스템, 제어프로그램, 적용프로그램과 같은 여러 가지 소프트웨어 시스템이 더욱더 복잡화 및 대형화되고 있기 때문에 신뢰성이 높은 소프트웨어 시스템을 개발하는 일이 매우 중요하며, 소프트웨어 제품개발에 있어서 소프트웨어의 신뢰도가 핵심사항이다. 1970년대 이후 소프트웨어의 신뢰성을 향상시키기 위한 여러 가지 소프트웨어의 신뢰도 모델이 제시되고 검토되었으며, 특히, 소프트웨어 개발 후 테스트단계에 적용하는 신뢰도를 추정하고 예측하는 모델이 많이 개발되었다. 소프트웨어가 주어진 시간간격동안 고장이 발생하지 않을 확률 즉, 신뢰도는 소프트웨어의 테스트과정을 계속해서 반복 및 수정하면 더욱 더 증가된다. 그러한 결함검출현상을 설명해주는 소프트웨어 신뢰도 모델을 소프트웨어 신뢰도 성장 모델(SRGM)이라 한다.

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Design Case on Data Collection System for the GreenHouse Horticultural Crops Growth Forecasting Model (시설 원예작물 생장예측모델을 위한 데이터 수집 시스템 설계사례)

  • Ahn, Sung-Chul;Kim, Hee-Sung;Kwon, Hye-Eun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2012.11a
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    • pp.1212-1214
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    • 2012
  • 생장예측모델이란 작물의 생장 시스템 내에서 일어나는 기작이나 생산과정을 수식으로 묘사하는 것이다. 신뢰성 있는 생장예측모델을 만들기 위해서는 생장과 관련된 대량의 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 IT와 농업을 융합한 시설 원예작물 생장예측모델을 위한 생장 및 생장환경 데이터 수집 시스템 설계사례를 소개하고자 한다.

Neuro-Fuzzy Approach for Software Reliability Prediction (뉴로-퍼지 소프트웨어 신뢰성 예측)

  • Lee, Sang-Un
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.27 no.4
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    • pp.393-401
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    • 2000
  • This paper explores neuro-fuzzy system in order to improve the software reliability predictability from failure data. We perform numerical simulations for actual 10 failure count and 4 failure time data sets from different software projects with the various number of rules. Comparative results for next-step prediction problem is presented to show the prediction ability of the neuro-fuzzy system. Experimental results show that neuro-fuzzy system is adapt well across different software projects. Also, performance of neuro-fuzzy system is favorably with the other well-known neural networks and statistical SRGMs.

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Case study for confidence verification model design of the SPICE assessment (분산분석에 의한 SPICE 심사의 신뢰성 검증 모델 설계의 사례연구)

  • 송기원;박정환;이경환
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.10b
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    • pp.364-366
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    • 2003
  • 수준 높은 소프트웨어의 품질과 개발, 유지보수 비용의 최소화, 제품 출하시간의 단축을 위하여 소프트웨어 프로세스에 대한 예측, 통제 가능성을 증가시키기 위함이다. 기업이 최고도의 높은 수준에 도달하기 의해서는 정량적인 모델에 의한 프로젝트 관리가 필요하다. 따라서 기업들은 SPICE/CMM와 같은 표준을 사용하여 조직의 프로세스 능력 수준을 평가하고 수준향상을 꾀한다. 조직의 프로세스의 능력을 평가하고 수준향상을 위해서는 신뢰성 있는 SPICE 심사의 심사결과에 대한 객관적인 신뢰성의 보장과 좀더 적은 비용으로 프로세스의 수준향상을 할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 SPICE 심사의 신뢰성을 얻기 위해 CMM/KPA 설문서를 통해 심사하고 SPICE심사의 결과를 비교 분석하여 SPICE심사의 신뢰성을 검증한다. 또한 이를 기반으로 CMM/KPA 설문서의 정량적인 모델을 제안함으로서 좀더 적은 비용과 시간으로 SPICE 심사의 결과와 같은 효과를 얻을 수 있게 한다.

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Uncertainty of the operational models in the Nakdong River mouth (낙동강 하구 환경변화 예측모형의 불확실성)

  • Cho, Hong Yeon;Lee, Gi Seop
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.4-4
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    • 2022
  • 낙동강 하구 환경/생태 복원을 위하여 "해수유입"으로 하구환경을 조성하는 사업이 추진되고 있으며, 해수 유입 규모와 빈도에 따른 생태환경변화를 예측하는 연구수요가 증가하고 있는 상황이다. 보다 구체적으로는 단기간의 해수유입에 의한 흐름 및 염분 확산범위 예측과 더불어 보다 장기간의 지형변화, 수질환경 변화, 생태환경 변화 등에 대한 예측이 필요한 상황이다. 그리고 그 예측의 대부분을 수치모델에 크게 의존하고 있는 상황이다. 그러나, 수치모형을 이용한 단기 예측은 가까운 미래에 대한 입력조건을 사용하여야 하기 때문에 입력조건에 대한 불확실성이 포함되고, 환경생태모형의 불확실성에 따른 예측 한계 등으로 인하여 오차가 누적되기 때문에 직접적인 활용에 크게 제한이 따를 수 있다. 또한 운영과정에서 어떤 분산, 편향 오차 등이 지속적으로 발생하는 경우, 모델 예측 결과에 대한 신뢰수준이 크게 감소하기 때문에 모델의 적절한 운영기법이 요구된다. 모델은 관심을 가지는 자연현상에 대한 근사(approximation)이고, 예상하지 못한 오차가 발생할 수 있기 때문에 관측 자료를 이용한 자료동화(data assimilation) 과정이 운영모델에서는 필수적인 부분이다. 이론적인 기반이 탄탄한 유체역학 기반 기상예측의 경우에도, 가용한 모든 지점의 관측 자료를 이용한 자료 동화과정을 통하여 모델 예측 결과를 개선하여 나가는 과정을 포함하여 운영하고 있다. 이 과정이 포함하는 중요한 개념은 수치모델이 가지고 있는 (예측 수준의) 한계를 인정하고, 수치모델에 전적으로 의존하는 것이 아니라 관측 자료를 이용하여 그 한계를 저감하여 나가는 과정이다. 모니터링은 모델의 한계를 알려주는 지표이다. 모델링과 모니터링의 불가피한 상호의존 관계를 의미하는 이 개념은 단기간의 흐름, 염분 확산 예측으로 한정되지 않고, 장기적인 변화가 예상되는 생태환경변화 모델에도 적용이 된다. 즉각적인 변화보다는 장기적인 관점에서 파악하여야 하는 생태학적인 변화는 보다 다양한 인자가 관여하기 때문에 어떤 측면에서는 모델보다는 적절한 빈도와 항목에 대한 관측계획 수립(monitoring design)이 더 중요하다고 할 수 있다. 이론적인 질량보존(mass conservation) 방정식을 기반으로 하는 모델은 다양한 현실적인 인자의 영향을 받기 때문에 모델의 한계를 인정하고, 모니터링 자료를 적극적으로 활용하여 불확실성을 저감하는 접근방식이 요구된다.

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Gender Bias Mitigation in Gender Prediction Using Zero-shot Classification (제로샷 분류를 활용한 성별 편향 완화 성별 예측 방법)

  • Yeonhee Kim;Byoungju Choi;Jongkil Kim
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2024.05a
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    • pp.509-512
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    • 2024
  • 자연어 처리 기술은 인간 언어의 이해와 처리에서 큰 진전을 이루었으나, 학습 데이터에 내재한 성별 편향이 모델의 예측 정확도와 신뢰성을 저하하는 주요한 문제로 남아 있다. 특히 성별 예측에서 이러한 편향은 더욱 두드러진다. 제로샷 분류 기법은 기존에 학습되지 않은 새로운 클래스를 효과적으로 예측할 수 있는 기술로, 학습 데이터의 제한적인 의존성을 극복하고 다양한 언어 및 데이터 제한 상황에서도 효율적으로 작동한다. 본 논문은 성별 클래스 확장과 데이터 구조 개선을 통해 성별 편향을 최소화한 새로운 데이터셋을 구축하고, 이를 제로샷 분류 기법을 통해 학습시켜 성별 편향성이 완화된 새로운 성별 예측 모델을 제안한다. 이 연구는 다양한 언어로 구성된 자연어 데이터를 추가 학습하여 성별 예측에 최적화된 모델을 개발하고, 제한된 데이터 환경에서도 모델의 유연성과 범용성을 입증한다.

Development of state modeling for transmission equipments (송전기기 유지보수를 위한 기기상태 추정 모델 개발)

  • Park, Geun-Pyo;Heo, Jae-Haeng;Yoon, Yong-Tae;Lee, Sang-Seung
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2009.07a
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    • pp.403_404
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    • 2009
  • 전력은 공공재화로서 광역정전이나 전역정전이 발생하면 전력공급에 매우 심각한 문제가 발생하므로 이에 대한 합리적인 분석과 효과적인 대책 수립이 필요하다. 송전계통의 주 구성요소인 선로, 철탑, 변압기, 개폐장치들은 장기 사용에 따른 노후화와 같은 문제와 절연의 특성상 초고압전기 절연의 근원적 난점 등으로 다수의 절연파괴 고장이 불시에 발생하게 되어 전력공급의 신뢰성을 떨어뜨리게 된다. 이와 같이 전력기기들은 사전에 진단을 하여 기기의 상태를 알아내는 것이 필요하다. 주요 기기에 대한 진단은 데이터베이스의 구축과 이로부터 고장을 예측하고 신뢰성을 평가하는 것으로 이루어진다. 이를 위해 보다 정교하고 정확한 고장 예측 기술, 진단기술, 신뢰성 평가기술을 개발할 필요가 있다. 본 논문에서는 송전기기의 유지보수를 위한 기기 상태 추정 모델을 제시하고, 송전유지보수 전략 수립을 위한 방법을 제시한다.

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