Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10a
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pp.181-183
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1998
방대한 분산 응용들은 예측할 수 없는 통신 지연이나, 부분적인 오류, 네트워크 결합등을 처리해야한다. 또한, 화상회의, VOD(vido-on-demend),병행소프트웨어 공학과 같은 정교한 응용들은 추상적 그룹 통신을 필요로 하지만, 현재의 CORBA 버전들은 이러한 패러다임을 적절히 수용하지 못한다[7][8]. CORBA 는 주로 Point-to-Point 통신을 하는데 분산 시스템에서 예측 행위를 하는 신뢰성있는 응용기술에 대한 구현은 지원하지 않는다. 따라서 존 논문에서는 머지 복제 기법을 이용한 에이전트를 통해 신뢰성있는 그룹통신을 지원하는 확장된 CORBA를 제시한다.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.18
no.1
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pp.31-36
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2010
Collecting all failures during life cycle of vehicle is not easy way because its life cycle is normally over 10 years. Warranty period can help gathering failures data because most customers try to repair its failures during warranty period even though small failures. This warranty data, which means failures during warranty period, can be a good resource to predict initial reliability and permanence reliability. However uncertainty regarding reliability prediction remains because this data is censored. University of Wuppertal and major auto supplier developed the reliability prognosis model considering censored data and this model introduce to predict reliability estimate further "failure candidate". This paper predicts reliability of telecommunications system in vehicle using the model and describes data structure for reliability prediction.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.22
no.3
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pp.495-503
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2011
The most widely used data mining technique is to find association rules. Association rule mining is the method to quantify the relationship between each set of items in very huge database based on the association thresholds. There are some basic association thresholds to explore meaningful association rules ; support, confidence, lift, etc. Among them, confidence is the most frequently used, but it has the drawback that it can not determine the direction of the association. The net confidence and the attributably pure confidence were developed to compensate for this drawback, but they have other drawbacks.In this paper we consider some predictive similarity measures for binary data in cluster analysis and multi-dimensional analysis as association threshold to compensate for these drawbacks. The comparative studies with net confidence, attributably pure confidence, and some predictive similarity measures are shown by numerical example.
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.
인공신경망을 이용한 기업도예측에 관한 연구는 일반적으로 대기업을 대상으로 수행되고 있으며, 분석자료로는주로 재무제표에서 얻어지는 재무정보를 사용하고 있다. 이들 대기업의 재무정보들은 비교적양이 풍부하고 신뢰성이 높기 때문에 인공신경망을 이용한 도산예측의 적중률이 80%∼85%의 높은 수준을 보이고 있다. 하지만, 중소기업이 재무정보는 불충분할 뿐만 아니라 신뢰성이 낮을 가능성이 높기 때문에, 중소기업의 도산예측에 있어서 재무정보만을 사용하게 되면 그 정확도가 떨어지게 된다. 본 연구에서는 인공신경망을 이용한 중소기업의 도산예측에 있어서, 재무정보를 보완할 수 있는 비재무정보의 유용성을 검증하였다. 연구결과 본 연구에서 사용한 비재무정보가 획득가능한 비재무정보중 극히 일부에 지나지 않았음에도 불고하고, 재무정보만을 사용하였을 때보다 예측력이 10%정도나 향상되었다.
Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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1998.05a
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pp.14-14
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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.
Reliability prediction provides a rational basis for design decisions such as the choice between
alternative concepts, choice of part quality levels, derating factors to be applied, use of proven
versus state-of-the-art techniques, and other factors. For this reasons, reliability prediction is
essential functions in developing space systems. The worth of the quantitative expression lies in
the information conveyed with the numerical value and the use which is made of that
information and reliability prediction should be initiated early in the configuration definition
stage to aid in the evaluation of the design and to provide a basis for item reliability allocation
(apportionment) and establishing corrective action priorities. Reliability models and predictions are
updated when there is a significant change in the item design availability of design details,
environmental requirements, stress data, failure rate data, or service use profile. In this paper, the
procedure, selection of reliability data and methods for space system reliability prediction is
presented.
신뢰성이란 단기간에 측정되는 성능과는 다른 지표로서 흔히 장기간에 걸쳐 평가되는 품질의 척도이다. Oil Cooler는 공작기계(machine tools)의 주축 및 구동부 등에서 발생하는 열 변형을 제어하는 장치로서 공작기계의 신뢰성 향상을 위해서는 oil cooler의 신뢰성 개선이 이루어져야 한다. 본 연구에서는 oil cooler의 신뢰성 개선을 위해 고장률 데이터베이스를 이용한 신뢰성 예측과 이를 통한 취약부품 분석을 실시하고 신뢰성 시험기를 통한 oil cooler의 신뢰성을 평가하였다. 이를 통해 oil cooler의 정량적 신뢰도를 계산하였으며 신뢰성호 향상을 위한 공정기법을 개발하여 적용하였다. Oil cooler의 신뢰성 개선을 통해 공작기계 및 반도체 제조 장비 등과 같은 제조 시스템의 신뢰성 향상을 기대할 수 있으며, 제안된 기법을 이용하여 다른 기계류 부품의 신뢰성 평가 및 개선에 적용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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