• 한국조사연구학회:학술대회논문집
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• 한국조사연구학회 2000년도 춘계학술대회 조사연구의 방법론적 쟁점
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• pp.15-34
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• 2000

지난 4월 13일에 실시된 16대 총선에서 방송사와 조사기관들이 공동으로 조사하여 발표한 선거예측조사에서 많은 오류가 발생하여 선거예측에 대한 신뢰성에 큰 타격을 받았다. 이에 향후 선거예측조사의 신뢰성을 회복하고 보다 정확한 예측을 위해 기 발표된 예측조사내용을 다각도로 심층분석하여 조사의 오류가 발생한 원인을 살펴보고 이들 오류를 줄이는 방안들을 제시하였다. 아울러 이번에 처음으로 실시된 출구조사에 대한 문제점과 개선안도 함께 살펴보았다.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제1권2호
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• pp.15-34
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• 2000

지난 4월 13일에 실시된 16대 총선에서 방송사와 조사기관들이 공동으로 조사하여 발표한 선거예측조사에서 많은 오류가 발생하여 선거예측조사에 대한 신뢰성에 큰 타격을 받았다. 이에 향후 선거예측조사의 신뢰성을 회복하고 보다 정확한 예측을 위해 기 발표된 예측조사내용을 다각도로 심층분석하여 조사의 오류가 발생한 원인을 살펴보고 이들 오류를 줄이는 방안들을 제시하였다. 아울러 이번에 처음으로 실시된 출구조사에 대한 문제점과 개선안도 함께 살펴보았다.

• 전자통신동향분석
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• 제10권4호통권38호
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• pp.165-174
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• 1995

연구개발단계에서의 시스템 신뢰도 예측은 개발시스템이 규정된 성능을 제대로 수행하는가를 확인하기 위해 수행하는 신뢰성 활동이다. 신뢰성 예측은 시스템이 개발완료 후 현장에 설치되어 운용될 환경과 운용환경에 따라 적용되는 보전항목이 고려되어 수행되어야 한다. 따라서 연구개발단계에서부터 시스템의 운용환경 및 그에 따른 보전전략을 분석하여 명확히 설정할 필요가 있으며, 시스템 신뢰도 예측시 구성되는 시스템 상태천이도 역시 시스템 환경 및 보전항목에 따라 달리 구성되어야 한다. 본 고에서는교환/전송시스템이 개발완료 후 운용될 수 있는 설치환경과 운용환경에 따라 고려되어야 하는 보전항목을 서술하였다. 또한 시스템의 운용환경과 보전항목에 따라 적용될 시스템 상태천이도를 제시하였다

• 한국항공우주학회지
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• 제45권12호
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• pp.1048-1058
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• 2017

우주용 전장품의 주요 고장 메커니즘 중 하나는 발사진동에 의한 기판의 반복적인 굽힘에 의한 솔더 접합부 피로파괴이며, 상기의 잠재적 위험요소에 대해 피로수명 평가를 통한 조기진단의 필요성이 증대되고 있다. 종래 연구에서 제안된 솔더부 수명예측 기법은 실장기법이 달라지면 예측결과의 정확성을 장담할 수 없으며, 다수의 실장기법이 적용된 고집적 기판의 유한요소모델 구축에 많은 시간과 노력이 수반되는 단점이 있다. 본 연구에서는 기존 연구의 한계점 극복을 위해 우주용 전장품 구조 신뢰성 평가의 새로운 접근법으로 상용 신뢰성 수명예측 도구인 Sherlock을 이용한 기판의 수명예측을 실시하고 발사진동 수명시험을 통해 분석결과의 타당성을 검증하였다. 또한 전자소자 및 솔더 높이에 따른 피로수명 영향성 분석을 통해 Sherlock이 우주용 전장품의 구조 신뢰성 평가에 있어서 유용한 도구임을 입증하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.18-22
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• 2019

FAQ 분류는 자주 묻는 질문을 범주화하고 사용자 질의에 대해 가장 유사한 클래스를 추론하는 방식으로 진행된다. FAQ 데이터셋은 클래스가 다수 존재하기 때문에 클래스 간 포함 및 연관 관계가 존재하고 특정 데이터가 서로 다른 클래스에 동시에 속할 수 있다는 특징이 있다. 그러나 최근 FAQ 분류는 다중 클래스 분류 방법론을 적용하는 데 그쳤고 FAQ 데이터셋의 특징을 모델에 반영하는 연구는 미미했다. 현 분류 방법론은 이러한 FAQ 데이터셋의 특징을 고려하지 못하기 때문에 정답으로 해석될 수 있는 예측도 오답으로 여기는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 신뢰성이 부족한 FAQ 데이터셋에서도 분류를 잘 하기 위해 손실 함수를 조정하는 정규화 기법을 소개한다. 이 정규화 기법은 클래스 간 포함 및 연관 관계를 반영할 수 있도록 오답을 예측한 경우에도 예측 강도에 비례하여 손실을 줄인다. 이는 오답을 높은 확률로 예측할수록 데이터의 신뢰성이 낮을 가능성이 크다고 판단하여 학습을 강하게 하지 않게 하기 위함이다. 실험을 위해서는 다중 클래스 분류에서 가장 좋은 성능을 보이고 있는 모형인 BERT를 이용했으며, 비교 실험을 위한 정규화 방법으로는 통상적으로 사용되는 라벨 스무딩을 채택했다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 방법은 기존 방법보다 성능이 개선되고 보다 안정적으로 학습이 된다는 것을 확인했으며, 데이터의 신뢰성이 부족한 상황에서 효과적으로 분류를 수행함을 알 수 있었다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2006년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.128-132
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• 2006

전통적으로 반도체의 신뢰성을 추정하는 방법은 생산 완료 후 수명검사 자료나 고객 양도 후 제품고장 자료로부터 얻어지는 후인형이다. 90년대에 들면서 제품의 수율과 신뢰성이 상호관련이 있다는 실험자료가 얻어짐에 따라 수율로부터 신뢰성을 예측할 수 있다는 연구결과가 발표되었다. 그 이후 제품 설계시에 수율에 기초하여 신뢰성을 고려할 수 있도록 하는 전도형 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 반도체 수율과 신뢰성을 통합할 수 있는 모형에 기초하여 수율과 신뢰성 사이의 관련성을 이론적으로 유도하고 증명하고자 한다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제15권1호
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• pp.123-131
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• 2019

IoT(Internet of Things) 환경은 다양한 사용자 애플리케이션을 만드는데 사용할 수 있는 여러 가지 서비스에 대한 액세스를 제공하여 사용자의 요구 사항을 충족시킬 수 있어야 한다. 그러나 수많은 이기종의 장치 및 잠재적인 자원 제약과 같은 IoT 환경적 특징으로 QoS 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 SOA기반 IoT 시스템에서 사용자간 신뢰관계를 반영한 QoS 예측 방법을 제안한다. QoS예측의 정확도를 높이기 위해, 사용자간 신뢰 관계를 분석하여 사용자들 사이의 유사성을 파악하고 이를 기반으로 QoS를 예측하도록 한다. 연결중심성을 계산하여 신뢰를 강화하도록 하였으며, 실험을 통해 QoS 예측의 향상이 이루어지는 결과를 얻을 수 있었다.

• 기계저널
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• 제50권10호
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• pp.37-42
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• 2010

이 글에서는 자동차의 품질향상이 자동차 시장에 미치는 파급효과와 최근 도요타 품질문제에서 나타난 신뢰성의 하락 영향을 분석하고 예측할 수 없는 미래의 자동차 시장에서 우리나라 자동차산업 발전에 기여할 수 있는 신뢰성의 역할이 무엇인지에 대해 생각해보고자 한다.

• 한국신뢰성학회:학술대회논문집
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• 한국신뢰성학회 2005년도 학술발표대회 논문집
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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.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제5권3호
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• pp.125-133
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• 2018

인공신경망 (Artificial neural network, ANN)은 간편히 시계열 데이터를 예측할 수 있는 모델 중에 하나로 지하수위를 예측하는데 빈번히 사용되었으며, 많은 연구자들이 ANN으로 지하수위 예측에 있어서 높은 예측 신뢰성을 얻기 위하여 노력해 왔다. 본 연구에서는 ANN를 이용한 지하수위 예측 시 계절 효과를 반영하기 위한 input으로 사용되는 Dummy가 지하수위 예측 결과에 미치는 영향에 대하여 분석하였다. 정성적 및 정량적인 분석을 위하여 도해법과 상관계수, 에러 지수를 이용하였다. 분석결과 하천변 도심지역에서는 ANN의 input으로 사용된 Dummy가 오히려 예측 신뢰성을 떨어뜨리는 결과를 보였다.