• 제목/요약/키워드: 신뢰성예측

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필드고장을 이용한 신뢰성예측 프로그램 개발 (A Development of a Reliability Prediction Program Using the Field Failure)

  • 백재진;이광원
    • 한국자동차공학회논문집
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    • 제20권2호
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    • pp.1-7
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    • 2012
  • A Failure data from operating condition includes various failures. Reliability evaluation by operating condition is more correct than test condition. Additional, the evaluation result by operating condition is widely used for quality assurance, forecasting amount of manufacturing at EOL. To discover valuable things from the failure data, arrangement of the failure data and information technique to handle data is needed among many failure data. This paper introduces a reliability prediction program to solve this problem based on the failure. And new technologies for parameters estimation with method of Graphic-Wizard-Parameters-Estimation and Genetic Algorithm are introduced.

인공신경망 모형을 활용한 강우 앙상블 생성 및 조합 (Generation and Combination of Rainfall Ensemble using Artificial Neural Network Model)

  • 김태림;신주영;주경원;허준행
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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    • pp.497-497
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    • 2018
  • 복잡한 기상조건 하에서 강우의 예측은 수문 기상 분야에서 필수적인 과정이라 할 수 있다. 특히 월 단위의 강우 예측은 장기적인 수자원 관리 및 계획 수립 시 매우 중요한 기준이 되기 때문에 보다 정확하고 신뢰도 있는 예측을 필요로 하고 있다. 이를 위해 전 지구적 기후 변동의 양상을 수치화 하여 나타낼 수 있는 기상인자의 활용이 활발해지고 있으며 다양한 모형을 기반으로 한 강우 예측이 수행되고 있다. 최근에는 인공지능 기법을 활용한 인공신경망 모형의 적용이 활발해짐에 따라 높은 예측력을 바탕으로 강우 예측에 대한 연구가 이루어지고 있지만 초기 가중치의 무작위성 또는 과적합으로 인한 문제도 함께 나타나고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모형의 활용성을 높이고 신뢰성을 확보하기 위한 강우 예측을 수행하고자 하였다. 이를 위해 다양한 기상인자를 활용하여 인공신경망 모형을 위한 정보를 구축하고 인공신경망 모형을 통해 생성되는 결과로부터 단일 예측이 아닌 앙상블 예측을 활용함으로써 강우 앙상블을 생성하고 조합하였다. 그 결과 인공신경망 모형을 통한 단일 예측보다 앙상블을 통한 예측으로 안정적이고 정확한 예측 결과를 산정할 수 있었으며 기존에 인공신경망 모형을 통한 예측의 문제점을 보완할 수 있었다.

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자이로의 신뢰성 예측모델에 관한 연구 (A Study on The Feliability Predication Model of Gyroscope)

  • 백순흠;문홍기;김호룡
    • 한국정밀공학회:학술대회논문집
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    • 한국정밀공학회 1993년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.475-481
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    • 1993
  • The objective of this study is to develope the reliability prediction model for Float Rated Integrating Gyroscope( :FRIG) at maximum loading. The equation of motion for FRIG is firstly derived to set up the reliability prediction model. To analysis reliability or all parts of the gyro is not easy due to their complicated structure. Therefore the failure parts are chosen by Failure Mode Effective Analysis (:FMEA). F.E.M is utilized to calculate loads for the selseced rotating assembly and pivot / jewel. The technical reliability is calculated by applying reliability design theory with these results and the performance reliability is sought through distribution estimation with error test data. The bulk reliability of gyroscope is sought by applying the two results. The present prediction results are compared with the accumulation time in good agreement.

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K-평균 군집화 데이터 증강을 통한 주가 심층 예측 (Deep Prediction of Stock Prices with K-Means Clustered Data Augmentation)

  • 한경훈;양희규;추현승
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제24권2호
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    • pp.67-74
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    • 2023
  • 금융 분야에서 주가예측연구는 거래 안정성 및 이익 실현 등을 목적으로 한다. 기존의 통계적 예측기법은 무작위로 예측한 결과와 정확도 측면에서 비슷하거나 낮은 예측 신뢰도 때문에 실제 거래 결정에 참고 되기 어렵다. 인공지능 모델은 데이터특성과 변동패턴을 학습해 예측하기 때문에 향상된 정확도를 달성한다. 그러나 장기간의 시계열 데이터를 사용해 주가를 예측하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 본 논문에서는 K-means 클러스터링 기반의 데이터 증강 및 입력 시퀀스의 Window-size 별 정규화 기법과 시계열 학습에 특화된 LSTM 모델을 활용하여 안정적이고 신뢰성 있는 주가예측 방법을 제안한다. 이를 통해 더욱 정확하고 신뢰성 있는 예측 결과를 얻고, 나아가 시장 안정성에 기여할 뿐 아니라 높은 수익도 추구할 수 있다.

뉴로-퍼지 모델 기반 단기 전력 수요 예측시스템: 신뢰도 계산 (Neuro-Fuzzy Model based Short-Term Electrical Load Forecasting: Reliability Computation)

  • 심현정;박래정;왕보현
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 A
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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.

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현장정재하시험을 이용한 말뚝 거동특성 수치해석 예측기법의 신뢰성 검증 (Reliability Verification of Numerical Prediction Method on Pile Behaviour Characteristics using Field Static Loading Test)

  • 남호성;백승철
    • 한국지반환경공학회 논문집
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    • 제18권9호
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    • pp.11-18
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    • 2017
  • 수치해석기법을 이용한 말뚝의 거동특성 예측방법은 정재하시험비가 고가이기 때문에 공사 전 말뚝의 거동을 예측할 수 있다는 장점으로 설계단계에서 널리 이용되고 있지만 그 신뢰성에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 실제 현장에서 말뚝의 거동과 수치해석으로 예측한 말뚝의 거동을 비교함으로써 수치해석 기법의 신뢰성을 검증하였다. 지반과 말뚝의 상호작용에 의한 말뚝의 거동을 정확하게 파악하기 위하여 정재하시험이 수행되는 지반에서 시추조사, 현장원위치시험 등을 통해 지반특성을 확인하였고, 실규모 정재하시험을 수행하여 말뚝의 거동특성을 분석하였다. 정재하시험이 수행된 방식과 동일하게 수치해석을 모사하여 재하시험과 동일한 하중단계에서 말뚝의 거동을 수치해석으로 모사하여 현장시험 결과와 비교함으로써 수치해석 기법의 신뢰성을 검증하였다.

SSD를 위한 SMART 기반 신뢰성 분석 방법론 및 도구 (Dependability Analysis Methodology and Tools based on SMART for SSD)

  • 김세욱;이상엽;전정호;최종무;양중섭;모연진;신영균
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(B)
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    • pp.33-36
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    • 2011
  • 본 논문에서는 SMART(Self-Monitoring Analysis and Reporting Technology)를 기반으로 SSD(Solid State Drives) 저장 장치의 신뢰성을 분석할 수 있는 방법론과 도구를 제안한다. 방법론은 SSD를 구성하는 플래시 메모리의 결함 종류, 결함들을 효과적으로 모니터링 할 수 있는 SMART 속성과 임계값, 그리고 이를 기반으로 SSD의 신뢰성을 예측할 수 있는 모델로 구성된다. 이 방법론은 신뢰성 분석 도구로 구현 되었으며, 이 도구는 Workload generator, SMART monitor, Dependability analyzer, 그리고 GUI viewer로 구성된다. 실제 두 회사에서 생산한 6개의 SSD를 이용하여 실험한 결과, SMART를 기반으로 SSD의 고장 예측이 가능하며, 여러 속성들을 동시에 고려하였을 때 예측의 정확도가 높아짐을 발견하였다.

철도신호제어용 소프트웨어의 신뢰도 모델링에 관한 연구 (A Reliability Modeling of Software for Railway Signalling Systems)

  • 이재호;신덕호;장선봉;안병구;지인호
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2006년도 춘계학술대회 논문집 전기기기 및 에너지변환시스템부문
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    • pp.319-322
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    • 2006
  • 안전필수시스템인 철도신호제어 시스템의 신뢰성은 하드웨어와 소프트웨어의 신뢰도에 의해서 결정된다. 하드웨어의 신뢰도는 상대적으로 많은 연구와 환경적 시험을 통하여 비교적 용이하게 예측하고 입증할수 있으나, 소프트웨어의 신뢰도는 반복실험결과에 의해서 추정해야 하므로, 입력 값에 따라서 신뢰도 추정치가 종속된다. 소프트웨어의 입력과 출력의 조합은 거의 Combinatoric으로 되기 때문 모든 경우를 시험하기는 블가능하다. 따라서 단순화된 방법에 의해서 소프트웨어의 신뢰도를 구하는 것이 중요한 문제로 부각되고 있다. 본 연구에서는 소프트웨어의 신뢰도를 예측하는 신뢰도 예측방정식(Reliability Prediction Equation)을 도출하여 신호제어시스템 소프트웨어에 대한 신뢰도 모델링을 수행하고자 한다.

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Time Series Model을 이용한 주요항만 해상교통량 예측

  • 유상록;정중식;김철승;정재용
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2013년도 추계학술대회
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    • pp.133-135
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    • 2013
  • 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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분산 실시간 시스템에서 신뢰성 향상을 위한 통신 부하 분석 (Communication Overhead Analysis for Improving Reliability in Distributed Real-Time Systems)

  • 구현우;홍영식
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
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    • pp.769-771
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    • 2005
  • 실시간 시스템은 논리적 정확성뿐만 아니라 시간적 정할성을 요구한다. 시간적 정확성을 만족시키기 위해 실시간 시스템의 설계자는 작업들의 스케줄 가능성에 대한 연구를 선행해야만 한다. 그리고 스케줄 가능성 분석을 위해 프로그램들에 대한 실행 시간 예측이 필요하다. 작업들의 실행 시간 예측을 위한 방법으로 측정과 정적 분석이 연구되었다. 측정 및 정적 분석은 비용 핀 확장성에 문제점을 지니고 있고 실시간 시스템의 발전을 따라가지 못하여 분석 결과의 정확성 밀 신뢰성이 만족스럽지 못하다. 본 논문에서는 정적 분석을 단일 실시간 시스템이 아닌 분산 실시간 시스템에 적용할 수 있는 확장된 정적 분석 도구의 개발에 초점을 둔다. 먼저 확장된 정적 분석 도구의 개발을 위해 통신 영향 요소의 분석 과정을 설계한다. 특히, 통신 부하의 영향 요소 중 통신 준비에 필요한 과정을 선행 예측 테이블로 작성하여 원시 프로그램 분석에 이용하고자 한다. 실행 시간에 영향을 미치는 요소들의 분석을 통해 원시 프로그램에서 자동적으로 예측된 실행 시간의 정확도와 신뢰도를 높인다.

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