• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2009.04a
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• pp.97-100
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• 2009

신뢰성 분석은 불확실성으로 인한 제품의 성능 변동을 안전확률이나 파괴확률로 정량화 하여 설계에 이용하기 위해 연구되어 왔다. 불확실성은, 데이터의 양에 따라-물질의 본질적인 특성으로서의 많은 데이터가 주어진 경우의 물리적 불확실성과 부족한 데이터에서의 인식론적 불확실성으로 구분되고, 불확실성을 갖는 대상에 따라-입력변수 및 근사모델 불확실성으로 구분된다. 물리적 불확실성에 대한 연구는 많이 진행되어 왔지만, 실제 산업현장에는 부족한 데이터로 인한 인식론적 불확실성이 지배적이며 이에 대한 연구는 최근에서야 진행되고 있다. 불확실성을 고려하는 신뢰성 기반 설계에는 효율성을 위해 실제모델을 대체하는 근사모델이 이용되는데, 근사모델법 자체에 대한 연구는 많이 진행되어 왔으나, 근사모델 이기 때문에 존재하는 불확실성을 고려한 연구는 최근에서야 연구되기 시작하였다. 본 연구에서는 베이지안 접근법에 기반하여 입력변수 및 근사모델 불확실성을 통합 고려하는 새로운 신뢰성 분석 기법을 제시하고 수치예제를 통해 타당성을 증명한 후, 이를 공학문제에 적용한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.316-319
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• 2021

블록체인은 블록체인 네트워크에 참여하는 모든 노드에 동일한 원장을 중복 저장함으로써 참여자 모두에게 데이터가 공개되며, 이를 통해 데이터의 투명성을 확보하고 참여자 다수의 합의를 통해 데이터의 신뢰성을 보장하는 기술이다. 현재의 블록체인 시스템은 이러한 데이터 소유의 탈중앙화를 통해 데이터의 신뢰성을 확보할 수 있게 되었으나, 합의, 저장, 분석 등 여러 방면에서 확장성 한계로 인해 주로 가상 자산의 거래에만 활용되고 있다. 본 논문은 다양한 일반 산업 및 비즈니스에서의 블록체인 기술의 활용성을 증대하기 위해 요구되는 데이터의 다양성, 대규모 용량, 대용량 데이터, 트랜잭션 처리 속도 등 저장 확장성 문제를 해결하기 위한 고확장성 블록체인 저장 기술을 제안하고 설계 개념 및 특징, 그리고 고확장성 저장 기술을 제공하기 위한 시스템 SW 구조를 제시한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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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.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.50 no.10
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• pp.21-29
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• 2013

This paper proposed the architecture of the authentication and the transmission for high reliable emergency data management based on U-healthcare wireless mesh networks. In U-healthcare monitoring service, the high reliable bio data management as well as the data transmission are required because the monitoring emergency bio data is related linked to life. More specifically, the technologies of the identity authentication of the measuring bio data, the personalized emergency status diagnosis who is authenticated the bio data and the emergency data transmission are important first of all. To do this, this paper presents the structure and protocol of the identity authentication management with using the extended IEEE 11073 PHD, the structure of policy-based management of the emergency bio data for the highly reliable management and the resilient routing protocol based on wireless mesh network for the reliable data transmission.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.784-786
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• 2004

오버레이 멀티캐스트는 인터넷에서 확장성 있는 일-대-다, 다-대-다 데이터 전송을 제공하기 위한 메커니즘으로 제안되었다. 하지만, 데이터 전송이 각 멤버들의 패킷 전송에 의존하게 되므로 한 멤버의 고장은 하위 멤버들이 데이터를 받을 수 없게 만든다 더욱이, 보다 높은 상위 계층의 멤버가 고장날수록 더 많은 하위 멤버들이 데이터를 받을 수 없게 된다. 본 논문에서는 오버레이 멀티캐스트에서 신뢰성 있는 데이터 전송을 위한 메커니즘을 제안한다. 제안된 메커니즘은 단-대-단 지연을 일정 간 이하로 유지시킬 수 있는 동시에 노드의 고장 확률에 기반 하는 오버레이 데이터 전송 트리(DDT)를 구성한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.107-108
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• 2020

최근 센서데이터 활용 영역이 넓어지면서 데이터 분석 서비스가 활성화되고, 분석을 용이하게 할 수 있는 환경으로 진화하고 있다. 이에 따라 센서데이터의 신뢰성 보장이 필요하다. 신뢰성을 갖는 환경모니터링을 위해서는 센서로부터 수집된 환경 데이터의 분포 및 값을 살펴본 후 데이터가 표현하는 현상을 더 잘 이해하고, 센서 및 센서데이터에 대한 잠재적인 특이점을 발견을 선행하여야 한다. 이를 위해 EDA를 통해 수집된 센서 값을 시각화하고 분석에 주어진 데이터의 개별 속성의 특징 및 상관관계를 도출한다. 본 연구의 EDA 분석 결과는 센서데이터의 신뢰성을 평가하기 위해 사용한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.01a
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• pp.13-16
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• 2018

본 논문에서는 무선 센서 네트워크 환경에서 신뢰성 있는 데이터 패킷 전송을 위한 효율적인 스케줄링 기법을 제안한다. 무선 네트워크는 수천 개의 센서노드, 게이트웨이, 그리고 소프트웨어로 구성된다. 큐러닝(Q-learning)을 기반으로 한 스케줄링 기법은 동적인 무선센서 네트워크 환경의 실시간 및 비실시간적인 데이터에 대한 사전 지식을 필요로 하지 않는다. 따라서 최종 결과 값을 도출하기 전에 스케줄링 정책을 구할 수 있다. 제안하는 기법은 데이터 패킷의 종류, 처리시간, 그리고 대기시간을 고려한 기법으로 신뢰성 있는 데이터 패킷의 전송을 보장하고, 전체 데이터 패킷에 공정성을 부여한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통해 기존의 FIFO 알고리즘과 비교하여 제안하는 스케줄링 기법이 전체 데이터 패킷에 대한 공정성 및 신뢰성 측면에서 우수함을 증명하였다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.41 no.2
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• pp.245-268
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• 2024

As the recognition of data's value increases, the role of data repositories in managing, preserving, and utilizing data is becoming increasingly important. This study investigates ways to enhance the trustworthiness of data repositories through obtaining CoreTrustSeal (CTS) certification. Trust in data repositories is critical not only for data protection but also for building and maintaining trust between the repository and stakeholders, which in turn affects researchers' decisions on depositing and utilizing data. The study examines the CoreTrustSeal, an international certification for trustworthy data repositories, analyzing its impact on the trustworthiness and efficiency of repositories. Using the example of DataON, Korea's first CTS-certified repository operated by the Korea Institute of Science and Technology Information (KISTI), the study compares and analyzes four repositories that have obtained CTS certification. These include DataON, the Physical Oceanography Distributed Active Archive Center (PO.DAAC) from NASA, Yareta from the University of Geneva, and the DARIAH-DE repository from Germany. The research assesses how these repositories meet the mandatory requirements set by CTS and proposes strategies for improving the trustworthiness of data repositories. Key findings indicate that obtaining CTS certification involves rigorous evaluation of organizational infrastructure, digital object management, and technological aspects. The study highlights the importance of transparent data processes, robust data quality assurance, enhanced accessibility and usability, sustainability, security measures, and compliance with legal and ethical standards. By implementing these strategies, data repositories can enhance their reliability and efficiency, ultimately promoting wider data sharing and utilization in the scientific community.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2000.11a
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• pp.53-62
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• 2000

다양한 컴포넌트들로 구성된 시스템의 수명 데이터는 시스템 컴포넌트들의 신뢰성을 추정하는데 많이 사용된다. 하지만 비용이나 고장진단의 기술적 문제 때문에 시스템 고장의 정확한 원인을 밝혀내기는 어렵다. 시스템이나 컴포넌트의 수명 데이터 중 정확한 고장원인을 알 수 없는 데이터를 마스크 데이터라 한다. 본 연구는 마스크데이터와 베이지안 추정의 연구방향을 살펴보고, 그리고 고장률의 비정보 사전분포를 이용하여, 컴포넌트가 직렬로 구성된 시스템의 수명 데이터가 마스크 데이터를 갖는 지수분포의 시스템 컴포넌트 고장률을 추정 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.854-856
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• 2022

본 논문에서는 설명가능한 머신러닝 모델과 관련된 다양한 도구를 활용해보고, 최근 각광받는 주제인 신뢰성에 대해서도 고찰해보았다. 근래의 인공지능 모델은 설명력을 덧붙여 정보 장벽을 낮추는 방향으로 진화하고 있다. 이에 따라 AI 모형이 제공하는 정보량이 늘고 사용자 진화적 인 방식으로 바뀌면서 사용자층이 확대되고 있는 추세이다. 또한 데이터 분석 분야의 영향력이 높아지고 연구 주체들이 다양해지면서, 해당 모델이나 데이터에 관한 신뢰성을 확보해야한다는 요구가 많아지고 있다. 이에 많은 연구자들이 인공지능 모델의 신뢰성의 확보를 위해 노력하고 있다. 본 연구에서는 이러한 노력의 발자취를 따라가보면서 인공지능의 설명가능성에 관하여 소개하려고 한다. 그 과정에서 민감한 데이터를 다루어보면서 신뢰성 활보의 필요성에 대해서도 논의해보려고 한다.