건설공사의 설계 및 시공단계에 BIM 모델의 활용성이 증대되면서 유지관리단계의 BIM 활용성 증대도 예상되고 있다. 유지관리단계에는 이미 작업이 완료된 설계 및 시공단계에 생성된 BIM 객체들을 사용하게 되므로, 활용하는 BIM 객체가 설계단계에 제작된 인증 모델인지 신뢰도 검증이 필요하다. 특히 철도시설물과 같이 토목, 건축, 전기, 신호, 궤도 등 다양한 공정과 기관으로 구성된 BIM 활용 프로젝트에서는 BIM 모델의 신뢰도가 더욱 중요도를 갖게 된다. 본 연구에서는 유지관리단계에서 사용하는 BIM 모델의 신뢰도를 확보하기 위한 방안으로 블록체인기술을 사용하는 방법을 제안하고 있으며, 이를 위해 BIM에 블록체인기술을 적용하기 위한 블록의 구조와 상세 프로세스를 구성하였다. 또한 이러한 과정을 실제 시설물의 BIM 모델에 적용하여 블록을 생성함으로써 블록체인 기술이 BIM 모델의 신뢰도 확보를 위한 도구로 사용될 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 7개의 PWR 사용후핵연료집합체를 운반할 수 있는 KSC-7 수송용기의 건식수송조건에 대한 열적 건전성을 평가하였다. 수송용기 축소모델을 제작하여 열시험을 수행하였고 또한, 시험조건과 동일한 조건으로 열전달해석을 수행하여 두가지 결과를 비교 분석함으로써 시험 및 해석결과에 대한 신뢰성을 검증하였다. 신뢰성이 검증된 해석방법을 이용하여 수송용기 본체 및 핵연료집합체에 대한 열전달해석을 수행함으로써 방사선차폐체 및 핵연료봉에 대한 열적 건전성을 입증하였다. 또한, 수송용기의 온도상승에 따른 구조적 건전성을 평가하기 위한 열응력해석을 수행하였다.
본 논문에서는 Sussman과 Siegal이 제안한 정보수용모델을 기반으로 유튜브 품질과 유튜버에 대한 신뢰성이 정보의 유용성과 정보수용태도에 어떻게 영향을 미치는지 설명하는 모델을 제안한다. 아울러 본 연구에서는 유튜브 장르가 이 모형 내에서 어떤 조절효과를 갖는지도 살펴본다. 실증분석 결과 전체 장르를 대상으로 조사했을 때 유튜브 품질과 유튜버에 대한 신뢰성 모두가 정보의 유용성에 유의한 영향을 미쳤으며, 이는 다시 정보수용 태도에 유의한 영향을 미치는 것으로 조사되었다. 하지만 정보장르를 대상으로 조사했을 때에는 유튜브 품질만 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났고, 유희장르에서는 유튜버에 대한 신뢰성만 유의미한 영향을 미치는 것으로 조사되었다. 이러한 본 연구의 결과는 유튜브를 정보 제공 도구로 활용하는 비즈니스 전략 수립에 대한 다양한 시사점들을 제공하고 있다.
다양한 분야에서 인공지능을 활용한 사례가 증가하면서 침입탐지 분야 또한 다양한 이슈를 인공지능을 통해 해결하려는 시도가 증가하고 있다. 하지만, 머신러닝을 통한 예측된 결과에 관한 이유를 설명하거나 추적할 수 없는 블랙박스 기반이 대부분으로 이를 활용해야 하는 보안 전문가에게 어려움을 주고 있다. 이러한 문제를 해결하고자 다양한 분야에서 머신러닝의 결정을 해석하고 이해하는데 도움이 되는 설명 가능한 AI(XAI)에 대한 연구가 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 머신러닝 기반의 침입탐지 예측 결과에 대한 신뢰성을 강화하기 위한 설명 가능한 AI를 제안한다. 먼저, XGBoost를 통해 침입탐지 모델을 구현하고, SHAP을 활용하여 모델에 대한 설명을 구현한다. 그리고 기존의 피처 중요도와 SHAP을 활용한 결과를 비교 분석하여 보안 전문가가 결정을 수행하는데 신뢰성을 제공한다. 본 실험을 위해 PKDD2007 데이터셋을 사용하였으며 기존의 피처 중요도와 SHAP Value에 대한 연관성을 분석하였으며, 이를 통해 SHAP 기반의 설명 가능한 AI가 보안 전문가들에게 침입탐지 모델의 예측 결과에 대한 신뢰성을 주는데 타당함을 검증하였다.
고온구조물은 고온에서의 운전상태에 따라 복잡한 하중이력을 경험하게 됨으로써 상온에서 발생하는 손상 기구와는 달리 온도 의존성을 가질 뿐만 아니라, 상온에서 볼 수 없는 크립-피로의 상호작용에 의한 손상현상이 나타나게 된다. 따라서 고온 구조물의 건전성 평가를 위한 비탄성 해석을 신뢰성 있게 수행하기 위해서는 구조물의 비선형 거동을 비교적 정확히 예측할 수 있는 통합 구성방정식의 개발 및 적용과 온도에 따른 재료의 물성치 확보가 필수적이다. 본 연구에서는 통합 점소성 모델인 수정된 Chaboche 모델에 대해서 내연적 시간 적분법을 적용하여 ABAQUS의 UMAT으로 구현하였고, 개발된 프로그램을 이용하여 INCONEL 718을 사용한 단순 인장해석, 반복 소성 특성해석 및 크립 해석을 수행하여 프로그램의 신뢰성을 평가하였다. 또한 원공이 있는 평판에 대한 예제해석을 수행함으로써 개발된 프로그램이 고온구조물의 건전성 평가를 위한 비탄성 해석에 적절하게 적용될 수 있음을 확인하였다.
자가 적응 시스템은 사람의 직접적인 개입 없이 자율 제어를 통한 자가 최적화 (self-optimization), 자가 치유 (self-healing) 등의 능력이 요구되고, 이러한 시스템은 시스템이 조달된 환경과 시스템 내부 상황을 고려한 적절한 적응 정책과 목표 평가를 통해 시스템의 신뢰성을 보장할 수 있어야 한다. 목표 기반의 자가 제어 시스템은 목표 만족도에 따라 시스템을 자율 제어하기 때문에 목표 기반 자가 적응 시스템에서의 목표 만족도(goal satisfaction) 평가는 매우 중요하지만 기존의 연구들의 목표 만족도 평가 방법에서는 환경 변화가 반영되지 않는다는 한계가 있다. 본 논문에서는 목표 모델에서의 상위 목표에 대한 하위 목표들의 기여도에 따라 가중치를 부여하고 시스템의 외부 환경 변화에 따라 가중치를 동적으로 변경하는 방법을 제안한다. 이를 통해 기존의 목표 평가 방법보다 사용자의 요구가 잘 반영되고 신뢰성 높은 평가가 가능하다.
우리나라는 2016년 경주 지진과 2017년 포항 지진 이후 지진 재해 방지 대책의 필요성이 증가하고 있으며, 지진 피해 정량화를 위해 신뢰성 있는 지진 재해도 해석 기법과 지반운동 모델이 요구된다. 최근 심층 지하 시설에 대한 수요가 증가하고 있다. 이에 따라 지하 암반층에서의 지진 재해 정량화 기법의 정확성 확보가 필요하다. 본 연구에서는 국내 시추공 관측소에서 계측된 지반운동 자료를 활용하여 지하 암반층에서의 지반운동을 예측할 수 있는 모델을 제안하였다. 스펙트럴 가속도의 0.01~10초 주기 중 17개를 대상으로 경험적 기법 중 회귀분석을 적용하여 지반운동 모델을 개발하였다. 지반운동 모델의 예측 성능을 평가 및 개선하기 위해 잔차 분석을 수행하고, 보정 인자를 모델식에 추가하였다. 제안된 모델을 적용하였을 때 잔차의 구간 평균이 0에 근접하였고, 기존 국외 모델들과 유사한 종합 잔차의 표준편차를 확인함으로써 제안된 모델의 신뢰성을 확인하였다.
현재 많이 사용되고 있는 P2P 개념으로는 순수 P2P와 변형 P2P 구조가 있다. 순수 P2P의 모델에는 Gnutella와 Ktella등의 형태가 존재하고 변형 P2P로는 무수히 많은 형태가 존재한다. 순수 P2P 모델의 경우에는 정보 공유에서 연결성을 장점으로 Gnutella의 형태를 응용한 형태로 많이 사용되고 있지만 정보를 검색하거나 제공하기 위해 많은 트래픽을 소모하게 된다. 이와는 달리 변형 P2P 모델들 중 정보 공유 모델들이 존재하는데 이 모델들은 사용자에게 효율적이고 빠른 검색과 색인을 제공하기 위해 기존의 서버/클라이언트 형태를 취하고 있지만 확장성에 있어서 제공하는 서버의 능력에 의존할 수 밖에 없다. 파일공유 모델의 Peer들에 대해 연결성 유지를 위한 많은 부하와 사용자에 있어서 그룹에 대한 형태의 문제점 그리고 서버의 Fail로 인한 비 연결성에 대한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 라우팅 프로토콜 기법에서의 접근과 계층적 구조를 적용하고 Backup 시스템을 포함해서 대규모 네트워크에서 효율적인 그룹관리와 동적인 서버의 지정으로 신뢰성을 유지하기 위한 시스템을 설계 구현하여 그 우수성을 검증하였다.
Reliability analysis is of great importance in the advanced product design, which is to evaluate reliability due to the associated uncertainties. There are three types of uncertainties: the first is the aleatory uncertainty which is related with inherent physical randomness that is completely described by a suitable probability model. The second is the epistemic uncertainty, which results from the lack of knowledge due to the insufficient data. These two uncertainties are encountered in the input variables such as dimensional tolerances, material properties and loading conditions. The third is the metamodel uncertainty which arises from the approximation of the response function. In this study, an integrated method for the reliability analysis is proposed that can address all these uncertainties in a single Bayesian framework. Markov Chain Monte Carlo (MCMC) method is employed to facilitate the simulation of the posterior distribution. Mathematical and engineering examples are used to demonstrate the proposed method.
가속열화시험은 가속수명시험시에 고장 개수가 적거나 심지어 고장이 발생하지 않는 경우에도 부품의 신뢰성을 평가할 수 있는 유용한 수단이 되고 있다. 본 연구에서는, 능동소자로 높은 유전용량을 갖는 적층 세라믹 콘덴서(X7R -55$^{\circ}C$~1$25^{\circ}C$)에 대한 가속열화시험을 실시하고, 정격온도의 최대치에서 다른 배율의 전압을 인가하여 단순선형회귀에 의한 특성치의 경시변화를 설명한다고 가정하였다. 최소제곱법을 적용하여 시료가 대수정규분포를 따를 때의 열화량을 설명한 후, 특성치-시간간의 선형관계 및 대수정규분포의 독립성을 검정하여 가정의 적절성을 검정하였다. 마지막으로 아이링모델에 의한 평균수명을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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