• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07d
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• pp.2753-2755
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• 2001

소프트웨어 신뢰도에서 지금까지 여러 연구자들이 적용한 가정사항은 프로그램의 고장율이 잔여결함의 미지수에 대한 일정한 배수라고 한 것이다. 이는 모든 결함이 프로그램의 고장율에 동일한 양으로 기여한다는 것을 의미한다. 우리는 이 가정에 대해서 대안을 제시한다. 제안된 모델은 잔여결함을 중시하는 전의 것에 비하여 고장수정을 조기에 수행할 수 있게 함으로써 신뢰성 향상에 커다란 효과가 있다. 이 결함들이 전체적인 고장율에 가장 큰 공헌을 하기 때문에 그들 자신이 일찍이 나타나서 곧 수정될 수 있다는 장점이 있다. 모델은 취급하기가 쉬워서 다양한 신뢰도 척도를 계산할 수 있다. 목표 신뢰도를 얻기 위한 전체 수행시간과 목표 신뢰도를 얻기 위한 총 결함의 수를 예측할 수 있다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.40 no.2
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• pp.26-37
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• 2003

An optimal software release, which is related to the development cost, error detection and correction under the various operation systems, is a critical factor for managing project. This paper described optimal software release issues to predict the release time of large switching system with the system stability point of view and evaluated a timely supply of target system, proper utilization of resources under the software reliability valuation basis. Finally, Using initial failure data, based on the exponential reliability growth model methodology, optimal release time, and analysis of failure data during the system testing and managing methodologies were presented.

• Annual Conference of KIPS
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• 2001.10a
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• pp.397-400
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• 2001

본 논문에서는 운전 단계중의 상용소프트웨어 성장활용을 설명한 수 있고 또 현장 고장 데이타로부터 활용성장을 예측하는데 관계되는 인자를 결합할 수 있는 새로운 모델을 개발한다. 이 모델은 상용 소프트웨어의 실제 황용이 시간의 멱수 함수로 나타난다는 가정으로부터 생기는 웨이블 분포에 근거한다. 선형신뢰도모델은 잔여결함의 평균크기와 작업량이 일정하고 겉보기 결함밀도가 실제 결함밀도와 동일하다는 가정 하에 유도된다. 기하학적모델은 결함을 수정함에 따라 평균결합크기가 기하학적으로 감소한다는 가정에 있어서 파이가 있다. 한편, Rayleigh모델은 잔여 결함의 평균크기가 시간에 따라 선형적으로 감소한다는 가정에 있어서 차이가 있다. 본 논문에서는 소프트웨어의 신뢰도 요인의 거동을 가정하여 이러한 다양성을 수용하기 위한 모델링을 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2004.05a
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• pp.68-68
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• 2004

기계기술의 지속적인 발달과 신기술의 개발로 인해 산업전반의 기반 기술인 기계 장치산업은 점점 복잡해지고 또한 다양화되면서 장치시설을 건전하고 신뢰성 있게 유지하고 관리하는 문제가 중요하게 대두되고 있다. 이중 가스 및 오일을 운송하는 배관은 대부분 지하에 매설되어 있고, 다양한 환경에 위치하여 있는데, 이러한 배관은 설치한지 오래되면 여러 가지 환경적 영향에 의해 부식과 같은 결함이 발생되고(Fig. 1과 Fig 2 참조) 이러한 결함이 성장하여 임계크기에 도달하여 대형 재난으로 발전하는 사고가 종종 보고 되고 있으며 이로 인한 경제적, 사회적 손실이 지대하기 때문에 매우 중요하게 인식되고 있다.(중략)

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.7 no.4
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• pp.46-52
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• 2002

Due to the administrative expand and the paradigm shift in global environments, the range for the enterprises assessment are now expanding to inclusive administration assessment including all kinds of accidents in work places as well as products and services. Therefore continuous investment and concern to safety and health are needed since some faults in safety and health lead to the enormous expense as well as decline of brand image. In this paper, n are concerned with the safety administration in industrial field and analyze the accident data, before and after the establishment of specialized organization for accident prevention, using the reliability growth model of Duane. The validity of the model is verified under the assumptions of NHPP(non-homegeneous Poisson process) of the accidents.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.16 no.4
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• pp.151-162
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• 2011

Mobile applications are growing fast and the rising popularity of smartphones, which was supposed to take the market even further. The purposes of this study are as follows. First, we find out what really drives the trust and the intention to continuance use the mobile applications. Second, we explore gender differences in perceptions and relationships between the quality factors and trust. The 231 sets of data collected from 120 male and 111 female, who use the smartphones, were tested against the model using PLS 2.0. The results of this study are as follows. First, perceived usefulness and connectivity had an effect on trust and continuance intension. Second, gender had moderate effect on the relationship between quality factors and trust.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.17 no.2 s.74
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• pp.49-60
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• 2002

소프트웨어 관리 모델은 크게 소프트웨어 프로젝트 견적 모델과 소프트웨어 설계평가 모델, 소프트웨어 복잡성 모델, 소프트웨어 신뢰도 성장 모델, 소프트웨어 프로세스 개선 모델 등으로 나누어진다. 그 중에서도 개발된 소프트웨어를 정량적으로 분석하여 평가하는 모델이 소프트웨어 복잡도 모델이다. 본 논문은 이런 관점에서 대표적인 소프트웨어 복잡성 모델에 대한 적용법에 대해 기술하고 개발중인 교환시스템의 소프트웨어에 대해 volume metrics와 process complexity metrics 방법에 대한 분석 결과와 기타 시스템 개발을 수행하는 과정에서 발생되고 있는 문제점들에 대해 다각도로 분석을 하여 이를 연구개발 및 프로젝트 관리에 활용하고자 한다.

• Journal of Industrial Convergence
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• v.21 no.8
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• pp.51-58
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• 2023

Blockchains have recently struggled to design for the ideal distributed trust networks by solving scalability trilemma. However, local conflicts between some countries lead to imbalance on energy distribution. Besides, blockchain networks (e.g., Bitcoin) currently consume enormous energy for transaction and mining. The existing data volume based trust model evaluated an increasing blockchain size better than Lubin's trust model in scalability trilemma. In this paper, we propose a scalability based energy model to evaluate sustainability for blockchain networks, considering energy consumption for transaction, time duration, and the blockchain size of growing blockchain networks. Through the rigorous numerical analysis, we compare the proposed scalability based energy model with the existing model for the satisfaction and optimal blockchain size. Thus, the scalability based energy model will provide an assessment tool to choose the proper blockchain networks to solve scalability trilemma problem and prove sustainability.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.12
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• pp.3821-3828
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• 2000

Many software projects collect grouped failure data (failures in some failure interval or in variable time interval) rather than individual failure times or failure count data during the testing or operational phase. This paper presents the neural network (NN) modeling that is dble to predict cumulative failures in the variable future time for grouped failure data. ANN's predictive ability can be affected by what it learns and in its ledming sequence. Eleven training regimes that represents the input-output of NN are considered. The best training regimes dre selected rJdsed on the next' step dvemge reldtive prediction error (AE) and normalized AE (NAE). The suggested NN models are compared with other well-known KN models and statistical software reliability growth models (SHGlvls) in order to evaluate performance, Experimental results show that the NN model with variable time interval information is necessary in order to predict cumulative failures in the variable future time interval.

• Journal of Venture Innovation
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• v.7 no.2
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• pp.143-152
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• 2024

Recently, as a lot of software with AI functions has been developed, the number of software products with various prediction functions is increasing, and as a result, the importance of software quality has increased. In particular, as consideration for functional safety of products with AI functions increases, software quality management is being conducted at a national level. In particular, the GS Quality Certification System is a quality certification system for software products that is being implemented at the national level, and the GS Certification System is also researching quality evaluation methods for AI products. In this study, we attempt to present an evaluation model that satisfies the basic conditions of software quality based on international standards among the various quality evaluation models presented to verify software reliability. Considering the software quality characteristics of the artificial intelligence sector, we study quality evaluation models, diagnose quality, and predict failures. .In this study, we propose an international standard model for artificial intelligence based on the software reliability growth model, present an evaluation model, and present a method for quality diagnosis through the model. In this respect, this study is considered to be important in that it can predict failures in advance and find failures in advance to prevent risks by predicting the failure time that will occur in software in the future. In particular, it is believed that predicting failures will be important in various safety-related software.