• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2013.04a
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• pp.84-85
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• 2013

방염제품의 내구신뢰성은 국민의 화재 안전성 확보를 위한 필수 불가결의 요소로 이들 제품의 내구성능 예측은 방염성능의 지속적 유지를 위한 방염시설물 유지 관리 측면에서도 상당히 중요하다. 본 논문에서는 방염도료의 내구신뢰성 예측 및 확보를 위한 방염도료 가속수명법에 관한 연구로써, 방염도료의 고장 원인분석을 진행하였으며, 현장시험 및 현장 모사 실내 가속촉진시험을 진행하였다. 실내 가속촉진시험은 방염도료의 현장 주고장모드인 온 습도 사이클 시험으로 진행하였으며, 시험 척도로서 화학발광을 분석하여 적용하였으며 현장 데이터와 실내 촉진데이터와의 상관성 규명을 위하여 Mitab 등의 통계적 기법을 이용하여 고장유형 및 상관성을 규명하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.629_631
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• 2009

산업용전동기는 신뢰성을 바탕으로 설계 및 제작되어 상용전압에 대한 기기의 신뢰성은 충분히 검증되어 있지만 스위칭 소자에 의해 주어지는 펄스상의 전압에 대하여는 신뢰성을 확보하지 못하고 있다. 본 연구에서는 인버터용 전동기의 신뢰성에 영향을 미치는 각종 변수(케이블의 길이, 단자전압, 습도, 온도, 스위칭 주파수 등)들을 검토하고 각 변수들 간의 상관관계를 실험을 통하여 분석하고 이를 통하여 전동기의 신뢰성을 예측할 수 있는 자료를 확보하여 인버터용 전동기의 신뢰성을 제고하고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10c
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• pp.18-20
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• 2008

산업용전동기는 신뢰성을 바탕으로 설계 및 제작되어 상용전압에 대한 기기의 신뢰성은 충분히 검증되어 있지만 스위칭 소자에 의해 주어지는 펄스상의 전압에 대하여는 신뢰성을 확보하지 못하고 있다. 본 연구에서는 인버터용 전동기의 신뢰성에 영향을 미치는 각종 변수(케이블의 길이, 단자전압, 습도, 온도, 스위칭 주파수 등)들을 검토하고 각 변수들 간의 상관관계를 실험을 통하여 분석하고 이를 통하여 전동기의 신뢰성을 예측할 수 있는 자료를 확보하여 인버터용 전동기의 신뢰성을 제고하고자 한다.

• Convergence Security Journal
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• v.22 no.3
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• pp.101-110
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• 2022

As the cases of using artificial intelligence in various fields increase, attempts to solve various issues through artificial intelligence in the intrusion detection field are also increasing. However, the black box basis, which cannot explain or trace the reasons for the predicted results through machine learning, presents difficulties for security professionals who must use it. To solve this problem, research on explainable AI(XAI), which helps interpret and understand decisions in machine learning, is increasing in various fields. Therefore, in this paper, we propose an explanatory AI to enhance the reliability of machine learning-based intrusion detection prediction results. First, the intrusion detection model is implemented through XGBoost, and the description of the model is implemented using SHAP. And it provides reliability for security experts to make decisions by comparing and analyzing the existing feature importance and the results using SHAP. For this experiment, PKDD2007 dataset was used, and the association between existing feature importance and SHAP Value was analyzed, and it was verified that SHAP-based explainable AI was valid to give security experts the reliability of the prediction results of intrusion detection models.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.34 no.2
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• pp.56-67
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• 2006

The reliability and failure mode effect analysis are effective means to achieve efficient and cost-reduction design for satellite development. The failure rate of COTS (Commercial-Off-The-Shelf) parts required for reliability analysis is not usually provided from the manufacturer. Space environment factors based on empirical data obtained from MIL-HDBK-217F can be applicable to the reliability calculation. As a radiation environment factor, the occurrence rate of SEL (Single Event Latch-up) is additionally incorporated for the failure rate prediction. In this paper, the statistical reliability analysis method for low-cost small satellite using COTS parts is suggested. This statistical reliability analysis was applied to HAUSAT-2 small satellite whose electronic boxes are consisted of many COTS parts to calculate the system reliability at the end of design mission life.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.04b
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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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.86-86
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• 2016

본 연구는 가뭄 예측에 대한 오차를 알고리즘과 결합하여 다층 퍼셉트론 (Multi-layer Perceptron, MLP) 네트워크 구조를 인공신경망 모형에 적용하고, 표준강수지수(Standard Precipitation Index, SPI)를 입 력 및 출력 변수로 구성하여 가뭄예측을 시도하였다. 예측모델을 평가하기 위해 기상청 산하의 59개 관측소에 대한 1980년부터 2015년까지의 기상자료를 적용하였으며, 수립된 자료를 활용하여 한반도 전역의 가뭄에 대한 시공간적인 분석을 수행하였다. 단기가뭄 예측성능을 평가하기 위해 2000년에서 2015년까지 16년간의 모의결과를 ROC 분석을 통하여 시공간적 단기가뭄 예측성능을 평가하고 혼동행렬(Conversion Matrix) 구성에 대한 조건적 확률의 다각적 검토를 통해 모델 예측에 대한 정확성(Accuracy), 신뢰성(Precision) 등 다양한 예측성능에 대한 평가를 수행하고 2016년 가뭄전망을 제시하고자 한다.

• The Magazine of the IEIE
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• v.18 no.2
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• pp.46-54
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• 1991

현대에 개발되는 시스팀은 고성능, 다기능이 요구되며 그 요구가 사용자 관점에서 볼 때 고신뢰성이 한층 요구 되어지고 있다. 연구 개발 단계의 초기 단계에서 설정된 품질 목표치, 즉 신뢰도(reliability), 가용도(availability), 정비도(mailtailability)를 기준으로 연구 개발 단계별로 품질 및 신뢰성 활동들이 구체화 된다. 특정 시스팀이 하나의 building block의 개념으로 구체화 되고 시스팀의 계층 구조를 물리적 구조로 분류되는 시스팀 설계 단계에서 시스팀 블록 단위의 신뢰도 배분(reliability allocation)이 이루어진다. 시스팀의 설계가 완료된 상태에서 상세 설계되어 제품이 실현되며, 시제품에 대한 신뢰도 예측(reliability prediction)업무가 착수된다. 시스팀의 품질목표치를 겨냥한 실질적인 품질 및 신뢰성 활동들이 신뢰도 배분치 및 시스팀 신뢰도 목표치로 bottom-up 방식으로 접근하게 됨에 따라, 본고에서는 시스팀의 품질 목표치를 달성하기 위해 가장 원천적으로 기본이 될 수 있는 전자부품의 품질 수준을 분석하고, 신뢰성 관련 제반 시험 기술을 분석 기술하고자 한다.

• The korean journal of orthodontics
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• v.30 no.1 s.78
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• pp.115-126
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• 2000

Dental arch expansion is one of the method used to solve the dental crowding problem by non-extraction. Many formulae using tooth size have been suggested to predict ideal inter-premolar and inter-molar width. The purpose of this study was to evaluate the adequacy of some upper dental arch width prediction methods, namely Pont's method, Schmuth's method and Cha's method. The sample consisted of the casts of 119 Korean young adults who had no muscular abnormality, no skeletal discrepancy, and Angle's Class I molar relationships. Measurements were obtained directly from plaster casts; they Included mesiodistal crown diameters of the four maxillary incisors, as well as maxillary inter-first-premolar and inter-first-molar arch widths as specified by Pont. The correlation coefficients between the sum of incisors(SI) and upper dental arch width were calculated. The differences between predicted width and actual width were classified as overestimated, properestimated, and underestimated. The data obtained from each group were analyzed for statistical differences. The results were as follows : 1. Upper dental arch width indices were calculated from SI in normal occlusion (81.96 : premolar index, 62.55 : molar index). 2. Low correlations between SI and arch width were noted in normal occlusion (0.50 in the inter-premolar width, 0.39 in the inter-molar width). 3. Pont's formula and Schmuth's formula tended to overestimate the inter-premolar width. A more even distribution of estimates was noted in Cha's fomula. 4. Cases within $\pm$1 mm range of observed inter-premolar width were $45\%$ in the Cha's formula, $40\%$ in the Pont's formula, and $39\%$ in the Schmuth's formula. 5. All formulae had a tendency to underestimate the inter-molar width, but Cha's formula had better predictability than others. 6. Cases within $\pm$1 mm range of observed inter-molar width were $40\%$ in the Cha's formula, $29\%$ in the Pont's formula, and $13\%$ of Schmuth's formula. The data presented in this study does not support the clinical usefulness of ideal arch width prediction methods using the mesiodistal width of maxillary incisors.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.9 no.4
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• pp.92-100
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• 2008

Productivity is acknowledged as a very important factor for successful construction projects. Various data items collected daily form a construction site can be used for monitoring its productivity by analyzing them. However, no analytical methods for that purpose have been established in the domestic construction industry yet. Previous researches that utilized OLAP and data mining to analyze the factors that affect the productivity did not do well with predicting future cases with sufficient reliability. This research therefore proposes a new analytical process which is capable of figuring out the factors that would affect the productivity of future projects, through qualitative and quantitative analysis of the data collected from past projects.