• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2020년도 추계학술대회
• /
• pp.108-110
• /
• 2020

본 연구의 목적은 딥러닝 기법의 하나인 인공신경망 모델을 활용하여 선박의 가치평가 모델을 개발하는 것이다. 선박의 가치는 해운시장 변화와 밀접한 관계가 있으며, 경기 변동성이 크고 시장 민감성이 높은 해운시장의 특성상 가치의 불확실성 역시 높게 나타나고 있다. 이러한 선박가치의 중요성에도 불구하고 국내외적으로 선박가치평가의 체계 개선 및 평가모델의 객관성과 신뢰성을 제고시키기 위한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 방법을 통해 선박의 가치를 산출하는 새로운 평가모델을 제시하고자 한다. 가치평가의 대상은 중고 VLCC선이며, 선행연구를 통해 선박의 가치 변화를 유발하는 주요 요인들을 선별하여 변수를 설정하고 2010년 1월부터 현재까지의 해당 데이터를 확보하였다. 교차검증을 통해 파라미터들을 추정하여 인공신경망의 최적 구조를 식별하고 이에 대한 객관성과 신뢰성을 검증한 결과 인공신경망 모델의 가치평가 정확성이 우수함을 확인하였다. 본 연구는 선박가치평가의 전통적 방법론에서 탈피하여 기계학습 기반의 딥러닝 모델을 활용한 측면에서 독창적인 의미가 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제11권2호
• /
• pp.79-87
• /
• 2011

현재 지문인식시스템 제품은 양적으로 빠른 성장세를 보이고 있으나 그 동안 질적인 품질을 고려하는 노력이 미흡한 것이 사실이었다. 따라서, 본 논문에서는 지식정보보안 제품의 질적인 면을 평가하여 품질 수준을 파악하여 개선방향을 도출함으로써 품질향상을 지원할 수 있는 평가모델을 개발하기 위해 지문인식시스템 제품의 국내외 시장현황과 기술적인 요소들을 분석하였다. 제품의 특성을 고려하여 보안성, 성능, 신뢰성 요구사항을 분석하여 기존 보안기능 중심의 평가에서는 다루지 못했던 비 기능 요소를 포괄적으로 적용할 수 있는 신뢰성 품질평가 모델을 구축하였다. 본 논문을 통해 지문인식 제품 특성과 동향을 반영하고 제품별 평가를 수행할 수 있는 신뢰성 평가모델을 구축함으로써 지식정보보안 제품의 전반적인 품질향상에 기여할 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제5권9호
• /
• pp.269-274
• /
• 2016

본 논문은 사물인터넷을 인프라로 한 IoT 서비스를 기반으로 품질평가 모델을 제시한다. 제시된 품질평가 모델은 기존 ISO 9126의 전통적인 소프트웨어 어플리케이션을 평가하는 품질평가 요인과 ISO25000에서 제시된 보안성(Security)에 초점을 맞춰 품질평가모델을 제시한다. 전통적인 품질평가 중 4가지 요소에 보안성(Security)에 관련된 품질평가 요소를 Metric에 적용하여 품질평가의 신뢰성과 효율성을 검증 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.241-244
• /
• 2006

소프트웨어 품질 평가를 위해서 국제 표준 ISO/IEC 9126의 표준문건은 현재 ISO/IEC 25000 이란 이름으로 새롭게 제정되어지고 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 품질 평가를 위한 국제 표준 문건의 신뢰성의 평가 방안에 대한 연구의 진행사항을 소개하고 신뢰성의 품질 평가를 위한 표준 제정 연구를 위한 기초 자료를 제시한다. 신뢰성 성장 모델을 소개하고 소프트웨어 신뢰성 성장 모델에 적용하여 평가할 수 있는 방안을 소개한다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제17권7호
• /
• pp.59-70
• /
• 2012

본 논문은 SOA기반 시스템에 대해 품질 평가를 하기 위한 품질평가 모델을 제안하고, 이를 이용하여 ISO/IEC 9126을 참조해서 품질 평가 대상이 되는 5개의 품질 속성 즉, 기능성, 신뢰성, 사용성, 효율성, 유지보수성에 대해 품질평가를 하였다. 그 결과는 "기능성", "신뢰성", "사용성", "효율성" 및 "유지보수성"에 대해서 모두 만족하였다. 또한 이들 5개의 품질속성을 종합한 SOA기반 시스템에 대해서도 61.45%로 만족하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제6권9호
• /
• pp.42-49
• /
• 2006

이 논문에서는 일반 건강 소비자들에게 건강정보를 제공하는 웹사이트들의 신뢰성과 만족도를 평가하기 위한 모델을 제안하였다. 평가 모델의 제안을 위하여 기존의 국외 및 국내 관련 연구들을 조사, 분석하였다. 이 분석 결과를 바탕으로 평가 모델을 위한 건강정보의 신뢰성 및 만족도 평가기준, 평가를 위한 절차, 그리고 각 평가기준에 따른 평가값을 산출하기 위한 처리 방법을 함께 제안하였다. 제안된 평가 모델은 현재 운영되고 있는 건강정보 웹사이트의 분석 도구로 활용이 가능하며, 개발 중인 건강정보 웹사이트의 경우에는 개발 시 체크리스트로 활용될 수 있다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제10권3호
• /
• pp.59-65
• /
• 2019

본 연구에서는 기존에 소프트웨어 품질 평가를 위해서 사용되었던 ISO/IEC 9126-2와의 차이점을 비교하기 위해서 소프트웨어 품질 평가를 위해서 새롭게 제시된 ISO/IEC 25023의 소프트웨어 품질 측정 메트릭을 제시하고 제시된 메트릭에 대해서 품질을 측정하는 방안을 제시한다. ISO/IEC 25023에 제시된 8가지 품질 특성 중에서 신뢰성에 대한 품질 측정 방안을 소프트웨어 신뢰성 성장 모델을 기반으로 평가하는 방안을 제시한다. ISO/IEC 25023을 기반으로 소프트웨어 품질을 평가하게 되어지면 신뢰성에 대한 평가에 있어 다소 리스크가 있을 수 있음을 데이터를 기반으로 하여 입증한다.

• 기계저널
• /
• 제55권10호
• /
• pp.36-39
• /
• 2015

이 글에서는 초고온가스로 노심 흑연 구조물의 신뢰성 평가 관련 이해를 돕기 위해 원자력급 흑연의 일반적인 특성, 흑연 구조물의 파손 평가 모델 및 이론, ASME 응력 평가 모델에 대해 기술하고자 한다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제7권11호
• /
• pp.3384-3393
• /
• 2000

소프트웨어를 테스팅하는 동안 얻어지는 고장 데이터를 분석하여 소프트웨어의 신뢰성이 성장하는 과정을 평가하기 위해 여러 가지 소프트웨어 신뢰성 성장 모델들이 개발되었다. 그러나 이들 신뢰성 성장 모델들은 소프트웨어 개발과 사용환경에 관한 여러 가지 가정에 기반하고 있기 때문에, 이 가정이 적합하지 않은 상황이나 결함이 드물게 발생되는 소프트웨어에 대해서는 적절하지 않다. 입력영역에 기초한 소프트웨어 신뢰성 모델은 일반적으로 이러한 가정을 요구하지 않는데 디버깅 전의 소프트웨어와 디버깅 후의 소프트웨어를 별개의 것으로 다루어 많은 테스트 입력을 요하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 가정이 요구되지 않고 디버깅 전과 후의 소프트웨어를 동시에 테스트하는 방법에 기반을 둔 입력 영역 기반 소프트웨어 성장모델을 제안하고 그 통계적 특성을 조사한다. 이 모델은 모든 데이터를 다 활용하기 때문에 기존 입력영역 소프트웨어 신뢰성 모델에 비해 적은 테스트 입력을 필요로 할 것으로 기대된다. 그리고 소프트웨어의 유지보수 단계에 적용하기 위해 개발된 유사한 방법들과 비교한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
• /
• pp.195-198
• /
• 2002

고농도오존이 발생되는 원인과 환경적 요인의 상호관계를 모델링하기 위해 신경회로 망과 같은 지능제어 기법들이 많이 적용되어 왔다 분석과 모델링을 위해 유전자 알고리즘과 같은 최적화 방법을 적용하기도 하지만, 고농도 오존이 발생되는 메커니즘이 매우 복잡하고, 비선형적이며, 패턴파악이 어렵기 때문에 고농도 오존의 예측 모델링에는 여전히 문제점이 있다 따라서 본 논문에서는 신뢰수준과 신뢰구간을 이용하여 초농도 오존을 예측할 수 있는 모델링 방법을 서술하였다 예측값의 신뢰수준의 평가는 예측에 대한 실측값을 구하여 신뢰구간내의 데이터의 개수를 파악함으로써 신뢰성을 평가할 수 있다. 또한 이 테스트는 우리가 가지고 있지 않은 데이터에 대한 유효성을 평가하는데 적용될 수 있다 그리고 본 논문에서는 GMDH(Group Method of data handling)의 전형적인 알고리즘에 바탕을 두고 있는 DPNN(Dynamic Polynomial Neural Network)를 이용하여 예측 모델을 구성하였다. DPNN은 데이터 해석이 용이하고 비선형적인 동적 시스템 예측에 유용하게 적용될 수 있는 장점을 가지고 있다.