본 논문에서는 선진 제품의 신뢰성 수준과 국산 제품의 신뢰성 수준 비교 결과를 정량적으로 표시하기 위한 신뢰성지수를 개발하여 제안하였다 본 연구에서 제안한 신뢰성지수는 가장 우수한 제품의 신뢰성수준과 비교하고자 하는 제품의 신뢰성 수준을 점수화한 신뢰성점수의 비로서 나타낸다. 이 때 신뢰성점수는 제품 초기 특성값 산포, 환경시험 후의 특성변화율, 제품 설계 여유도, 제품 수명 또는 고장률의 4가지 항목을 고려하여 미리 정한 점수 산출 기준을 통하여 산출한다. 제안한 신뢰성지수의 적용방법에 대한 이해를 돕기 위하여 구체적인 적용례도 함께 제시하였다.
상용화 서비스를 위한 기계독해 시스템은 출력되는 응답의 정확도가 낮으면 사용자 만족도가 급격히 감소하는 문제가 있다. 응답의 정확도를 높이기 위해서는 모델의 성능을 향상시키거나 신뢰도를 파악하여 확실한 정답만 출력하고 판단하기 모호한 정답은 출력하지 않는 것이 좋다. 또한 현재 주어진 문맥에서 해결할 수 없는 질의의 경우 정답이 없음을 알려줘야 한다. 하지만 모델의 성능을 향상시키기 위해서는 모델이 매우 복잡해져 높은 성능의 하드웨어가 필요하며 추가 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 정답을 찾을 수 있는 질의로만 구성된 말뭉치에서 부정 데이터를 생성하고 신뢰 점수를 계산 할 수 있는 신뢰 노드를 추가하여 정확도를 향상시키는 모델을 제안한다. 실험 결과 응답 재현율은 떨어지지만 신뢰 점수 임계값에 비례하여 정확률이 향상되는 것을 보였다.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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제5권1호
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pp.54-69
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1994
본 연구에서는 아동용 Luria-Nebraska 신경심리 검사(LNNB-C)에 대한 한국 표준화 연구의 일부로, 한국판 LNNB-C를 제작하고 각 척도별 신뢰도 및 뇌손상 진단을 위한 규준을 산출하였다. 한국판 LNNB-C를 제작하고 신뢰도 및 뇌손상 진단을 위한 척도별 T점수를 산출하기 위해, 규준 집단으로 서울과 춘천에 거주하는 8세에서 12세 범위의 정상 아동 147명(남아 74명, 여아 73명)이 본 연구에 참여하였고, 신뢰도 검증을 위해 포함된 임상 집단에는 뇌손상 아동이 19명, ADHD 아동이 16명, 그리고 소아정신과 장애 아동이 16명이었다. 한국판 LNNB-C의 채점자간 채점의 일치도는 96.3%로 매우 높은 펴이었고, 본 연구에서 산출된 각 척도들에 대한 신뢰도 계수 ${\alpha}$의 범위는 .91에서 .51로, 미국의 연구 결과와 유사한 내적 일치도를 보여주었다. 뇌손상 진단을 위한 규준을 산출하기 위하여, 정상 규준 집단의 척도별 원점수 평균과 표준편차를 사용하여 각 척도점수를 평균이 50이고 표준편차가 10인 T-점수로 전환하였다. 주어진 연령에서 정상으로 간주될 수 있는 연령별 평균 LNNB-C 척도점수를 예측하기 위해, 규전 집단의 LNNB-C 11개 임상 척도에 대한 평균 T점수를 산출한 후, 이렇게 산출된 평균 T점수와 연령을 종속 변인과 독립 변인으로 하여, 주어진 연령에서 기대되는 정상 아동의 평균 T점수(임계 수준)를 예측하는 직선 회귀 방정식을 산출하였다. 이때 11개의 임상 척도와 1개의 병리 척도중에서 임계 수준을 넘어서는 척도의 수가 3개 이상일 때 뇌손상을 시시하는 것으로 해석된다. 마지막으로, 한국판 LNNB-C 문항 제작상의 어려움과 LNNB-C 척도 수행상에서 한국 규준 집단과 미국 규준 집단의 아동들이 보인 문화적인 차이에 대해 논의하였다.
현재 자동차 사고 보험에서는 보험사기 문제가 해결되지 못하고 있다. 매년 자동차 보험 회사의 보험사기로 인한 금전적 손해는 증가하고 있다. 또한 보험사기를 막기 위해 적용되는 필수적인 보험 회사 직원의 현장 방문은 비효율적이고 보험금을 받을 때까지 많은 시간을 소모한다. 이를 해결하기 위해 자동차 보험에 블록체인을 적용한 go2solution은 기존 보험 처리 과정을 단축시켰지만 보험청구자의 사진만으로 사고 발생을 판단하기 때문에 사고를 입증하는데 증거가 부족하고 이를 이용한 보험 사기가 가능하다. 따라서 사고 발생 여부의 신뢰도를 측정하여 보험사기를 방지할 수 있도록 블록체인 기반 자동차 보험 신뢰모델을 제안한다. 포그 컴퓨팅을 적용하여 차량, 보험회사, RSU의 정보 공유를 원활하게 한다. 또한 목격자들이 신뢰요소로 적용될 수 있도록 블록체인 컨소시엄을 통한 인센티브 시스템을 적용하여 목격자들은 적극적으로 사고정보를 제공한다. 이렇게 수집된 다양한 신뢰요소 데이터를 분석하여 신뢰점수와 등급을 정한다. 이때 회귀분석을 적용하여 각각의 신뢰요소의 중요도에 따라 다른 가중치를 적용하여 정확한 신뢰점수를 책정한다. 결과적으로 보험회사는 보험사기 피해액을 절감하고 보험청구자는 인센티브를 사용하여 적은 보험료를 지불한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제1권1호
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pp.206-214
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1994
본 논문은 1994학년도 부터 부활된 대학별고사 실시에 따른 문항분석, 표준 점수제 그리고 검사동등화의 문제점을 지적하기 위하여 교육측정이론의 기본 개념을 소개하는데 있다. 대학별고사의 타당성과 신뢰성을 보장받기 위하여는 양질의 문항제작이 우선하여야하며, 이를 위하여 문항분석은 종전에 사용하던 고전검사이론 보다는 문항반응이론을 이용하는 것이 바람직하다. 문항반응이론에 의한 문항분석은 피험자 집단의 특성에 의하여 문항특성이 달리 분석되지 않는 특징을 지니고 있기 때문이다. 문항이 논술형일 경우 채점자간 신뢰도와 채점자 내 신뢰도를 간과하여서는 안될 것이다. 다양한 선택과목을 채택하는 대학별 고사에서 입학 사정을 위하여 원점수를 사용하거나, 표준점수 혹은 검사동등화 방법을 이용하고 있으나 이는 교육측정이론에 위배된다. 다른 과목에 대한 인가의 능력을 상대비교 할 수 없으며, 표준점수와 검사동등화는 동일 능력에 대한 상대비교를 위한 방법이다. 특히 검사동등화는 동일 특성, 공정성, 모교집단 불변성, 대칭성을 전제한다. 표준점수제에 의하여 수험생들의 다른 능력을 상대 비교하는 방법은 다른 능력이 점수로 표현되기 때문에 가능하나 그 점수가 무엇을 의미하는 가를 분석할 때는 교육평가의 기본 철학에도 위배된다.
최근 소셜 네트워크 서비스(SNS)를 통한 건강기능식품 과대광고 적발이 증가하면서 SNS를 통해 브랜드를 선택함에 있어 신뢰도가 소비자에게 중요한 요소가 된다. 본 논문에서는 인스타그램의 해시태그를 이용해 게시글을 크롤링 하여 수집된 게시물 데이터를 가공 및 분석한다. 불용어 사전을 구축해 불용어를 제거해준 뒤 브랜드 추출을 진행하고, 건강기능식품 브랜드 5개에 대한 게시글 데이터를 수집한다. 5개 브랜드의 신뢰도 측정을 위해 게시글, 해시태그, 계정명을 분석기준으로 삼아 라벨링 처리를 한다. 라벨링 된 열을 통해 절대적 수치로 점수를 부여하여 백분율로 점수를 표현한다. 신뢰도 점수와 더불어 브랜드의 고객 참여도 건수를 같이 명시해 준다.
소프트웨어의 규모측정 기법 중 하나인 유스케이스 점수(Use Case Points; UCP)는 고객 기능 요구사항에 기반하여 규모를 측정한다. 이 때 요구사항 분석자의 유스케이스 추상화 수준에 따라 유스케이스 수의 차이가 발생하고, 이는 UCP에 많은 영향을 미친다. 본 논문에서는 요구사항 분석자의 추상화 수준에 따른 유스케이스 수의 편차를 줄이기 위해 단위기능으로 분할하는 방법을 제안함으로써 측정자에 따른 UCP의 편차를 줄이고자 한다. 이 방법은 스텝, 트랜잭션, Narrative 중심으로 접근한 기존의 UCP 방법보다 측정자에 따른 UCP의 편차를 줄일 수 있어 신뢰성 있는 소프트웨어 규모측정이 가능하다.
최근 인벤토리 구축이 활발해짐에 따라 인벤토리의 정확도 및 신뢰도 평가에 대한 수요 역시 크게 증가하고 있다. 따라서 본 연구에서는 GHG-CAPSS의 신뢰도를 향상시키는데 지표로 활용될 GHG-CAPSS의 신뢰도를 평가하기 위한 방법론을 개발하는데 그 목적을 두고 있다. 본 논문에서는 GHG-CAPSS 신뢰도 평가 방법을 정성적 정량적으로 구분하였으며, 정성적 정량적 평가 결과를 종합하여 신뢰도를 결정할 수 있는 방법을 고안하여 액체 화석 연료 연소에 의한 $CO_2$ 배출량과 매립에 의한 $CH_4$ 배출량에 시범 적용하였다. 시범 적용 결과, 액체 화석 연료연소의 신뢰도 정성적 및 정량적 점수는 각각 25점(/50점), 50점(/50점)으로 최종적으로 75점으로 나타났으며, 매립에 의한 $CH_4$ 배출량의 신뢰도 정성적 및 정량적 점수는 각각 22점(/25점), 20점(/50점)으로 최종적으로 42점으로 평가되었다. 따라서 GHG-CAPSS의 액체화석연료 연소 부문과 매립 부문 배출량의 신뢰도를 평가한 결과, 두 배출원의 정성적 신뢰도는 비슷하였으나, 정량적 평가에서 큰 차이를 보였다. 이는 각 배출원 간의 불확도가 큰 편차를 보였기 때문으로 액체화석연료 연소에 의한 $CO_2$ 배출량의 경우, 신뢰도 향상을 위해 정성적 신뢰도 부분을 향상시키는 데 주력해야 하며, 매립에 의한 $CH_4$ 배출량의 경우 정량적 신뢰도 향상을 위한 연구가 필요할 것으로 사료된다. 또한, 두 배출원 모두, 신뢰도 정성 평가의 점수를 향상시키기 위해 품질 관리 절차 또는 지침서를 개발하여 품질 관리의 수준을 향상시킬 필요가 있는 것으로 사료된다.
사회조사에서 추상적 개념은 타당성과 신뢰성이 보장된 측정도구를 사용하여야 한다. 그와 같은 측정도구에 의해 도출된 관측점수는 타당한 관측점수와 편향된 관측점수와 오차로 나눌 수 있으며 편향된 값의 유무가 타당성과 연관되어 있으며 오차값의 유무가 신뢰성과 연관되어 있다. 측정도구가 타당도 및 신뢰도를 만족하는 지를 보기 위한 기법들이 많이 존재한다. 예를 들면 요인분석을 통한 구성타당도, 크론바흐 알파 값에 의한 내적일치도 등을 들 수 있다. 본 연구에서 크론바흐알파값의 계산은 표본을 통해서 도출되는 데 복잡한 표본설계와 무응답이 발생했을 때 크론바흐알파값의 추정법에 대해 살펴본다. 제안된 기법에 대한 모의실험으로 다변량정규분포를 사용하여 기존의 여러 다른 크론바흐알파값의 추정기법과 비교분석한다.
소프트웨어 신뢰도 성장 모델은 다양하게 연구되어져 있다. 그러나 이러한 모델에서 정확한 모수를 측정하는 것은 그리 쉽지 않다. 특히 고장 데이터에 대하여 소프트웨어 신뢰도 성장 모델의 추정이 정확히 이루어져야만 모델을 설명하는 모수의 추정도 정확하게 이루어질 수 있다. 이러한 측면에서 테스팅을 통해서 얻어진 소프트웨어의 고장 데이터의 정규확률점수를 구해서 두 개의 값에 대한 플롯을 그려보고 그려진 결과를 이용해서 분포를 예측하여 예측된 분포에 적합한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 적용한다면 상당히 정확한 테스팅 결과론 얻을 수 있을 것이다. 본 논문에서는 고장 테이터의 플롯을 통한 결과를 통해서 분포를 예측하고 모델을 성능평가 척도에 따라서 모의실험을 하여 그 결과를 통해서 소프트웨어 신뢰도 성장 모델의 적합성을 검정하는 연구이다. 연구결과 고장데이터의 정규점수를 이용한 플롯을 보고 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 예측할 수 있었고 이러한 예측을 통해서 모델 선정한다면 모델의 성능평가에서도 우수함을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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