• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.13 no.1
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• pp.96-104
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• 2009

We want to achieve the reliable information system such as e learning system in the internet environments. The difficulty of the program reliability estimation comes from faults that occurred from program and data files are distributed among several servers. This paper is focus on a modeling approach based on Colored Petri Nets to estimate the program reliability in an internet environment. The procedure of analyzing the reliability is as follows. At first, we propose an internet program model. This model is transformed into a Colored Petri net, and the reliability is estimated. We adapt this model to the analyzing the reliability in the internet environment. This method is very simple, and is very helpful to develope program

• Journal of the KSME
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• v.43 no.6
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• pp.62-65
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• 2003

이 글에서는 가속 열노화시험을 통하여 노화수명을 예측하고 방법을 고무 재료의 수평 선도와 유한요소해석 결과로 부터 고무부품의 피로숙명을 예측하여 신뢰성을 평가하는 방법을 소개하였다.

• Proceedings of the Korean Association for Survey Research Conference
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• 2000.06a
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• pp.41-56
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• 2000

지난 4월 13일 실시된 16대 총선에서 방송사와 조사기관들이 공동으로 조사하여 발표한 선거예측조사에서 많은 오류가 발생하고 이로 인해 표본조사에 대한 신뢰성에 큰 문제가 제기되었다. 이에 향후 선거계측조사의 신뢰성을 회복하고 보다 정확한 예측을 위해 기 발표된 예측 조사내용을 다각도로 심층분석하고 조사의 오류가 발생한 원인과 이를 해결하는 방안을 제시하였다. 아울러 이번에 처음으로 실시된 출구조사에 대한 문제점과 개선 방안도 함께 살펴보았다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.18-22
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• 2019

FAQ 분류는 자주 묻는 질문을 범주화하고 사용자 질의에 대해 가장 유사한 클래스를 추론하는 방식으로 진행된다. FAQ 데이터셋은 클래스가 다수 존재하기 때문에 클래스 간 포함 및 연관 관계가 존재하고 특정 데이터가 서로 다른 클래스에 동시에 속할 수 있다는 특징이 있다. 그러나 최근 FAQ 분류는 다중 클래스 분류 방법론을 적용하는 데 그쳤고 FAQ 데이터셋의 특징을 모델에 반영하는 연구는 미미했다. 현 분류 방법론은 이러한 FAQ 데이터셋의 특징을 고려하지 못하기 때문에 정답으로 해석될 수 있는 예측도 오답으로 여기는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 신뢰성이 부족한 FAQ 데이터셋에서도 분류를 잘 하기 위해 손실 함수를 조정하는 정규화 기법을 소개한다. 이 정규화 기법은 클래스 간 포함 및 연관 관계를 반영할 수 있도록 오답을 예측한 경우에도 예측 강도에 비례하여 손실을 줄인다. 이는 오답을 높은 확률로 예측할수록 데이터의 신뢰성이 낮을 가능성이 크다고 판단하여 학습을 강하게 하지 않게 하기 위함이다. 실험을 위해서는 다중 클래스 분류에서 가장 좋은 성능을 보이고 있는 모형인 BERT를 이용했으며, 비교 실험을 위한 정규화 방법으로는 통상적으로 사용되는 라벨 스무딩을 채택했다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 방법은 기존 방법보다 성능이 개선되고 보다 안정적으로 학습이 된다는 것을 확인했으며, 데이터의 신뢰성이 부족한 상황에서 효과적으로 분류를 수행함을 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.45 no.12
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• pp.1048-1058
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• 2017

One of the failure mechanism of spaceborne electronics is a fatigue fracture on solder joint under launch random vibration. Thus, a necessity of early diagnosis through the fatigue life evaluation on solder joint arises to prevent such potential risk of failure. The conventional life prediction methods cannot assure the accuracy of life estimation results if the packaging type changes, and also requires much time and effort to construct the analysis model of highly integrated PCB with various packaging types. In this study, we performed life prediction of PCB based on a reliability and life prediction tool of sherlock as a new approach for evaluating the structural reliability on solder joint, and those prediction results were validated by fatigue tests. In addition, we also investigated an influence of solder height on the fatigue life of solder joint. These results indicated that the Sherlock is applicable tool for evaluating the structural reliability of spaceborne electronic.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.1 no.1
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• pp.123-134
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• 1995

인공신경망을 이용한 기업도예측에 관한 연구는 일반적으로 대기업을 대상으로 수행되고 있으며, 분석자료로는주로 재무제표에서 얻어지는 재무정보를 사용하고 있다. 이들 대기업의 재무정보들은 비교적양이 풍부하고 신뢰성이 높기 때문에 인공신경망을 이용한 도산예측의 적중률이 80%∼85%의 높은 수준을 보이고 있다. 하지만, 중소기업이 재무정보는 불충분할 뿐만 아니라 신뢰성이 낮을 가능성이 높기 때문에, 중소기업의 도산예측에 있어서 재무정보만을 사용하게 되면 그 정확도가 떨어지게 된다. 본 연구에서는 인공신경망을 이용한 중소기업의 도산예측에 있어서, 재무정보를 보완할 수 있는 비재무정보의 유용성을 검증하였다. 연구결과 본 연구에서 사용한 비재무정보가 획득가능한 비재무정보중 극히 일부에 지나지 않았음에도 불고하고, 재무정보만을 사용하였을 때보다 예측력이 10%정도나 향상되었다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• v.5 no.3
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• pp.125-133
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• 2018

Artificial neural network (ANN) is a powerful model to predict time series data and have been frequently adopted to predict groundwater level (GWL). Many researchers have also tried to improve the performance of ANN prediction for GWL in many ways. Dummies are usually used in ANN as input to reflect the seasonal effect on predicted results, which is necessary for improving the predicting performance of ANN. In this study, the effect of Dummy on the prediction performance was analyzed qualitatively and quantitatively using several graphical methods, correlation coefficient and performance index. It was observed that results predicted using dummies for ANN model indicated worse performance than those without dummies.

• Journal of Korean Society of Steel Construction
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• v.14 no.2
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• pp.365-373
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• 2002

In this paper, the system reliability concept was presented to predict the lifespan of bridges. Lifetime distribution functions (survivor functions) were used to model real bridges to predict their remaining life. Using the system reliability concept and lifetime distribution functions (survivor functions), a program called LIFETIME was developed. The survivor functions give the reliability of component at time t. The program was applied to an existing Colorado state highway bridge to predict the failure probability of the time-dependent system. The bridge was modeled as a system, with failure probability computed using time-dependent deteriorating models.

• Proceedings of the Korean Reliability Society Conference
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• 2004.07a
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• pp.9-35
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• 2004

Part Stress Analysis 적용의 취약점: 전자제품의 마진 향상 및 신뢰도 예측을 위해 적용됨. 기본적으로 경험 법칙을 사용한다. 최신 Data base가 충분하지 않으면 예측 신뢰도는 크게 저하된다.(중략)

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.22 no.3
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• pp.405-410
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• 1998

디젤 기관의 신뢰성 평가는 일반적으로 운전주에 발생한 사고 내용을 통계처리하여 팡가하기 때문에 운전자가 사전에 사고 발생을 예견하여 적절한 시기에 예방정비를 한다든지 기관의 상태에 따른 최적 운전조건을 파악하여 기관을 안전하게 운전하는데 어려움이 있다. 또한 디제 기관을 새로이 개발한다든지 설계 변경을 할 경우 기관의 신뢰성을 평가하는데도 상당한 어려움이 있다, 본논문에서는 선박용 주기관으로 사용되는 디젤기관을 대상으로하여 디젤기관의 운전상태에 따른 운전신뢰성을 예측할 수 있는 프로그램을 개발하였으며 예측결과를 실험결과와 비교·검토하였다.