• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2013.10a
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• pp.133-135
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• 2013

장래의 해상교통량에 대한 정확한 예측은 항로설계 및 해상교통의 안전성 평가 측면에서 중요한 요소이다. 본 연구는 신뢰성 있는 해상교통량을 추정하기 위해 시계열 모델의 지수평활법과 ARIMA 모형을 이용하여 모형의 식별 및 진단 방안을 제시하였다. 제시된 방법의 효과를 검증하기 위하여 주요항만인 부산항, 광양항, 인천항, 평택항의 해상교통량을 예측하였다. 그 결과로 부산항은 ARIMA 모형, 광양항은 Winters 승법 모형, 인천항은 단순계절 모형, 평택항은 ARIMA 모형이 더 적합한 모형으로 알 수 있었으며, 각 항만별 계절에 따라 월별 교통량의 차이를 보이는 것으로 분석되었다. 본 연구 결과는 향후 항로 및 항만설계 또는 해상교통 안전성 평가에 보다 신뢰성 있는 추정치를 제공할 수 있을 것으로 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.769-771
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• 2005

실시간 시스템은 논리적 정확성뿐만 아니라 시간적 정할성을 요구한다. 시간적 정확성을 만족시키기 위해 실시간 시스템의 설계자는 작업들의 스케줄 가능성에 대한 연구를 선행해야만 한다. 그리고 스케줄 가능성 분석을 위해 프로그램들에 대한 실행 시간 예측이 필요하다. 작업들의 실행 시간 예측을 위한 방법으로 측정과 정적 분석이 연구되었다. 측정 및 정적 분석은 비용 핀 확장성에 문제점을 지니고 있고 실시간 시스템의 발전을 따라가지 못하여 분석 결과의 정확성 밀 신뢰성이 만족스럽지 못하다. 본 논문에서는 정적 분석을 단일 실시간 시스템이 아닌 분산 실시간 시스템에 적용할 수 있는 확장된 정적 분석 도구의 개발에 초점을 둔다. 먼저 확장된 정적 분석 도구의 개발을 위해 통신 영향 요소의 분석 과정을 설계한다. 특히, 통신 부하의 영향 요소 중 통신 준비에 필요한 과정을 선행 예측 테이블로 작성하여 원시 프로그램 분석에 이용하고자 한다. 실행 시간에 영향을 미치는 요소들의 분석을 통해 원시 프로그램에서 자동적으로 예측된 실행 시간의 정확도와 신뢰도를 높인다.

• Journal of the KSME
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• v.43 no.6
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• pp.58-61
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• 2003

이 글에서는 굴착기의 용접구조물에 대한 필드 하자데이터의 분석과, 용접조인트의 피로이론을 적용한 수명예측, 및 가속수명시험 결과들 사이에 상관관계 분석을 통한 신뢰도 높은 구조물 수명예측 및 검증 프로세스에 관해 소개하고자 한다.

• Aerospace Engineering and Technology
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• v.4 no.1
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• pp.203-210
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• 2005

Prototype model of MDU(Master Data Unit), to be employed on KSLV-I, has been developed and tested being interfaced with other units. Before stepping into the development of engineering and flight model phases, we have carried out reliability prediction of prototype MDU in order to assure availability of the unit. This paper describes the method of reliability prediction of prototype MDU and prediction results based on MIL-HDBK-217F, 'Electronic Reliability Design Handbook'.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.24 no.2
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• pp.67-74
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• 2023

Stock price prediction research in the financial sector aims to ensure trading stability and achieve profit realization. Conventional statistical prediction techniques are not reliable for actual trading decisions due to low prediction accuracy compared to randomly predicted results. Artificial intelligence models improve accuracy by learning data characteristics and fluctuation patterns to make predictions. However, predicting stock prices using long-term time series data remains a challenging problem. This paper proposes a stable and reliable stock price prediction method using K-means clustering-based data augmentation and normalization techniques and LSTM models specialized in time series learning. This enables obtaining more accurate and reliable prediction results and pursuing high profits, as well as contributing to market stability.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.376-378
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• 2003

소프트웨어 개발 중 분석과 설계 단계에서 만들어진 산출물을 이용하여 개발될 소프트웨어의 신뢰도를 예측하는 초기 소프트웨어 신뢰도 모델은 소프트웨어의 품질을 보증하는 유용한 도구로써 사용될 수 있다. 기존의 소프트웨어 신뢰도 모델은 개발될 소프트웨어의 품질에 한정하여 신뢰도를 예측함으로써 기존 시스템과 연계된 신뢰도를 예측하는데 한계가 있다는 단점과 개발자의 개발 능력이 개발될 소프트웨어 신뢰도에 미칠 영향을 고려하는데 한계가 있다는 단점이 있었다. 그러므로, 본 논문은 기존 시스템과의 연관성을 고려한 초기 소프트웨어 신뢰도 모델을 기준으로 개발자의 개발 능력을 고려한 종합적인 초기 신뢰도 모델을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Reliability Society Conference
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• 2005.06a
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• pp.157-163
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• 2005

신뢰성성장시험관리는 제품개발프로그램의 초기단계에서 고장모드를 확인하고, 이를 개선 또는 제거하기 위해 설계를 변경하고, 그 결과 진행되는 신뢰성이 향상되는 변화를 추적할 수 있는 실용적인 방법이다. 본 연구의 목적은 AMSAA(Army Materiel Systems Analysis Activity)모델을 이용하여 신뢰성 성장을 계획하고 평가할 수 있는 실용적인 방법을 제시하는데 있다. 시험-개선 과정을 통하여 성장하는 신뢰성 수준의 변화에 대한 추적과 예측 가이드라인을 제시함으로써 현장에서 활용할 수 있는 방법을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1279-1283
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• 2010

미국의 경우 1994년 발생한 대홍수(Great Flood)에 대해 사건조사를 수행하면서 예측에 포함되는 불확실성 정도를 제공하지 못하는 확정적 예측의 위험성 및 확률유량예측에 대한 필요성이 부각되었으며, 앙상블 유량예측(Ensemble Streamflow Prediction, ESP) 기법을 활용한 확률유량예측 방안에 대해 지속적으로 연구가 수행되고 있다. 국내에서도 확률예측에 대한 필요성이 인식되면서 기존 국외 연구사례를 토대로 국내 환경에 적용 가능한 방안에 대한 연구가 진행되었으며, 중장기 앙상블 유량예측의 경우 현업에서 다양한 형태로 활용되고 있다. 앙상블 유량예측의 기본이론은 예측시점의 초기조건 하에서 예측기간에 발생 가능한 기상 앙상블 시나리오를 수문모형의 입력자료로 사용하여 불확실성 범위를 설명 가능한 유량 앙상블을 모의하는 기법이다. 이러한 이론적 단순함 때문에 쉽게 현업의 유량예측 시스템 내에서 사용할 수 있다는 장점이 있으나, 동시에 기법적 특성으로 인하여 유량예측의 신뢰도가 현업에서 활용되기 어려울 정도로 낮아지는 관계로, 이러한 한계점을 극복하기 위해 그동안 기상자료 및 수문모형으로 인한 불확실성 저감에 대한 연구가 수행되었다. 하지만 예측 및 시나리오 기간의 잘못된 설정으로 기존의 불확실성 저감을 위한 연구의 적용에도 불구하고 앙상블 유량예측의 신뢰도가 오히려 낮아질 수 있으므로, 본 연구는 시나리오 기간에 따른 오차의 양상과 예측기간의 증가에 따른 초기조건의 영향을 분석하여 앙상블 유량예측의 기법적 특성 하에서 신뢰도 높은 예측을 기대할 수 있는 예측 및 시나리오 기간을 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.497-497
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• 2018

복잡한 기상조건 하에서 강우의 예측은 수문 기상 분야에서 필수적인 과정이라 할 수 있다. 특히 월 단위의 강우 예측은 장기적인 수자원 관리 및 계획 수립 시 매우 중요한 기준이 되기 때문에 보다 정확하고 신뢰도 있는 예측을 필요로 하고 있다. 이를 위해 전 지구적 기후 변동의 양상을 수치화 하여 나타낼 수 있는 기상인자의 활용이 활발해지고 있으며 다양한 모형을 기반으로 한 강우 예측이 수행되고 있다. 최근에는 인공지능 기법을 활용한 인공신경망 모형의 적용이 활발해짐에 따라 높은 예측력을 바탕으로 강우 예측에 대한 연구가 이루어지고 있지만 초기 가중치의 무작위성 또는 과적합으로 인한 문제도 함께 나타나고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모형의 활용성을 높이고 신뢰성을 확보하기 위한 강우 예측을 수행하고자 하였다. 이를 위해 다양한 기상인자를 활용하여 인공신경망 모형을 위한 정보를 구축하고 인공신경망 모형을 통해 생성되는 결과로부터 단일 예측이 아닌 앙상블 예측을 활용함으로써 강우 앙상블을 생성하고 조합하였다. 그 결과 인공신경망 모형을 통한 단일 예측보다 앙상블을 통한 예측으로 안정적이고 정확한 예측 결과를 산정할 수 있었으며 기존에 인공신경망 모형을 통한 예측의 문제점을 보완할 수 있었다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2002.06a
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• pp.119-128
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• 2002

In this paper we consider the concepts and types of e-commerce, and we compare the predictors and its methods of e-commerce market size by survey institutes. Also we will make some policy for improving the reliability of the predictors of e-commerce market size from this study.