• 기계저널
• /
• 제55권10호
• /
• pp.26-30
• /
• 2015

이 글에서는 제4세대 원전 고온구조재료인 Gr. 91강을 대상으로 하여 장시간 크리프 수명을 예측하고 파단수명을 확률적 신뢰도를 가지고 평가할 수 있는 방법에 대해 실 예제를 통하여 서술한다.

• 대한영상의학회지
• /
• 제85권5호
• /
• pp.834-847
• /
• 2024

인공지능(artificial intelligence; 이하 AI)은 진단 정확도와 효율성을 높여 영상의학 분야에 변화를 가져오고 있지만, 예측 불확실성은 여전히 중요한 과제로 남아 있다. 본 리뷰에서는 주요 불확실성의 원인인 분포 외(out-of-distribution) 불확실성, 데이터 내재적 불확실성(aleatoric uncertainty), 모델 불확실성을 다루며, 안전한 AI 통합을 위해 독립적인 신뢰성 지표와 설명 가능한 AI의 중요성을 강조한다. 독립적인 신뢰성 지표는 AI 예측의 신뢰성을 평가하는 데 기여하며, 설명 가능한 AI는 투명성을 제공하여 AI와 영상의학 전문의 간의 협업을 강화한다. 오류 무관용(zero error tolerance) 모델의 개발은 오류를 최소화하도록 설계되어, 안전성의 새로운 기준을 제시하였다. 이러한 문제를 해결함으로써 AI는 영상의학에서 신뢰할 수 있는 동반자로 자리 잡아, 환자 진료 수준과 결과를 개선하는 데 기여할 것이다.

• 천문학회보
• /
• 제37권2호
• /
• pp.230.2-230.2
• /
• 2012

경희대학교에서 제작중인 초소형 위성 TRIO-CINEMA (TRiplet Ionosphere Observatory-Cubesat for Ion, Neutral, Electron and MAgnetic fields)에 탑재될 입자검출기 STEIN (SupraThermal Electron, Ion, Neutral)은 정전 편향기를 이용하여 4~300keV의 대전입자 혹은 중성입자들을 분리하여 검출하도록 이루어져있다. CINEMA 운용 궤도에서는 STEIN 정전 편향기를 통하지 않고 검출기 내부로 들어오는 입자들로부터 생기는 배경계수가 포함되어 검출될 것으로 예상되므로 STEIN 검출기의 결과값의 신뢰성을 높이기 위해 배경계수값을 예측할 필요성이 있다. 본 연구에서는 SPENVIS (The Space Environment Information System)를 통해 CINEMA 운용 궤도에 존재하는 입자들의 유량을 계산하였고 GEANT4 (GEometry ANd Tracking)를 통해 CINEMA 운용 궤도상의 STEIN의 외부 환경을 모사하여 배경계수값을 예측하였다. 향후 STEIN의 측정값에 배경계수값을 차감한다면 측정값의 신뢰성이 높아질 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제9권3호
• /
• pp.580-586
• /
• 2008

본 연구는 재료 특성에 있어 미세구조의 연속성을 예측한 것이다. 예측은 미세구조에서 사용되는 제작 재료의 동적 응답 분포를 측정해서 만들어졌다. 분포되는 재료 특성들이 미세구조의 기계적 성능을 평가하는데 사용될 때, 미세구조에 대한 컴퓨터 시뮬레이션과 실험결과의 차이를 줄일 수 있고 신뢰성 설계가 이루어질 수 있다.

• 기술혁신연구
• /
• 제17권1호
• /
• pp.97-117
• /
• 2009

델파이는 전문가의 의견에 기초하여 미래를 예측하는 방법이다. 텔파이가 얼마나 타당하고 신뢰할 수 있는지를 검토하는 것은 중요하다. 이 논문에서는 우리나라의 IT와 BT 분야의 델파이 조사의 정확도와 정밀도를 분석하고, 그 관계에 대해 논의한다. 분석 결과, 예측결과의 정확도와 정밀도는 그 분야와 전문도에 따라 일부 차이를 보였다. 또한, 전문도가 높은 응답의 경우, 예측결과의 정확도와 정밀도 간의 유의한 상관관계가 발견되었다. 이 결과는 예측의 정밀도가 정확도를 판단하는 하나의 기준이 될 수 있음을 의미한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
• /
• pp.92-95
• /
• 2001

제조업체에서의 재고관리 시스템은 그 적용 목적과 상황에 따라 다양한 형태가 있다. 그러나, 완제품 생산에 필요한 원자재 및 부품의 안정된 공급을 위하여 수요 예측과 경제성, 신뢰성, 운용성이 우수한 시스템 기술이 요구되고 있다. 본 논문에서는 효율적인 재고관리를 위하여 신경망을 이용한 지능적인 예측 재고관리 시스템을 설계하고, 신경망의 학습알고리즘을 적용하여 제품생산에 요구되는 자재들의 재고를 예측하고 효율적으로 관리할 수 있는 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
• /
• pp.797-800
• /
• 2021

인공지능을 활용한 주가 예측 모형을 실제 금융 서비스에 도입한 사례가 많아지고 있다. 주식 데이터는 일반적인 시계열 데이터와 다르게 예측을 어렵게 하는 복합적인 요소가 존재하며 주식은 리스크가 큰 자산 상품 중 하나이다. 주가 예측 모형의 활용 가능성을 높이기 위해선 성능을 향상시키는 것과 함께 모델을 해석 가능한 형태로 제시해 신뢰성을 향상시킬 필요성이 있다. 본 논문은 주가 전망 결정 방법에 따른 예측 결과를 비교하고, 설명 가능성을 부여해 모형 개선했다는 것에 의의가 있다. 연구 결과, 주가 전망을 장기적으로 결정할수록 정확도가 증가하고, XAI 기법을 통해 모형의 개선 근거를 제시할 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구를 통해 인공지능 모형의 신뢰성을 확보하고, 합리적인 투자 결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
• /
• 한국기술혁신학회 1998년도 춘계정기학술대회
• /
• pp.14-14
• /
• 1998

기술추세분석(trend analysis)이나 특허분석(patent analysis) 등과 같이 객관적 자료를 이용하는 여타 기술예측방법과 달리, 델파이 방법은 해당 분야에 대한 전문가들의 식견(또는 주관적 평가)을 예측의 유일한 원천으로 하고 있다는 점에서 예측결과에 대한 신뢰도 분석을 강하게 요구하고 있다. 이러한 점에 착안하여 본 연구에서는 최근에 실시된 산업기술예측(1998) 자료를 이용하여 델파이 방법을 이용한 기술예측의 신뢰도 분석을 실시하였다. 이러한 분석은 전문가들의 예측결과에 대해 내적 일관성의 유지 여부와, 전문도가 상이한 집단간에 예측 결과의 차이가 있는지 여부를 중심으로 이루어졌으며 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 응답 결과에 내적 일관성이 있는지 여부를 검정한 결과 생물·정밀화학분야를 제외한 모든 분야에서 일관성을 지니고 있는 것으로 나타나고 있다. 두번째, 전문도가 높은 응답자들일수록 자신의 예측결과를 확신하고는 있으나, 전문도가 낮은 응답자들에 비해 예측결과에 이견이 큰 것으로 분석되었으며, 마지막으로 전문도가 높은 응답자들과 그렇지 않은 응답자들 사이에 기술과제의 예상 실현시기에 대해서는 거의 차이가 없는 반면, 합의(consensus)의 정도는 큰 차이가 있는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 델파이 방법을 이용한 기술예측을 설계하는 데 있어 몇가지 시사점을 제공하고 있다. 첫번째로 기술예측시 전문가들의 예측결과에 대해 내적 일관성이 존재하는 지 여부를 검증할 수 있도록 예측과정을 설계하는 것이 바람직하다는 것이다. 이러한 설계과정은 델파이 방법이 예측결과를 검증할 만한 객관적인 장치를 지니지 못하고 있다는 점에서 더욱 필요하다고 하겠다. 두번째는 정보로서의 가치가 큰 전문도가 높은 응답자들의 예측결과를 활용하기 위해서는, 예측결과에 대한 이들의 합의(consensus)의 정도를 높일 수 있는 방안이 마련되어야 한다는 것이다. 델파이의 최종 라운드가 진행된 이후 이들에 대해서만 추가적인 라운드를 실시하거나, 예측과정에서 이들에게 관련 정보를 제공하는 것도 하나의 대안이 될 수 있을 것이다.

• 한국신뢰성학회:학술대회논문집
• /
• 한국신뢰성학회 2002년도 정기학술대회
• /
• pp.111-111
• /
• 2002

당사 제품인 건설 중장비용 대형 용접 구조물에 대하여, 설계단계부터 구조해석 및 초도품에 대한 Rig Test, 실차 시험 등 여러 단계를 거쳐 내구성을 평가하고 있다. 그러나 용접품 특성상 수명 평가 및 예측이 용이하지 않아 특히 내구성 개선 또는 효율 증대를 위한 경량화 등의 필요에 따른 설계 변경시 시행착오를 거치는 경우가 많다. 이에 개발 일정의 지연, 시험 비용의 증대 등이 불가피하고, 보증 수명의 증대를 통한시장 확대 등에 있어서도 애로가 있다. 또한 기존 Rig Test의 경우도 실제 사용환경과의 차이 등으로 인해 필드에서의 사용 수명을 예측하는데 한계가 있다. 이에 당 센터에서는 통계적 분석을 통한 사용 조건의 DB 구축과 제품 품질 DB의 구축 및 통합을 통하여 제관품의 특성을 반영한 용접 구조물의 가속 수명 평가법의 신뢰도 향상과 시장 목표에 부합하는 최적 설계 달성을 위한 독자적 Tool을 개발하고 있으며, 이에 대한 첫 번째 과제로 기확보 데이터에 대한 상관관계를 분석하였다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제13권12호
• /
• pp.143-149
• /
• 2015

본 연구는 소프트웨어 NHPP 신뢰성 모형 (Goel--Okumo 모형, 지연된 S-형태 신뢰성모형 및 레일리분포 모형)의 예측능력을 분석하는 것을 목적으로 한다. 예측 능력분석은 두 가지 요인으로 분석이 될 것이다. 하나는 사용 가능한 고장자료에 대한 적용성의 정도이고 다른 하나는 예측능력 정도이다. 각 모형의 모수 추정은 고장시간자료의 첫 번째 고장시점부터 80%가 되는 고장시간 자료를 사용하고 기법은 최우추정법을 이용 하였다. 모형의 예측 능력의 비교에 있어서는 가능한 고장 데이터의 마지막 20%가 되는 선택된 자료를 이용하였다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 관리자들에게 소프트웨어 고장분석을 하는데 사전정보로 활용 할 수 있다.