• Journal of Software Engineering Society
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• v.14 no.1
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• pp.50-58
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• 2001

소프트웨어의 품질은 개발이 완료된 후 운영과정에서 발생되는 고장(Failure)의 정도에 따라 결정되고, 고장(Failure)은 소프트웨어에 남아있던 오류(Defects)가 실행 중(Activate)되어 나타나는 현상이다. 따라서 소프트웨어의 품질을 효과적으로 높이기 위해서는 다음 사항을 고려해야 한다. 첫째, 오류가 만들어지면 가능한 한 빨리 찾아서 없애야 한다는 점이다. 다음 단계로 전이될 경우, 오류를 정정하는 비용이 크게 증가되기 때문이다. 둘째, 오류가 균등 분포하기 보다 특정 부분에 몰리는 경향이 있으므로, 문제 부품을 예측하여 집중 관리를 해야 한다. 본 논문에서는 이들을 고려하여 효과적인 오류 검출 방법인 인스펙션을 기반으로 여러 오류 검출 방법간의 비교 우위를 분석하고, 모든 모듈을 예측하는 품질 예측 모델을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2017.11a
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• pp.259-261
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• 2017

SRK-BB(Skill-, Rule-, Knowledge-Based Behavior)는 주어진 사건을 처리할 때 인간이 행하는 행동을 체계적으로 식별하기 위한 하나의 이론이다. 이러한 SRK-BB에 대한 결과는 주어진 임무에 대한 '성공'과 '실패'로 나타낼 수 있다. 만약, 어느 사건에 대한 SRK-BB를 식별할 수 있고, 이에 대한 '성공/실패'의 결과를 알 수 있다면, SRK-BB를 이용하여 이들 사이에 연계된 확률적인 관계를 정립할 수 있다. 한편, 해양사고의 결과를 분석한 해양안전심판원의 재결서 또는 재결요약서에는 다양한 사고(즉, 실패한 사건)에 대해서 해기사가 어떠한 행동을 취했는지 상세하게 기록되어 있다. 이러한 해양안전심판원의 자료를 분석하면 실패한 해양사고에 대한 방대한 해기사의 SRK 분포를 확보할 수 있다. 본 연구의 목적은 다양한 해양사고에 나타난 해기사들의 행동을 SRK-BB로 식별한 후 해기사들이 추후 야기할 수 있는 인적오류를 예측하기 위한 모델 구축에 있다. 인적오류 모델을 구축하기 위해서는 우선 해양사고에 포함된 SRK 분포 분석이 필요하고, 시스템적인 입출력 관계를 통해서 SRK에 의한 인적오류의 결과를 예측하기 위한 예측 모델이 필요하다. 본 연구에서는 해기사의 인적오류에 의한 사고를 어떻게 SRK 분포를 이용하여 예측할 수 있는지에 대한 개념을 설명하고, 해양사고 데이터에서 획득한 SRK 분포의 의미와, SRK 분포를 이용하여 어떻게 해기사가 야기할 사고를 예측할 수 있는지에 대한 연구접근 방법을 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.11a
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• pp.19-21
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• 2018

선원의 행동오류는 해양사고를 야기하는 하나의 직접적인 원인이기 때문에 이를 이해하는 것은 해양사고 예방에 근본이 된다. 선원의 행동오류를 이해하기 위해서는 행동오류를 추정하고 예측할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 은닉 마르코브 모델(Hidden Markov Model, HMM)을 이용하여 선원들의 행동오류를 추정하고 예측하였다. 아울러 5가지 선박의 종류 각각에 나타나는 선원들의 행동오류를 서로 비교 분석하였다. 모델에 사용한 데이터는 해양안전심판원의 해양사고 보고서에 기록된 내용을 SRKBB(Skill-, Rule- and Knowledge-Based Behavior) 모델을 기반으로 분류하고 관측 수열을 생성하며 라벨링 작업을 통해서 구축하였다. 구축한 데이터를 적용하여 HMM을 보정하고 파라미터를 획득하여 선원들의 행동오류에 관한 모델을 구축하였다. 실험 결과, 선박 종류별로 선원들의 행동오류의 패턴은 서로 다르고, 이를 통해서 선박종류별 해기사들의 행동오류의 추정과 예측이 가능함을 일차적으로 확인할 수 있었다. 추후 본 연구를 지속 전개하여 해양사고 예방을 위한 인적오류의 저감에 기여할 수 있는 방안을 모색할 에정이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.87-90
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• 2012

원자력발전소에 사용되는 모든 시스템은 IEEE에서 최고 수준의 안전도인 CLASS 1E로 분류된다. 그중에서 안전계통은 원자력발전소 안전에 관련한 모든 분야를 관리하는 계통이다. 산업이 발전함에 따라 안전계통 또한 그 규모와 복잡성이 높아지고 있고, 이에 적용되는 요구사항 또한 엄격해지고 있다. 따라서 발전소에 적용되는 안전 동작에 대한 기준을 결정하기 위해서 철저한 오류 예측분석이 수행 되어야 한다. 그 중에서도 NUREG-0492로 규정되어 있는 결함수목분석(Fault Tree Analysis)은 연역적 오류 예측 분석방법으로 원자력 발전소, 우주 산업 등에 관련된 분야는 본 방법을 통하여 오류 예측 분석이 이루어 져야한다. 본 논문에서 원전안전계통을 관리하는 구현 모델인 원전안전등급제어기기(Safety Programmable Logic Controller)에 대하여 결함수목분석을 통한 오류 예측 분석을 하였다. 또한, 위의 구조에 대하여 MSC(Message Sequence Chart)를 통한 모델링을 수행하여, 결함수목분석을 적용하는 과정에서 신뢰도 향상을 더하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.498-500
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• 2021

본 연구에서는 음운 변동에서 나타나는 오류가 어떤 변수에 영향을 받는지 확인하여 음운 변동 연구 및 교육의 기초 자료를 제공하고자 하는 데에 목적이다. 이를 위해 유음화 발음 데이터를 이용하여 성별, 유음화의 방향, 품사, 단어의 빈도, 단어의 음절수와 유음화의 발음 적격 유무를 변수로 설정하였다. 유음화 적격률에 영향을 줄 수 있는 독립변수를 찾기 위해 카이제곱 검정과 다중공선성의 팽창계수를 먼저 확인하였다. 이후 다중 로지스틱 회귀분석과 오즈비를 통해 유의한 예측인자를 검토하였다. 그 결과 5개의 독립 변수 중 성별과 유음화의 방향, 품사가 결과를 오류에 영향을 주는 주요한 인자가 되는 것을 확인할 수 있었다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.3 no.4
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• pp.83-90
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• 2010

The demands of analysis for the physical errors of systems and prediction system using this has increased steadily with computing environment growth linking real system just like IT Convergence. The physical errors are unpredictable because of relations of various elements such as natural phenomenon and mechanical errors. Especially, the elevator system occurs various problems because of the complexity of system so that we need to efficient approach for this. In this paper, we propose the analysis and management system for elevator based on data minining that predict the error to gather information about physical or natural phenomenon. This helps actively responding in early stage and saving lives through prediction of error and an early warning for just such an eventuality.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.29 no.5A
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• pp.492-501
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• 2004

The performance of mobile communication systems depends on the state of the time-varying multi-path fading channel. To effectively prevent the corruption of video stream and its propagation in spatial and temporal domain, proactive error controls are widely being deployed. Among possible candidates, the rate compatible punctured convolutional (RCPC) code has been widely used for multimedia data, since its rate can be determined flexibly. In this paper, the adaptive channel estimation and the adaptive error correction techniques over the time-varying mobile channel have been proposed. Extensive computer simulations show that the proposed techniques yield the superior performance than the fixed rate system.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06b
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• pp.47-52
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• 2010

실세계와 연동되는 컴퓨팅환경이 가속화 될수록 물리적 오류에 대한 중요성은 점차 커지고 있다. 물리적 오류는 자연현상과 밀접하게 관련되어 있기 때문에, 다양한 변수가 존재하며 오류 예측이 어렵다. 따라서 본 연구에서는 이러한 자연현상에서 발생하는 인자를 수집하고, 이를 분석하여 예측할 수 있도록 데이터마이닝을 적용한 시스템을 제안한다. 본 연구의 현실성 입증을 위해 제안한 시스템을 라인트레이서를 모델로 하여 구현해 보았다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11c
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• pp.1371-1374
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• 2003

관계형 DBMS 질의 최적화기는 기본적으로 통계정보(statistics), 선택도(selectivity), 카디널리티(cardinality), 비용(cost) 순으로 특정 실행 계획(Execution Plan)의 수행비용을 예측한다. 질의 최적화기가 최적의 실행 계획을 선택하는데 있어서 정확한 통계정보 유지와 올바른 선택도 그리고 카디널리티 예측이 무엇 보다 중요하다. 이 논문에서는 관계형 DBMS의 질의 최적화기가 비용을 계산하는 과정에서 발생할 수 있는 오류의 종류와 원인을 밝히고 각각의 오류에 대한 해결 방안을 진단 도구를 통하여 제시하도록 하겠다. 질의 최적화기의 오류로 인해 발생하는 잘못된 선택도와 카디널리티 예측을 인지하고 사용자에게 적절한 해결책을 제시한 후 실행 계획이 어떻게 바뀌었는지, 성능이 얼마나 향상되었는지를 확인하기 위해 진단 도구를 개발하고 그 결과를 분석하였다. 실험을 통해 본 논문에서 제시하는 질의 최적화기의 오류로 인한 문제를 가시적으로 확인할 수 있었으며, 부정확한 통계정보 유지와 잘못된 선택도 예측으로 인해 발생하는 문제가 어느 정도 해결된 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Association for Survey Research Conference
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• 2000.06a
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• pp.15-34
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• 2000

Since the results of the election forecasting survey that was executed jointly by T.V. stations and survey research companies in the 16th Korea General Election(April 13, 2000) had many errors, the reliability of the election forecasting survey was greatly damaged. Therefore, in order to recover the reliability and to increase the accuracy of the election forecasting survey I the future, we figure out the sources of the survey\\`s errors and suggest methods of reducing them through deeply analyzing the forecasting data from many angles. In addition, we discuss some problems and an improvable direction on exit poll executed for the first time.