사장교 구조물을 대상으로 확률유한요소법을 신뢰성이론에 적합하도록 정식화하여 신뢰성해석을 보다 효율적으로 수행하고자 한다. 사장교의 초기평형해석을 수행한 후, 섭동법을 이용하여 선형 비선형 확률유한요소해석을 수행할 수 있으며, 확률변수의 상관성에 따른 신뢰성해석을 수행할 수 있는 프로그램을 작성하였다. 작성된 프로그램을 이용하여 사장교의 응답해석을 검토한 결과, 확률변수의 상호간 상관성에 따른 절점변위, 부재력 및 케이블긴장력에 대한 분산특성을 정량적으로 평가할 수 있었다. 또한 신뢰성지수 및 파괴확률을 검토하여 사장교 구조물의 안전성을 명확하게 파악하였다.
본 논문은 하드웨어 전자 장비에 대해 방사선 고장을 고려한 신뢰성 분석 방법을 제시한다. 기존 신뢰성 분석은 주로 aging 고장률을 기반하고 있으나, 방사선에 의한 고장률을 고려하고 있지 않다. 물리 고장률은 고장 물리 분석을 사용하여 계산되며, 방사선 고장률은 Verilog Fault Injection 도구를 사용하여 준 경험적 방법으로 추정한다. 본 논문에서 제안한 방법론은 개발 초기 단계에서 신뢰성을 보장하고 회로의 취약성을 사전에 식별하여 개발 시간 및 비용을 줄일 수 있다. 사례 연구로 ISCAS85 회로에 대해 신뢰성 분석을 수행하였으며, 기존 신뢰성 도구를 이용한 분석 방법과 비교하여 우리 접근법의 효과를 보여준다. 이러한 종합적인 분석은 항공 및 우주와 같은 고방사선 분야에서 FPGA의 신뢰성을 보장하는 데 중요하다.
철도신호장치는 열차의 진로 및 간격제어를 수행하여 위험측 오동작이 발생하는 경우 열차충돌 또는 탈선 등 심각한 사고의 원인이 되므로 철도시스템의 안전핵심장치이다. 철도적용 신뢰성, 가용성, 유지보수성, 안전성에 대한 국제표준에서는 철도신호장치와 같은 안전필수장치에 대해서는 기능안전을 보증토록 하고 있으며, 기능안전은 장치의 고장률을 통해 정량적으로 신뢰성과 안전성을 예측 및 입증토록 권고한다. 기술발전과 함께 철도신호장치의 첨단화가 가속화되고 있으며, 과거 실용사례가 있는 장치에 대해서도 운영시나리오를 반영한 특화된 사용자 요구사항이 요구되어 사실상 철도신호장치의 신뢰성과 안전성은 적용사례별로 차이가 발생한다. 따라서 철도신호장치의 신뢰도는 국제표준에 따라 사용시점의 초기고장률을 표준에 의해 예측하고 일정기간 영업운전 동안 발생된 고장정보를 통해 예측치를 입증해야 한다. 본 논문은 신뢰도 예측에 의한 초기고장률 입증을 효과적으로 수행하기 위한 방안을 제시하며 운행 중 발생된 고장정보의 수집과 통계처리 방법을 제시한다.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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제4권1호
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pp.142-163
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1993
정서적인 문제로 갑자기 산만하고 공격적인 문제를 보였던 8세된 국민학교 남아의 놀이치료 내용과 이에 대한 집단 지도 ${\cdot} 감독(supervision)을 자세히 기술함으로써 놀이치료 초심자가 초기 놀이치료에서 경험할 수 있는 여러 가지 문제점과 과제에 대해 살펴보았다. 놀이치료 초기에 초심치료자가 흔히 범하는 잘못은 치료자 자신의 불안이나 성격적 특성 때문에 놀이를 환아가 선택하는 방향으로 보다는 자신에게 의미있는 내용으로 이끌려하고, 너무 적극적이거나 무반응, 과잉간섭, 과잉 및 부적절한 해석, 현실과의 직접적 인계시도이다. 놀이치료 초기의 가장 중요한 과제는 치료자가 환아의 긍정적이고 신뢰할 수 있는 관계를 형성하는 것임으로 그리기 위해서는 환아를 있는 그대로 수용하며, 환아가 이끄는 방향으로 놀이가 일어날 수 있도록 허용하며, 치료자와의 관계를 통해 수정된 발달경험을 함으로써 문제와 갈등이 해결될 수 있다는 확신을 전해주어야 한다. 치료자는 놀이치료의 초기에는 모든 노력을 관계형성을 이루는데 촛점을 맞추어야 한다.
신경망은 설계자의 경험과 통찰력과 같은 비정형적 정보에 의존하는 초기 구조설계단계의 시스템화에 매우 적합하다. 초기 구조설계단계를 시작하는 시점에서는 설계정보가 매우 적음을 생각해 볼 때, 신경망 모델은 제한적인 적은 정보를 입력으로 하고 상대적으로 훨씬 많은 출력을 가지도록 설계되어야 한다. 그러나, 이러한 상황은 신경망 학습시 학습속도, 수렴, 출력 값의 신뢰성등 여러 가지 문제점을 초래한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 설계 정보가 점진적으로 증가하는 흐름을 가지고 있다는 점에 착안해서 다단계 신경망을 제시하고, 이를 토대로 사장교 초기 구조설계시스템에 대한 원형을 구현하였다. 본 연구결과 초기 구조설계단계 전체에 대해서 하나의 신경 망으로 설계하는 것 보다 다단계 신경 망으로 나누어서 동일한 작업을 수행하도록 하는 것이 훨씬 유리하다.
선행연구를 통해 모바일 특성에 영향을 미치는 변수를 보안성, 위치성, 편이성, 개인혁신성, 인터페이스, 도달성을 도출하고 m-commerce 신뢰와 사용의도에 미치는 과정을 실증적으로 검증하였다. 모바일 특성 하에서 m-commerce 신뢰와 사용의도에 미치는 영향을 중국과 한국 사용자간 차이를 비교하는 것을 목적으로 하고 있으며 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 모바일 특성이 m-commerce 신뢰에서는 한국과 중국이 유사한 형태를 나타내지만, m-commerce 사용의도에서는 한국과 중국이 다른 경향을 나타내고 있다. 이는 신뢰개념에서는 한국과 중국이 동일하게 생각되지만, 사용의도개념에서 한국은 모바일 시장이 성숙되었지만 중국은 초기시장이라는 특성이 반영된 것으로 보인다. 둘째, 한국과 중국 사용자의 차이점을 살펴보면 한국의 경우 보안성, 개인혁신성, 도달성이 신뢰에 영향을 미치고 있었다. 그리고 보안성, 위치성, 편이성, 개인혁신성, 인터페이스, 도달성은 사용의도에 영향을 미치고 있었다. 중국의 경우는 개인혁신성이 신뢰에 영향을 미치고 있으며, 편이성이 사용의도에 영향을 미치고 있었다. 따라서 공통적으로 한국과 중국의 모바일 특성에서는 개인혁신성이 신뢰에 중요한 요소로 생각하며, 편이성이 사용의도를 중시하고 있다. 셋째, 한국과 중국 m-commerce에서 모두 신뢰가 사용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 신뢰가 높을수록 사용의도가 높아진다고 할 수 있다. 따라서 m-commerce 사용자들의 사용의도를 높이기 위해서는 신뢰를 수용할 수 있는 서비스를 제공할 필요가 있다.
소프트웨어 신뢰도 성장 모델은 고장 데이터를 사용해서 소프트웨어 출시일 또는 추가 테스트 노력을 결정하는 데 사용된다. 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 사용할 때 특정 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 모든 소프트웨어에 사용할 수 없는 문제가 있다. 또한 신뢰도를 평가하기 위해 이미 많은 수의 소프트웨어 신뢰도 성장 모델이 제안되었다. 따라서 특정 조건에 맞는 최적의 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 선택하는 것은 중요한 이슈가 되었다. 기존 소프트웨어 신뢰도 성장 모델 선택 방법에서는 수집된 고장 데이터 전체를 사용하고 있다. 그런데 초기에 수집된 고장 데이터는 미래 고장 예측에 영향을 주지 않을 수도 있고 경우에 따라서는 미래 고장 예측 과정에서 왜곡된 결과를 초래할 수도 있다. 이를 해결하기 위해서 이 논문에서는 부분 고장 데이터를 이용하여 적합도 평가를 수행하는 방법에 기반을 둔 소프트웨어 신뢰도 성장 모델 선택 방법을 제안한다. 이 논문에서는 고장 데이터에서 과도하게 불안정한 데이터를 제외한 부분 데이터를 사용한다. 소프트웨어 신뢰도 성장 모델 선택에 사용될 부분 데이터는 전체 고장 데이터와 고장 데이터의 일부를 제외한 부분 고장 데이터의 미래 고장 예측 능력의 비교를 통해서 찾는다. 연구의 타당성을 보이기 위하여 실제 수집된 고장 데이터를 사용해서 전체 데이터를 적용한 경우보다 부분 데이터를 사용한 경우의 미래 고장 예측 능력이 더 정확함을 보인다.
본 연구는 양생온도의 영향에 따른 콘크리트의 장기강도 예측식을 개발하고, 기존에 보고된 데이터를 이용하여 제안식의 신뢰성을 검증하기 위한 것이다. 제안식은 반응률상수 모델을 이용하였으며, 콘크리트의 장기강도에 영향을 미치는 인자로 양생온도에 따른 확산장벽의 효과를 고려하였다. 제안식을 검증하기위하여 각각의 데이터를 28일 상대강도의비로바꾸어 -0.6~59.7$^{\circ}C$ 범위의 8개의 평균 양생온도에 대해서 회귀분석하였다. 회귀분석을통해 제안식의 온도 영향계수인 반응율상수, 한계강도, 반응지수를 양생온도에 따른 함수식으로 표현하였다. 제안식은 기존의모델식에 비해 신뢰성이 높았으며, 초기재령에서는 기존의 모델식등과 큰 차이를나타내지 않았으나 장기재령으로 갈수록 제안식의 정확도가 크게 높아짐을 알 수 있었다.
본 연구에서는 트러스 구조물의 이산최적설계를 위해 유전알고리즘(GA)을 적용하였다. 확률론적인 절차를 통해 설계에 필요한 초기 집단을 생성시킨 후, 설계를 개선시키기 위해서 자연선택 및 적자생존의 원리를 적용하였다. 다하중조건 하에서 트러스 구조물의 중량 최소화를 위해 응력 및 변위 제약을 고려하였다. 먼저, 이미 잘 알려진 트러스 구조물에 대해서 GA를 이용하여 얻은 최적해와 기존 문헌들에서 제시하고 있는 값들을 비교함으로써 GA의 신뢰성 및 적용성을 검증하였고, 이러한 신뢰성 검증을 바탕으로 사용성 있는 트러스 구조물의 이산최적설계를 위해 현재 생산중인 강재제원표로부터 부재가 선택되도록 하였다. 강재의 단면으로는 L형강을 사용하였으며, L형강의 강종은 9개의 강종들 (SS 400, SWS 400, SMA 41, SWS 490Y, SWS 520, SMA 50, SWS 570, SMA 58) 중에서 설계자에 의해 자유롭게 선택되도록 하였다.
알루미늄 박막 stripe에 d.c. 전류를 인가하여 electromigration에 의한 결함을 분 석하였다. 6 $\times$ 10-8Torr의 진공동에서 전자빔 증착기를 사용하여 현미경을 유리기판에 $1000AA$의 두께로 알루미늄 박막을 증착하였다. Al/glass 박막의 초기 비저항은 2.7 $\pm$ 0.15($\mu$$\Omega$cm)이였다. 알루미늄 stripe에 electromigration에 의해 양극쪽에 물질 축적영역 (hillocks)과 음극쪽에는 물질 고갈영역(voids)이 형성되었다. SEM, EDAX와 Optical microscope로 hillocks과 voids를 분석하였다. 또한 결함에 대한 SiO2 보호막효과에 대하여 도 분석하였으며, SiO2 보호막에 의하여 Al 박막의 신뢰성은 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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