많은 소프트웨어 프로젝트는 시험이나 운영단계에서 고장시간이나 고장 수 데이타보다 그룹 고장 데이터(여러 고장 간격에서 또는 가변적인 시간 간격에서의 고장들)가 수집된다. 본 논문은 그룹 고장 데이터에 대해 가변적인 미래의 시간에서 누적 고장 수를 예측할 수 있는 신경망 모델을 제시한다. 2개의 변형된 캐스케이드-상관 학습 알고리즘을 제안하였다. 제안된 신경망 모델들은 다른 잘 알려진 신경망 모델과 통계적 소프트웨어 신뢰도 성장 모델과 비교되었다. 실험결과, 그룹 데이터에 대해 변형된 캐스케이드-상관 학습 알고리즘이 좋은 예측 결과를 나타내었다.
본 연구는 교통수요 추정에 관련된 사회경제적 통계자료와 여러 기관에서 발표된 Data를 바탕으로 TCS OD의 통행특성을 반영한 전국 교통수요를 추정하였다. 추정된 교통수요의 신뢰성을 검증하기 위해 전국을 8개권역으로 구분하여 권역별로 통행량을 비교하였으며, 통계적인 오차분석 기법을 이용하여 관측교통량과 배정교통량의 차이를 비교하였다. 그리고 추정된 교통수요의 통행시간분포(TLFD)와 주요도시간 통행소요시간을 분석하여 2-D와 3-D기법으로 추정된 교통수요의 신뢰성을 검증하였다. 신뢰성분석 및 검증결과 본 연구에서의 상황하에서는 3-D기법이 2-D기법보다는 TCS OD의 통행특성 및 패턴을 잘 반영하는 것으로 분석되었지만, 3-D기법이 전적으로 우수하다라고 단언할 수는 없을 것 같다.
현장에서의 레디믹스트 콘크리트(이하 레미콘) 품질에 대한 신뢰도의 정량적 평가를 위해 동일 규격 레미콘에 대하여 타설시기에 따른 슬럼프값, 공기량, 염분함유량 및 재령에 따른 압축강도의 품질 특성값의 변동정도를 비교하고 각각의 시험값들을 통계적인 분석도구를 이용하여 그 품질변동 요인 및 품질값을 분석하였다. 이러한 분석 결과를 통해 7일강도와 28일강도 사이의 상관식과 공기량 및 슬럼프의 품질 신뢰도를 파악하였으며 이에 대한 결과 고찰 및 콘크리트 품질 확보를 위한 관리방안을 모색하고자 하였다.
계층적 의사결정론(AHP)에서 응답자의 신뢰성을 평가하기 위해 일관성 지수가 활용된다. 일반적으로 일관성 지수값이 0에 근접할 수록 신뢰성이 있다고 판단되나, 신뢰성에 대한 임계값은 9점 척도의 비교행렬로 부터 모의실험 된 무작위 지수의 평균에 의존한다. 본 연구에서는 9점 척도 비교행렬에 의한 모의실험 분포가 차원별로 치우침이 심한 분포라는 점에 기초하여, 차원별 일관성 지수의 분위수에 기초한 통계적 가설검정 방법을 소개하기로 한다. 그리고, 모의실험으로 계산된 일관성 지수의 분포에 따라 적절한 임계 분위값을 제공하였다. 또한, 쌍대비교행렬의 각 원소에 오차를 고려한 모형을 적용하여, 일관성 지수의 분포를 감마분포로 특수한 경우 근사시킬 수 있음을 제시하였다.
본 연구는 인공지능(AI) 기술을 기반으로 제작된 뉴스 앵커의 시청자 수용에 영향을 미치는 선행 요인 조사를 목적으로 하였다. AI 뉴스 앵커에 대한 지각된 신뢰와 지각된 유용성, 의인화, 사회적 실재감, 그리고 이해도를 포함하는 5개의 선행요인이 사용자 수용에 영향을 미칠 것으로 예상하였다. 그리고 AI 뉴스 앵커로부터 지각하는 능력과 호의, 진실성은 신뢰를 형성하는 선행요인으로 예측하였다. 연구모형과 연구가설을 통계적 유의수준에서 검증하기 위하여 513명의 조사 대상자로부터 설문 데이터를 수집하였다. 데이터의 정규성과 동일방법편의, 내적 일관성 평가와 함께 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석을 포함한 척도 순화 프로세스를 수행하였다. 구조방정식 모형 분석을 수행한 결과, AI 뉴스 앵커로부터 지각하는 신뢰와 지각된 유용성, 의인화는 시청자 수용에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 AI 앵커로부터 지각한 능력과 진실성은 신뢰에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 평가되었다.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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제9권1호
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pp.91-97
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1998
저자들이 번안한 한국판 청소년용 식이태도 검사(Eating Attitude Test for Korean Adolescents, EAT-26KA)의 신뢰도 조사와 요인분석을 통한 개개의 문항에 대한 평가를 하고자 하였다. 경기도 소재의 1개 중 고등학교 학생 1,160명을 대상으로 하여 방문 조사 2주전 양호교사와 담임교사를 통해 설문지를 배포하고 1996년 6월 저자들이 직접 현장 방문을 하여 신체계측과 누락된 문항을 보강하는 검사를 하고 1개월후 이중 114명을 무작위 선정하여 동일한 방법으로 재검사를 시행하였다. 평가도구인 EAT-26KA는 영문판 EAT-26의 전 문항을 사용하였고 저자들이 대상연령의 지적 능력에 맞는 어휘를 사용하여 번역하였다. 내적 일관성 혹은 내적 합치도는 우수한 것으로 나타났다(Cronbach’s ${\alpha} =.83) 검사-재검사 신뢰도는 서구의 조사결과에 비해선 약간 낮게 나타났으나 통계적으로 유의한 수준이었고(r=.63 p<.01) 문항간 검사-재검사 신뢰도에선 두 개의 문항이 부적 상관(negative correlation)을 보였고 다섯 문항에서 문항간 상관이 낮게 나타났다(p>.05). 세 가지 요인으로 분류하여 요인분석을 시행한 결과 세 요인은 전체요인의 34.0%를 설명하였고 한 문항은 어느 요인으로도 분류되지 않았다. 각 요인으로 분류되는 문항구성도 영문판에 비해서 많은 차이를 보였다. 저자들이 번안한 EAT-26KA는 일반 청소년 인구(non-refered population)을 통한 신뢰도 검사 결과 우수한 내적 신뢰도를 갖추고 있고 통계적 유의성을 보이는 검사-재검사 신뢰도를 보여 조사도구로서 유용한 것으로 판단된다. 요인분석의 결과 어느 요인에도 속하지 않는 문항이 있었고 이 문항의 수정 또는 누락이 필요한 것으로 생각되며, 영문판 EAT-26과 비교해볼 때, EAT-26KA의 요인구조는 상이하게 나타나 실제검사를 통해 얻어진 결과의 해석은 서구의 경우와 차이가 있을 것이 예상되었고 구조화된 면담을 통해 타당도의 확립이 필요한 것으로 생각되었다.
월드 와이드 요구자를 위한 융복합 소셜 앱 제작 플랫폼은 집단 협업 개발 방식으로 프로젝트 참여자의 의견을 상호 교환하여 소프트웨어의 생산성 향상을 가져올 수 있다. 하지만 융복합 소셜 앱 제작 플랫폼 기반의 집단 협업은 참여자의 평가가 공정하게 이뤄지지 않을 경우 많은 참여자가 이탈하게 된다. 기존 연구에서는 프로젝트 참여자 간의 공정한 동료 평가를 실시하기 위해 다양한 통계적 기법을 바탕으로 동료 평가 점수의 신뢰성을 검증하였다. 기존 동료 평가 기법은 프로젝트 활동율을 고려하지 않았다. 그래서 프로젝트 작업의 성격이 반영되지 않아 프로젝트 참여자의 기여도 평가 점수는 신뢰성이 떨어지거나 왜곡되었다. 따라서 본 논문에서는 참여자의 작업 수행율을 고려한 프로젝트 참여자의 개발 기여도 평가 방법을 제시하였으며 동료 평가 점수의 공정성과 일관성이 보장된 동료 평가 방법을 연구하였다.
본 연구는 철근콘크리트 단층 구조물의 구조 부재 위치에 대한 비파괴검사법을 이용한 추정 신뢰도를 알아보기 위해 기둥, 벽체, 보 및 슬래브로 구성된 실험체를 제작하고, 기존 추정식과 비교 과정에서 정확한 분석을 위해 오차율 비교와 모평균 구간 추정을 사용하여 통계적 접근을 통한 신뢰성을 분석하고자 한다. 그 결과, 초음파속도법을 이용하여 압축강도를 추정한 결과와 코어시험 결과를 비교한 전체 평균 오차율은 18.8%, 반발경도법을 이용하여 압축강도를 추정한 결과와 코어시험 결과를 비교한 전체 평균 오차율은 20.1%가 도출되어 현장 적용성을 확인하였다. 그리고 부재별 신뢰성 부분에서 초음파속도법과 반발경도법을 이용하여 신속하고 효율적인 구조물 안전진단을 하기 위해서 각각 벽체 부재와 보 부재를 중심으로 압축강도 추정 시 신뢰도 높은 결과를 도출되는 것을 확인하였다.
정보통신기술의 발달로 최근 컴퓨터 기술의 발달은 교수자, 학습자들 모두에게 새로운 방식의 교육개념과 교육시스템의 도입을 촉진해왔다. 이에 본 연구는 21세기의 새로운 기술요구에 따라 강조되고 있는 인식론적 프레임(Epistemic Frame)에 대한 이론적 모형 구축과 이를 평가할 수 있는 핵심 평가문항을 구축함을 목적으로 한다. 구체적으로는 첫째, 인식론적 프레임 이론적 모형을 도메인 분석을 통하여 구축한다. 둘째, 구축된 이론적 모형의 구성요소들을 평가할 수 있는 평가요소들을 개발하고자 한다. 마지막으로 개발된 평가문항을 요인분석과 Cronbach's alpha분석을 통하여 타당도와 신뢰도를 평가하였다. 연구 결과로는 컴퓨터를 활용하여 학습할 수 있는 인식적 프레임의 이론 모형제시하고, 이를 평가할 수 있는 평가문항들의 타당도와 신뢰도를 실증적 통계적 분석을 통하여 결과를 제시하였다. 본 연구는 컴퓨터를 활용하여 다양한 영역에서 인식론적 프레임이 적용된 교육프로그램을 개발하는 연구자 및 실무자들에게 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.
최근 인간의 감정을 인식하는 연구 중 딥러닝 모델을 사용하여 복합적인 생체 신호를 분석하는 방법론이 대두되고 있다. 이때 학습하고자 하는 데이터의 종류에 따른 평가 방법 및 신뢰성은 감정 분류의 정확성에 있어 중요한 요소이다. 생체 신호의 경우 데이터의 신뢰성이 잡음 비율에 따라 결정되므로 잡음 검출 방법이 우수할수록 신뢰도가 올라가며, 감정을 정의하는 방법론에 따라 그에 맞는 적절한 감정 평가 방법이 수반될 때보다 정확하게 감정을 분류할 수 있다. 본 논문에서는 Valence와 Arousal로 라벨링 된 멀티모달 생체 신호 데이터에 대해 데이터의 신뢰성을 검증하기 위한 웨이블릿 기반의 잡음 임곗값 설정 알고리듬 및 감정 평가 시 데이터 신뢰도와 Valence-Arousal 값에 따른 가중치를 부여하여 감정 인식률을 향상하는 방법을 제안한다. 웨이블릿 변환을 이용해 신호의 웨이블릿 성분을 추출 후, 해당 성분의 왜도와 첨도를 구하여 햄펄 식별자를 통해 계산된 임곗값으로 잡음을 검출한 후, 원신호에 대한 잡음 비율을 고려하여 데이터의 신뢰성을 평가하고 가중치로 환산한다. 더불어 감정 데이터 분류 시 Valence-Arousal 평면의 중앙값과의 유클리디언 거리를 가중치로 환산하고, 감정 인식률에 대한 종합 평가 시 두 요소를 반영한다. ASCERTAIN 데이터셋을 활용하여 나타난 감정 인식률 개선 정도를 통해 제안된 알고리듬의 성능을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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