소프트웨어 제품의 정확한 인도시기를 예측하거나 효용성 및 신뢰성을 예측하기 위해서는 소프트웨어 테스팅 과정에서 중요한 요소인 테스트 커버리지를 이용하면 보다 효율적인 테스팅 작업을 할 수 있다. 이런 모형을 ENHPP모형이라고 한다. 본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 지수 커버리지 모형과 S-커버리지 모형을 재조명하고 이 분야에 적용될 수 있는 Burr 분포에 기초한 Burr 커버리지 모형을 제안하였다. 고장 간격 시간으로 구성된 자료를 이용한 모수추정 방법은 최우추정법 과 일반적인 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하고 효율적인 모형 선택은 편차자승합(SSE) 및 콜모고로프 거리를 적용하여 모형들에 대한 효율적인 모형선택도 시도하였다. NTDS 자료를 사용한 임무시간 비교 분석한 결과 Burr 커버리지 모형 시행이 지수나 S-형 모형보다 우수함을 보이고 있다. 이 자료들에서 기존의 모형과 Burr 커버리지 모형의 비교를 위하여 산술적 및 라플라스 검정, 편의 검정등을 이용하였다.
비순서화된 스트림은 윈도우 기반의 질의를 처리할 때 부정확하거나 지연된 결과를 유발할 수 있다. 기존의 방식에서는 일반적으로 버퍼를 이용하여 비순서화된 스트림을 정렬하며, 버퍼의 크기를 추정하기 위해 네트워크 지연의 최대값에 기반한 방식을 이용한다. 그러나 이러한 방식은 버퍼의 크기를 불필요하게 큰 값으로 추정할 수 있으며, 지연된 질의 결과를 발생시킬 수 있다. 본 논문에서는 네트워크 지연의 변화에 따라 적응적으로 버퍼의 크기를 추정하기 위한 확률론적인 접근 방법을 제안한다 제안하는 방법에서는 튜플의 생성이 포아송 분포를 따르며 네트워크 지연은 정규 분포를 따른다고 가정한다. 그리고 이러한 가정을 바탕으로 추정식을 유도한다. 추정식은 튜플의 손실율을 입력인자로 요구하며, 이는 실시간에 튜플의 손실에 있어서 허용 가능한 백분율을 나타낸다. 사용자는 손실율을 질의문에서 정의함으로써, 응용의 요구에 따라 질의 결과의 정확성이나 처리속도 중 원하는 특성에 중점을 둘 수 있다. 본 논문의 실험 결과는 제안한 추정식이 기존의 네트워크 지연의 최대값에 기반한 추정식에 비해 적응성이 우수함을 보인다.
본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 Goel-Okumoto 모형과 Yamada-Ohba-Osaki 모형을 재조명하고 또, 랄리 분포를 이용한 랄리 모형을 적용하여 모수 추정방법을 연구하였다. 본 연구에서는 기존의 최우추정법과 잠재변수를 도입하여 깁스 샘플링(Gibbs sampling)을 이용한 베이지안 모수추정 방법을 비교하고 그 특징을 분석하고자 한다. 또, 효율적 모형을 위한 모형선택으로서 잔차제곱합(Sum of the squared errors ; SSE)과 Braun 통계량을 적용하여 모형들에 대한 효율성 입증방법을 설명하였다. 그리고 수치적인 예로서 실제 자료를 이용한 수치 견과를 나열하였다. 이 접근방법을 기초로 하여 수명분포가 중첩(Superposition) 및 혼합(Mixture)인 경우에 대한 접근방법이 연구되었으면 한다.
본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 거친 후 사용자에게 인도하는 시기를 결정하는 방출문제에 대하여 연구되었다. 소프트웨어의 결함을 제거하거나 수정 작업 중에도 새로운 결함이 발생될 가능성이 있는 무한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초하고 수명분포는 단위당 고장발생률이 증가하거나 감소하는 속성을 가진 형상모수가 2인 확률 분포를 이용한 최적 방출시기에 관한 문제를 제시하여 소프트웨어 요구 신뢰도를 만족시키고 소프트웨어 개발 및 유지 총비용을 최소화 시키는 최적 소프트웨어 방출 정책에 대하여 논의 되었다. 본 논문의 수치적인 예에서는 고장 간격 시간 자료를 적용하고 모수추정 방법은 최우추정법과 추세분석을 통하여 자료의 효율성을 입증한 후 최적 방출시기를 추정하였다.
소프트웨어 개발과정에서 소프트웨어 신뢰성은 매우 중요한 이슈이다. 소프트웨어 고장분석을 위한 무한고장 비동질적인 포아송과정에서 고장발생률이 상수이거나, 단조 증가 또는 단조 감소하는 패턴을 가질 수 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 신뢰성에 대한 적용 효율을 나타내는 지수 및 역지수분포를 이용한 신뢰성 모형을 비교 제안한다. 효율적인 모형을 위해 평균제곱오차(MSE), 결정계수($R^2$)에 근거한 모델선택, 최우추정법, 이분법에 사용된 파라미터를 평가하기 위한 알고리즘이 적용되였다. 제안하는 지수 및 역지수분포를 이용한 신뢰성 모형를 위해 실제 데이터을 사용한 고장분석이 적용되였다. 고장데이터 분석은 지수 및 역지수분포를 이용한 강도함수와 비교하였다. 데이터 신뢰성을 보장하기 위하여 라플라스 추세검정(Laplace trend test)을 사용하였다. 본 연구에 제안된 역지수분포 신뢰성모형도 신뢰성 측면에서 효율적이기 때문에 (결정계수가 80% 이상) 이 분야에서 기존 모형의 하나의 대안으로 사용할 수 있음을 확인 할 수 있었다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 개발자들은 다양한 수명분포를 고려함으로서 소프트웨어 고장형태에 대한 사전지식을 파악하는데 도움을 줄 수 있으리라 사료 된다.
소프트웨어 개발과정동안 소프트웨어 신뢰성 요인은 매우 기본적인 사항이다. 소프트웨어 고장파악을 위한 무한고장 비동질적인 포아송 과정을 이용할 때 고장발생률 혹은 위험함수가 일정하거나 증가 또는 감소하는 속성을 가진다. 본 논문에서는 소프트웨어 신뢰 성능에 관한 효율성을 비교하는 자유도에 의존하는 카이제곱 분포를 적용한 신뢰성 모형을 제안하였다. 효율적인 모형을 평가하기 위하여 평균제곱오차(MSE)와 결정계수($R^2$)를 이용하고 최우추정법과 수치 해석적 방법을 사용하여 모수추정 알고리즘이 수행되었다. 제안하는 카이제곱분포의 자유도를 이용한 신뢰성 모형을 위해 실제 고장 간격 데이터를 사용한 고장 성능 분석이 적용되었다. 고장데이터 분석은 카이제곱분포의 자유도에 근거한 강도함수를 기준으로 비교되었다. 데이터 신뢰성을 확인하기 위하여 라플라스 추세검정이 적용되었다. 본 연구에 제안된 카이제곱분포의 자유도는 다양한 고장현상을 표현 할 수 있기 때문에 (결정계수가 90% 이상), 신뢰성 분야에서 활용 할 수 있는 모형으로 활용 할 수 있다. 이 연구 결과를 적용하면 소프트웨어 개발 설계자에게 다양한 자유도를 적용하여 소프트웨어 고장패턴을 예측함으로서 효율적인 모형을 개발하는데 표준 지침으로 적용 할 수 있다.
본 연구는 기대 교통사고건수 추정을 위해 사용되는 SPF의 이질적 분산계수의 유의성이 이질적 사전분포에 직접적인 영향을 받는다는 가설을 검증하고, 이질적 사전분포에 대한 모형 오설정이 교통 안전개선 사업의 평가결과에 주는 영향의 특성을 분석하기 위해 수행되었다. 구체적으로 본 연구에서는 이질적 분산계수의 유의성과 이질적 사전분포의 연관성을 검증하기 위해 모의실험을 통해 이질적 사전분포를 발생시킨 후 이를 NB모형과 HNB모형을 이용하여 SPF를 추정하여 이질적 과분산계수가 SPF의 평균함수 및 분산함수에 주는 영향을 분석하였다. 또한 추정된 계수추정치를 이용한 사전분포의 초모수 추정치의 오차특성과 이질적 과분산계수를 고려하지 않았을 경우 발생하는 교통사고감소계수(CRF)의 오차 부호와 크기를 상세 분석하여 제시하였다. 모의실험 자료 분석결과 이질적 분산계수의 오추정은 포아송 사전분포의 평균에는 큰 영향을 주지 않으나 분산의 크기를 변화시켜 궁극적으로는 기대교통사고건수의 추정량인 사후평균의 값에 오차를 발생시킬 수 있으며, 구체적으로 이질적 분산함수를 NB모형으로 오설정할 경우 CRF의 값은 참값에 비해 최대 120%의 오차를 발생시키는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 비대칭 이중게이트 MOSFET의 상하단 게이트 산화막 두께 비에 대한 문턱전압 및 전도중심의 변화에 대하여 분석하고자한다. 비대칭 이중게이트 MOSFET는 상하단 게이트 산화막의 두께를 다르게 제작할 수 있어 문턱전압이하 영역에서 전류를 제어할 수 있는 요소가 증가하는 장점이 있다. 상하단 게이트 산화막 두께 비에 대한 문턱전압 및 전도중심을 분석하기 위하여 포아송방정식을 이용하여 해석학적 전위분포를 구하였다. 이때 전하분포는 가우스분포함수를 이용하였다. 하단게이트 전압, 채널길이, 채널두께, 이온주입범위 및 분포편차를 파라미터로 하여 문턱전압 및 전도중심의 변화를 관찰한 결과, 문턱전압은 상하단 게이트 산화막 두께 비에 따라 큰 변화를 나타냈다. 특히 채널길이 및 채널두께의 절대값보다 비에 따라 문턱전압이 변하였으며 전도중심이 상단 게이트로 이동할 때 문턱전압은 증가하였다. 또한 분포편차보단 이온주입범위에 따라 문턱전압 및 전도중심이 크게 변화하였다.
사고예측모형은 장래 계획 노선이나 다른 노선에 적용되어 사고를 예측하거나 안전개선사업 및 교통정책의 평가 등에 활용된다. 본 연구에서는 고속도로 본선에 대해 이러한 용도로 활용될 수 있는 사고예측모형을 구축하고자 한다. 또한 자료 구축이 용이한 변수를 선정하여 모형을 쉽게 활용할 수 있도록 하는 것을 기본 목표로 하였다. 모형은 종속변수를 사고건수와 사상자발생사고건수로 하여 사고모형과 사상자발생사고모형을 각각 구축하였다. 모형에 적용된 확률구조는 음이항 분포와 포아송 분포이며, 추정에 의해 적합한 모형을 선별하였다. 국내 고속도로중 주요한 9개 노선을 선정하였고, 시간적으로는 2003~2007년까지 5개년도 자료를 활용하였다. 모형의 설명변수는 교통류 특성을 나타내는 교통량 등의 예측 가능한 변수와 기하구조 요인 등을 적용하였다. 최우추정법에 의한 추정 결과 사고모형의 경우 구간길이, 일교통량, 버스비율, 곡선구간수가 유의한 변수로 추정되었으며 사상자발생사고모형에서는 구간 길이와 일교통량, 버스비율이 유의한 변수로 추정되었다. 모형의 공간적 시간적 전이 가능성을 확인하기 위해 우도비 검정을 수행한 결과, 사고모형은 6차로 이상이나 4차로의 교통류 및 기하구조 특성을 가지는 도로로의 전이가 가능하였다, 반면 사상자발생 사고모형은 모든 도로와 시간대로의 전이가 가능하여, 모형의 활용도가 높게 나타났다. 결과적으로 본 연구에서 구축된 모형은 다른 노선과 장래 계획, 정책 평가 등에 다양하게 활용될 수 있을 것이다.
우리나라에서 음주운전으로 인한 교통문제는 예전부터 꾸준히 야기되어 왔고 지속적인 관심과 연구를 통해 대책을 마련해 왔음에도 불구하고 여전히 음주운전 적발건수는 증가추세이다. 음주운전에 대한 억제방안을 마련하기 위해 일반운전자와 음주운전자의 차이를 검증한 연구는 많이 수행되었으나 음주운전자만을 대상으로 한 연구는 미흡한 실정이었다. 음주운전은 일반운전자와 음주운전자와도 차이를 보이지만 음주운전자 중에서도 습관적 음주운전자와 비습관적 음주운전자는 차이가 있기 때문에 음주운전으로 인해 1회 이상 단속에 적발된 음주운전자만을 대상으로 연구를 수행하였다. 습관적 음주운전자는 재범할 확률이 높기 때문에 본 연구에서는 음주운전 적발자 중 습관적 음주운전자들을 줄이기 위한 대안을 마련하는 것을 목적으로 한다. 음주운전자들을 대상으로 습관적 음주운전 횟수를 조사하고 음주운전행동을 결정하는데 영향을 주는 속성들을 조사하여 요인 분석을 통해 변수를 축약하였으며, 절단 포아송 모형과 절단 음이항 모형을 통해 영향분석을 하였다. 분석결과 자료는 과산포가 있는 음이항 분포를 따르는 것으로 나타났고, 단속및사고의 두려움, 자기반성, 경험적학습, 자기통제력부족, 차량의존도 요인이 유의미하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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