• 한국통신학회논문지
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• 제37권1B호
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• pp.50-58
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• 2012

본 연구의 주된 목적은 사용자 관점에서 본 통신 시스템 서비스 가용도의 이론적 모델 개발이다. 이를 위하여 호(Call) 도착은 non-homogeneous 포아손 과정의 가정, 그리고 시스템 상태는 CTMC 모델의 가정을 토대로 서비스 가용도의 추계적 모델을 개발하였다. 제시한 모델은 시간에 따라 변하는 호 도착률을 포함하여 사용자 관점에서 본 서비스 신뢰도 모형의 사용자 모델을 효율적으로 나타냈다. 아울러 시스템 자원의 고장 없이도 사용자가 서비스를 받지 못하는 시스템 상태인 운영 고장 상태를 모델에 포함하여 제공자 입장이 아니라 사용자 관점에서 모델을 구축하였다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제27권3호
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• pp.69-75
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• 2020

In this paper, we applied the shape parameters of the exponentialized exponential life distribution widely used in the field of software reliability, and compared the reliability properties of the software using the non-homogeneous Poisson process in finite failure. In addition, the average value function is also a non-decreasing form. In the case of the larger the shape parameter, the smaller the estimated error in predicting the predicted value in comparison with the true value, so it can be regarded as an efficient model in terms of relative accuracy. Also, in the larger the shape parameter, the larger the estimated value of the coefficient of determination, which can be regarded as an efficient model in terms of suitability. So. the larger the shape parameter model can be regarded as an efficient model in terms of goodness-of-fit. In the form of the reliability function, it gradually appears as a non-increasing pattern and the higher the shape parameter, the lower it is as the mission time elapses. Through this study, software operators can use the pattern of mean square error, mean value, and hazard function as a basic guideline for exploring software failures.

• International Journal of Reliability and Applications
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• 제1권1호
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• pp.27-38
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• 2000

In a recent paper Iskandar ＆ Sandoh (1999) studied an opportunity-based age replacement policy for a system which has a warranty period (0,S]. When the system fails at age x $\leq$ S a minimal repair is performed. If an opportunity occurs to the system at age x, S $\leq$ x $\leq$ T, we take the opportunity with probability p to preventively replace the system, while we conduct a corrective .replacement when its fails in (S,T). Finally, if its age reaches T, we perform a preventive replacement, Under this policy the design variable is T. For the case when opportunities occur according to a homogeneous Poisson process, the long-run average cost of this policy was formulated and studied analytically by Iskandar & Sandoh (1999). The same problem is here analysed by using a graphical technique based on scaled TTT-transforms. This technique gives, among other things, excellent possibilities for different types of sensitivity analysis. We also extend the discussion to the situation when we have to estimate T based on times to failure.

• 한국안전학회지
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• 제26권6호
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• pp.104-110
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• 2011

In FMEA, the risk priority number(RPN) is used for risk evaluation on each failure mode. It is obtained by multiplying three components, i.e., severity, occurrence, and detectability of the corresponding failure mode. Each of the three components are usually determined on the basis of the past experience and technical knowledge. But this approach is not strictly objective in evaluating risk of a given failure mode and thus provide somewhat less scientific measure of risk. Assuming a homogeneous Poisson process for occurrence of the failures and causes, we propose a more scientific approach to evaluation of risk in FMEA. To quantify severity of each failure mode, the mission period is taken into consideration for the system. If the system faces no failure during its mission period, there are no losses. If any failure occurs during its mission period, the losses corresponding to the failure mode incurs. A longer remaining mission period is assumed to incur a larger loss. Detectability of each failure mode is then incorporated into the model assuming an exponential probability law for detection time of each failure cause. Based on the proposed model, an illustrative example and numerical analyses are provided.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.1-10
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• 2012

In this study, software products developed in the course of testing, software managers in the process of testing software test and test tools for effective learning effects perspective has been studied using the NHPP software. The finite failure nonhomogeneous Poisson process models presented and the life distribution applied exponential and log shaped type hazard function. Software error detection techniques known in advance, but influencing factors for considering the errors found automatically and learning factors, by prior experience, to find precisely the error factor setting up the testing manager are presented comparing the problem. As a result, the learning factor is greater than autonomous errors-detected factor that is generally efficient model could be confirmed. This paper, a failure data analysis of applying using time between failures and parameter estimation using maximum likelihood estimation method, after the efficiency of the data through trend analysis model selection were efficient using the mean square error and coefficient of determination.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.1-8
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• 2011

In this study, software products developed in the course of testing, software managers in the process of testing software test and test tools for effective learning effects perspective has been studied using the NHPP software. The finite failure non-homogeneous Poisson process models presented and the life distribution applied extreme distribution which used to find the minimum (or the maximum) of a number of samples of various distributions. Software error detection techniques known in advance, but influencing factors for considering the errors found automatically and learning factors, by prior experience, to find precisely the error factor setting up the testing manager are presented comparing the problem. As a result, the learning factor is greater than automatic error that is generally efficient model could be confirmed. This paper, a numerical example of applying using time between failures and parameter estimation using maximum likelihood estimation method, after the efficiency of the data through trend analysis model selection were efficient using the mean square error.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.1-5
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• 2015

최근 무선 에너지 하비스팅 기술이 센서와 같은 소형 IoT 디바이스들의 크기 제한으로 인한 배터리 부족 문제의 해결방법으로 각광을 받고 있다. 이 기술이 기존의 인지무선 네트워크에 적용된다면 인지 유저들의 운용시간 증가로 인한 네트워크 처리량의 증가를 기대할 수 있다. 본 논문에서는 인지 유저(Cognitive User)가 근처에서 동작 중인 우선 유저(Primary User)의 특정 거리 안에 존재할 때 우선 유저가 전송한 통신 신호로부터 무선 에너지 하비스팅을 하고 특정 거리 밖에 존재할 때 비어있는 채널을 골라 통신을 하도록 한다. 이 때 우선 유저와 인지 유저는 Homogeneous Poisson Pont Process 형태로 분포되어 있고 통신을 하고 있는 수신자들과 일정한 거리로 떨어져있다. 위와 같은 네트워크 모델에서 주어진 여러 가지 조건하에 인지 유저 네트워크 처리량을 최대화할 수 있는 전송파워, 인지 유저 밀도 제안하고 앞으로의 연구방향을 제시한다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권12호
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• pp.319-326
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• 2013

소프트웨어의 디버깅 오류의 발생 시간에 의존하는 많은 소프트웨어 신뢰성 모델이 연구되었다. 소프트웨어 오류 탐색 기법은 사전에 알지 못하지만 자동적으로 발견되는 에러를 고려한 영향요인과 사전 경험에 의하여 세밀하게 에러를 발견하기 위하여 테스팅 관리자가 설정해놓은 요인인 학습효과의 특성에 대한 문제를 비교 제시 하였다. 본 연구에서는 학습효과 비동질적인 유한고장모형 분석을 위한 모수 추정은 우도함수를 이용하였다. 소프트웨어 시장에 인도하기 위한 결정에 대하여 조건부 고장률은 중요한 변수가 되고 이러한 고장 모델은 실제 상황에서 많이 사용되고 있다. 통계적 공정 관리 (SPC)는 소프트웨어 오류의 예측을 모니터링 함으로써 소프트웨어의 신뢰성 향상에 크게 기여할 수 있다. 이러한 컨트롤 차트는 널리 소프트웨어 산업의 소프트웨어 프로세스 제어를 위해 사용된다. 본 연구에서는 로그 위험 학습 효과 속성의 비동질적인 포아송 과정의 평균값 기능을 사용한 컨트롤 메커니즘을 제안하였다.

• 융합보안논문지
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• 제12권6호
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• pp.85-92
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• 2012

소프트웨어의 디버깅에 오류 발생의 시간을 기반으로 하는 많은 소프트웨어 신뢰성 모델이 제안되어 왔다. 무한고장 모형과 비동질적인 포아송 과정에 의존한 소프트웨어 신뢰성 모형을 이용하면 모수 추정이 가능하다. 소프트웨어를 시장에 인도하는 결정을 내리기 위해서는 조건부 고장률이 중요한 변수가 된다. 유한 고장 모형은 실제 상황에서 다양한 분야에 사용된다. 특성화 문제, 특이점의 감지, 선형 추정, 시스템의 안정성 연구, 수명을 테스트, 생존 분석, 데이터 압축 및 기타 여러 분야에서의 사용이 점점 많아지고 있다. 통계적 공정 관리 (SPC)는 소프트웨어 고장의 예측을 모니터링 함으로써 소프트웨어 신뢰성의 향상에 크게 기여 할 수 있다. 컨트롤 차트는 널리 소프트웨어 산업의 소프트웨어 공정 관리에 사용되는 도구이다. 본 논문에서 NHPP에 근원을 둔 로그 포아송 실행시간 모형, 로그선형 모형 그리고 파레토 모형의 평균값 함수를 이용한 통계적 공정관리 차트를 이용한 제어 메커니즘을 제안하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권5호
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• pp.803-812
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• 2009

금융자료에 극단값이론을 적용하는 것은 위험관리에서 중요한 최신 통계기법 중의 하나라고 할 수 있다. 극단값분석에서 전통적으로 사용해 오던 연간 최대값방법은 시계열자료의 연간 최대값들에 대하여 일반화 극단값분포를 적합시키는 것이고, 최근 대안으로 널리 사용되고 있는 분계점 방법은 시계열자료 중 충분히 큰 하나의 분계점을 넘어서는 초과값들에 대하여 일반화파레토분포를 적합시키는 것이다. 그러나, 보다 실질적인 방법은 분계점을 넘어서는 초과값들을 하나의 점과정으로 해석하는 것인데, 즉 초과값들의 초과시점과 초과여분을 점근적으로 비동질 포아송과정을 갖는 하나의 2차원 점과정으로 간주하는 것이다. 본 논문에서는 이러한 2차원 비동질 포아송과정 모형을 1982.1.4부터 2008.12.31까지 수집된 원/달러 환율 시계열자료로부터 계산된 일별 환율투자손실률, 즉 일별 로그 손실률에 적용한다. 여기서 주된 관심은 10년 혹은 50년에 한번 정도 발생하는 대형 손실률 수준과 같은 극단분위수를 어떻게 추정하느냐 하는 것이다.