• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.221-223
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• 2016

동아시아 경제권의 국가들 중에서도 한국과 중국의 잠재적 기업가정신을 측정하고 양국 잠재적 기업가정신에 영향을 미치는 문화적 요인에 대해 비교하고자 하였다. 이를 위해 잠재적 기업가라고 여길 수 있는 한국과 중국의 대학생들을 대상으로 하여 설문조사를 실시하였다. 210명의 한국 대학생들과 157명의 중국 대학생들이 본 설문에 응하였다. 설문은 크게 두 가지 영역으로 구분되어 있는데, 개인의 기업가적 지향성을 측정하기 위한 질문과 개인의 기업가적 성향에 영향을 주는 문화적 요인들을 측정하는 질문으로 나누어져 있다. 개인의 기업가적 지향성을 측정하기 위하여 자기통제력(Locus of Control)과 혁신성(Innovativeness)을 묻는 세부 질문을 만들었고, 문화적 요인을 측정하기 위해서 대학생들이 느끼는 경제적자유(Economic Freedom), 개인주의(Individualism) 그리고 불확실성 회피성(Uncertatinty Avoidance)의 정도를 묻는 질문을 만들어 설문을 실시하였다. 첫 번째 연구가설은 '한국의 대학생들이 경제적 자유, 개인주의, 불확실성 회피성이 더 높다고 인식한다'이며, 두 번째 연구가설은 '경제적 자유가 보장되고 더 개인주의적인 문화에서 기업가적 성향이 더 높게 나타나며 확실성 회피성이 높을수록 기업가적 성향은 더 낮게 나타난다, 세 번째 연구가설은 '한국 대학생들의 기업가적 지향성 정도가 중국 대학생들의 그것보다 더 높다'이다. 설문조사는 가설과는 다른 결과를 보여주고 있다. 중국의 대학생들이 한국의 대학생들 보다 자국의 문화에 대해 더 경제적 자유가 보장되며 개인주의적이라는 인식을 가지고 있었다. 불확실성 회피성에 있어서는 가설과 동일하게 중국 대학생들보다 한국의 대학생들이 자국에 대해 불확실성 회피성이 더 높다고 인식하고 있다. 또한 양국의 대학생들은 기업가정신 형성에 있어서 각각 다른 문화적 변수에 의해서 영향을 받는다는 사실을 알 수 있었다. 한국의 대학생들은 경제적 자유의 정도에 의해 영향을 받으며, 중국의 대학생들은 불확실성 회피성에 의해서 영향을 받는다. 마지막으로, 세 번째 가설과 달리 기업가적 지향성은 중국의 대학생들이 한국의 대학생들보다 더 높은 수치를 보인다. 혁신성에 있어서는 양국 대학생들 간의 유의한 차이를 발견하기 어려웠으나 내재적 통제력에 있어서 중국의 대학생들은 한국의 대학생들보다 높은 수치를 나타냈다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제41권11호
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• pp.1099-1108
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• 2017

동일한 시험조건에서 반복시험으로부터 얻어진 실험 데이터는 이론적으로 동일한 값을 가져야 한다. 그러나 실제 데이터 결과는 다양한 환경 요소들에 의해 발생하는 오차와 불확실성을 가지게 되어 시험 값이 변동량을 가진다. 이는 정확한 실험 데이터를 얻는데 제한사항이 된다. 본 연구에서는 확률통계 방법을 이용하여 불확실성을 가진 입력변수의 유효범위를 결정하는 알고리즘을 제안하였다. 또한 실제 현장에서 사용되는 볼트 체결 마찰계수 데이터를 이용하여 제안된 알고리즘을 적용하여 불확실성을 내재한 입력변수의 유효범위를 산출하고 이에 대한 신뢰성 평가를 하였다.

• 벤처창업연구
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• 제12권4호
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• pp.97-108
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• 2017

본 연구의 목표는 한국정부(외교부)의 국제개발협력 중점협력국가 24개국 중에서 캄보디아, 몽골, 네팔, 페루 그리고 르완다 대학생들을 대상으로 한 설문조사 결과를 통해 문화적 변수인 불확실성 회피성이 개도국 5개국의 잠재적 기업가적 지향성에 미치는 영향 사례로 비교분석하는 것이다. 또한 5개국 응답자들의 성별 분석을 통해 남녀 응답자들의 기업가적 지향성의 정도를 비교하고 성별 기업가 지향성이 문화적 변수에 어떤 영향을 받고 있는지를 살펴본다. 본 사례 비교연구를 실시하기에 앞서 5개국 대학생들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 질문은 개인의 기업가적 지향성을 측정하기 위하여 내재적 통제력(Locus of Control)과 혁신성(Innovativeness)을 묻는 세부 질문을 만들었고, 문화적 요인을 측정하기 위해서는 불확실성 회피성(Uncertainty Avoidance)의 정도를 묻는 질문을 만들어 설문을 실시하였다. 기존의 연구들과는 달리 이번 사례 비교연구에서는 불확실성 회피성이 높을수록 기업가적 지향성도 더 높게 나타났으며, 이는 성별 분석에서도 동일했다. 한편 남성 응답자들의 기업가적 지향성이 여성 응답자들에 비해 높게 나타나고 있다.

• 대한영상의학회지
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• 제85권5호
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• pp.834-847
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• 2024

인공지능(artificial intelligence; 이하 AI)은 진단 정확도와 효율성을 높여 영상의학 분야에 변화를 가져오고 있지만, 예측 불확실성은 여전히 중요한 과제로 남아 있다. 본 리뷰에서는 주요 불확실성의 원인인 분포 외(out-of-distribution) 불확실성, 데이터 내재적 불확실성(aleatoric uncertainty), 모델 불확실성을 다루며, 안전한 AI 통합을 위해 독립적인 신뢰성 지표와 설명 가능한 AI의 중요성을 강조한다. 독립적인 신뢰성 지표는 AI 예측의 신뢰성을 평가하는 데 기여하며, 설명 가능한 AI는 투명성을 제공하여 AI와 영상의학 전문의 간의 협업을 강화한다. 오류 무관용(zero error tolerance) 모델의 개발은 오류를 최소화하도록 설계되어, 안전성의 새로운 기준을 제시하였다. 이러한 문제를 해결함으로써 AI는 영상의학에서 신뢰할 수 있는 동반자로 자리 잡아, 환자 진료 수준과 결과를 개선하는 데 기여할 것이다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제27권6호
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• pp.605-613
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• 2014

신뢰성 해석을 수행할 때 정보부족으로 인해 발생하는 인식론적 불확실성(epistemic uncertainty)은 고유의 변동성에 의해 존재하는 내재적 불확실성(aleatory uncertainty)보다 더 중요하게 다뤄야 한다. 그러나 그동안 개발된 확률이론은 주로 내재적 불확실성을 모델링하는데 이용된 반면, 인식론적 불확실성의 모델링에 대해서는 아직 확실한 접근법이 없었다. 최근 이를 위해 probability theory를 포함한 여러 접근법들이 제시되고 있지만 이들은 서로 다른 통계적 이론들을 바탕으로 도출되었기 때문에, 각 방법들의 결과들을 이해하는데 어려움이 있었다. 본 연구에서는 고장 확률을 계산하는 문제를 가지고 이러한 방법들이 인식론적 불확실성을 어떻게 다루는지를 비교, 분석하였다. 이를 위해 probability method, combined distribution method, interval analysis method 그리고 evidence theory를 대상으로 신뢰도 분석문제에 대해 각 방법들의 특징들을 비교하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 입력변수의 확률분포 형태를 알 수 있다면 probability method가 가장 우수하나, 이를 전혀 모르면 interval method를 사용해야 한다. 그러나 계산비용 면에서는 두 방법이 유사하므로 결국 입력변수의 확률특성 정보가 얼마나 있느냐에 따라 방법을 선택한다. Combined distribution method는 failure probability의 평균만 제공하므로 사용하지 않는 것이 좋다. 다만 이 방법은 계산비용이 매우 적게 드는 장점이 있다. Evidence theory는 probability와 interval 방법의 중간에 해당하며, 구간별 probability assignment를 세분화 할수록 probability결과에 접근한다. 이 방법은 계산비용이 가장 높은 것이 문제이다.

• 한국안전학회지
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• 제23권5호
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• pp.125-130
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• 2008

PSC보의 보강 시에 안전도분석을 위한 신뢰성해석과 생애주기비용을 최소화하기 위만 최적설계를 실시하였다. 신뢰성해석은 현재 공용중인 표준단면을 변형시키면서 실시하며 자연적 불확실성과 인위적 불확실성을 고려하였다. 자연적(내재적) 불확실성을 고려하여 최소생애주기비용을 구한 후에, 인위적 불확실성을 최대 90%의 분산까지 고려하여 재해석을 실시하였다. 보강방법에 대한 신뢰성해석과 최소생애주기비용해석은 보강방법을 결정하는데 매우 합리적인 기준을 제시하였다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 1999년도 추계학술대회
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• pp.109-121
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• 1999

플랜트 및 설비가 대규모, 정교화, 복잡화 될수록 이로 인한 고장 및 오류에 의한 피해가 막대하기 때문에, 시스템의 신뢰성, 보전성 및 안전성 향상과 제품 품질 향상을 추구 및 안전성 유지에 대한 관심이 고조되고 있다. 고장진단은 잠재적으로 노이즈를 가지고 있다고 생각되는 데이터의 해석에 근거하여 시스템의 고장을 찾는 일련의 체계적이고 통합된 방법이다. 그러나 대부분의 방법들이 이진 논리에 기초를 둔 추론으로 불확실성을 제대로 결과에 반영하지 못하고 있다. 본 논문에서는 예방정비의 관점에서 시스템에 내재된 다양한 불확실성을 효율적으로 처리하기 위해 전문가의 직관과 경험등을 기초로 하여 언어학적 변량을 취하고, 이를 퍼지 기법을 이용하여 정량화 함으로써 불확실성을 고려한 판단이 가능하게 하는 퍼지 전문가 시스템을 제안한다.

• 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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• 한국콘크리트학회 2009년도 춘계 학술대회 제21권1호
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• pp.429-430
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• 2009

휨을 받는 철근콘크리트 부재의 저항특성은 철근의 인장강도에 크게 영향을 받으므로 저항강도의 불확실성을 고려하고 신뢰성을 확보하기위해 철근의 역학적 특성에 내재된 불확실성에 대한 정확한 평가가 필요하다. 이 논문에서는 재료기본특성의 불확실성 평가연구의 하나로 진행된 철근의 역학적 특성에 대한 확률 모델도출과정을 정리하고 그 결과를 분석하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.108-108
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• 2017

깊은 불확실성이 내재되어 있는 기후변화의 특성을 고려한 의사결정은 강건함(Robustness)의 특성을 지니고 있어야 한다. 강건한(Robust) 의사결정은 광범위한 불확실성의 상황에서 모든 요구사항을 충족시키는 전략을 제시한다. 이러한 강건함의 개념은 저수지운영 규칙 산정에 필요한 최적화 과정에도 적용될 수 있는데, 이를 로버스트(Robust) 최적화 과정이라고 한다. 로버스트 최적화 과정은 기존 최적화과정이 현재의 자료를 바탕으로 최적의 해를 찾기 때문에 미래 입력자료의 불확실성을 반영하지 못하는 한계를 극복하기 위하여 등장하였다. 로버스트 최적화 과정은 크게 두 가지 방법으로 나눌 수 있는데, 확률적 로버스트 최적화 방법과 비확률적 로버스트 최적화 방법이다. 확률적 로버스트 최적화 과정은 전통적인 최적화 과정과 동일하게 불확실 변수의 확률분포를 가정하지만, 비확률적 로버스트 최적화 과정은 불확실 변수의 확률분포를 가정하지 않는다. 본 연구는 최근 수자원의 부족을 겪었던 보령댐의 보다 안정적인 이수기 운영방안 산정을 위해 로버스트 최적화 과정을 적용하였다. 먼저 전통적인 최적화 방법을 적용하여 운영방안을 도출한 뒤 기후변화 상황에서의 취약성, 신뢰성, 지속가능성 그리고 회복탄력성 등을 검토하였다. 다음으로 이에 대한 대안으로 로버스트 최적화 방법으로 운영방안을 산출하였으며 이를 기존의 최적화방법과 여러 기준으로 비교하여 그 타당성을 검토하였다. 또한 두 가지 로버스트 최적화 방법을 비교하여 각 과정의 장단점에 대해 논의 하였으며, 어떤 최적화 과정이 댐 운영방안 산정에 있어 보다 합리적이고 타당한지 비교하였다. 본 연구의 결과를 통해, 기후변화의 영향 하에서 보다 안정적인 수자원 관리 방안을 제안할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.280-280
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• 2016

특정 자료의 시간의 흐름에 따른 예측치를 추정하는 방법으로 AR Model 즉, 자기회귀모형이 많이 사용되고 있다. AR Model은 변수의 현재 값을 과거 값의 함수로 나타내게 되는데, 이런 시계열 분석 모델을 사용할 때 매개변수의 추정 과정이 필수적으로 요구된다. 일반적으로 매개변수를 추정하는 방법에는 확률적근사법(stochastic approximation), 최소제곱법(method of least square), 자기상관법(method of autocorrelation method), 최우도법(method of maximum likelihood) 등이 있다. AR Model에서 가장 많이 사용되는 최우도법은 표본크기가 충분히 클 때 가장 효율적인 방법으로 평가되지만 수치적으로 해를 구하는 과정이 복잡한 경우가 많으며, 해를 구하지 못하는 어려움이 따르기도 한다. 또한 표본 크기가 작을 때 일반적으로 잘 일치하지 않은 결과를 얻게 된다. 우리나라의 강우, 유량 등의 자료는 자료의 수가 적은 경우가 많기 때문에 최우도법을 통한 매개변수 추정 시 불확실성이 내재되어있지만 그것을 정량적으로 제시하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 AR Model의 매개변수 추정 시 Bayesian 기법으로 매개변수의 사후분포(posterior distribution)를 제공하여 매개변수의 불확실성 구간을 정량적으로 표현하게 됨으로써, 시계열 분석을 통해 보다 신뢰성 있는 예측치를 얻을 수 있으리라 판단된다.