계수형 데이터를 이용하여 신뢰도를 추정하는 방법은 원자력 설비, 의약품, 우주발사체 등과 같은 다양한 시스템의 신뢰도 평가에 사용되고 있다. 본 논문은 모수 추정법을 포함하여 문헌에 공개된 신뢰도 추정방법에 대한 샘플 수 및 샘플링 시점 수 변화에 대한 정확성의 민감도를 분석하고 비교한 결과를 제시한다. 또한 민감도 분석 결과를 이용하여 각 추정 방법의 정확성을 향상시키기 위한 방안을 제시하였다.
원자력발전소의 정량적 위험성 평가를 위해서 확률론적 안정성 평가 기법이 이용되고 있는데, 이를 위해서는 여러 가지 분야의 다양한 신뢰도 데이터가 필요하다. 이러한 신뢰도 자료 중에 인간의 지각 행위 및 수행 행위로부터 발생하는 인적 오류 확률은 그 특성상 실제 오류 확률을 얻기가 매우 어렵다. 따라서 인적 오류 확률을 구하기 위해서는 인간 신뢰도 분석 분야의 전문가들이 제안한 인간 신뢰도 분석 방법을 이용하여 인적 오류 확률을 추정한다. 한국 원자력 연구소에서는 이를 위해 인간의 지각 및 수행 행위에서 야기되는 인간 오류 사건을 관리하고 인적 오류 확률을 추정하기 위한 인간 신뢰도 분석 시스템을 개발하고 있다. 본 연구에서는 인간 신뢰도 분석 방법론 개발 및 이를 이용한 인간 신뢰도 분석 전산 지원 시스템의 개발 과정에 관하여 기술하였다.
이 논문에서는 강화전화국 화재피해로 인하여 국사내에서 운용중인 시스템 사용여부를 판단하기 위하여 155Mbps 동기식광전송장치를 대상으로 운용환경 특성중 온도상승에 따른 시스템 신뢰도를 분석하였다. 신뢰도 분석방법은 MIL-HDBK-2l7F의 부품고장율 산출방법을 기본으로 온도상승에 따른 유니트별 MTBF를 산출하고 RBD 분석을 통한 시스템 신뢰도를 분석하였으며 운용중인 유니트중 15매의 유니트를 샘플링하여 유니트별 기능시험을 실시하고 이를 시스템에 실장하여 Burn-In 환경시험을 실시하였다. 온도상승에 따른 신뢰도 분석결과와 유니트별 기능시험과 시스템 환경시험 결과 기능이 정상적으로 수행되어 622Mbps 동기식광전송장치는 지속적으로 운용이 가능함으로써 다른 장치 또한 화재로 인한 온도상승이 시스템 기능에 영향을 미치지 알아 지속적으로 운용 및 서비스제공이 가능함을 알수 있다.
항만구조물의 계획 및 설계과정에서 VE/LCC분석을 통한 최적의 경제적인 의사결정이 더욱더 요구되고 있는 추세이나, 최근의 VE/LCC 설계자료를 분석해 보면 항만구조물의 열화성능에 대한 확률적 불확실성을 고려한 포괄적인 분석은 충분히 이루어지지 않은 실정이다. 본 연구에서는 퍼지 신뢰성 이론을 도입하여 항만구조물 중 방파제의 열화성능을 평가한 후 퍼지 신뢰성 해석에 따른 생애주기 비용으로 가치를 분석할 수 있는 VE/LCC 분석 모델을 개발하였고, 분석모델의 신뢰성과 활용성을 향상시키기 위한 측면에서 실제 대상 구조물에 적용한 결과, 기존의 확정론적 방법에서 고려되지 않는 데이터의 불확실량과 주관적 가치분석을 본 연구의 퍼지론적 방법에서 보다 합리적으로 반영할 수 있었고, 가치지향적 설계대안의 선정과 생애주기비용의 평가 및 유지관리조치를 위한 예산의 분배 등에 유리한 방법으로 평가되었다.
원자력 산업계에서는 원전 MMIS(Man-Machine Interface System)의 디지털 기술 적용을 위해 많은 노력을 기울이고 있고, 특히 원자력 산업의 특수성인 안전성 확보에 필요한 개발기준과 규제방법 정립에 많은 연구가 수행되고 있다. 또한 디지털 MMIS의 핵심기반기술인 고 신뢰도 소프트웨어 개발 방법론이 확립되지 못하여 소프트웨어 공통모드고장 문제, 정량적인 소프트웨어 신뢰도 보장 문제 등이 현안으로 제기되고 있다. 이와 같이 원전 MMIS의 디지털화를 성공하기 위해서는 소프트웨어의 고 신뢰도 확보가 관건이며, 고 신뢰도를 확보하기 위한 소프트웨어 개발 방법론의 정립이 절실히 요구되고 있다. 본 논문에서는 원전 소프트웨어 개발에 적응되는 규제지침을 분석하고, 일체형원자로(SMART, System-integrated Modular Advanced ReacTor) MMIS 소프트웨어 개발에 적응될 소프트웨어 개발 방법론을 제시한다.
소셜 사건이 일어나면 그 사건과 관련된 트윗이 폭발적으로 증가하는데 트윗 일부 내용을 살펴보면 스팸, 광고와 같은 트윗이 많이 포함되어 있다. 수 많은 트위터 데이터에서 사용자가 사건과 직접 관련된 신뢰성 높은 트윗을 찾아 읽는데 시간이 많이 걸릴 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서 트위터의 리트윗 정보, 사용자 신뢰도 측정 및 활동 분석, 팔로잉과 팔로워간의 정보 등 사용자의 행동 분석을 이용하여 소셜 사건과 직접 관련된 신뢰성 높은 사용자의 트윗을 추출하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 소셜 이슈 4 개에 대한 트윗 데이터에서의 실험을 통하여 상위 100 개의 결과에서의 정확률(P@100) 76.6%의 성능을 보였다. 실험을 통해 제안 방법이 신뢰성 높은 사용자의 트윗을 추출하는데 효과적인 방법임을 알 수 있다.
한전에서는 계통보호 설비의 신뢰도 확보를 위해 디지털 보호설비 사용을 확대하고 있으며, 이에 따른 합리적인 보호설비 교체기준을 설정하려고 한다. 본 논문에서는 디지털 보호계전기의 교체기준 설정을 위해 디지털 보호 계전기(Digital Distance Relay)와 구성모듈에 대한 고장률(Failure rate)과 평균수명(Mean Time between Failures, MTBF), 그리고 시간에 따른 신뢰도를 분석하였다. 수명예측방법은 MIL-HDBK-217F, Notice 2의 부품스트레스분석방법(Part Stress Analysis Method) 사용하였다.
본 논문은 신경회로망과 같은 경험적 모델에서 출력별로 신뢰 구간을 추정하는 세 가지 대표적인 방법을 검토하고, 검토한 방법을 뉴로-퍼지 모델에 적용하여 장단점을 비교 분석한다. 본 논문에서 고려한 출력별 신뢰 구간 계산 방법은 cross-validation을 이용한 stacked generalization, 회귀 모델에서 유도된 predictive error bar, 지역 표현하는 신경회로망의 특성에 기반한 local reliability measure이다. 간단한 함수 근사화 문제와 혼돈 시계열 예측 문제를 이용하여 모의 실험을 수행하고, 세 가지 신뢰도 추정 방법의 성능을 정량적, 정성적으로 비교 분석한다. 분석 결과를 기초로 각 방법의 장단점 및 특성을 고찰하고, 모델링 문제에서 모델의 출력별 신뢰 구간 계산 방법의 실제 적용 가능성을 탐색한다.
자력발전소 계측제어시스템은 과거의 아날로그 설비에서 디지털설비로 개선되고 있으며, 신규로 건설되는 발전소에서는 모든 시스템이 디지털화 되었다. 디지털설비는 하드웨어와 소프트웨어, 통신기능이 통합된 매우 복잡한 설비이며, 기존 하드웨어를 중심으로한 신뢰도 분석방법으로는 신뢰도를 확인하는데 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 신뢰도 분석방법의 한계를 극복하기 위하여 신뢰도 검증설비를 구성하여 다양한 시나리오에 의한 장기 종합시험을 수행하는 방식으로 신뢰도를 보증할 수 있는 방법과 구성들을 제시한다.
본 연구는 지역사회에 거주하는 뇌졸중 클라이언트에서 생산과제의 세 가지 방법을 모두 이용하고 Freedman 등의 양적 채점 방법을 사용하여 인지 손상 선별 검사로서 CDT(Clock Drawing Test)의 신뢰도 및 타당도를 분석하였다. 2010년 11월 부터 2011년 8월 까지 지역사회에 거주하는 뇌졸중 클라이언트 51명을 대상으로 CDT와 K-MMSE(Korean Version of Mini Mental State Examination)를 검사하였다. 스피어맨 순위 상관계수 분석으로 CDT의 검사-재검사 신뢰도, 검사자간 신뢰도, 동시타당도를 분석하였고, 맨 휘트니 유 검정을 사용하여 구성타당도를 분석하였다. 검사재검사 신뢰도, 검사자간 신뢰도, 구성타당도, 동시타당도 분석 모두에서 통계학적으로 유의하였다(p<.01). 본 연구의 결과에서 생산과제 방법을 이용하고 Freedman 등의 양적 채점 방법을 사용한 CDT는 인지손상을 선별하는 검사로서 지역사회에 거주하는 뇌졸중 클라이언트에게 적용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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