Peer-to-Peer 네트워크 상에서 구성원과 구성원 사이에 필요한 정보를 이용하기 위해서 각 구성원 및 구성원이 보유한 데이터에 대한 신뢰도(Trust)를 측정하는 일은 매우 중요하다. 이 논문에서는 네트워크 상에서 구성원 사이에 신뢰도에 대한 관계성을 정의하는 기존의 신뢰도 관계성 모델의 한계점을 개선한 혼합형 신뢰도 관계성 모델을 제시하고, 신뢰도 추천 프로토콜과 신뢰도 측정에 대한 확장 및 개선점을 제안한다.
시스팀의 구조가 복잡하면 할수록 신뢰도는 중요한 문제로 부각된다. 신뢰도는 시스팀의 신뢰도 예측, 시스팀 설계시 신뢰도 배분, 장기간에 걸친 운영시 시스팀 유지와 보수 또 이에 따른 인원계획에도 영향을 미치고 있으며, 시스팀의 효율성 및 경제성 파악에 중요한 척도로 이용되고 있다. 본고에서는 신뢰도 모델로서 와이블 (Weibull) 분포의 이용과 적합도 판정문제를 고찰한다. 특히 새로운 통계방법을 이용하여 계산이 간편한 적합도 판정법을 소개한다.
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.
소프트웨어의 신뢰성을 정량적으로 평가하는 데 있어서 대다수의 모델이 발생된 소프트웨어 고장의 발생원인에 대한 완전한 수정을 요구하는 완전 디버깅 환경을 가정하고 있다. 그러나 실제 개발자가 디버깅 작업을 수행할 때 완전한 수정이 불가능하기 때문에. 새로운 결함이 삽입되는 경우가 많다. 즉, 결함 수정은 불완전 환경에 처한다. 본 논문에서는 결함 수정시 신규 결함의 삽입 가능성을 고려하고 불완전 디버깅 환경에 대한 소프트웨어 신뢰도 성장모델을 제안하고 소프트웨어 동작 환경 하에서 발생된 소프트웨어 고장과 시험 전 소프트웨어 내의 고유 결함에 의한 고장과 동작 중에 랜덤하게 삽입된 결함에 의해 발생되는 고장 등 2종류의 결함을 고려하여 비동차포아송과정(NHPP)에 의한 소프트웨어 고장발생 현상을 기술한다. 또 소프트웨어 신뢰성 평가에 유용한 정량적인 척도를 도출하고 실측 데이터를 이용하여 적용한 결과를 제시하고 기존 모델과의 적합성을 비교, 분석한다.
본 논문에서는 병렬 데이터베이스 아키텍처로 널리 사용되고 있는 공유 데이터베이스 시스템에 대하여 각 구성요소에 대한 고장을 고려한 신뢰도 모델을 모델링 한다. 각 구성요소인 데이터베이스, 메모리, 프로세서, 버스는 개별적으로 고장이 날 수 있으며, 복구 모델을 이용하여 복구 될 수 있다. 시스템이 동작하는 한 복구가 가능하며, 데이터베이스가 고장 나거나, 시스템 구성요소인 프로세서, 메모리, 버스가 하나라도 고장 나면 전체 시스템이 다운되는 것으로 가정한다. 이러한 고장 및 복구조건을 고려한 시스템의 신뢰도 분석을 페트리 네트의 확장 모델이며 모델링 기능이 풍부한 마르코프 reward 모델을 이용하여 수행한다. Stochastic Reward Net(SRN)이 갖고 있는 variable cardinality, enabling 함수, 시간천이 우선순위 등의 기능을 이용하여 신뢰도 모델을 개발한다.
최근에 개발되어 성공적으로 적용되고 있는 초기하분포 소프트웨어 신뢰성 성장 모델은 이 모델에서 중요한 역할을 하는 반응계수(sensitivity factor)를 추정 대상인 모수로 가정하고 있다. 본 논문은 먼저 디버깅과정의 무작위성을 반영하기 위해 반응계수를 이항분로를 하는 확률변수로 가정하여 초기하분포 신뢰성 성장 모델을 일반화한다. 이러한 일반화는 초기하분포 소프트웨어 신뢰성 성장 모델의 통계적 특성을 쉽게 파악할 수 있게 한다. 특히 일반화 된 모델의 모수를 최소자승법으로 추정하면 기존 모델에 최소자승법을 적용한 것과 같은 결과를 얻을 수 있음을 보이고, 더불어 최우추정치를 최소자승법으로 구하는 방법과 예측방법도 제시한다.
본 논문에서는 종굽힘 최종강도에 대한 선체 중앙단면 구조의 구조신뢰성 해석과 이에 기초한 설계를 다루었다. 길이 100m이상인 8척의 산적화물운반선과 7척의 탱커를 본 연구의 대상 모델로 선정하였다. 본 대상 선박 모델들에 대한 구조 신뢰성 해석결과를 토대로 목표신뢰성 지수를 도출하였다. 두 선종의 중앙단면 설계시 목표신뢰성 지수를 만족할 수 있는 설계공식을 제안하였고, 이를 본 연구대상 선박 모델들의 재설계에 적용하여 그 타당성을 보였다. 이러한 결과로부터 구조 신뢰성 해석에 기초하여 개발한 설계공식에 의한 설계결과는 보다 균일한 수준의 안전성을 제공할 수 있었다.
본 논문에서는 '그룹화된 패리티를 갖는 소수 라운드 로빈({{{{ { PRP}_{gp } }}}}:Prime Round Robiin with Grouped Parties)' 방식에 대한 기존의 조합 모델을 이용한 신뢰도 분석 시에 문제가 됐던 결함복구율을 고려하지 못한 모델링에 대해서 미르코프 모델을 이용한 신뢰도 모델링을 바탕으로 결함복구율을 고려한 신뢰도를 계산한다. 또한 산출된 신뢰도를 근거로 반최적화된(semi-optimal) 패리트 그룹 나누기 알고리즘을 도출하고 동시에 두 개의 결함에 대한 분석을 수행한다. 마르코프 모델을 이용한 신뢰도 모델링을 통해서 결함발생율만을 고려한 경우에 신뢰도가 기존의 조합 모델의 신뢰도와 거의 일치하고 결함발생율과 결함복구율을 동시에 고려한 경우에 신뢰도가 결함발생율만을 고려했을 경우보다 더높다는 것을 보인다. 반최적화된 패리티 그룹 나누기 알고리즘을 사용할 경우에, 동시에 두 개의 결함에 대한 분석을 통해서 약 30% 이상의 경우에 대해서 저장된 패리티 정보를 이용한 복구가 가능하다.
고속도로 건설은 여러 국가에서 거의 완료되었으며, 정부나 고속도로 관계기관은 유지관리쪽에 초점을 맞추고 있다. 교량을 효과적으로 유지관리하기 위해, 시스템 신뢰성을 이용한 교량의 잔존수명을 예측하는 것은 매우 시급하다. 그리고 시스템 신뢰성을 이용한 교량의 유지관리 모델을 개발하는 것은 필수적이다. 이 논문에서는 시스템 신뢰성과 라이프 타임 분포를 이용하여 예방 유지관리(Preventive Maintenance)와 사후 유지관리(Essential Maintenance) 모델을 개발하였다.
소프트웨어 개발 후 인도 전 테스트 단계중에 발생되는 테스트 노력 소요량을 고려한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 제시하여 테스트 노력소요량 동태를 시간함수인 로지스틱 곡선으로 설명한다. 테스트 단계중에 소요되는 테스트노력의 양에 대한 결함 검출비를 현재의 결함 내용에 비례하는 것으로 가정하여 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 비동차 포아송 프로세스(NHPP)로 공식화하여, 이 모델을 이용하여 소프트웨어 신뢰도 척도에 대한 데이터 분석기법을 개발한다. 그간 여러 문헌에서 소프트웨어 신뢰도 향상 모델을 연구할 때 소프트웨어 테스트 중에 소요되는 테스트노력의 양으로서 지수함수 곡선, 레일레이 곡선, 웨이불 곡선을 사용해 왔다. 그러나, 모든 소프트웨어 개발 환경에서 지금까지 제시된 그러한 곡선중 하나에 의해서 테스트노력 소요 곡선을 표현하는 것은 적절하지 못하다는 것이 밝혀지고 있다. 본 논문에서는 로지스틱 테스트노력 곡선이 소프트웨어의 개발/테스트 노력곡선으로 적절하게 표현될 수 있다는 것과 실제 데이터를 근거로 하여 적용하여서 예측성이 매우 좋은 능력을 가지고 있다는 것을 보이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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