인터넷 환경에서 이러닝 시스템과 같은 고신뢰성의 정보를 원한다. 인터넷 시스템에서 프로그램과 데이터의 결함이 발생할 수 있기 때문에 신뢰성 분석이 매우 어렵다. 이 논문에서는 인터넷 환경에서 프로그램 신뢰성을 예측하기 위해서 유색 패트리넷 모델을 이용하는 신뢰도 예측 모델을 제안한다. 제안한 모델에 적용하는 신뢰도 분석 절차는 다음과 같다. 먼저, 인터넷 프로그램 모델을 만든다. 이를 유색 패트리넷으로 변환한 후 인터넷 시스템 모델의 신뢰도를 예측한다. 이 방법은 신뢰성 있는 인터넷 프로그램을 개발하는 데 도움을 줄 수 있고, 신뢰도 예측 방법이 매우 간단하기 때문에 적용하기 편리하다.
지난 4월 13일 실시된 16대 총선에서 방송사와 조사기관들이 공동으로 조사하여 발표한 선거예측조사에서 많은 오류가 발생하고 이로 인해 표본조사에 대한 신뢰성에 큰 문제가 제기되었다. 이에 향후 선거계측조사의 신뢰성을 회복하고 보다 정확한 예측을 위해 기 발표된 예측 조사내용을 다각도로 심층분석하고 조사의 오류가 발생한 원인과 이를 해결하는 방안을 제시하였다. 아울러 이번에 처음으로 실시된 출구조사에 대한 문제점과 개선 방안도 함께 살펴보았다.
FAQ 분류는 자주 묻는 질문을 범주화하고 사용자 질의에 대해 가장 유사한 클래스를 추론하는 방식으로 진행된다. FAQ 데이터셋은 클래스가 다수 존재하기 때문에 클래스 간 포함 및 연관 관계가 존재하고 특정 데이터가 서로 다른 클래스에 동시에 속할 수 있다는 특징이 있다. 그러나 최근 FAQ 분류는 다중 클래스 분류 방법론을 적용하는 데 그쳤고 FAQ 데이터셋의 특징을 모델에 반영하는 연구는 미미했다. 현 분류 방법론은 이러한 FAQ 데이터셋의 특징을 고려하지 못하기 때문에 정답으로 해석될 수 있는 예측도 오답으로 여기는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 신뢰성이 부족한 FAQ 데이터셋에서도 분류를 잘 하기 위해 손실 함수를 조정하는 정규화 기법을 소개한다. 이 정규화 기법은 클래스 간 포함 및 연관 관계를 반영할 수 있도록 오답을 예측한 경우에도 예측 강도에 비례하여 손실을 줄인다. 이는 오답을 높은 확률로 예측할수록 데이터의 신뢰성이 낮을 가능성이 크다고 판단하여 학습을 강하게 하지 않게 하기 위함이다. 실험을 위해서는 다중 클래스 분류에서 가장 좋은 성능을 보이고 있는 모형인 BERT를 이용했으며, 비교 실험을 위한 정규화 방법으로는 통상적으로 사용되는 라벨 스무딩을 채택했다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 방법은 기존 방법보다 성능이 개선되고 보다 안정적으로 학습이 된다는 것을 확인했으며, 데이터의 신뢰성이 부족한 상황에서 효과적으로 분류를 수행함을 알 수 있었다.
Park, Tae-Yong;Park, Jong-Chan;Park, Hoon;Oh, Hyun-Ung
한국항공우주학회지
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제45권12호
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pp.1048-1058
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2017
우주용 전장품의 주요 고장 메커니즘 중 하나는 발사진동에 의한 기판의 반복적인 굽힘에 의한 솔더 접합부 피로파괴이며, 상기의 잠재적 위험요소에 대해 피로수명 평가를 통한 조기진단의 필요성이 증대되고 있다. 종래 연구에서 제안된 솔더부 수명예측 기법은 실장기법이 달라지면 예측결과의 정확성을 장담할 수 없으며, 다수의 실장기법이 적용된 고집적 기판의 유한요소모델 구축에 많은 시간과 노력이 수반되는 단점이 있다. 본 연구에서는 기존 연구의 한계점 극복을 위해 우주용 전장품 구조 신뢰성 평가의 새로운 접근법으로 상용 신뢰성 수명예측 도구인 Sherlock을 이용한 기판의 수명예측을 실시하고 발사진동 수명시험을 통해 분석결과의 타당성을 검증하였다. 또한 전자소자 및 솔더 높이에 따른 피로수명 영향성 분석을 통해 Sherlock이 우주용 전장품의 구조 신뢰성 평가에 있어서 유용한 도구임을 입증하였다.
인공신경망을 이용한 기업도예측에 관한 연구는 일반적으로 대기업을 대상으로 수행되고 있으며, 분석자료로는주로 재무제표에서 얻어지는 재무정보를 사용하고 있다. 이들 대기업의 재무정보들은 비교적양이 풍부하고 신뢰성이 높기 때문에 인공신경망을 이용한 도산예측의 적중률이 80%∼85%의 높은 수준을 보이고 있다. 하지만, 중소기업이 재무정보는 불충분할 뿐만 아니라 신뢰성이 낮을 가능성이 높기 때문에, 중소기업의 도산예측에 있어서 재무정보만을 사용하게 되면 그 정확도가 떨어지게 된다. 본 연구에서는 인공신경망을 이용한 중소기업의 도산예측에 있어서, 재무정보를 보완할 수 있는 비재무정보의 유용성을 검증하였다. 연구결과 본 연구에서 사용한 비재무정보가 획득가능한 비재무정보중 극히 일부에 지나지 않았음에도 불고하고, 재무정보만을 사용하였을 때보다 예측력이 10%정도나 향상되었다.
인공신경망 (Artificial neural network, ANN)은 간편히 시계열 데이터를 예측할 수 있는 모델 중에 하나로 지하수위를 예측하는데 빈번히 사용되었으며, 많은 연구자들이 ANN으로 지하수위 예측에 있어서 높은 예측 신뢰성을 얻기 위하여 노력해 왔다. 본 연구에서는 ANN를 이용한 지하수위 예측 시 계절 효과를 반영하기 위한 input으로 사용되는 Dummy가 지하수위 예측 결과에 미치는 영향에 대하여 분석하였다. 정성적 및 정량적인 분석을 위하여 도해법과 상관계수, 에러 지수를 이용하였다. 분석결과 하천변 도심지역에서는 ANN의 input으로 사용된 Dummy가 오히려 예측 신뢰성을 떨어뜨리는 결과를 보였다.
이 논문에서는 교량의 수명을 예측하기 위한 시스템 신뢰성 이론이 설명되고, 생애 분포 함수를 이용하여 현존하는 교량의 잔존 수명을 예측하는 방법이 설명된다. 시스템 이론과 생애함수 (survivor functions) 를 이용하여 LIFETIME 이라는 프로그램을 개발하였다. Survivor functions은 주어진 시간 t에 대해 신뢰성을 산출한다. 이 프로그램을 이용하여 콜로라도주에 있는 교량의 수명을 예측하였다. 이 교량은 직렬과 병렬로 구성된 시스템으로 컴퓨터 모델링 되었으며 이 모델을 이용하여 시스템 파괴 확률을 시간에 대해 계산하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제22권3호
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pp.405-410
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1998
디젤 기관의 신뢰성 평가는 일반적으로 운전주에 발생한 사고 내용을 통계처리하여 팡가하기 때문에 운전자가 사전에 사고 발생을 예견하여 적절한 시기에 예방정비를 한다든지 기관의 상태에 따른 최적 운전조건을 파악하여 기관을 안전하게 운전하는데 어려움이 있다. 또한 디제 기관을 새로이 개발한다든지 설계 변경을 할 경우 기관의 신뢰성을 평가하는데도 상당한 어려움이 있다, 본논문에서는 선박용 주기관으로 사용되는 디젤기관을 대상으로하여 디젤기관의 운전상태에 따른 운전신뢰성을 예측할 수 있는 프로그램을 개발하였으며 예측결과를 실험결과와 비교·검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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