K-평균 클러스터링은 매우 널리 사용되고 있으나 유사도가 구면체 또는 타원체로 정의되어 각 클러스터가 볼록 집합 형태인 자료에는 좋은 결과를 주지만 그렇지 않은 경우에는 매우 형편 없는 결과를 나타낸다. 스펙트럴 클러스터링은 K-평균 클러스터링의 단점을 잘 보완해 줄 뿐아니라 여러 형태의 자료나 고차원 자료 등에 대해서도 좋은 결과를 나타내서 최근 인공 신경망 모형에 많이 이용되고 있다. 하지만, 개선되어야 할 단점도 여전히 많다. 본 논문에서는 스펙트럴 클러스터링에 대해 알기 쉽게 소개하고, 클러스터 갯수의 추정, 척도모수의 추정, 고차원 자료의 차원 축소 등 스펙트럴 클러스터링에 대한 최근의 연구 동향을 소개한다.
와이블 분포는 제품의 물리적 특성을 잘 반영하고 고장률이 증가하거나 감소하는 경우 모두를 나타낼 수 있기 때문에 재품의 수명을 모델링할 때 가장 많이 사용되는 분포이다. 일반적으로 수명시험에서 표본의 모든 제품의 수명이 측정될 때까지 시험을 진행하는 것이 원칙이지만 여러 가지 시간적 또는 비용적인 제약으로 인해 시험을 중도절단 하는 경우가 빈번하게 발생한다. 이 논문에서는 제품의 수명 데이터가 와이블 분포를 따르고 제1형 우측중도절단된 경우 척도모수의 변화를 탐지하는 Weibull generalized likelihood ratio (GLR) 관리도 절차를 제안하였다. 모의실험을 실시하여 제안한 GLR 관리도와 기존에 제안된 두 가지 CUSUM 관리도의 성능을 average run length (ARL)을 이용하여 비교하였다. 그 결과 이 논문에서 제안한 GLR 관리도는 형상모수와 표본의 크기가 크고 중도절단율이 아주 높지 않은 경우 척도모수의 다양한 변화를 탐지하는데 효율적임을 알 수 있었다.
본 논문은 척도모수와 위치모수가 알려지지 않은 상황에서의 지수분포성 적합도 검정문제를 다루고 있다. 기존의 검장방법들과는 달리 누적분포 함수와 경험분포 함수 사이의 편차의 $L_1$-norm에 바탕을 두고 둔 새로운 검정방법이 제시되었으며, Monte Carlo 방법에 의하 여 검정통계량의 임계치를 구하였다. 그리고 표본의 크기가 작은 경우에 한하여 제시된 검 전통계량의 분포가 파악되었다. 한편 이 검정방법의 검정력을 기존의 검정방법들과 비교하 기 위하여 응용분야에서 흔히 사용되는 몇가지 분포형태에 대하여 검정력을 측정하였다. 그 결과, 새로운 검정방법이 보수적인 검정임에도 불구하고 다른 검정방법에 비하여 상대적으 로 검정력이 우수한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 지수분포의 검정에 자주 쓰이는 Shapiro와 Wilk (1972) 통계량과 이의 단점을 보완한 Kim (2001a)의 통계량을 위치모수가 주어지고 척도모수가 미지인 지수분포에서의 전진 제 2종 중도절단자료에 적용하였다. 이를 위하여 각각의 통계량을 Stephens (1978)을 이용하여 위치모수가 주어진 경우의 검정통계량으로 수정하고, 자료를 정규화 간격(normalized spacings)을 이용하여 변환하는 방법을 사용하였다. 모의실험을 통하여 검정력을 비교한 결과 Shapiro-Wilk 통계량보다 Kim (2001a)의 통계량을 이용할 때 고려한 거의 모든 경우 더 우수한 검정력을 나타내었다.
본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 거친 후 사용자에게 인도하는 시기를 결정하는 방출문제에 대하여 연구 하였다. 소프트웨어의 결함을 제거하거나 수정 작업과정에서 학습요인을 고려한 유한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초하였다. 수명강도는 다양한 형상모수와 척도모수에 이용 할 수 있기 때문에 신뢰성 분야에서 많이 사용되는 로그 선형 모형을 이용한 방출시기에 관한 문제를 제시하였다. 소프트웨어 요구 신뢰도를 만족시키고 소프트웨어 개발 및 유지 총비용을 최소화 시키는 최적 소프트웨어 방출 정책에 대하여 논의 되었다. 본 논문의 수치적인 예에서는 고장 시간 자료를 적용하였으며 모수추정 방법은 최우추정법을 이용하고 최적 방출시기를 추정하였다.
LED(Light Emitting Diode) is a powerful device used in applications as diverse as replacements for aviation lighting, automotive lighting as well as in traffic signals. This study is to propose a prediction system based on the degradation model of LED which is determined by combining scale and shape parameter. The degradation model is analysed goodness of fit test using calculated R-square, and is compared with previous models. A LED prediction system using degradation model is developed to automate estimations of degradation parameters and lifetimes.
최근, 선진국에서는 $Rukaflex^{(R)}$라는 새로운 구조의 웨빙을 개발하여, normal usage marks를 감소시키고, 웨빙의 품질을 향상시키려는 경향을 보인다. 기존의 웨빙은 멀티 필라멘트가 경/위사 방향으로 교차되는 구조를 갖는 소폭직물인데, 새로운 구조의 $Rukaflex^{(R)}$는 위사방향에 멀티 필라멘트와 모노 필라멘트를 동시에 사용하여 탄성률(resilience)을 높여서 구조 안정성을 항상시킨 형태의 웨빙이다. 본 연구에서는 $Rukaflex^{(R)}$ 웨빙의 수명을 구조개선 및 마모특성 향상을 통하여 50% 이상 향상시켰는데, 기존 웨빙과 초기 인장강도에서는 차이가 나지 않았으나 활성화 에너지, 형상모수, $B_{10}$ 수명이 증가한 것을 확인할 수 있었다. 이는, 척도모수에서는 기존 웨빙과 근소한 차이를 보이나 구조개선에 의한 마모특성 향상에 의하여, 균일한 마모 및 degradation 특성을 나타내므로, $B_{10}$ 수명이 향상된 것을 확인할 수 있었다.
소트프웨어 고장 시간은 테스팅 시간과 관계없이 일정하거나, 단조 증가 혹은 단조 감소 추세를 가지고 있다. 이러한 소프트웨어 신뢰모형들을 분석하기 위한 자료척도로 자료에 대한 추세 검정이 개발되어 있다. 추세 분석에는 산술평균 검정과 라플라스 추세 검정 등이 있다. 추세분석들은 전체적인 자료의 개요의 정보만 제공한다. 본 논문에서는 고장시간을 측정하다가 시간절단이 될 경우에 미래의 고장 시간 예측에 관하여 연구되었다. 고장 시간 예측에 사용된 고장시간자료는 소프트웨어 고장 시간 분포에 널리 사용되는 와이블 분포에서 형상모수가 1이고 척도모수가 0.5를 가진 난수를 발생된 모의 자료를 이용 하였다. 이 자료를 이용하여 시계열 분석에 이용되는 ARIMA 모형 중에서 AR(1) 모형과 모의실험을 통한 예측 방법을 제안하였다. 이 방법에서 ARIMA 모형을 이용한 예측방법이 효율적임을 입증 하였다.
이 연구는 Hewitt과 Flett(1991c), 이기종(2006)이 제안한 완벽주의 척도 연구모형의 타당도를 확인적 요인분석을 통해 검증하고, Hewitt과 Flett(1991c)이 개발한 완벽주의 척도의 문항이 몇 개의 요인으로 구성되는지 알아보기 위해 탐색적 요인분석을 실시하였다. 확인적 요인분석 결과 Hewitt과 Flett(1991c), 이기종(2006)이 각각 제안한 연구모형과 수집된 자료가 잘 합치하지 않았다. 따라서 자료에 모형이 잘 맞도록 모형을 수정해야 하고, 의미 없는 자유모수가 모형에서 나타나지 않도록 모형을 다시 설정해야 함을 알 수 있다. 또한 Hewitt과 Flett(1991c)이 개발한 완벽주의 척도의 탐색적 요인분석을 통해 완벽주의 척도의 각 문항들이 완벽주의를 측정하는데 있어서 단일요인으로 제 기능을 하기 보다는 여러 문항에 걸쳐 공통요인이 존재함을 알 수 있다. 따라서 확인적 요인분석과 탐색적 요인분석을 통해 Hewitt과 Flett(1991c)이 개발한 완벽주의 척도가 측정하는 요인은 3개 요인으로 설명될 수 없다고 판단된다. 그러므로 Hewitt과 Flett(1991c)이 개발한 완벽주의 척도의 측정 문항이 수정되어야 하고, 나가서 우리의 사회 문화적 실정을 고려한 완벽주의 척도의 개발이 시급함을 알 수 있다.
본 논문은 소프트웨어 신뢰성장 모형에 대한 베이지안 모수추론과 모형선택 방법이 연구되었다. 소프트웨어 성장 모형은 내재되어 있는 오류와 고장 간격시간으로 모형화하면 소프트웨어 개발 단계에서 유용하게 사용할 수 있다. 본 논문에서는 사후 분포의 정보를 얻기 위한 다중 적분문제에 있어서 일종의 마코브 체인 몬테칼로 방법인 깁스 샘플링을 사용하여 사후 분포의 계산이 이루어졌다. 확산 사전 분포를 가진 소프트웨어 신뢰성에 의존된 일반적 순서 통계량 모형에 대하여 베이지안 모수 추정이 이루어 졌고 효율적인 모형의 선택방법도 시행되었다. 모형 설정과 선택 판단기준은 편차 자승합을 이용한 적합도 검정과 추세 검정이 사용되었다. 본 논문에서 사용된 소프트웨어 고장 자료는 Minitab(version 14) 통계 페키지에 있는 와이블분포(형상모수가 2이고 척도모수가 5)에서 발생시킨 30개의 난수를 이용한 모의 실험자료를 이용하여 고장자료 분석을 시행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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