본 연구에서는 원전격납구조물과 같이 고품질의 대형 매스콘크리트의 설계, 시공, 품질예측 및 관리에 필요한 구조물 건전성 평가시스템 구축의 일환으로 수화열 예측 프로그램을 개발하였다. 개발된 수화열 예측 프로그램은 국내에서 생산된 시멘트 및 결합재의 화학조성성분, 분말도와 같은 기초정보 및 배합정보를 입력하여 경시변화에 따른 수화발열량을 계산하는 방식으로서 기존의 연구결과를 바탕으로 개발되었다. 개발된 프로그램은 배합환경조건을 고려하여 초기배합온도 3종류(10, 20, $30^{\circ}C$)로 실험한 단열온도상승 실험 결과와 비교해 보았으며, 좋은 상관성을 나타냄을 확인할 수 있었다.
본 연구는 소프트웨어 품질이란 측면에서 소프트웨어 시험 자료를 활용하여 예측을 위한 모델을 소개하고 소프트웨어 시험과정에서 추출한 자료를 이용해서 품질 특성별 시험 결과를 분석하려 한다. 소프트웨어 시험 평가를 위해서는 소프트웨어 시험 평가에 소요되는 기간에 대한 분석을 실시하고 소프트웨어 품질특성별 오류 수에 대한 분석과 성별에 따라서 소프트웨어 시험 기간에 미치는 차이를 분석한다. 본 연구에서는 기존 시험을 통해서 얻어진 자료를 활용하여 소프트웨어 시험을 위한 소요일 수를 분석하는 모델을 제시하고 소프트웨어 종류별 6가지 품질 특성에 따른 오류수를 분석하기 위한 모델을 제시한다.
3품종의 사과를 4가지의 저장 조건에서 6개월간 저장하면서 중량감소(重量減少)와 품질(品質)의 변화(變化)를 조사(調査)한 후에 이들의 변화를 예측할 수 있는 식을 얻었다. 소형저온저장고 $(^{\circ}C)$에서 발생된 중량감소율의 변화는 직선식으로 예측할 수 있었으며, 품질은 품종이나 저장 조건에 관계 없이 중량감소가 5%이상 발생되면 현저히 열화(劣化)되었다. 또한 저장중 품질의 변화를 사과의 경도 및 산도 만을 측정하여 관능검사와 같은 결과를 얻을 수 있는 직선식을 만들어 상품성 예측을 가능케하였다.
본 논문에서 우리는 추천 시스템을 위한 두 개의 정제된 이웃선정 알고리즘을 제시하고, 또한 아이템의 속성정보가 어떻게 고품질의 예측을 위해 사용될 수 있는지를 보인다. 정제된 이웃선정 알고리즘은 가상 이웃과 대체 이웃을 각각 사용하여 이행적 유사도를 기반으로 한 이웃선정 방법을 적용한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안한 알고리즘을 적용한 추천 시스템이 다른 시스템에 비해 보다 우수한 성능을 가짐을 보여준다. 이러한 제안 시스템은 예측 품질의 저하 없이 대규모 데이터셋 문제 및 초기 참여자 문제를 극복할 수 있게 한다.
소프트웨어 개발 중 분석과 설계 단계에서 만들어진 산출물을 이용하여 개발될 소프트웨어의 신뢰도를 예측하는 초기 소프트웨어 신뢰도 모델은 소프트웨어의 품질을 보증하는 유용한 도구로써 사용될 수 있다. 기존의 소프트웨어 신뢰도 모델은 개발될 소프트웨어의 품질에 한정하여 신뢰도를 예측함으로써 기존 시스템과 연계된 신뢰도를 예측하는데 한계가 있다는 단점과 개발자의 개발 능력이 개발될 소프트웨어 신뢰도에 미칠 영향을 고려하는데 한계가 있다는 단점이 있었다. 그러므로, 본 논문은 기존 시스템과의 연관성을 고려한 초기 소프트웨어 신뢰도 모델을 기준으로 개발자의 개발 능력을 고려한 종합적인 초기 신뢰도 모델을 제시하였다.
개발된 소프트웨어를 사용자에게 양도하기 위해서는 소프트웨어에 잠재되어져 있는 고장을 모두 수정하여야 한다. 현재 국제 표준에서 제시하고 있는 소프트웨어 품질 평가를 위해서도 소프트웨어에 잠재되어져 있는 고장 수의 예측은 중요한 과제이다. 이러한 측면에서 소프트웨어의 고장을 예측하기 위한 방안을 제시하고, 실제적인 고장 시간에 대한 예제를 통해서 소프트웨어의 품질을 측정할 수 있는 방법을 제시한다.
자동차 분야에서 저항 점용접의 결함 및 품질을 실시간으로 예측할 수 있는 연구는 원가절감과 고품질 생산을 위한 필수 불가결한 연구 분야라 할 수 있다. 용접 품질은 전단강도와 너깃의 크기에 의해서 결정되며 여러 가지 독립변수에 따라 결과가 달라진다. 실시간 예측시스템을 개발하기 위하여 다중 회귀분석을 실시하여 3개의 독립변수로 두 가지 종속변수를 충분한 통계적 결과로 구하였으나 회귀식에 의한 품질 예측은 정확도를 보장할 수 없었다. 본 연구에서는 다층 신경망 회로를 구축하였다. 10가지의 동저항 변수에 의한 신경망은 3개의 은닉층을 구축하여 실행 함수와 가중치 행렬을 구하였다. 그러나 이 경우, 입력 변수가 너무 많아 실시간 제어에 어려움이 있을 수 있으므로 회귀분석에 의한 3개의 독립변수로 신경망을 구축하였다. 그 결과 모든 시험데이터를 불량, 부분 불량, 양품으로 구분하는데 성공하였다. 따라서 다중 회귀분석에 의해서 구한 3개의 독립변수에 의한 실시간 용접 품질 판정 시스템을 완성할 수 있었다.
표준온도 상당시간을 이용하여 규칙적인 온도변화 조건에서 식품의 품질변화를 간편하게 예측하는 근사식의 유효성을 밝히기 위하여, 비등온 가속조건 및 상온저장 조건에서 Sucrose 가수분해속도를 측정한 설험자료로 비교, 분석을 분석하였다. 정속가열 (定速加熱) 가속(加速)실험을 통해 구한 sucrose의 가수분해 반응은 1차 반응이고, 활성화에너지는 25.84kcal/mol이었으며, 반응속도상수는 pH가 감소함에 따라 직선적으로 증가하였다. 하루 동안의 온도변화를 sine wave 형태 온도변화로 가정하고 하루 동안에 일어난 품질변화를 표준온도 $T_{ref}$에서 몇일 동안에 일어난 변화에 상당하는가를 의미하는 표준온도 상당시간 $T_{eq.i}$를 이용하여 품질변화를 근사적으로 간단히 예측하는 방법을 제안하였다. Sucrose 액체 모델 시스템을 sine wave 형태의 규칙적인 온도변화 조건에서의 가속 가수분해실험 결과와 $T_{eq.i}$를 이용하여 품질변화를 computer simulation한 결과, 실험값과 예측값과의 상관계수는 0.99로서 잘 일치하였으므로 표준온도상당시간을 이용한 예측 모델의 유효함을 확인하였다. 뿐만 아니라 sucrose 모델 시스템을 실제 상온 저장한 실험결과와 계절적 온도변화를 computer simulation하여 예측한 값과는 상관계수가 0.92로서 잘 일치하였다.
유역의 하천유량과 같은 수문 시계열을 모의 또는 예측하기 위한 수문 모델링에서 최근 기계 학습 방법을 활용한 연구가 활발하게 적용되고 있는 추세이다. 이러한 데이터 기반 모델링 접근법은 입출력 자료에서 관찰된 패턴을 학습하며, 특히, 장단기기억(Long Short-Term Memory, LSTM) 네트워크는 많은 연구에서 수문 시계열 예측에 대한 적용성이 검증되었으나, 장기간의 고품질 관측자료를 활용할 때 더 나은 예측성능을 보인다. 그러나 우리나라의 경우 장기간 관측된 고품질의 하천유량 자료를 확보하기 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 LSTM 네트워크의 학습 시 가용한 모든 유역의 자료를 통합하여 학습시켰을 때 하천유량 예측성능을 개선할 수 있는지 판단해보고자 하였다. 이를 위해, 우리나라 13개 댐 유역을 대상으로 대상 유역의 자료만을 학습한 모델의 예측성능과 모든 유역의 자료를 학습한 모델의 예측성능을 비교해 보았다. 학습은 2001년부터 2010년까지 기상자료(강우, 최저·최고·평균기온, 상대습도, 이슬점, 풍속, 잠재증발산)를 이용하였으며, 2011년부터 2020년에 대해 테스트 되었다. 다지점 통합학습을 통해 테스트 기간에 대해 예측된 각 유역의 일 하천유량의 KGE 중앙값이 0.74로 단일지점 학습을 통해 예측된 KGE(0.72)보다 다소 개선된 결과를 보여주었다. 다지점 통합학습이 하천유량 예측에 큰 개선을 달성하지는 못하였으며, 추가적인 가용 자료 확보와 LSTM 구성의 개선을 통해 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
독립적인 재사용 단위인 컴포넌트를 조립하여 시스템을 개발하는 컴포넌트 기반 시스템의 품질은 각 개별 컴포넌트의 품질에 영향을 받는다. 그러므로, 시스템의 품질 향상과 컴포넌트의 폭넓은 사용을 위해 개별 컴포넌트에 대한 품질 측정이 필요하다. 각 논문에서는 컴포넌트 분석단계의 정보를 사용하여 컴포넌트 인터페이스가 서비스를 제공하기 위해 얼마나 복잡한지를 측정한다. 이러한 독립적인 개별 컴포넌트의 인터페이스 복잡성 측정은 크기에 기반을 두며, 컴포넌트 기반 시스템 개발주기의 초기 단계인 컴포넌트 분석단계 산출물에 대해 이루어진다. 이러한 측정을 통해, 컴포넌트 개발에 대한 노력, 비용 및 시간, 결함 발생률, 사용 용이성 등을 예측할 수 있으며, 이로써 개발될 컴포넌트의 생산성 및 품질을 예측 및 관리하는데 사용할 수 있으므로, 그 중요성이 크다할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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