• Korean Journal of Food Science and Technology
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• v.23 no.3
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• pp.306-310
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• 1991

A simplified mathematical model to estimate changes in total acidity of Chinese cabbage kimchi during fermentation was developed as a function of temperature and salt concentration. Assuming that tolerable acceptability reached at 0.75% total acidity, the shelf-life of kimchi was predicted by the model. The predicted value was in good agreement with the actual shelf-life measured by organoleptic tests.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.10D no.4
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• pp.689-696
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• 2003

Criticality prediction models that determine whether a design entity is fault-prone or non fault-prone are used for identifying trouble spots of software system in analysis or design phases. Many criticality prediction models for identifying fault-prone modules using complexity metrics have been suggested. But most of them need training data set. Unfortunately very few organizations have their own training data. To solve this problem, this paper builds a new prediction model, KSM, based on Kohonen SOM neural networks. KSM is implemented and compared with a well-known prediction model, BackPropagation neural network Model (BPM), considering internal characteristics, utilization cost and accuracy of prediction. As a result, this paper shows that KSM has comparative performance with BPM.

• Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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• 2004.04a
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• pp.95-99
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• 2004

장기수명특성 분포를 나타내는 제품의 유효수명 예측은 경험적인 Data와 현장정보만으로는 한계가 있으며, 이러한 한계를 극복하기 위해서는 초가속수명시험을 근거로 하는 유효수명예측이 반드시 필요한 상황이다. 그러나, 현장의 문제점은 이러한 사실을 바탕으로 하더라도 MTTF 혹은 MTBF, 심지어 Br수명분포까지도 제품 유효수명과의 상관관계가 어떻게 분포하는지에 관해 정확한 GUIDE LINE없이 적용하는 문제로 인하여 기업의 COPQ 부담이 증대하고 있다. 따라서 본 연구에서는 기업의 COPQ부담을 경감시키고, 제품의 유효수명예측의 정밀도를 향상하기 위한 대안으로서 HALT와 제품유효수명간의 상관관계를 규명하는데 주력하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06d
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• pp.283-286
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• 2011

무선 멀티홉 네트워크에서 멀티미디어 트래픽의 QoS(Quality of Service) 지원을 위하여 EDCA(Enhanced Distributed Channel Access) 기반의 동적 우선순위 할당 기법이 다수 제안되었다. 해당 기법들은 각 홉에서의 최소한의 전송 지연 보장을 위하여 클래스별 예상 지연 시간을 계산한다. 하지만 각 클래스별 예상 지연 시간의 계산은 무선 채널에서의 간섭, 충돌 및 링크 품질에 영향을 받기 때문에 정확한 예측이 어렵다. 본 논문에서는 EDCA 기반의 동적 우선순위 할당을 위한 정교한 클래스별 지연 시간 예측 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 무선 채널의 링크 품질과 전송 패킷의 크기를 고려하여 좀더 실제와 유사한 지연 시간을 예측할 수 있다. 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 기법보다 정확성이 높으며 이를 통해 동적 우선순위 할당 기법의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.405-408
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• 2022

반도체 제조업은 정해진 시간 내에 최고의 품질의 반도체를 대량 생산해 내는 것을 목표로 한다. 생산량을 높이기 위해 유휴 시간을 최소화하는 연구가 꾸준히 진행 중이며 가장 대표적인 유휴 시간은 예방 정비이다. 예방 정비는 설비의 문제가 발생하기 전 예방하는 작업으로 품질 향상에 높은 영향을 미치는 작업인 반면 생산량이 크게 떨어지는 작업이다. 이 작업 시간을 최소화하기 위하여 작업 후 복구되는 시간에서 중복되는 작업을 최소화하는 방법을 선택한다. 샘플 테스트를 반복하며 조율해 나가던 작업을 연구 모델을 이용해 종말점 설정 값의 예측한 값을 바로 적용하여 최소한의 샘플 테스트를 거쳐 신뢰 구간 달성 후 생산에 재 합류하는 것을 목표로 한다. 설비에서 수집된 데이터를 학습하여 종말점 설정 값 예측 모델에 대하여 연구한다. 연구 모델을 사용한 예측 결과가 신뢰 구간에 포함되어 샘플 테스트 개수를 줄이는데 유효한 효과가 있음을 확인한다.

• Proceedings of the KWS Conference
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• v.43
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• pp.82-84
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• 2004

• Journal of the KSME
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• v.50 no.10
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• pp.37-42
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• 2010

이 글에서는 자동차의 품질향상이 자동차 시장에 미치는 파급효과와 최근 도요타 품질문제에서 나타난 신뢰성의 하락 영향을 분석하고 예측할 수 없는 미래의 자동차 시장에서 우리나라 자동차산업 발전에 기여할 수 있는 신뢰성의 역할이 무엇인지에 대해 생각해보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06c
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• pp.193-195
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• 2006

인터넷 사용자의 급격한 증가와 기업들의 서비스 통합으로 다양한 시스템으로 구성된 온라인 웹 환경의 서비스가 제공되고 있다. 시간제한성의 서비스를 사용할 경우 예측하지 못한 부하발생으로 시스템의 폭주상태가 발생하게 된다. 예측하지 못한 부하에 대해 서비스 품질을 보장할 수 있는 부하제한 방법이 연구되었으나 웹 사용자의 사용패턴을 고려하지 못하고 있다. 본 논문에서는 폭주하는 서비스 상태에서 연계된 시스템 간 부하균형 상태를 유지하면서 사용자에게 동등한 만족도의 서비스 품질을 제공하는 방안을 제안하고 모의실험을 통해 서비스 성공률과 사용 평등성 비율을 분석하였다.

• Proceedings of the KWS Conference
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• 2009.11a
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• pp.5-5
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• 2009

용접에 의한 이면부 도장의 Burn damage는 관리하기 힘든 고질적인 품질문제이다. 도장면의 Burn damage 품질문제 발생시 재작업 등으로 인하여 많은 비용이 발생한다. 이런 경우 기존에 보유한 실험자료 및 적절한 이론자료 부족으로 인하여 일회적인 실험 혹은 해석적 방법을 사용하여 용접 이면부의 최고온도 등을 예측하고 회피할 수 있는 방법론을 제공하였다. 그러나 각 경우에 대해 해석 및 실험을 진행하게 되면 시간 및 비용에서 많은 문제점을 일으키게 된다. 따라서 체계적이고 효율적인 Burn damage 예측방법의 필요성이 대두되었다. 본 연구의 목적은 실험적/해석적 방법을 통해 용접이면부 최고 온도를 예측하고 이를 통해 일반화된 용접이면부 최고도달온도 예측식을 유도하는 것에 있다. 이를 위해 다양한 조건에서의 실험과 해석을 실시하였으며 이를 통해 일반화된 용접 이면부 최고도달온도 예측식을 유도하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.20 no.5
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• pp.73-81
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• 2015

Most of the software fault prediction studies focused on the binary classification model that predicts whether an input entity has faults or not. However the ability to predict entity fault-proneness in various severity categories is more useful because not all faults have the same severity. In this paper, we propose fault prediction models at different severity levels of faults using traditional size and complexity metrics. They are ternary classification models and use four machine learning algorithms for their training. Empirical analysis is performed using two NASA public data sets and a performance measure, accuracy. The evaluation results show that backpropagation neural network model outperforms other models on both data sets, with about 81% and 88% in terms of accuracy score respectively.