• 융합보안논문지
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• 제8권2호
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• pp.35-40
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• 2008

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.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제12권1호
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• pp.109-128
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• 2016

This paper presents a new combined forecasting method that is guided by the soft set theory (CFBSS) to predict business failures with different sample sizes. The proposed method combines both qualitative analysis and quantitative analysis to improve forecasting performance. We considered an expert system (ES), logistic regression (LR), and support vector machine (SVM) as forecasting components whose weights are determined by the receiver operating characteristic (ROC) curve. The proposed procedure was applied to real data sets from Chinese listed firms. For performance comparison, single ES, LR, and SVM methods, the combined forecasting method based on equal weights (CFBEWs), the combined forecasting method based on neural networks (CFBNNs), and the combined forecasting method based on rough sets and the D-S theory (CFBRSDS) were also included in the empirical experiment. CFBSS obtains the highest forecasting accuracy and the second-best forecasting stability. The empirical results demonstrate the superior forecasting performance of our method in terms of accuracy and stability.

• 융합보안논문지
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• 제11권3호
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• pp.19-24
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• 2011

소프트웨어 고장 시간은 테스팅 시간과 관계없이 일정하거나, 단조증가 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 시간 절단이 될 경우에 미래의 고장 시간 예측에 관하여 연구 하였다. 시계열 분석에 이용되는 단순이동 평균법과 가중이동평균법, 지수평활법을 이용하여 미래고장 시간을 예측하여 비교하고자 한다. 실증분석에서는 고장간격 자료를 이용하여 모형들에 대한 예측값을 평균자승오차를 이용하여 비교하고 효율적 모형을 선택 하였다.

• 융합보안논문지
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• 제12권3호
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• pp.115-121
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• 2012

소프트웨어 고장 시간은 테스팅 시간과 관계없이 일정하거나. 단조증가 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 시간 절단이 될 경우에 미래의 고장 시간 예측에 관하여 연구 하였다. 곡선회귀모형에 이용되는 S곡선모형과 성장모형, 로지스틱을 이용하여 미래고장 시간을 예측하여 비교 하였다. 제안된 예측방법에서는 고장시간 자료를 이용하여 모형들에 대한 예측 값을 결정계수 와 평균제곱오차를 이용하여 비교 하고 효율적 모형을 선택 하였다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제3권2호
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• pp.113-121
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• 2001

Today, facilities are composed of many complex components or parts. Because of this characteristics, the frequency of failures is decreasing, but the strength of failures is increasing; therefore, the failure analysis about many complex components or parts was needed. In the former research about Fault Tree Analysis, failure data of similar facilities have been used for forecasting about target system or components, but in case that the system or components for forecasting failure is new or qualitative and quantitative data are given simultaneously, there are many difficulty in using Fault Tree Analysis with this incorrect failure data. Therefore, this paper deal with the Fault Tree Analysis method which be applied with Fuzzy theory in above case. In case that , therefore, if there is no the correct failure data, it is represented a system or components as qualitative variable. subsequently, it converted to the quantitative value using fuzzy theory, and the values used as the value for failure forecast.

• Transactions on Electrical and Electronic Materials
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• 제7권5호
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• pp.217-223
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• 2006

When only partial information is available about equipment failures (installation date and amount, as well as failure and replacement rates), data on sufficiently large number of yearly populations of the components can be combined, and estimation of model parameters may be possible. The parametric models may then be used for forecasting of the system's short term future failure and for formulation of replacement strategies. We employ the Weibull distribution and show how we estimate its parameters from past failure data. Using Monte Carlo simulations, it is possible to assess confidence ranges of the forecasted component performance data.

• 대한산업공학회지
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• 제27권3호
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• pp.233-238
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• 2001

This paper deals with demand forecasting of parts in an automobile model which has been extinct. It is important to estimate how much inventory of each part in the extinct model should be stocked because production lines of some parts may be replaced by new ones although there is still demands for the model. Furthermore, in some countries, there is a strong regulation that the automobile manufacturing company should provide customers with auto parts for several years whenever they are requested. The major characteristic of automobile parts demand forecasting is that there exists a close correlation between the number of running cars and the demand of each part. In this sense, the total demand of each part in a year is determined by two factors, the total number of running cars in that year and the failure rate of the part. The total number of running cars in year k can be estimated sequentially by the amount of shipped cars and proportion of discarded cars in years 1, 2,$\cdots$, i. However, it is very difficult to estimate the failure rate of each part because available inter-failure time data is not complete. The failure rate is, therefore, determined so as to minimize the mean squared error between the estimated demand and the observed demand of a part in years 1, 2,$\cdots$, i. In this paper, data obtained from a Korean automobile manufacturing company are used to illustrate our model.

• 품질경영학회지
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• 제17권2호
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• pp.17-26
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• 1989

This paper is concerned with forecasting the existing number of errors in the computer software and optimizing the stopping time of the software test based upon the forecasted number of errors. The most commonly used models have assessed software reliability under the assumption that the software failure late is proportional to the current fault content of the software but invariant to time since software faults are independents of others and equally likely to cause a failure during testing. In practice, it has been observed that in many situations, the failure rate decrease. Hence, this paper proposes a mathematical model to describe testing situations where the failure rate of software limearly decreases proportional to testing time. The least square method is used to estimate parameters of the mathematical model. A cost model to optimize the software testing time is also proposed. In this cost mode two cost factors are considered. The first cost is to test execution cost directly proportional to test time and the second cost is the failure cost incurred after delivery of the software to user. The failure cost is assumed to be proportional to the number of errors remained in the software at the test stopping time. The optimal stopping time is determined to minimize the total cost, which is the sum of test execution cast and the failure cost. A numerical example is solved to illustrate the proposed procedure.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제23권3호
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• pp.51-55
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• 2019

저수지의 붕괴 발생 시 인명 및 재산피해의 예방 및 저감을 위하여 붕괴예보 시스템의 필요성은 대두되고 있는 상황이다. 붕괴 예보시스템의 효율적 활용을 위해서는 실시간 계측한 이상거동 및 붕괴징후에 따라 대응할 수 있는 관리기준은 가장 중요한 요소이다. 기 연구된 수위 관리기준의 검증을 위하여 저수량에 따라 10여개의 저수지를 선정하고 수위변화 자료를 분석하여 적정성을 검토하였다. 1년 동안의 수위계측 자료에서 가장 급격한 변화구간을 선정하여 가중치 및 추세선을 적용하여 분석한 결과 3분위로 수립된 관리기준값은 7%이내의 표준편차를 보여주었다. 이는 수립된 관리기준값은 적정하다고 판단된다.

• 산업공학
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• 제25권3호
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• pp.309-318
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• 2012

Forecasting probability or likelihood of technology development success has been a crucial factor for critical decisions in technology management such as R&D project selection and go or no-go decision of new product development (NPD) projects. This paper proposes an analytic network process (ANP) approach to forecasting of technology development success. Reviewing literature on factors affecting technology development success has constructed the ANP model composed of four criteria clusters : R&D characteristics, R&D competency, technological characteristics, and technological environment. An alternative cluster comprised of two elements, success and failure is also included in the model. The working of the proposed approach is provided with the help of a case study example of MRAM (magnetic random access memory) technology.