• Computers and Concrete
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• 제24권5호
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• pp.469-488
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• 2019

In this research study, the artificial neural networks approach is used to estimate the ultimate shear capacity of reinforced concrete beams with transverse reinforcement. More specifically, surrogate approaches, such as artificial neural network models, have been examined for predicting the shear capacity of concrete beams, based on experimental test results available in the pertinent literature. The comparison of the predicted values with the corresponding experimental ones, as well as with available formulas from previous research studies or code provisions highlight the ability of artificial neural networks to evaluate the shear capacity of reinforced concrete beams in a trustworthy and effective manner. Furthermore, for the first time, the (quantitative) values of weights for the proposed neural network model, are provided, so that the proposed model can be readily implemented in a spreadsheet and accessible to everyone interested in the procedure of simulation.

• 유통과학연구
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• 제18권2호
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• pp.91-98
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• 2020

Purpose: This research aimed to suggest retailing companies some ways to enhance customer satisfaction with service recovery and recommendation intention towards these companies. For this purpose, current study examined the relationships among service recovery justice, service failure severity, customer trust, recovery satisfaction and intention to recommend and the moderating role of ego-resilience. Research design, data and methodology: Current study developed a structural equation model in which perceived service recovery justice is a predictor, service failure severity, customer trust, recovery satisfaction are mediators, intention to recommend is a dependent variable and the ego-resilience is a moderator between the perceived service recovery justice and the customer trust and the recovery satisfaction. Data were collected from customers who experienced service failures from retailers. A total of 400 questionnaires were collected and 365 samples were used for analysis after deleting data having missing value. SPSS 25.0 and AMOS 24.0 were used to test the validity, reliability, and structural equation modeling. Results: Empirical results showed that the perceived service recovery justice had a negative influence on the perceived service failure severity and a positive influence on the customer trust and the recovery satisfaction. These results indicate that when customers perceive the service recovery justice more highly, they perceive the service failure less severe but they perceive the retailer more trustworthy and are satisfied with service recovery. In addition, the customer trust and the recovery satisfaction had a positive influence on the intention to recommend. These results indicate that when customers perceive the retailer more trustworthy and are satisfied with service recovery, they are more intend to recommend the retailer. Moreover, the influence of the perceived service recovery justice on the customer trust and the recovery satisfaction was moderated by the ego-resilience. Conclusions: This study contributed to the service recovery literature by proving the relationship among service recovery justice, service failure severity, customer trust, recovery satisfaction and intention to recommend. Moreover, current research introduced the ego-resilience into service recovery research area and revealed the moderation role of the ego-resilience. Managerially, this research suggested retailing companies some ways to effectively recover from service failure.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.35-45
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• 2014

소셜 네트워크를 통해 생산 유통되는 정보들은 신뢰할 수 없는 불분명한 정보들이 많고 그런 정보들이 무분별하게 확산되기 때문에 사용자들은 정보에 대한 신뢰성 여부를 판단하기가 힘들다. 특히 정보의 신뢰성에 대한 평가가 전적으로 사용자들의 판단에 맡겨지고 있는 상황에서, 온라인 정보의 신뢰도에 대한 체계적인 평가 방안의 마련이 절실하다. 본 논문에서는 소셜네트워크서비스의 신뢰도 평가 지표로서 KTI (Korean Trust Index for SNS)를 설계하여, 서비스 사용자들이 정보의 신뢰성을 판단할 수 있는 기준을 제시하였으며, 이를 통해 사회적 신뢰 수준을 분석할 수 있도록 하였다. SNS의 서비스 특성을 고려하여, 신뢰도에 영향을 주는 요인을 정의하였고 이를 바탕으로 온라인에서 유통되는 정보에 대한 신뢰도를 평가할 수 있는 신뢰모델을 설계하고 신뢰지수 KTI를 제시하였다. 신뢰지수 KTI의 개발은 SNS에 대한 신뢰 수준을 측정하여 이를 정량화함으로써, SNS 연결망을 효율적으로 활용하기 위한 신뢰 확보가 가능할 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제18C권6호
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• pp.389-396
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• 2011

최근 들어 현재의 인터넷에서 널리 사용되고 있는 서비스 제공자 중심적인(service provider-centric) 고립형(isolated) 인증 모델의 사용자 편의성 부족, 고비용 구조, 그리고 프라이버시 보호 어려움 등의 문제를 해결하기 위해 단일 사인온(single sign-on) 기반의 공유 인증에 대한 연구가 활발하게 진행되어 왔다. 인증 제공자(authentication provider)의 인증 결과가 다수의 인터넷 서비스 제공자(service provider)에 의해 공유되는 공유 인증(shared authentication) 모델이 실제 인터넷 환경에 적용되기 위해서는 사용자, 서비스 제공자, 그리고 인증 제공자간의 인증 보증 수준(level of authentication assurance)과 인증 정보 보호 수준(level of authentication information protection)에 대한 신뢰가 매우 중요하다. 본 논문은 사용자 중심적인(user-centric) 동작과 개방형 신뢰 제공자 네트워크(trust provider network)와 결합된 신뢰적이고 프라이버시 보호가 가능한 공유 인증 프로토콜에 대한 프레임워크를 제시한다. 제안된 공유 인증 프로토콜 프레임워크는 상호동작 가능한 개방형의 신뢰적인 인증 서비스를 제공함으로써 기존 공유 인증 연구들과 차별화된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권5호
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• pp.1019-1034
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• 2022

4차 산업혁명의 초연결사회에서 악성코드 공격은 더욱 기승을 부리고 있다. 이러한 악성코드 대응을 위해 인공지능기술을 이용한 악성코드 탐지 자동화는 새로운 대안으로 주목받고 있다. 그러나, 인공지능의 신뢰성에 대한 담보없이 인공지능을 활용하는 것은 더 큰 위험과 부작용을 초래한다. EU와 미국 등은 인공지능의 신뢰성 확보방안을 강구하고 있으며, 2021년 정부에서는 신뢰할 수 있는 인공지능 실현 전략을 발표했다. 정부의 인공지능 신뢰성에는 안전과 설명가능, 투명, 견고, 공정의 5가지 속성이 있다. 우리는 악성코드 탐지 모델에 견고를 제외한 안전과, 설명가능, 투명, 공정의 4가지 요소를 구현하였다. 특히 외부 기관의 검증을 통해 모델 정확도인 일반화 성능의 안정성을 입증하였고 투명을 포함한 설명가능에 중점을 두어 개발하였다. 변화무쌍한 데이터에 의해 학습이 결정되는 인공지능 모델은 생명주기 관리가 필요하다. 이에 인공지능 모델을 구성하는 데이터와 개발, 서비스 운영을 통합하는 MLOps 프레임워크에 대한 수요가 늘고 있다. EXE 실행형 악성코드와 문서형 악성코드 대응 서비스는 서비스 운영과 동시에 데이터 수집원이 되고, 외부 API를 통해 라벨링과 정제를 위한 정보를 가져오는 데이터 파이프라인과 연계하도록 구성하였다. 클라우드 SaaS 방식과 표준 API를 사용하여 다른 보안 서비스 연계나 인프라 확장을 용이하게 하였다.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제35권1호
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• pp.1-19
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• 2009

본 연구는 지상군용 지능형 포탄을 포함한 장갑차량 공격용 K-9 포탄의 전시 소요량을 산정하는 국방 시뮬레이션의 방법론을 개선하려는 것이다. K-2008에서 사용된 분석용 국방 시뮬레이션에 의한 방법에서는 입력자료의 부정확성과 모의논리의 왜곡으로 인하여 산정량이 과도하며, 산출된 각 무기체계별 기대점유비율이 장차전의 실상에서 일반적으로 기대하는 바와 상당한 차이를 보여주고 있다. 본 연구에서는 이러한 입력자료 및 모의논리의 왜곡현상의 원인을 분석하고 이를 바로잡기 위하여 훈련용 및 분석용 국방 시뮬레이션 모형을 상호 연계하여 사용 및 검증하는 하이브리드 국방 시뮬레이션 모형의 필요성을 제시하려는 것이다.

• 대기
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• 제22권4호
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• pp.455-464
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• 2012

This study investigates a 12 month-lead predictability of PNU Coupled General Circulation Model (CGCM) V1.1 hindcast, for which an oceanic data assimilated initialization is used to generate ocean initial condition. The CGCM, a participant model of APEC Climate Center (APCC) long-lead multi-model ensemble system, has been initialized at each and every month and performed 12-month-lead hindcast for each month during 1980 to 2011. The 12-month-lead hindcast consisted of 2-5 ensembles and this study verified the ensemble averaged hindcast. As for the sea-surface temperature concerns, it remained high level of confidence especially over the tropical Pacific and the mid-latitude central Pacific with slight declining of temporal correlation coefficients (TCC) as lead month increased. The CGCM revealed trustworthy ENSO prediction skills in most of hindcasts, in particular. For atmospheric variables, like air temperature, precipitation, and geopotential height at 500hPa, reliable prediction results have been shown during entire lead time in most of domain, particularly over the equatorial region. Though the TCCs of hindcasted precipitation are lower than other variables, a skillful precipitation forecasts is also shown over highly variable regions such as ITCZ. This study also revealed that there are seasonal and regional dependencies on predictability for each variable and lead.

• ETRI Journal
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• 제35권1호
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• pp.80-88
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• 2013

A passive infrared or pyroelectric infrared (PIR) sensor is mainly used to sense the existence of moving objects in an indoor environment. However, in an outdoor environment, there are often outbreaks of false alarms from environmental changes and other sources. Therefore, it is difficult to provide reliable detection outdoors. In this paper, two algorithms are proposed to reduce false alarms and provide trustworthy quality to surveillance systems. We gather PIR signals outdoors, analyze the collected data, and extract the target features defined as window energy and alarm duration. Using these features, we model target and false alarms, from which we propose two target decision algorithms: window energy detection and alarm duration detection. Simulation results using real PIR signals show the performance of the proposed algorithms.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권2호
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• pp.830-842
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• 2015

Trust and trustworthiness of web services and organizations is calculated as scalar values. But there is still a certain level of risk for the overall reliability of this value. In this article, we focus on calculating trust values as intervals between upper and lower bounds based on predefined confidence values through an additional confidence probability. This will give us a more realistic approach to the trust assessments between individuals and organizations. We also developed a web-based software tool, TAST (Trust Assessment Software Tool) that collects the web services' evaluation of different customer groups for similar organizations through the user interface and calculates the trust intervals for predefined and previously selected confidence values. Our model uses a weighted calculation of mean and variances of customer groups in specific periods and analyses the total and incremental trust of different customer groups.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2006년도 추계학술대회논문집
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• pp.193-195
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• 2006

In order to minimize the influence of aircraft noise in the vicinity of domestic airports, the establishment of proper land-use plan according to the influence scope of aircraft noise in the opening part of preparing a housing site around domestic airports is needed. For the purpose of doing it, the environmental impact assessment accompanied by the accurate prediction of aircraft noise distribution is preceded, and this paper describes the improvement plan for performing the trustworthy environmental impact assessment of aircraft noise in the neighborhood of domestic airports.