소프트웨어 제품의 정확한 인도시기를 예측하거나 효용성 및 신뢰성을 예측하기 위해서는 소프트웨어 테스팅 과정에서 중요한 요소인 테스트 변화점를 이용하면 보다 효율적인 테스팅 작업을 할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 지수 모형(Goel-Okumoto 모형)을 적용하여 변화점이 백분위수를 가질 경우를 고려하였다. 고장 간격시간으로 구성된 자료를 이용한 모수추정 방법은 최우추정법과 일반적인 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하고 효율적인 모형 선택은 편차자승합(SSE) 을 적용하여 모형들에 대한 효율적인 모형선택을 시도하였다. 수치적인 예에서는 NTDS 자료를 사용하여 백분위수 변화점을 고려한 결과를 나열하였다.
소프트웨어의 디버깅에 오류 발생의 시간을 기반으로 하는 많은 소프트웨어 신뢰성 모델이 제안되어 왔다. 무한고장 모형과 비동질적인 포아송 과정에 의존한 소프트웨어 신뢰성 모형을 이용하면 모수 추정이 가능하다. 소프트웨어를 시장에 인도하는 결정을 내리기 위해서는 조건부 고장률이 중요한 변수가 된다. 유한 고장 모형은 실제 상황에서 다양한 분야에 사용된다. 특성화 문제, 특이점의 감지, 선형 추정, 시스템의 안정성 연구, 수명을 테스트, 생존 분석, 데이터 압축 및 기타 여러 분야에서의 사용이 점점 많아지고 있다. 통계적 공정 관리 (SPC)는 소프트웨어 고장의 예측을 모니터링 함으로써 소프트웨어 신뢰성의 향상에 크게 기여 할 수 있다. 컨트롤 차트는 널리 소프트웨어 산업의 소프트웨어 공정 관리에 사용되는 도구이다. 본 논문에서 NHPP에 근원을 둔 로그 포아송 실행시간 모형, 로그선형 모형 그리고 파레토 모형의 평균값 함수를 이용한 통계적 공정관리 차트를 이용한 제어 메커니즘을 제안하였다.
본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 하는 과정에서 소프트웨어 관리자들이 소프트웨어 및 검사 도구에 효율적인 학습기법을 이용한 NHPP 소프트웨어 모형에 대하여 연구 하였다. 적용분포는 와이블 분포를 적용한 유한고장 NHPP에 기초하였다. 소프트웨어 오류 탐색 기법은 사전에 알지 못하지만 자동적으로 발견되는 에러를 고려한 영향요인과 사전 경험에 의하여 세밀하게 에러를 발견하기 위하여 테스팅 관리자가 설정해놓은 요인인 학습효과의 특성에 대한 문제를 비교 제시 하였다. 그 결과 학습요인이 자동 에러 탐색요인보다 큰 경우가 대체적으로 효율적인 모형임을 확인 할 수 있었다. 본 논문의 수치적인 예에서는 고장 간격 시간 자료를 적용하고 모수추정 방법은 최우추정법을 이용하고 추세분석을 통하여 자료의 효율성을 입증한 후 평균자승오차와 $R_{sq}$(결정계수)를 이용하여 효율적인 모형을 선택 비교하였다.
국내 각 채석장 및 석재 가공공정에서 발생되는 폐석과 석분 슬러지를 활용하여 장식재, 바닥재 및 내외장재 등에 쓰이는 인조 석판재 제조기술을 개발하고자 하였다. 인조석재는 폐석과 결합제 및 경화제 등을 혼합하여 제조하였으며 성형압력, 폐석 및 석분 슬러지의 결합비 그리고 결합제의 양 등의 변화에 따른 인조석재 각각의 특성을 비교하였다. 천연석재와 인조석재와의 물성을 비교하기 위하여 $\circled1$ 비중,$\circled2$ 흡수율, $\circled3$ 탄성파속도, $\circled4$ 압축강도, $\circled5$ 인장강도, $\circled6$ 반발경도, $\circled7$ 탄성계수 $\circled8$ 포아송비를 측정하였으며 $\circled9$ 내열성도 함께 조사하였는데 석재의 물성은 원료의 혼합정도, 성형압력 및 결합제의 양에 의해 좌우됨을 알 수 있었다. 본 인조석재의 제조에도 석분에 비해 고가인 결합제의 사용을 가능한한 최소로 하여 폐기물로 배출되는 폐석 및 석분슬러지를 최대한 활용할 수 있도록 하였으며 성형압력 $200kg/\textrm{cm}^2$, 결합제의 양 12~15wt.%의 제조조건에서 원하는 물성을 갖는 인조석재를 제조할 수 있었다.
유한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초한 모형들에서 잔존 오류 1개당 고장 발생률은 일반적으로 상수, 혹은 단조증가 및 단조 감소 추세를 가지고 있다. 소프트웨어 제품의 정확한 인도시기를 예측하거나 효용성 및 신뢰성을 예측하기 위해서는 소프트웨어 테스팅 과정에서 중요한 요소인 테스트 커버리지를 이용하면 보다 효율적인 테스팅 작업을 할 수 있다. 이런 모형을 ENHPP모형이라고 한다. 본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 지수 커버리지 모형과 S-커버리지 모형을 재조명하고 이 분야에 적용될 수 있는 Kappa 분포를 이용한 모형인 Kappa 커버리지 모형을 제안하였다. 고장 간격시간으로 구성된 자료를 이용한 모수추정 방법은 최우추정법과 일반적인 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하고 효율적인 모형 선택은 편차자승합(SSE) 및 콜모고로프 거리를 적용하여 모형들에 대한 효율적인 모형 선택도 시도 하였다. 수치적인 예에서는 실제 고장자료를 통하여 분석하였다 이 자료들에서 기존의 모형과 Kappa 커버리지 모형의 비교를 위하여 산술적 및 라플라스 검정, 편의 검정 등을 이용하였다.
본 논문에서는 이미지(image) 합성을 하되 일반적인 환경이 아닌 바다. 호수 등을 포함하고 있는 영상에 다른 하나의 객체를 합성시키기 위한 물결 영상 기반 디지털 이미지 합성 프로세스를 제안한다. 즉 타겟(target) 이미지가 일반적 환경이 아닌 물결을 묘사한 영상인 경우 다른 객체 이미지를 합성시켜 타겟 이미지의 물결에 비춰진 객체의 모습이나 물 안에 있는 객체의 모습을 묘사하며 이를 위한 합성 알고리즘을 제안한다. 물결 부분에 이미지를 합성하기 위해 먼저 Shape-from-shading 기법을 사용하여 2차원 물결영상으로부터 3차원 정보를 추출하여 그 형상을 복원한다. 그리고 추출된 노말 정보를 적용하여 물결에 합성 될 영역을 알맞게 변형시킨다. 마지막으로 합성할 영역을 타겟 이미지의 물결에 옮겨놓는 합성과정을 수행한다.
To operate the automatic devices of manufacturing process more effectively and to solve the needs of the resource sharing, network technology is applied to the control devices located in common manufacturing zone and operated by connecting them. In this paper, functional standard of the network layers are set as physical and data link layer of IEEE 802.2, 802.4, and VMD application layer and ISO-CIM reference model. Then, they are divided as minimized architecture, designed as group objects which perform group management and service objects which organizes and operates the group. For the stability in this network, this paper measures the variation of data packet length and node number and analyzes the variated value of the waiting time for the network operation. For the method of the analysis, non-exhausted service method are selected, and the arrival rates of the each data packet to the nodes that are assumed to form a Poission distribution. Then, queue model is set as M/G/1, and the analysis equation for waiting time is found. For the evalution of the performance, the length of the data packet varies from 10 bytes to 100 bytes in the operation of the group management network, the variation of the wating time is less than 10 msec. Since the waiting time in this case is less than 10 msec, response time is fast enough. Furthermore, to evaluate the real time processing of the group management network, it shows if the number of nodes is less than 40, and the average arrival time is less than 40 packet/sec, it can perform stable operation even taking the overhead such as software delay time, indicated packet service, and transmissin safety margin.
최근 국내에서는 Escherichia coli O157:H7, Listeria monocytogenes등의 미생물에 대한 건강위해성이 강조되면서 미생물 위해성평가에 대한 필요성이 제기되고 있고, U.S.FPA, U.S.DA, FAO/WHO를 비롯한 국제기구 및 외국 유관기관들에서도 미생물 위해성평가 방법을 식품관리에 활용하고자 방법론 연구에 주력하고 있다. 미생물 위험성은 화학물질과 달리 인체건강에 대한 영향이 즉각적이고, 심각하게 나타나 정량적인 위해성평가가 용이하지 않고 유해화학물질과는 다른 평가방법이 요구된다. 식품중 미생물의 위해성평가는 크게 4단계로 구분되는데, 미생물관련질환 추세파악 및 미생물 관련질병에 관한 역학조사 등을 활용하는 위험성확인 단계와 실제 식품원료, 식품가공, 수송, 포장단계 중 식품의 물리적, 화학적 조건에 따른 미생물 변화를 고려하여 식품중 미생물에 대한 노출을 정량화하는 노출평가 단계, 미생물의 용량에 따른 질병발생에 근거하여 용량-반응관계를 규명하는 용량-반응평가 단계, 규명된 모델을 활용하여 모든 평가결과를 통합함으로 위해 도치 예측과 불확실성 분석 등을 수행하는 위해도결정단계로 구성되어 있다. 미생물 용량-반응평가는 크게 비역치(Nonthreshold)와 역치(Threshold) 평가 방법론으로 구분되는데, 비역치 평가방법론은 단일 병원균이 감염을 일으킬 수 있다는 것과 감염을 일으킬 수 있는 확률이 독립적이라는 가정을 전제로 하고, 역치평가방법론은 미생물이 감염을 일으키기 위해서 각기 개별 역치가 존재하는데 어느 정도의 미생물수가 모여 서로 작용해야 독성유발물질을 만들어 낸다는 가정을 전제로 한다. 현재 받아들여지고 있는 비역치 모델로는 Exponential, Beta-poisson, Gompertz, Gamma-weibull 모델 등이 있으며, 역치모델로는 Log-normal, Log-logistic모델 등이 있다. 본 연구에서는 인체 volunteer자료를 활용하여 용량-반응자료를 입력하고 용량-반응자료를 토대로 적합한 수학적 모델을 찾아내어, 선별한 모델의 적합도 검정을 실시하는 방법론 연구를 실시하였으며, 노출평가 자료와 용량-반응평가 결과를 연계하여 위해도를 결정하는 과정에 대해 연구하였다 이 밖에도 모델(Food MicroModel)을 이용하여 식품의 염도, 수분활성도, 온도, pH등의 조건에 따른 미생물의 성장률, 사멸률 등 변화를 예측할 수 있는 방법론 연구를 통해 식품의 최적 보관 조건등을 찾아내는 방법을 습득하였다. 미생물 위해성평가는 외국에서도 아직 초기 연구단계에 있으며 현재로서 사후조사자료인 역학자료보다 건강한 성인남자를 대상으로 한 volunteer 자료를 우선적으로 활용하고 있으나 노약자나 민감그룹에 대한 실험은 현실적으로 불가능하여 동물실험을 이용한 평가방법을 연구중에 있다. 추후 연구방향으로는 국내 volunteer들을 대상으로 한 미생물별 용량-반응결과를 토대로 population sensitivity를 비교할 수 있는 기초자료를 확보함으로써 미생물에 대한 인구집단의 반응 민감성 차이를 비교하고 시료채취 후 즉각적인 실험실적 분석이 가능토록하여 정확한 인체노출평가를 수행함으로써 미생물 위해성평가방법론을 식품미생물관리에 적용하는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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