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와이블 확장분포에 의존한 소프트웨어 신뢰성모형에 관한 신뢰도 성능분석 연구
김정범,김희철,전종오,이동현,변제섭,조준호,유경화,이진환 사단법인 인문사회과학기술융합학회 2018 예술인문사회융합멀티미디어논문지 Vol.8 No.1
무한고장 비동질적인 포아송 과정 모형에서 위험함수는 고장시간에 독립인 상수패턴을 따르거나, 비 증가 또는 비 감소하는 패턴을 따를 수 있다. 본 연구에서는 소프트웨어의 오류를 확인하여 조치 하는 시행에서 무한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초하였다. 수명분포는 다양한 확률현 상을 표현 할 수 있는 연장 와이블 분포와 확장 와이블 분포를 이용하였다. 따라서 변형된 와이블분 포를 이용한 소프트웨어 신뢰성모형에 대한 효율성을 비교하는데 중심을 두었다. 본 논문의 신뢰도 효율성 결과 분석에서는 소프트웨어 고장시간을 기초로 하여 최우추정법을 이용한 모수추정을 시행 하였다. 본 논문의 결과 참값과 추정 값에 대한 차이를 측정하는 평균제곱오차가 기본적인 Musa-Okumoto모형과 연장 와이블 분포모형보다 확장 와이블 분포 모형이 상대적으로 작은 값을 가지고 있어서 확장와이블 모형이 우수한 모형으로 사료된다. 또한, 추정 값의 차이에 대한 효용성을 의미하는 결정계수도 확장 와이블 분포 모형인 경우가 다른 경우보다 상대적으로 높게 나타나기 때문에 추정 값에 대한 측면에서도 확장 와이블 분포 모형인 경우가 보다 우수한 모형으로 판단 할 수있다. In infinite failure non-homogeneous Poisson process model, the hazard function can follow a constant pattern independent of the failure time, or follow a pattern of non-incremental or non-decreasing. In this study, we are based on non-homogeneous Poisson Process with infinite number of faults in the process of removing or correcting software defects. Since the life distribution can use various scale parameters, we use the extended Weibull distribution and the Weibull extension distribution which are widely used in the reliability field. Algorithm to estimate the parameters used to maximum likelihood estimator.The result of this paper, for the mean squared error which measures the difference between the actual value and the predicted value, because the Weibull extension distribution than extended Weibull distribution and basic Musa-Okumoto model is the smaller, the Weibull extension distribution is considered to be more efficient. In addition, for the coefficient of determination representing the explanatory power of the difference in the predicted value, because the Weibull extension distribution than extended Weibull distribution and basic Musa-Okumoto model is the higher, the Weibull extension distribution is can be regarded as an efficient model in terms of the predicted value.
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글로벌 해운시장 현황 분석 및 시계열 모형을 이용한 부산 신항 컨테이너 물동량 예측에 관한 연구
조준호(Jun-Ho JO),변제섭(Je-Seop Byon),김희철(Hee-Cheul Kim) 한국정보전자통신기술학회 2017 한국정보전자통신기술학회논문지 Vol.10 No.4
본 논문에서는 최근 국제 해운시장의 동향과 국내 해운시장의 위기설에 대한 국내외적 요인을 정성적으로 파악하고, 국내 해운시장의 위기 이후 감소한 부산 신항의 물동량이 다시 회복세를 보일 수 있는 특성요인을 파악하고자 부산 신항의 향후 물동량에 대해 정량적으로 분석하여 사전적 예측추이의 파악과 회복세 추이를 분석하였다. 빅데이터 분석 툴인 R을 활용하여 부산 신항 컨테이너 물동량을 분석한 결과, 부산 신항 컨테이너 물동량의 변동은 승법계절 ARIMA 모델 (1,0,1)(1,0,1)[12]로 추정하였을 때, 추정오차와 AICc, BIC기준으로 가장 최적의 ARIMA모형인 것으로 나타났다. 따라서 부산 신항 물동량 추정의 최적의 모델인 ARIMA (1,0,1)(1,0,1)[12]에 의해 향후 36개월간의 부산 신항 물동량을 추정치를 예측한 결과, 13,157,184 TEU, 13,418,123 TEU, 13,539,884 TEU, 4,526,406 TEU 등으로 약 2%, 2%, 1%정도 증가하는 것으로 나타났다. In this paper, we analyze the trends of the international shipping market and the domestic and foreign factors of the crisis of the domestic shipping market, and identify the characteristics of the recovery of the Busan New Port trade volume which has decreased since the crisis of the domestic shipping market We quantitatively analyzed the future volume of Busan New Port and analyzed the trends of the prediction and recovery trends. As a result of analyzing Busan New Port container cargo volume by using big data analysis tool R, the variation of Busan New Cargo container cargo volume was estimated by ARIMA model (1,0,1) (1,0,1)[12] Estimation error, AICc and BIC were the most optimal ARIMA models. Therefore, we estimated the estimated value of Busan New Port trade for 36 months by using ARIMA (1, 0, 1)[12], which is the optimal model of Busan New Port trade, and estimated 13,157,184 TEU, 13,418,123 TEU, 13,539,884 TEU, and 4,526,406 TEU, respectively, indicating that it increased by about 2%, 2%, and 1%.
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빅데이터 분석 및 처리를 활용한 보안관제 지능화 시스템 플랫폼 구현사례에 대한 실증연구
김정범(Jeongbeom Kim),구본희(Heebon Koo),권태영(Taeyoung Kwon),나민호(Minho Na),박종광 (Jongkwang Park),변제섭(Jeseob Byun ),유경화(Kyunghwa Yoo),유한나(Hanna Yoo ),이진환 (JinHwan Lee),임찬영(Chanyoung Lim),장윤혜(YounHye Jang),전종오( 한국정보기술학회 2018 Proceedings of KIIT Conference Vol.2018 No.6
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