• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권2호
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• pp.147-158
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• 2008

본 논문에서는 인과관계 지식의 표현과 추론에 가장 대표적으로 사용되는 퍼지인식도(FCM, Fuzzy Cognitive Map)와 베이지안 신뢰 네트워크(BBN, Bayesian Belief Network)를 구조적으로 분석한다. 퍼지인식도와 베이지안 신뢰 네트워크는 의사 결정을 지원하는데 중요한 인과관계 지식을 표현하고 추론하는데 사용되는 가장 대표적인 프레임워크이지만 인과관계 지식응용 영역에서 두 프레임워크의 역할에 대한 구조적 비교 연구는 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 두 프레임워크의 구조적 비교를 통해 퍼지인식도와 베이지안 신뢰 네트워크의 중요한 특징들을 추출하고, 이를 통해 인과 지식 공학에서 어떻게 퍼지 인식도와 베이지안 신뢰 네트워크가 이용되어야 하는지를 보인다. 인과관계 지식의 표현과 추론의 과정을 평가하는데 비교 평가를 위한 항목으로서 본 논문에서는 사용성, 표현력, 추론능력, 정형화와 완결성이 사용되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.47-50
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• 2005

센서와 모바일 기술의 발달로 인해 다양한 센서에서 수집된 스트림 데이터를 처리하는 연구들이 많이 수행되고 있다. 다차원 속성의 스트림 데이터는 센서에서 주기적으로 수집되어 버퍼링 후 처리되기 때문에 기존의 투플 기반의 데이터 분류 기법에 적합하지 않다. 따라서 이 논문에서는 윈도우 기반의 스트림 데이터 분류를 위해 각 속성의 평균과 표준편차 값을 이용하여 투플 기반으로 변환하는 기법을 제안한다. 제안된 기법의 타당성은 투플 기반 데이터 분류 기법(의사결정트리, 단순 베이지안 분류기, 베이지안 신뢰 네트워크)에 의한 정확도 측정에 기반 한다. 로봇에서 수집된 센서 데이터를 이용한 실험 결과, 높은 정확도로 제안된 기법이 타당함을 증명하였으며 베이지안 신뢰 네트워크 기법이 다른 기법에 비해 우수함을 발견하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.331-334
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• 2005

임베디드 기술의 발전과 유비쿼터스 환경이 점차 확산되면서 상품의 유통 과정이 다양하게 변화되고 있다. 상품에 대한 소비자의 요구는 생산정보를 직접 확인하고 상품을 구매할 수 있도록 하여 다양한 문제 발생시 원산지와 유통경로를 추적할 수 있는 이력 추적 관리 시스템(Traceability Management System)이 요구되고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 상품에 대한 신뢰성을 향상시키고 생산자의 정보 및 제조, 유통과정을 소비자가 추적할 수 있도록 베이지안 네트워크를 이용하여 상품의 이력추적관리 방법을 제안하고 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.68-75
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• 1999

다중프로세서 시스템의 상호연결 네트워크는 주로 다중버스 구조, 십자막대 스위치 구조 또는 다중포트 접속 기억구조로 연결되고 있는데, 본 연구에서는 다중포트 접속 기억구조를 하는 다중프로세서 시스템 상에서 정상적으로 전체 시스템과 다중처리 시스템이 작동할 확률인 시스템 신뢰도와 다중처리 시스템 신뢰도를 추정하는 방법으로서, 미리 알려진 사전정보를 이용하여 좀더 정확하고 유효성이 뛰어난 신뢰도 추정량을 구하는 베이지안 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권10호
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• pp.736-744
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• 2010

모바일 기기에서 얻을 수 있는 로그 데이터는 다수의 유의미한 정보를 담고 있다. 그러나 모바일 기기의 연산능력 제약과 정보 분석 자체의 어려움 등으로 상황정보를 활용한 모바일 에이전트의 구현이 쉽지 않다. 본 논문에서는 제한적인 모바일 플랫폼에서 효율적인 상황인지를 위한 베이지안 네트워크 용용 기법을 제안한다. 베이지안 네트워크는 다수의 세부 모듈로 구성되며, 모듈간 인과성은 가상증거를 통해 보존된다. 각 모듈은 이전 증거값과 추론결과를 저장하고, 현재 증거값과 비교하여 전체 네트워크에 변화를 주는 경우에만 선택적으로 추론을 수행한다. 다양한 수집 주기의 모바일 데이터를 이용한 추론결과의 신뢰성을 높이기 위해 기억감소함수를 이용하여 결과를 보정하는 방법을 살펴본다. 마지막으로 실제 모바일 환경에서의 실험을 통해 제안하는 방법의 유용성을 확인한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.477-480
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• 2007

얼굴 동작을 효과적으로 인식하는 방법을 제안하고자 한다. 얼굴 동작은 얼굴 표정, 얼굴 자세, 시선, 주름 같은 얼굴 특징이나 얼굴 행동 등으로 표출될 수 있다. 이러한 표출된 정보들은 얼굴 동작이 다양하고 명확하지 않아 연구 진행에 많은 어려움이 있다. 그러므로, 본 논문에서는 얼굴 동작을 묘사하는 FACS를 기반으로 하여 시각적 관찰에 의해 주요한 얼굴 동작을 표현하고, 베이지안 네트워크를 통하여 여러 정보를 분석 융합하여 얼굴 행동을 추론 할 수 있도록 하였다. 베이지안 네트워크의 하향식 추론으로 시각 정보를 선택 할 수 있고, 관측된 현상을 토대로 상향식 추론 하여 얼굴 동작의 신뢰 전파를 통하여 분류 인식한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.112-114
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• 2004

지능형 로봇 에이전트 기술이 발전하면서 서비스 질을 높이기 위한 방법으로 컨텍스트의 활용성이 부각되고 있다. 하지만 컨텍스트 분류 기술들은 아직까지 초기 개발 단계이며 다양한 방법들이 시도되고 있다. 본 논문에서는 전문가의 지식과 학습된 지식을 함께 적용할 수 있고 사람이 그 내용을 이해하기 유리한 베이지안 네트워크(BN)를 이용한 컨텍스트 분류 방법을 제안한다. 일반적인 BN 구조 학습에 사전 지식 및 방향성, 연결 관계 범위를 부여할 수 있는 제한(Constraint)을 적용한 효율적인 컨텍스트 분류 방법을 소개하고, 몇 가지 비교 실험을 통해 기존 방법에 비해 전문가의 개입이 줄어들고 좀 더 신뢰성 있는 컨텍스트 분류기를 얻을 수 있음을 보인다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권2호
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• pp.137-146
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• 2008

결함 지역화는 관찰된 결함의 근본 원인을 자동 인식 하는 것이 가능하기 때문에 규모가 큰 분산시스템에서 중요 역할 수행하며 시스템의 신뢰성 개선을 위해 시스템의 관리와 제어가 가능한 자가 관리를 지원한다. 결함 지역화를 지원하는 기존 연구들은 유비쿼터스 환경에서 베이지안 네트워크와 같은 인공지능 기술들을 주로 사용하여 진단과 예측 기능 중 하나만을 고려하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 시스템의 신뢰성 개선을 위해 실시간 시스템 성능 스트림에 대한 학습을 통해 자가관리를 위한 확률적 의존 분석을 기반으로 하는 결함 지역화 방법을 제안하여 진단과 예측기능을 동시 제공한다. 학습 방법으로 베이지안 네트워크 알고리즘을 사용하여 각종 관련된 요소들을 연결함으로써 네트워크를 생성하고 확률적 의존 관계를 통해 귀납적과 연역적 추론기능을 제공한다. 베이지안 네트워크의 구성은 노드들간의 연관성을 찾아내는 것이 중요하기 때문에 그것을 구성하는 인자의 개수가 많은 경우 노드 순서 리스트를 추출하는 사전처리 과정이 필요하다. 따라서 전체 모델링 프로세스에 대한 개선이 요구된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 발생한 문제와 관련성이 높은 노드 순서 리스트를 추출하는 방법을 제공한다. 구조 학습을 지원 하는 사전처리 방법을 통해 다양한 문제 영역에서의 학습 효율성을 높이며 학습에 필요로 되는 시간을 줄인다. 제안 방법론을 통해서 시스템의 자원 문제를 신속하고 정확하게 진단하는 것이 가능하며, 관찰된 정보를 기반으로 실행 중에 발생되는 잠재적인 문제를 예측하는 것이 가능하다. 시스템 성능 평가 영역에서 제안 방법론을 적용한 시스템 성능 분석을 기반으로 진단, 예측의 효율성과 정확성을 평가하여 제안 방법론의 유효성을 입증하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권11호
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• pp.769-779
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• 2017

최근 우리나라에서 빈번하게 발생되는 가뭄으로 인하여 많은 피해가 발생하고 있으며, 이에 대한 사전대응의 필요성이 커지고 있다. 가뭄에 대한 효과적인 사전대응을 위해서는 신뢰성 있는 가뭄 예측 정보가 필수적이다. 본 연구에서는 수문학적 가뭄에 대한 확률론적 예측을 수행하기 위하여 가뭄의 전이현상을 베이지안 네트워크 모형에 반영하였다. 가뭄의 전이현상을 고려한 베이지안 네트워크 기반의 가뭄 예측 모형(PBNDF)은 과거, 현재, 미래에 대한 다중 모형 앙상블 예측결과와 가뭄전이 관계를 결합하여 새로운 수문학적 가뭄 예측 결과를 생산하도록 구축되었다. 본 연구에서 PBNDF 모형은 파머수문학적 가뭄지수를 활용하여 낙동강 유역의 10개 지점을 대상으로 가뭄을 확률적으로 예측하는데 적용되었다. PBNDF 모형의 ROC 분석 결과 ROC 점수가 0.5 이상의 유의한 결과를 나타내 실제 예측 모형으로 활용가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 기존에 개발된 모형(지속성 예측, 베이지안 네트워크 예측 모형)과 평균제곱오차의 제곱근(RMSE), 기술 점수(SS)를 활용하여 비교를 수행하였으며, 그 결과 PBNDF 모형의 RMSE는 상대적으로 낮은 값을 가지며, SS는 약 0.1~0.15 정도 높은 것으로 나타나 예측성능이 향상되었다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.715-721
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• 2012

위협평가는 전장상황을 인지하여 아군의 자산을 보호하고 무장 할당의 효율적 의사결정에 도움을 줄 수 있는 기술로서, 교전을 실시할 트랙들에 대한 우선순위를 결정하는 알고리즘이다. 즉, 다 표적 교전상황에서의 신속한 의사결정을 도와 아군의 피해를 최소한으로 하고 적군에 대한 공격을 최대한으로 하는 것을 목적으로 한다. 위협평가에 이용되는 위협치 산출은 전장에서 발생하는 센서 데이터들을 통해 연산된다. 그러나 전장상황은 예측 불허하고 다양한 변수가 일어날 가능성이 높으므로 이러한 데이터들의 변질 및 유실은 위협평가를 통한 의사결정에 혼란을 더할 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 불완전한 몇 몇 데이터만을 가지고도 신뢰도 높은 결과를 산출하는 데 유리한 베이지안 네트워크의 추론기능과 전장 환경변화에 네트워크의 적응을 가능하게 해주는 학습기능을 위협평가 분야에 적용하여 보다 견고한 위협치를 산출할 것을 제안하여 실험을 통해 이에 대한 성능을 입증하였다.