• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.127-130
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• 2006

소비자가 최적의 상품을 선택하기 위해서는 충분한 상품정보를 파악하여 상품정보를 일일이 조사해야하는 번거로움이 생긴다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 여러 가지 상품추천방법이 제안되고 있으나 상품추천 과정에서 고객의 기호 변화를 다루는 연구가 부족하다. 본 논문에서는 소비자의 기호 변화에 적응하는 개인화 된 상품 추천을 위하여 베이지안 네트워크를 모델링하여 상품 구매에 따르는 선호도를 분석하고, 추천된 상품에 대한 사용자의 행동으로 관심 정도를 측정하여 추천 리스트를 제공한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권8호
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• pp.1092-1100
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• 2004

최근 인터넷의 급속한 성장과 더불어 전자메일(E-Mail)은 통신 및 정보, 의사교환의 필수적인 매체로 사용되어지고 있다. 그러나 편리하고 비용이 들지 않는 장점을 이용해 엄청난 양의 스팸 메일이 매일같이 쏟아져 오고, 그 문제의 심각성에 정보통신부는 ‘정보통신망 이용촉진 및 정보보호등에 관한 개정안’이라는 새로운 법률까지 만들었다. 본 논문에서는 기존의 문서 분류에 널리 쓰이던 나이브 베이지안 분류자(naive Bayesian classifier)보다 개선된 가중치가 부여된 베이지안 분류자 (weighted Bayesian classifier)와 정보통신부의 개정안을 준수하는 매일을 분류하기 위한 전처리 단계, 그리고 사용자의 행동을 학습하여 보다 정확한 분류를 가능하게 지능형 에이젼트(intelligent agent)가 결합된 형태의 스팸 메일 필터링 시스템(spam mail filtering system)을 제안한다. 제안된 시스템에서는 사용자가 직접 규칙을 넣을 필요 없이 학습한 데이타를 가지고 자동적으로 스팸 메일을 분류할 수가 있는데, 특히 이메일의 특징 추출(feature extraction)을 이용하여 상대적으로 스팸/논스팸 판별에 비중이 큰 단어들에 대해 가중치를 부여함으로서 필터링의 성능향상을 도모하였다. 실험에서는 제안된 시스템의 최적의 성능 평가를 위해서 일반 나이브 베이지안 필터링시의 성능과 이메일 헤더정보, 특정 Tag들 그리고 하이퍼링크 부분에 가중치를 준 베이지안 필터링, 마지막으로 4가지를 결합한 상태의 필터링 성능을 각각 비교 분석하였다. 그 결과 제안하는 시스템이 나이브 베이지안 분류자를 이용한 시스템보다 정확도에서는 5.7% 저조한 성능을 보였으나, 재현율에서 33.3%, F-measure에서 31.2% 우수한 성능향상을 보였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권1호
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• pp.1-13
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• 2021

베이지안 기법은 수자원을 포함한 다양한 분야에서 매우 유용한 통계적 도구로 이용되고 있다. 이에 본 연구에서는 베이지안 통계학에 대해 그 배경을 고찰하고, 수자원 분야에 적용된 사례를 소개하였다. 먼저, 베이지안 통계학의 탄생에서부터 현재에 이르기까지의 발전 과정과 이에 기여한 베이지안 통계학자들의 업적 등을 정리하였다. 다음으로 베이지안 기법의 근간이 되는 베이즈 정리의 유도 과정을 제시하고, 베이즈 정리의 세 요소인 사전분포, 우도함수, 사후분포의 역할에 대해 설명하였다. 또한, 베이지안 통계학이 가지는 고유한 특징과 장점에 대해 정리하였다. 마지막으로 수자원 분야에 베이지안 기법이 적용된 사례를 여러 범주로 나누어 정리하였다. 베이지안 기법은 정보 및 빅데이터의 활용이 커짐에 따라 수자원 분야에서 더욱 유용하게 적용될 것으로 전망된다.

• 인지과학
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• 제20권4호
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• pp.535-554
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• 2009

모바일 장비에서 수집되는 정보는 개인의 기억을 보조하기 위한 수단으로 활용될 수 있지만, 그 양이 너무 많아 사용자가 효과적으로 검색하기에는 어려움이 있다. 데이터를 사람의 기억과 유사한 에피소드 방식으로 저장하기 위해 중요 이벤트인 랜드마크를 탐지하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 사용자에게 새로운 서비스를 제공하기 위해서 다양한 컨텍스트 로그 정보로부터 자동으로 랜드마크를 찾아내는 속성별 베이지안 랜드마크 예측 모델을 제안한다. 랜드마크 예측 정확도를 높이기 위해 요일별, 주간별로 데이터를 나누고 다시 수집된 경로에 따른 속성으로 분류하여 학습을 통해 베이지안 네트워크를 생성하였다. 노키아의 로그데이터로 실험한 결과, 베이지안 네트워크를 사용한 방법이 SVM을 사용한 방법보다 예측성능이 높았으며, 주간별 및 요일별로 설계한 베이지안 네트워크에 비해 제안한 방법인 속성별 베이지안 네트워크의 성능이 가장 우수하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.94-96
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• 2004

에이전트의 '물체 따라가기'는 전통적으로 자동운전이나 가이드 등의 다양한 서비스를 제공할 수 있는 기본적인 기능이다. 여러 가지 물체가 있는 환경에서 '물체 따라가기'를 하기 위해서는 목적하는 대상이 어디에 있는지 찾을 수 있어야 하며, 실제 환경에는 사람이나 차와 같이 움직이는 물체들이 존재하기 때문에 다른 물체들을 피할 수 있어야 한다. 그런데 에이전트의 최적화된 피하기 행동은 장애물의 모양과 크기에 따라 다르게 생성될 수 있다. 본 논문에서는 다양한 모양과 크기의 장애물이 있는 환경에서 최적의 피하기 행동을 생성하면서 물체를 추적하기 위해 반응형 에이전트의 행동선택을 강화학습 한다. 여기에서 정확하게 상태를 인식하기 위하여 상태를 추론하고 목표물과 일정거리를 유지하기 위해 베이지안 추론을 이용한다 베이지안 추론은 센서정보를 이용해 확률 테이블을 생성하고 가장 유력한 상황을 추론하는데 적합한 방법이고, 강화학습은 실시간으로 장애물 종류에 따른 상태에서 최적화된 행동을 생성하도록 평가함수를 제공하기 때문에 베이지안 추론과 강화학습의 결합모델로 장애물에 따른 최적의 피하기 행동을 생성할 수 있다. Webot을 이용한 시뮬레이션을 통하여 다양한 물체가 존재하는 환경에서 목적하는 대상을 따라가면서 이종의 움직이는 장애물을 최적화된 방법으로 피할 수 있음을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.157-160
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• 2005

유비쿼터스 환경에서 다양한 서비스를 사용자에게 제공하기 위해 지능형 에이전트는 먼저 사용자의 의도를 정확히 파악해야 한다. 명령어 기반의 기존 사용자 인터페이스와는 달리, 대화는 인간과 에이전트 사이의 유연하고 풍부한 의사소통에 유용하지만, 사용자의 배경지식이나 대화의 문맥에 따라 그 표현이 매우 다양하기 때문에 본 논문에서는 '상호주도형' 의사소통을 위한 계층적 베이지안 네트워크를 이용하여 사용자와 에이전트 사이에 발생하는 대화의 모호성을 해결한다. 서비스 추론 시 정보가 부족할 경우에는 계층적 베이지안 네트워크를 이용하여 추가로 필요한 정보를 분석하고 사용자로부터 수집한다. 제안하는 방법을 유비쿼터스 가정환경에 적용하고 시뮬레이션 환경을 구축하여 그 유용성을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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• pp.1-3
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• 2006

대사증후군은 당뇨병, 고혈압, 복부 비만, 고지혈증 등의 질병이 한 개인에게 동시에 발현하는 것을 말하며, 최근 경제여건의 향상 및 식생활 습관의 변화와 함께 우리나라에서도 심각한 문제가 되고 있다. 한편 불확실성의 처리를 위해 많이 사용되는 베이지안 네트워크는 사람이 분석 가능한 확률 기반의 모델로 최근 의학분야에서 질병의 진단이나 예측모델을 구성하기 위한 방법으로 유용하게 사용되고 있다. 베이지안 네트워크의 구조를 학습하는 대표적인 알고리즘인 K2 알고리즘은 속성이 입력되는 순서의 영향을 받으며, 따라서 이 또한 하나의 주제로써 연구되어 왔다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 베이지안 네트워크에 입력되는 속성 순서를 최적화하며 이 과정에서 의학지식을 적용해 효율적인 최적화가 가능하도록 하였다. 제안하는 모델을 통해 1993년의 데이터를 가지고 1995년의 상태를 예측하는 분류 실험을 수행한 결과 속성 순서 최적화 후에 이전보다 향상된 예측율을 보였으며 또한 다층 신경망, k-최근접 이웃 등을 이용한 다른 모델보다 더 높은 예측율을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.349-351
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• 2002

베이지안 네트워크는 변수들간의 원인-결과 관계를 확률적으로 모델링하기 위한 도구로서 소프트웨어 사용자의 목적을 추론하기 위해 널리 이용된다. 행동기반 로봇 설계는 반응적(reactive) 행동 모듈을 효과적으로 결합하여 복잡한 행동을 생성하기 위한 접근 방법이다. 행동의 결합은 로봇의 목표, 외부환경, 행동들 사이의 관계를 종합적으로 고려하여 동적으로 이루어진다. 그러나 현재의 결합 모델은 사전에 설계자에 의해 구조가 결정되는 고정적인 형태이기 때문에 환경의 변화에 맞게 목표를 변화시키지 못한다. 본 연구에서는 베이지안 네트워크를 이용하여 현재 상황에 가장 적합한 로봇의 목표를 설정하여 유연한 행동선택을 유도한다. Khepera 이동로봇 시뮬레이터를 이용하여 실험을 수행해 본 결과 베이지안 네트워크를 적용한 모델이 상황에 적합하게 목적을 선택하여 문제를 해결하는 것을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.652-654
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• 2005

베이지안 네트워크의 파라메터 학습은 주어진 평가 척도에 따라 데이터의 훈련집합에 가장 잘 부합되는 네트워크 파라메터를 구하는 것으로, 베이지안 네트워크 설계에 드는 시간과 노력을 줄이기 위해 연구되어 왔다. 본 논문에서는 불완전한 데이터로부터 온라인으로 베이지안 네트워크의 파라메터를 학습하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 불완전한 데이터로부터 학습이 가능하도록 하여 학습의 유연성을 높이고, 온라인 학습을 통해 사용자 또는 환경의 변화를 잘 모델링한다. Choen 등이 제안한 온라인 파라메터 학습 방법인 Voting EM 알고리즘과 비교 실험 결과, 제안하는 방법의 유용성을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제53차 동계학술대회논문집 24권1호
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• pp.71-72
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• 2016

베이지안 알고리즘은 추론 분야에서 오랜 기간 사용되어 왔다. 하지만 기본적인 베이지안 네트워크 이론만으로는 다양한 도메인에 적합한 추론 기능을 제공할 수 없기 때문에, 도메인의 특성에 맞는 알고리즘이 적용된 다양한 추론 기법들이 연구되어왔다. 본 논문에서는 실시간 지능화 서비스를 위하여 특정 도메인 영역에 대하여 자동으로 적합한 베이지안 네트워크 알고리즘을 선별하는 기법을 제안한며, 해당 기법의 적합도를 평가하기 위해서 수학적인 모델링과 추론 알고리즘 선택 기법에 대해 서술한다.