• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1406-1411
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• 2009

Bootstrap 기법은 통계학적 추정치의 정확도 또는 불확실성을 평가하기 위한 컴퓨터 기반 리샘플링 기법으로서 플러그인 원칙을 이용하여 요약통계치의 표준오차 및 신뢰구간을 추정하며, Bootstrap 기법 중 BCa 기법은 다른 Bootstrap 기법들에 비해 적합도 기준면에서 훨씬 우수한 결과를 나타내는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 강우빈도해석에서 확률분포의 매개변수 추정에 대한 불확실성 고려한 확률강우량의 산정 및 불확실성의 영향을 평가하기 위하여 Bootstrap 기법 중 비매개변수적 BCa 기법에 기반한 불확실성을 고려한 강우빈도해석모델 구축 및 적용을 통해 홍수위험평가 및 수자원 계획 등에 있어서 불확실성 표현 및 처리기법을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1390-1394
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• 2010

Dempster-Shafer 이론은 미지의 매개변수 추정시 베이지안 기법의 제약을 완화시키기 위한 베이지안 접근법의 일반화로 해석될 수 있으며, 상호배타적인 싱글톤에만 확률이 할당되는 것이 아니라 가능한 결과의 부분집합들이 기본확률할당을 위한 대상으로 고려된다. 베이지안 접근은 우연적 불확실성 및 지식의 불확실성을 효율적으로 구분할 수 없으며, 특정도가 낮고 애매한 증거들을 다룰 수 없는 반면, Dempster-Shafer 증거추론은 이러한 문제들을 효율적으로 평가할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 홍수위험평가 및 수자원 계획 수립시 가장 기본이 되는 강우빈도해석에서 확률분포의 매개변수에 대한 불확실성 고려한 확률강우량의 산정 및 불확실성의 영향을 평가하기 위하여 Dempster-Shafer 이론을 이용하여 불확실성을 고려한 강우빈도해석모델 구축 및 적용을 통해 홍수위험평가 및 수자원 계획 등에 있어서 불확실성 표현 및 처리기법을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.100-102
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• 2004

속도와 방향이 바뀔 때마다 이동체의 위치를 보고하는 TPR-tree는 이동체의 위치를 예측하는 오차가 적다. 그러나 긴 시간 간격으로 이동체의 위치를 보고하면 위치 예측의 불확실성이 높아져서 위치 예측의 오차값이 증가한다. 불화실성이 높은 이동체를 TPR-tree에 적용할 때 이동체의 위치 정보를 갱신하기 위한 색인 검색 비용이 증가하고, 질의 결과의 정확도가 낮아지는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 긴 시간 간격으로 이동체 위치를 보고할 때 발생하는 이동체 위치의 불확실성을 고려하기 위해서 불확실성 영역(uncertainty region)을 이용한 확장 TPR-tree를 제시한다. 불확실성이 높은 이동체의 위치 데이터를 처리하기 위해서 이동체의 이동 가능한 영역을 위치 예측의 오차 값을 이용하여 계산한 불확실성 영역을 설정하고, 검색을 위하여 노드외 BR을 계산할 때 불확실성 영역을 이용하여 BR을 확장한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.37 no.2
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• pp.148-154
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• 2010

In the study of the formal semantics of uncertain databases, we typically take an algebraic approach by mapping an uncertain database to possible worlds which are a set of relational databases. In this paper, we present a new semantics for uncertain databases which takes a logical approach by translating uncertain databases into logical theories. A characteristic feature of our semantics is that it uses linear logic, instead of propositional logic, as its logical foundation. Linear logic is suitable for a logical interpretation of uncertain information because unlike propositional logic, it treats logical formulae not as persistent facts but as consumable resources. As the main result, we show that our semantics is faithful to the operational account of uncertain databases in the algebraic approach.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.528-528
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• 2016

신뢰성 있는 수문순환모의를 위해서 다양한 수문모형이 사용되고 있다. 그 중 대표적인 수문모형인 강우-유출 모형은 유역에 발생한 강우에 반응하는 유출특성을 평가하는데 이용된다. 강우-유출 과정은 강우량, 유출량, 도달시간 및 토양수분 등과 연관된 매개변수들의 최적화 과정을 통해서 추정된다. 하지만 동일한 강우사상이라도 다양한 매개변수들로 인하여 상당히 다른 유출패턴을 나타내기 때문에 수문순환 과정을 정확히 모의하기 위해서 강우-유출 분석시 불확실성 분석이 필수적으로 요구된다. 불확실성 분석은 통계학에서도 쉽지 않은 연구내용으로서 가장 진보된 불확실성 분석기법인 Bayesian 기법은 매개변수의 추정과 불확실성 분석을 동시에 수행할 수 있는 방법으로 매개변수들은 사후분포(posterior distribution)로 귀결되며 최종적으로 확률분포형의 형태를 가진다. 본 연구에서는 국내외적으로 널리 사용되는 단기유출 모형 HEC-1 모형에 Bayesian 기법을 연계하여 대상유역의 도달시간, 저류상수 및 CN No. 최적화 및 불확실성 평가를 수행하였다. 연구결과 Bayesian 기법을 통한 매개변수 최적화 결과는 안정적인 수렴결과를 확인하였으며, 확률강우량을 입력자료로 사용하여 산정된 빈도별 홍수수분곡선의 불확실성 분석을 통하여 향후 수공구조물의 위험도 분석 및 수자원계획 수립시 유용한 자료로 사용될 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.608-610
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• 2023

의료 분야에서 AI 모델의 활용이 증가하고 있지만, 모델의 예측 불확실성을 정확하게 평가하고 표현하는 것이 중요하다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 AI-driven 방식을 제안하며, 특히 의료 영상 변환 모델에 대한 불확실성 표현과 데이터 한계 극복 방법론을 제안한다. 제안된 AI-driven 안저영상 변환 모델은 기존 GAN과는 다르게 구조가 이루어져 있으며, 신뢰도가 낮은 영역을 구분하고 시각화하여 표현할 수 있다. 실험 결과, 제안된 방법은 기존 모델과 비교하여 영상 변환 성능이 크게 향상되었으며, 불확실성에 대한 정확도 평가에서도 AI-driven 방식이 높은 성능을 보인다. 결론적으로, 본 연구는 AI-driven 방식을 통해 의료 AI에서의 불확실성 표현의 가능성을 확인하였으며, 이 방식이 데이터의 한계와 불확실성을 극복할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2011.11a
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• pp.243-247
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• 2011

본 논문에서는 원자력발전소의 화재 안전성평가에서 제기되는 화재모델링 불확실성 분석 방법을 검토하고 논의하였다. 원자력발전소의 성능기반 화재 안전성평가에 대해서는 NUREG-1934를, 확률론적 화재 안전성 평가에 대해서는 NUREG/CR-6850를 중심으로 화재 모델링 불확실성 분석 방법을 소개하고 몬테칼로 시뮬레이션을 이용한 불확실성 분석 방법에 대해 논의하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.282-286
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• 2011

토양침식 및 유사유출로 인한 피해를 예방하고 대응방안을 수립하기 위해서는 침식의 발생원인과 규모에 대한 정량적 평가가 필요하다. 이를 위해서는 지속적인 계측에 의한 토양침식량 산정이 가장 바람직하지만 실질적으로 유역규모의 지속적인 모니터링은 불가능하므로 유역의 수문/지형/지질학적 특성을 고려한 수치모형을 사용하여 토양침식량 및 유사유출량을 산정하는 것이 일반적이다. 이러한 수치모형을 이용한 수문모의의 경우 모형의 구조, 모델링에 사용되는 자료, 매개변수 등에 포함된 다양한 불확실성 요인에 의해 계산결과에 상당한 불확실성을 포함하고 있다. 본 연구에서는 매개변수의 불확실성 전이에 따른 수문모의결과의 불확실성의 정량적인 평가를 위해 서로 다른 두가지 수문량(유출량, 유사유출량)을 제공하는 강우-유사-유출 모형을 선택하고, 다중최적화기법인 MOSCEM-UA을 이용하여 매개변수 상호작용에 의한 Pareto 최적해 군 및 균형최적해를 산정하고, 이에 따른 수문예측결과의 불확실성을 평가하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.46-49
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• 2008

본 논문은 이동 로봇의 이동 및 거리 센싱의 불확실성을 고려한 시뮬레이터 개발에 대해 소개한다. 이동 로봇은 구동기, 바닥의 불안정성, 바퀴 및 구동 기구의 불확실성, 그리고 기타 구조적으로 어려운 다양한 원인으로 동작 명령과 차이가 있게 이동한다. 또한 이동 로봇에 장착된 각종 센서는 센서 자체의 불안정성, 주변 환경의 불안정성등에 의하여 정확한 측정값을 출력하지 못한다. 이러한 이동 및 센서의 불안정성은 로봇의 자율 주행 알고리즘의 구현이 가장 큰 장애물이 되고 있다. 예측하기 어려운 불안정성을 고려하지 않은 알고리즘은 실제 환경에서 필연적으로 동작에 실패하여 크고 작은 사고를 일으킨다. 따라서 알고리즘의 검증을 위해 시뮬레이터가 각종 불확실성을 포함하여 로봇 동작이 실제에 유사하도록 하여야 한다. 본 연구에서는 이동 로봇의 이동과 센싱에 불확실성을 포함하도록한 시뮬레이터를 개발하였다. 다양한 센서들 중 이동 로봇의 위치 추정, 장애물 인식, 지도 작성등에 가장 기본적으로 사용되는 영역 센서를 대상으로 불확실성을 구현하였다. 개발된 시뮬레이터를 사용하여 알고리즘을 검증하는 경우와 불확실성을 고려하지 않은 시뮬레이터를 사용하여 알고리즘을 검증하는 경우를 비교하여, 제안된 시뮬레이터의 성능을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.742-747
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• 2004

최근 들어 지구온난화에 따른 이상기후 및 집중호우 빈발 그리고 급격한 도시화와 산업화는 예측하기 어려운 수문현상의 변화를 유발시키고 있다. 이에 따른 유출양상의 변화는 수문분석에 의한 기존의 설계기준에도 변화를 요구하고 있다. 즉, 설계빈도의 무조건적인 상향조정에 따른 확정론적인 방법에 의존하기보다는 수문량의 변화를 통계학적으로 반영한 수 있도록 불확실성 분석이 필요하게 되었다. 따라서 설계홍수량에 따른 범람면적별 홍수피해액을 산정할 때 설계홍수량에 대한 불확실성 분석을 수행함으로써 안전율을 고려 할 범람과 홍수피해액을 추정할 수 있는 것이다. 본 연구에서는 Bayesian에 의해 불확실성을 고려한 빈도별 설계홍수량을 산정하였으며, HEC-GeoRAS와 HEC-RAS 및 ArcView GIS 3.2a를 이용해 홍수범람면적을 수치지형도에 도시하고, 범람면적별 홍수피해액을 산정하였다. 또한, 불확실성을 고려하지 않은 경우에 대해서는 L-모멘트법을 이용해 설계홍수량을 구하고 홍수범람면적파 홍수피해액을 산정하였다. 불확실성의 고려 여부에 따른 설계홍수량과 예상 홍수피해액을 비교${\cdot}$분석한 결과 불확실성을 고려한 경우가 불확실성을 고려하지 않은 경우에 비해 설계홍수량은 $7\~33\%$, 예상 홍수피해액은 $1\~4\%$정도 차이를 보였다.