• Title/Summary/Keyword: 불확실함

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Network Analysis between Uncertainty Words based on Word2Vec and WordNet (Word2Vec과 WordNet 기반 불확실성 단어 간의 네트워크 분석에 관한 연구)

  • Heo, Go Eun
    • Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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    • v.53 no.3
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    • pp.247-271
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    • 2019
  • Uncertainty in scientific knowledge means an uncertain state where propositions are neither true or false at present. The existing studies have analyzed the propositions written in the academic literature, and have conducted the performance evaluation based on the rule based and machine learning based approaches by using the corpus. Although they recognized that the importance of word construction, there are insufficient attempts to expand the word by analyzing the meaning of uncertainty words. On the other hand, studies for analyzing the structure of networks by using bibliometrics and text mining techniques are widely used as methods for understanding intellectual structure and relationship in various disciplines. Therefore, in this study, semantic relations were analyzed by applying Word2Vec to existing uncertainty words. In addition, WordNet, which is an English vocabulary database and thesaurus, was applied to perform a network analysis based on hypernyms, hyponyms, and synonyms relations linked to uncertainty words. The semantic and lexical relationships of uncertainty words were structurally identified. As a result, we identified the possibility of automatically expanding uncertainty words.

Evaluation of Uncertainty Importance Measure by Experimental Method in Fault Tree Analysis (결점나무 분석에서 실험적 방법을 이용한 불확실성 중요도 측도의 평가)

  • Cho, Jae-Gyeun
    • Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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    • v.14 no.5
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    • pp.187-195
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    • 2009
  • In a fault tree analysis, an uncertainty importance measure is often used to assess how much uncertainty of the top event probability (Q) is attributable to the uncertainty of a basic event probability ($q_i$), and thus, to identify those basic events whose uncertainties need to be reduced to effectively reduce the uncertainty of Q. For evaluating the measures suggested by many authors which assess a percentage change in the variance V of Q with respect to unit percentage change in the variance $\upsilon_i$ of $q_i$, V and ${\partial}V/{\partial}{\upsilon}_i$ need to be estimated analytically or by Monte Carlo simulation. However, it is very complicated to analytically compute V and ${\partial}V/{\partial}{\upsilon}_i$ for large-sized fault trees, and difficult to estimate them in a robust manner by Monte Carlo simulation. In this paper, we propose a method for experimentally evaluating the measure using a Taguchi orthogonal array. The proposed method is very computationally efficient compared to the method based on Monte Carlo simulation, and provides a stable uncertainty importance of each basic event.

A study on the uncertainty analysis of LENS-GRM using formal and informal likelihood measure (정형·비정형 우도를 이용한 LENS-GRM 불확실성 해석)

  • Lee, Sang Hyup;Choo, Inn Kyo;Yu, Yeong Uk;Jung, Younghun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2020.06a
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    • pp.317-317
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    • 2020
  • 수재해는 수자원 인프라의 부족 및 관리 미흡 등 많은 요인들이 있지만 강우의 유무와 크기가 가장 원초적인 요인들 중 하나이다. 정확한 강우량 추정 및 강우발생시간 예측은 수재해로 인한 피해를 예방하고 빠르게 대처할 수 있다. 그러나 강우예측에는 많은 불확실성을 내포하고 있기 때문에 이러한 불확실성을 이해하고 줄여 나가는 것이 필요하다. 최근 컴퓨터의 성능의 발전에 비례해 강우 예측 자료들도 점진적으로 발전을 거듭하고 있다. 이를 강우-유출 모형에 적용시 유출량 예측의 정확성 또한 비례하여 한층 더 발전할 수 있을 것이다. 하지만 신뢰성이 낮은 입력자료를 대상으로 하는 유출해석 모형은 많은 불확실성을 내포할 것이다. 따라서 본 연구에서는 위천 유역에 대해 LENS(Limited area ENsemble prediction System) 강우앙상블 예측자료의 적용성을 검토하고 그리드 기반 강우 유출 모델 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model) 에 적용하여 유출예측의 불확실성을 평가하고자 하였다. 또한 강우예측 및 유출예측은 수 많은 매개변수를 포함하며 최종적인 예측은 더 큰 불확실한 범위로 산출될 수 있다. 이에 따라 본 연구에서는 Python3 기반 코딩으로 LENS 자료 구축 및 GRM 모형의 매개변수 보정을 각 2000회 씩에 걸쳐 총 2회 실시하여 수문학적, 지형학적 인자에 따른 불확실성 범위를 보정하고자 하였다. 매개변수의 보정은 비정형우도(Informal likelihood) NSE, 정형우도(Formal likelihood) Lognormal(Log-likelihood function)의 우도에 따른 행위모델을 산정하여 보정하였다. 따라서 본 연구에서는 선행연구들을 참고한 정형, 비정형 우도의 임계치를 이용한 불확실성해석에 적용하였으며 이는 사용자의 행위모델선정 임계치 범위 선정으로 인한 불확실성을 줄여나감에 기여할 수 있을것으로 사료된다.

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Safety Assessment of Corrosion-damaged Steel Structure using Imprecise Reliability (불확실 신뢰도 기법을 이용한 부식된 강구조물의 안전도평가)

  • Choi, Hyun Ho;Cho, Hyo Nam;Seo, Jong Won;Sun, Jong Wan
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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    • v.26 no.2A
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    • pp.293-300
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    • 2006
  • There is a high degree of uncertainty in measurements of the thickness or the loss of thickness of corroded elements. Generally the thickness of corroded elements varies from one location of the element to another depending on the degree of corrosion, which makes the safety assessment difficult. Therefore, a procedure for safety assessment of corrosion- damaged steel structures using an imprecise reliability is proposed in this paper. The proposed safety assessment procedure using the imprecise reliability was also applied to a cable-stayed bridge in Korea to demonstrate its effectiveness and applicability. Since there is a large variation in measurements of the thickness of corroded elements, the thickness of corroded elements was considered as the imprecise element. This variation was found to be directly related to the degree of corrosion. Therefore, the variation increases as the degree of corrosion increases. Based on the comparative observations between the conventional reliability and the imprecise reliability, it is suggested that the imprecise reliability analysis derived based on the subjective or statistical judgment of conditional independence could be successfully utilized for the risk or safety assessment of corrosion-damaged structures.

Behavior Network based Bayesian Network Ensemble Methodology for Recognizing Uncertain Environment (불확실한 환경 인식을 위한 행동 네트워크 기반 베이지안 네트워크 앙상블 기법)

  • Im Seugn-Bin;Cho Sung-Bae
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2005.11a
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    • pp.305-308
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    • 2005
  • 시각 센서를 이용한 환경 및 상황 인식은 로봇의 자동화된 행동을 위해서 매우 중요하다. 실제 환경에서 사람은 주위를 인식할 때 여러 단계의 인식과정을 거친다. 효율적이고 정확한 환경 인식을 위해서는 지능형 로봇의 인식 또한 사람의 인식과정과 같이 다단계로 이루어져야 한다. 또한 실제 환경은 유동적이며 많은 불확실성을 가지고 있으므로 불확실한 상황에 강인한 인식 방법이 필요하다. 이러한 불확실성을 내포한 환경 및 상황 인식에는 베이지안 네트워크를 이용한 인식이 강인하나 복잡한 환경을 하나의 베이지안 네트워크로 인식하는 것은 어렵다. 이 논문에서는 복잡하고 불확실한 환경 인식을 위한 여러 베이지안 네트워크를 사람의 인식과 같은 다단계의 인식 과정으로 구성된 행동 네트워크 기반으로 결합하는 앙상블 기법을 제안한다. 불확실한 상황을 적용한 환경 실험과 로봇 시뮬레이터를 이용한 로봇 실험으로 베이지안 네트워크 앙상블 기법이 환경 인식에 효과적인 것을 확인할 수 있었다.

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불완전정보하(不完全情報下)의 기업적정규모분석(企業適正規模分析)

  • Gang, Sin-Il
    • KDI Journal of Economic Policy
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    • v.9 no.1
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    • pp.69-81
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    • 1987
  • 본고(本稿)는 기업(企業)이 당면(當面)하고 있는 시장수요(市場需要)의 변화(變化)에 따른 불확실성(不確實性)이 기업규모결정(企業規模決定)에 미치는 영향을 구명(究明)하고자 하였으며, 불확실성(不確實性)이 시장가격(市場價格)의 변화로 나타나는 변화과정(變化過程)을 확률과정(確率過程)으로 가정(假定)하여 모형정립(模型定立)을 하였다. 실증분석(實證分析)에 있어서는 1980년도(年度) 한국표준산업분류상(韓國標準産業分類上) 5digit를 기준(基準)으로 섬유산업(纖維産業)을 사례(事例)로 하여 총(總)35개(個)를 추출(抽出)하여 횡단면분석(橫斷面分析)을 시도(試圖)하였으며, 요인분석(要因分析)을 사용(使用)하여 불가측변수(不可測變數)인 불확실성(不確實性)을 가측변수화(可測變數化)하였다. 섬유산업(纖維産業)은 상품(商品)디자인의 변화로 인한 시장수요(市場需要)의 불확실성(不確實性)이 높은 것이 특징이다. 실증분석(實證分析) 결과(結果)는 섬유산업내(纖維産業內) 기업(企業)들이 불확실성하(不確實性下)에 비례하여 보다 노동집약적(勞動集約的)임을 보이고 있는바, 이는 시장수요(市場需要)에 대한 불확실성(不確實性)이 높을수록 기업(企業)의 적정규모(適正規模)가 작다는 것을 나타낸다고 할 수 있다.

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Assessment of Parametric Uncertainty for Storage Function Method (저류함수모형 매개변수의 불확실성 평가)

  • Lee Dong-Hee;Kim Jin-Hoon;Bae Deg-Hyo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2005.05b
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    • pp.90-94
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    • 2005
  • 본 연구의 목적은 현 국내 홍수 예경보시스템에 사용되고 있는 저류함수모형의 매개변수 변화에 따른 유량해석의 불확실성을 평가하는데 있다. 적용 대상지점으로는 개진을 출구로 하는 낙동강 회천유역($747.5km^2$)이며 비교적 양호한 수문자료를 가지고 있는 단일 호우사상을 선정하였다. 불확실성 평가에 사용된 매개변수는 관측수문곡선을 비교적 정확하게 모의하는 경험적인 값을 기준으로 Monte Carlo 기법을 이용하여 각각의 매개변수(K, P, $T_{1},\;f_{l},\;R_{sa}$)에 대한 정규분포를 가지는 100개의 난수를 발생시켜 저류함수 모형으로 모의되는 유량 앙상블을 평가하였다. 최적화된 매개변수를 이용하여 유량해석을 실시한 결과, 각각의 매개변수가 유출해석에 미치는 영향을 파악할 수 있었으며, 그 중 저류상수 K와 포화누가우량 Rsa가 불확실성이 제일 큰 매개변수로 나타났고, 이들의 혼합 앙상블 유출결과도 매우 큰 불확실성을 내포하는 것으로 나타났다.

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Uncertainty Data Reasoning Considering User Preferences Based on Dempster-Shafer Theory (사용자 성향을 고려한 Dempster-Shafer Theory 기반의 불확실한 데이터 추론)

  • Kim, Hee-Seong;Kang, Hyung-Ku;Youn, Hee-Yong
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2012.06b
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    • pp.510-512
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    • 2012
  • 상황인식 서비스 분야에서 불확실한 데이터를 추론하는 것은 매우 어렵고 복잡하다. 이러한 상황정보들에서 얻어지는 데이터는 불확실성을 내포하고 있어서 불확실한 추론 결과를 초래할 수 있다. 비록 불확실성 문제들을 해결하기 위해 퍼지 이론, 뉴런 네트워크, 동적 베이지안 네트워크, 은닉 마르코프 모델과 같은 여러 종류의 방법들이 제시되었지만 이러한 방법들은 가설들을 하나의 숫자에 의해 신뢰의 정도를 표시하기 때문에 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 사용자들이 제공받는 서비스들에 대하여 만족도를 평가한 후 수집된 데이터를 활용하여 사용자들의 상관 관계를 분석한다. 그리고 Dempster-Shafer 이론을 사용하여 사용자들로부터 측정된 믿음 값을 융합한다. 이는 불확실성 값을 낮추어 추론결과의 정확성을 높이고 증거구간을 재설정하여 사용자들에게 신뢰성 있는 적응형 서비스를 제공하게 한다.

Investigating Uncertainty in Flow Measurement and Developing Rating Curves (유량측정시 불확실성의 검토와 수위-유량곡선식의 개발)

  • Lee, Kil Seong;Lee, Kyung Ho
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2004.05b
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    • pp.1242-1246
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    • 2004
  • 본 연구에서는 유속계와 봉부자를 동한 측정값의 불확실성를 검토한 후, 한강의 7개 지류의 실측 자료들의 불확실성을 ISO 규정을 통하여 추정하였다. Simulated Annealing 기법과 황금비 분할법을 이용한 비선형회귀식을 적용하여 기존의 수위-유량 곡선식자 비교해보았다. 불확실성 추정결과 유량 측정치들의 불확실성이 ISO 규정의 기준에 비해 높게 추정되었으며, 특히 무작위 오차와 계통 오차 중에 무작위 오차의 불착실성이 높게 나타났다. 또한, 기존 수위-유량곡선식과 Simulated Annealing 기법과 황금비 분할법을 이용한 방법을 비교해본 결과 황금비 분할법이 가장 좋은 결과를 얻었다. 이때 수위-유량곡선식의 영수위값을 황금비 분할법을 이용해 구한 후 비교해 본 결과는 기존의 선형회귀방법과 비선형방법에서 큰 차이를 보이지 않았다. 또한 곡선 분리시에는 하나의 수위-유량곡선일때보다 오차가 줄어드는 경향을 보였다.

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크레인 작업의 불확실성을 고려한 AGV 배차

  • Choe, Lee;Park, Tae-Jin;Ryu, Gwang-Ryeol
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 2007.11a
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    • pp.564-569
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    • 2007
  • 자동화 컨테이너 터미널에서 안벽크레인, AGV(Automated Guided Vehicle)와 같은 하역장비의 작업은 수 많은 요인에 영향을 받으며, 이로 인해 각 장비의 작업시간을 정확하게 추정하는 것은 거의 불가능하다. 작업시간의 불확실성은 AGV 배차를 어렵게 만들고 작업효율을 떨어뜨리는 주요 원인이다. 본 논문에서는 이러한 불확실성에 대처하기 위하여 확률적 시뮬레이션 기반 AGV 배차 알고리즘을 제안한다. 제안 방안은 AGV를 배차할 때, 이후 일정 기간 동안의 AGV작업에 대해 확률적 시뮬레이션을 여러번 반복하여 수행하고 평가 값을 평균함으로써 불확실성의 영향을 줄인다. 확률적 시뮬레이션을 위해 크레인 작업시간의 불확실성을 간단한 확률함수로 모델링하고 그에 따라 크레인 작업시간을 결정한다. 또한 AGV 작업시간을 가감속, 간섭을 고려하여 추정한다. 시뮬레이션 실험을 통해 제안방안을 검증한 결과 안벽크레인의 지연이 감소함을 확인하였다.

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