교통사고의 재구성 해석은 도로와 사고흔적, 자동차 손상 등 다양한 자료들을 분석함으로서 이루어진다. 대부분의 자료들은 사고 해석에서 변수로 작용하며, 측정으로부터 구해지는 자료들은 조사자와 도구, 주어진 환경 등에 의해 측정 오차가 발생된다. 따라서 사고해석에서는 측정 오차에서 비롯되는 불확실성이 항상 존재한다. 본 연구는 불확실성이 존재할 가능성이 매우 높은 도로 기하구조와 타이어 흔적 등 길이와 마찰계수 등에 대해 반복 측정 실험을 함으로서 교통 사고해석에서의 불확실성을 정량화하였다. 또한 자동차 충돌 변형량의 사진 계측에 대한 불확실성에 대해서도 해석 결과를 제시하였다. 이러한 통계학적 분포들은 사고 재구성 불확실성을 추정하기 위해 입력 계수의 적절한 범위를 결정하는 것을 도울 수 있다.
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.
신뢰성 높은 수위-유량관계곡선식을 산정하기 위해서 정확한 유량측정 자료를 수집하는 것은 대단히 중요하다. 정확한 유량측정 자료를 판단하는 대표적인 지표 중 하나가 바로 불확실도이다. 따라서 하천에서 측정되는 유량의 정확성을 높이기 위해서는 과거에 측정된 자료에 대한 불확실도를 정량적인 비교분석과 고찰을 통해 개선하는 것이 바람직하다. ISO는 무작위 불확실도와 계통 불확실도를 산정하여 결합한 후, 총 불확실도를 산정하는 방법을 사용하고 있으며, USGS(U.S. Geological Survey) 불확실도의 산정은 경험식을 통한 개별적인 성분을 평가하고 각각의 성분을 이용하여 불확실도를 산정하게 된다. 따라서, 유량측정성과의 정확도를 판단하기 위하여 과거 낙동강 유역에서 측정된 유속계 성과를 바탕으로 ISO기준 신뢰도 95%와 USGS기준 신뢰도 68%에 대한 불확실도를 산정하여 비교분석 및 평가를 실시하였다.
본 논문은 수중 운반체의 위치추정을 위해 사용되는 센서들의 시뮬레이션에 의한 측정값 생성 방법을 기술한다. 수중 로봇의 경우 항법의 실제 운항 실험에 많은 시간과 경비가 소요되며, 다양한 조건에서의 알고리즘 검증을 위해 실험 조건을 임의로 변화시키기 어렵다. 따라서 수중 항법의 시험 검사를 위해서는 실제 환경에서의 실험 전에 시뮬레이션을 통한 성능의 검증이 필수적이다. 본 연구에서는 거리 측정 센서, 깊이 측정 센서, 속도 측정 센서 그리고 자세 측정 센서들을 대상으로 실제 측정 상황에서 발생 가능한 불확실성들을 반영하여 센서 측정값을 시뮬레이션에 의해 구하는 방법을 구현한다. 측정값은 가우시안 잡음, 비정상 측정값, 그리고 측정치 사이의 상관관계에 의한 불확실성을 포함한다. 또한 각각의 센서들에 대하여 측정값의 불확실성은 물론 측정 시각도 불확실성이 포함되어 결정된다. 시뮬레이션을 통해 구해진 측정값에 대하여 통계적인 방법으로 불확실성에 관한 변수들을 구하고 센서 측정값의 설계시에 목표하였던 불확실성 변수 값들과 비교하여 제안된 방법의 타당성을 검증하였다. 또한 시뮬레이션에 의하여 구한 센서 측정값을 위치 추정 알고리즘에 적용하여 시뮬레이션 로봇의 실제 위치와 추정 위치를 비교하는 방법으로 실제 활용 가능성을 보인다.
고객 유형 분석에 쓰이는 다양한 데이터 분석 방법은 고객들을 위한 맞춤형 콘텐츠를 기획하고, 보다 편리한 서비스를 제공하기 위하여 고객들의 유형과 특성을 정확히 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 정보의 손실을 줄이기 위한 일환으로 정보 엔트로피를 확장하여 속성의 불확실성을 이용한 k-modes 군집분석 알고리즘을 제안한다. 따라서 속성에 대한 유사도의 측정은 두 가지의 측면에서 고려되어진다. 하나는 각 분할의 중심에 대한 각 속성간의 불확실성을 측정하는 것이고, 다른 하나는 각 속성이 가지는 불확실성에 대한 확률적 분포에 대한 불확실성을 측정하는 것이다. 특히 속성내의 불확실성은 속성의 엔트로피를 확률적 정보로 변환하여 불확실성을 측정하기 때문에 최종적인 불확실성은 비확률적인 척도와 확률적인 척도에서 고려되어 진다. 여러 실험과 척도를 통하여 제안한 알고리즘의 정확도가 최적의 초기치를 기반으로 군집분석을 수행한 결과에 준수함을 보인다.
최근 딥러닝 모델을 다양한 도메인에 적용하여 뛰어난 성능을 보여주고 있다. 하지만 딥러닝 모델은 정답으로 제시된 결과가 정상적으로 예측된 결과인지, 단순히 오버피팅에 의해 예측된 결과인지를 구분하기 어렵다. 이러한 불확실성(Uncertainty)을 측정 할 수 없다는 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 베이지안 딥러닝 방법 중 하나인 변분추론(Variational Inference)과 몬테카를로 Dropout을 오픈도메인(Open-Domain) 태스크에 적용하고, 예측 결과에 대한 불확실성을 측정하여 예측결과에 영향을 주는 모델의 성능을 측정해 효과성을 보인다.
컨테이너 항만은 공급망관리(SCM)에 있어서 연결점(link) 역할을 하고 있어 국제 간 무역에서 중요한 위치를 차지하고 있다. 그러므로 컨테이너 항만의 운영 상태를 파악하기 위하여 컨테이너 항만의 운영 효율성을 평가하는 것은 공급망 관리에 있어서 중요한 일이다. 과거 항만의 효율성을 측정하기 위해 많은 방법을 사용되었다. 그 가운데 자료포락분석(DEA, Data Envelopment Analysis) 방법은 가장 일반적인 방법으로 활용되고 있다. 그러나 DEA 모델에 사용되는 투입, 산출 데이터는 때때로 복잡하고 불확실하기 때문에 기존 DEA모델 사용에 한계점이 존재한다. 이 논문에서는 기존모델의 한계를 해결하기 위해 불확실변수를 취급할 수 있는 불확실성 DEA(UDEA, Uncertainty DEA)모델을 제안하였다. 제안된 불확실성 DEA모델을 이용하여 41개 컨테이너 항만의 효율성을 측정하여 불확실성 DEA 모델의 유효성을 검증하였다. 또한 항만 클러스터링 방법으로 항만의 규모별로 효율성을 측정하여 6개의 컨테이너 항만이 효율성이 있음을 식별하였다. 이와 같이 제안된 불확실성 DEA(UDEA)모델이 기존 DEA모델 보다 효율성 측정에 효과적임을 확인하였다.
아스팔트 포장공사의 판정에 있어 품목집단 특성치의 측정시 공정평균(工程平均)이 규정에 합당해도 표본(標本) 선정이나 측정상의 고유분산치(固有分散値)가 규정한계를 벗어나기도 한다. 그러나 많은 규정들이 이러한 점을 간과(看過)하고 있어 충실한 시공자라도 고유의 불확실성(不確實性)때문에 불이익을 당한다. 따라서 본 연구는 이러한 점에 착안하여 선정된 판정기준에 의하여 시뮬레이션으로 얻은 품목집단의 특성치를 검정하고 이때 재료와 측정상의 불확실성(不確實性)이 지급비율 결정에 미치는 영향을 분석하였다. 각 추정치를 검사특성곡선(檢査特性曲線)으로 도시한 결과 재료 및 측정이 지급비에 영향을 주며 특히 고유측정오차가 그 영향이 가장 큰 것으로 나타났다. 따라서 각 기관의 지급 규정은 측정시 불확실성의 고유치로 인한 시공자의 불이익을 고려하여 제정 및 정비되어야 할 것으로 사료된다.
동아시아 경제권의 국가들 중에서도 한국과 중국의 잠재적 기업가정신을 측정하고 양국 잠재적 기업가정신에 영향을 미치는 문화적 요인에 대해 비교하고자 하였다. 이를 위해 잠재적 기업가라고 여길 수 있는 한국과 중국의 대학생들을 대상으로 하여 설문조사를 실시하였다. 210명의 한국 대학생들과 157명의 중국 대학생들이 본 설문에 응하였다. 설문은 크게 두 가지 영역으로 구분되어 있는데, 개인의 기업가적 지향성을 측정하기 위한 질문과 개인의 기업가적 성향에 영향을 주는 문화적 요인들을 측정하는 질문으로 나누어져 있다. 개인의 기업가적 지향성을 측정하기 위하여 자기통제력(Locus of Control)과 혁신성(Innovativeness)을 묻는 세부 질문을 만들었고, 문화적 요인을 측정하기 위해서 대학생들이 느끼는 경제적자유(Economic Freedom), 개인주의(Individualism) 그리고 불확실성 회피성(Uncertatinty Avoidance)의 정도를 묻는 질문을 만들어 설문을 실시하였다. 첫 번째 연구가설은 '한국의 대학생들이 경제적 자유, 개인주의, 불확실성 회피성이 더 높다고 인식한다'이며, 두 번째 연구가설은 '경제적 자유가 보장되고 더 개인주의적인 문화에서 기업가적 성향이 더 높게 나타나며 확실성 회피성이 높을수록 기업가적 성향은 더 낮게 나타난다, 세 번째 연구가설은 '한국 대학생들의 기업가적 지향성 정도가 중국 대학생들의 그것보다 더 높다'이다. 설문조사는 가설과는 다른 결과를 보여주고 있다. 중국의 대학생들이 한국의 대학생들 보다 자국의 문화에 대해 더 경제적 자유가 보장되며 개인주의적이라는 인식을 가지고 있었다. 불확실성 회피성에 있어서는 가설과 동일하게 중국 대학생들보다 한국의 대학생들이 자국에 대해 불확실성 회피성이 더 높다고 인식하고 있다. 또한 양국의 대학생들은 기업가정신 형성에 있어서 각각 다른 문화적 변수에 의해서 영향을 받는다는 사실을 알 수 있었다. 한국의 대학생들은 경제적 자유의 정도에 의해 영향을 받으며, 중국의 대학생들은 불확실성 회피성에 의해서 영향을 받는다. 마지막으로, 세 번째 가설과 달리 기업가적 지향성은 중국의 대학생들이 한국의 대학생들보다 더 높은 수치를 보인다. 혁신성에 있어서는 양국 대학생들 간의 유의한 차이를 발견하기 어려웠으나 내재적 통제력에 있어서 중국의 대학생들은 한국의 대학생들보다 높은 수치를 나타냈다.
일반적으로 부식된 부재의 두께를 측정하는 데는 많은 불확실성이 존재하며, 부식의 진행정도에 따라 부재의 부식 두께는 측정 위치마다 다르므로, 기존의 신뢰성 해석 방법을 사용하여 모든 불확실성을 고려한 정량적인 안전도를 평가하는 것은 실질적으로 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 불확실 신뢰도 기법을 적용한 안전도 분석 절차를 제안하였으며, 효율성과 적용성을 검토하기 위하여 국내 공용중인 사장교에 적용하였다. 심하게 부식된 부재의 잔존 두께의 불확실성은 부식이 진행되는 정도에 따라 증가하므로 부재의 부식 두께를 불확실 정도로 표현되는 불확실 구간으로 표현하였으며, 기존의 신뢰성 기법과 불확실 신뢰도 기법의 비교를 수행하였다. 이러한 불확실 신뢰도 기법은 주관적이거나 조건부 독립에 대한 통계적 판단을 이용하여, 부식된 구조물의 안전도 평가나 위험도 평가를 하는 경우에 유용하여 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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