• 대한원격탐사학회지
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• 제20권6호
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• pp.419-425
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• 2004

본 연구에서는 Dempster-Shafer evidence theory에 기반하여 Gaussian 질량 함수를 사용하는 융합 기법을 제안하고 있다. Dempster-Shafer 융합은 비정확성과 불확실성 measures를 각각 belief 함수와 plausibility 함수로 나타내며 이 두 함수 값 사이의 간격을 나타내는 "belief interval"에 의해 불확실성의 정도가 표현된다. 이러한 Dempster-Shafer 융합기술을 이용하여 서로 다른 센서에서 수집된 영상 자료를 융합하여 사용하여 분류 결과의 정확성을 높이고 특히 분류를 위한 매개변수를 추정하는 훈련과정에서 복합 클래스를 설정할 수 있어 단순 클래스 설정으로 인한 훈련과정이 어려움을 피할 수 있다. 이 연구에서는 경기도 용인/능평 지역에서 관측 된 KOMPSAT EOC의 범색 영상 자료와 LANDSAT ETM+의 식생지수 자료에 대해 제안된 Dempster-Shafer 융합기술을 이용하여 분류 실험을 수행하였고 분류 결과는 서로 다른 센서간의 영상자료 융합을 위한 제안된 기법의 잠재적 효과성을 보여주고 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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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.

• International Journal of Ocean System Engineering
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• 제2권1호
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• pp.16-23
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• 2012

In this paper we discussed a new methodology for Urdu Character Recognition system using Dempster-Shafer theory which can powerfully estimate the similarity ratings between a recognized character and sampling characters in the character database. Recognition of character is done by five probability calculation methods such as (similarity, hamming, linear correlation, cross-correlation, nearest neighbor) with Dempster-Shafer theory of belief functions. The main objective of this paper is to Recognition of Urdu letters and numerals through five similarity and dissimilarity algorithms to find the similarity between the given image and the standard template in the character recognition system. In this paper we develop a method to combine the results of the different distance measurement methods using the Dempster-Shafer theory. This idea enables us to obtain a single precision result. It was observed that the combination of these results ultimately enhanced the success rate.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1990년도 하계학술대회 논문집
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• pp.167-170
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• 1990

This paper presents a preliminary study of introduction of the Dempster-Shafer inexact reasoning method to the expert system for the power system design problem. A brief review of Dempster-Shafer theory of evidence is presented and development of an inference engine adopting the Dempster-Sharer theory is reported. Developed inference engine has a ability of handling both the confirming and disconfirming knowledge represented in the production rule, and has a general purpose application in the design and diagnosis problems. Its applicability has been tested on the problem of the protection scheme selection, one of the typical design problem and we believe, it has shown the feasibility of adoption of the inexact reasoning methodology into the design problem.

• 감성과학
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• 제5권1호
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• pp.17-24
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• 2002

본 연구는 객관적인 생리신호로부터 인간의 감성을 추론할 수 있는 감성평가 전문가 시스템을 개발하기 위한 첫 번째 단계로 측정된 생리신호를 이용하여 인간의 긴장도를 판단하는 알고리즘의 개발을 목표로 한다. 감성평가와 관련된 애매함을 수리적으로 취급하기 위해 퍼지이론을 적용하여 임의의 감성영역에 속하는 정도를 소속함수로 정량화함으로써 감성평가를 가능하게 하고자 하였다. 소속함수의 결정은 상상을 통해 유발된 긴장/이완의 생리신호 데이터베이스 결과를 사용하였다. 그리고 두 가지 이상의 생리신호 측정결과와 각 생리신호의 소속함수로부터 하나의 최종결과(긴장도)를 유추하기 위해서 Dempster-Shafer증거합 법칙을 적용하였고, 이를 통해 최종적인 긴장도를 도출할 수 있도록 하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.311-314
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• 2006

본 연구에서는 서로 다른 센서간의 영상 자료 융합을 위하여 Dempster-Shafer 기법을 제안하고 있다. 제안 된 Dempster-Shafer 기법은 불확실성의 최소 값을 대표하는 Belief 함수와 불확실성의 최대 값을 나타내는 Plausibility 함수를 사용한다. 이러한 두 함수의 차이는 Belief Interval 로 정의되며 이 값은 분석 대상에 존재하는 불확실 정도의 Measure 로 사용되며 Evidence Combination의 이론에 근거하여 서로 다른 센서간의 자료 융합이 가능하며 분류 결과로 클래스 맵 뿐 만 아니라 분류 결과에 대한 불확실성 정도를 나타내는 Belief 함수 값과 Plausibility 함수 값을 생성하여 분류 결과에 대한 보충적인 분석을 가능하게 하여 사용자의 분석 정확성을 증대 시킬 수 있다.

• 한국지구과학회:학술대회논문집
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• 한국지구과학회 2006년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.219-224
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• 2006

이 논문에서는 기존 알려진 통합 목표가 존재하지 않거나 적은 경우에 적용 가능한 목표 유도형 공간통합 방법으로 Dempster-Shafer 이론을 적용하였다. 이 이론은 확률의 하한과 상한 개념을 도입하여 통합 결과의 불확실성을 표현할 수 있으며, 탐사자료의 범위가 일치하지 않은 경우에도 효율적으로 통합이 가능한 장점이 있다. 광물자원 부존가능성도 작성의 사례연구를 수행한 결과, 기존 광산 주변에서 높은 부존 가능성값을 얻을 수 있었으며, 추후 객관적인 자료 표현 및 목표 유도형 통합에의 적용이 필요하다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 추계학술대회 논문집 학회본부A
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• pp.301-303
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• 1998

This paper presents a new approach to diagnose and detect faults in oil-filled power transformers based on various dissolved gas analyses. A theoretic fuzzy information model is introduced, An inference scheme which yields the 'most' consistent conclusion proposed. A framework is established that allows various dissolved gas analyses to be combined in a systematic way such as the Dempster-Shafer rule. Good diagnosis accuracy is obtained with the proposed approach.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1009-1012
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• 2000

본 논문은 현재 개발되고 있는 원격 중환자 관찰 시스템의 부 시스템인 호출 시스템의 호출 매체 결정 알고리즘에 대하여 기술한다. 이 호출 시스템은 중환자실에 입원중인 환자의 상태 변화에 따라 담당 의사나 환자 보호자를 신속하게 연락하는 역할을 담당한다. 전달되는 메시지는 연락 시점과 연락의 긴급성에 따라서 유선전화, 무선전화, 호출기, 전자우편, fax 등의 통신 매체를 한 개 또는 두 개 이상 이용하여 전달된다. 이러한 메시지의 효율적인 전달을 위하여 본 연구에서는 불확실성 추론 방법인 Dempster-Shafer 이론을 이용하여 주어진 상황에서 가장 효과적인 전달 매체를 선택하는 알고리즘을 개발하였다. Dempster-Shafer 이론을 사용함으로서, 불확실한 상황에서 효율적이고 합리적으로 메시지 전달 매체를 결정할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제1권2호
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• pp.123-137
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• 1995

Most of solution methods in scheduling attempt to generate good solutions by either developing algorithms or heuristic rules. However, scheduling problems in the real world require considering more factors such as multiple objectives, different combinations of heuristic rules due to problem characteristics. In this respect, the traditional mathematical a, pp.oach showed limited performance so that new a, pp.oaches need to be developed. Expert system is one of them. When an expert system is developed for scheduling one of the most difficult processes faced could be knowledge acquisition on scheduling heuristics. In this paper we propose a method for the acquisition of knowledge on the selection of scheduling heuristics using Dempster-Shafer Theory(DST). We also show the examples in the multi-objectives environment.