다중센서를 이용한 상황인식에서 시간변화는 고려해야 하는 요소이다. 센서가 감지하여 보고한 정보를 바탕으로 상황추론에 도달하고자 하는 경우, 일정 시간 간격별로 묶어서 검토하는 것이 유용하다. 본 논문에서는 시간경과를 고려하는 클러스터링 기법을 이용한 다중센서 데이터융합을 제안한다. 각 센서별로 일정시간 간격동안 수집되어 보고된 센싱 정보를 묶어 1차 데이터융합을 실시하고 그 결과를 대상으로 다시 2차 데이터융합을 실시하였다. Dempster-Shafer이론을 이용하여 다중센서 데이터융합을 실시하고 그 결과를 분석하여 상황을 추론하는데 시간간격을 기준으로 세분화시켜 평가하고 이것을 다시 융합함으로써 향상된 상황 정보를 추론할 수 있다.
최근 지리정보시스템의 여러 지질학적 응용 중에서 광물탐사를 위한 격자형 자료의 공간적 통합론에 관한 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 보통 확률, 통계적 배경을 갖는 목표유도형방법과 구분되는 자료유도형 방법의 예로서 Dempster-Shafer의 이론과 퍼지이론의 이론적 배경을 자료재표현의 원리와 자료통합논리에 입각하여 설명하고자 한다. 기존의 지질, 지화학 및 물리탐사정보를 이용한 시해 연구에서 위의 두 이론은 광물탐사문제에 상당히 유용한 결정보조 정보를 제공하는 것으로 입증되고 있으며, 본 연구에서 논의된 몇 가지 관련 사항들은 이 이론들의 보다 적절한 실제 적용 및 해석에 도움이 될 것으로 생각된다.
위성영상 분류에 관한 주요 주제 중 하나는 분류 정확도 향상에 있다. 동일지역에 대한 동일시기의 위성영상을 취득할 수 있는 기회가 많아지는 현실을 감안할 때, 복수의 위성영상 데이터를 이용하여 분류정확도가 향상된 분류결과를 도출하는 것은 의미 있는 일일 것이다. 본 연구 주제는 최대우도법을 사용하여 계산된 데이터의 사후확률 및 분류 불확실도를 Dempster-Shafer의 증거이론에 적용하여 분류정확도를 향상시키고자 하는 것이다. 분석결과 개별적인 데이터 분류나 데이터간 융합에 의한 분류보다 본 연구에서 제안한 방법이 전체정확도와 Kappa 지수 모두 높은 정확도를 나타냈으며, 정확도 차에 대한 검정을 실시하여 본 연구에서 제안한 방법이 다른 방법에 비해 우수함을 통계적으로 증명하였다.
웹 기반의 온라인 커뮤니티가 급속하게 증가함에 따라 사회적인 집단(커뮤니티)에서의 에이전트들은 안전하고 성공적인 상호거래를 위하여 서로의 신뢰도를 계산할 수 있는 형태의 믿음으로 알 수 있어야 한다. 본 논문은 온라인 커뮤니티에서 주어진 피드백으로 형성된 신뢰도의 계산적 모델을 제안한다. 신뢰도는 과거의 상호작용에 기반한 평가수치의 축적으로 정의할 수 있으며, 평균 신뢰도는 믿을 수 있는 값과 믿을 수 없는 값의 분포를 고려한 중심값으로 나타낸다. 온라인 커뮤니티에서의 명성, 신뢰도, 평균 신뢰도의 관계를 구체적인 예를 통하여 설명하며, 정의한 신뢰도 모델이 어떻게 온라인 커뮤니티에서 에이전트의 이성적인 거래를 가능하게 하는가를 보여준다.
This paper develops a sensor based navigation method that utilizes fuzzy logic and the Dempster-Shafer evidence theory for mobile robot in uncertain environment. The proposed navigator consists of two behaviors: obstacle avoidance and goal seeking. To navigate reliably in the environment, we make a map building process before the robot finds a goal position and create a robust fuzzy controller. In this paper, the map is constructed on a two-dimensional occupancy grid. The sensor readings are fused into the map using D-S inference rule. Whenever the robot moves, it catches new information about the environment and replaces the old map with new one. With that process the robot can go wandering and finding the goal position. The usefulness of the proposed method is verified by a series of simulations. This paper deals with the fuzzy modeling for the complex and uncertain nonlinear systems, in which conventional and mathematical models may fail to give satisfactory results. Finally, we provide numerical examples to evaluate the feasibility and generality of the proposed method in this paper.
The purpose of this study was to develop an automatic expert system for the evaluation of human sensibility, where human sensibility can be inferred from objective physiological signals. The study aim was also to develop an algorithm in which human arousal and pleasant level can be judged by using measured physiological signals. Fuzzy theory was applied for mathematical handling of the ambiguity related to evaluation of human sensibility. and the degree of belonging to a certain sensibility dimension was quantified by membership function through which the sensibility evaluation was able to be done. Determining membership function was achieved using results from a physiological signal database of arousal/relaxation and pleasant/unpleasant that was generated from imagination. To induce one final result (arousal and pleasant level) based on measuring the results of more than 2 physiological signals and the membership function of each physiological signal. Dempster-Shafer's rule of combination in evidence was applied, through which the final arousal and pleasant level was inferred.
A risk-informed regulatory approach implies that risk insights be used as supplement of deterministic information for safety decision-making purposes. In this view, the use of risk assessment techniques is expected to lead to improved safety and a more rational allocation of the limited resources available. On the other hand, it is recognized that uncertainties affect both the deterministic safety analyses and the risk assessments. In order for the risk-informed decision making process to be effective, the adequate representation and treatment of such uncertainties is mandatory. In this paper, the risk-informed regulatory framework is considered under the focus of the uncertainty issue. Traditionally, probability theory has provided the language and mathematics for the representation and treatment of uncertainty. More recently, other mathematical structures have been introduced. In particular, the Dempster-Shafer theory of evidence is here illustrated as a generalized framework encompassing probability theory and possibility theory. The special case of probability theory is only addressed as term of comparison, given that it is a well known subject. On the other hand, the special case of possibility theory is amply illustrated. An example of the combination of probability and possibility for treating the uncertainty in the parameters of an event tree is illustrated.
In human reliability analysis, dependence assessment is an important issue in risky large complex systems, such as operation of a nuclear power plant. Many existing methods depend on an expert's judgment, which contributes to the subjectivity and restrictions of results. Recently, a computational method, based on the Dempster-Shafer evidence theory and analytic hierarchy process, has been proposed to handle the dependence in human reliability analysis. The model can deal with uncertainty in an analyst's judgment and reduce the subjectivity in the evaluation process. However, the computation is heavy and complicated to some degree. The most important issue is that the existing method is in a positive aspect, which may cause an underestimation of the risk. In this study, a new evidential analytic hierarchy process dependence assessment methodology, based on the improvement of existing methods, has been proposed, which is expected to be easier and more effective.
Since reliability and security of man-machine system increasingly depend on reliability of human, human reliability analysis (HRA) has attracted a lot of attention in many fields especially in nuclear engineering. Dependence assessment among human tasks is a important part in HRA which contributes to an appropriate evaluation result. Most of methods in HRA are based on experts' opinions which are subjective and uncertain. Also, the dependence influencing factors are usually considered to be constant, which is unrealistic. In this paper, a new model based on Dempster-Shafer evidence theory (DSET) and fuzzy number is proposed to handle the dependence between two tasks in HRA under uncertain and dynamic situations. First, the dependence influencing factors are identified and the judgments on the factors are represented as basic belief assignments (BBAs). Second, the BBAs of the factors that varying with time are reconstructed based on the correction BBA derived from time value. Then, BBAs of all factors are combined to gain the fused BBA. Finally, conditional human error probability (CHEP) is derived based on the fused BBA. The proposed method can deal with uncertainties in the judgments and dynamics of the dependence influencing factors. A case study is illustrated to show the effectiveness and the flexibility of the proposed method.
많은 전문가 시스템에서 고려되는 중요한 주제 중의 하나인 불확실성 처리에 관한 연구에는 여러 처리 기법들이 있다. 그 중 뎀스터 쉐이퍼 증거병합방법은 그것의 장점과 동시에 계산적 복잡성 때문에 많이 연구되고 있다. 이 논문에서는 뎀스터 쉐이퍼 증거 병합 방법이 갖는 지수적 계산 특성을 해결하는 알고리즘을 개발한다. 두개의 신뢰 함수를 병합함에 있어 가설 집단(frame of discernment)을 두 신뢰함수에 공통되는 부분과 그 나머지로 구분해 계산 비용이 높은 뎀스터 쉐이퍼 병합은 공통부분인, 원래 보다 축소된 가설집단에 적용해 전체 계산 효율을 높이는 효과를 가져오도록 한다. 나머지 부분에 대해서는 병합의 결과가 무관성 요소(irrelevancy fac-tor)라 정의한 특정 상수에 의해 증감되는 선형적인 변화를 갖게되는 성질을 찾아낸다. 공유하는 요소가 없는 부분에 대해서는 병합의 결과가 간단히 이 상수의 곱에 의해 결정되므로 계산적인 효율을 증대시킬 수 있게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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