• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권10호
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• pp.877-885
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• 2006

최근에 대화형 에이전트에서 사용자 질의의 주제 추론을 위하여 베이지안 네트워크가 효과임이 발표되었다. 하지만 베이지안 네트워크는 설계에 있어서 많은 시간이 소요되며, 스크립트(대화를 위한 데이타베이스)의 추가 변경시에는 베이지안 네트워크도 같이 수정해야 하는 번거로움이 있어 대화형 에이전트의 확장성을 저해하고 있다. 본 논문에서는 스크림트로부터 베이지안 네트워크를 자동으로 생성함으로써 베이지안 네트워크를 이용한 대화형 에이전트의 확장성을 높이는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 베이지안 네트워크의 구성노드를 계층적으로 설계하고, Noisy-OR gate를 사용하여 베이지안 네트워크의 조건부 확률 테이블을 구성한다. 피험자 10명이 대화형 에이전트를 위한 베이지안 네트워크를 수동 설계한 것과 비교한 결과 제안하는 방법이 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권3호
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• pp.344-355
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• 2006

일상 생활에서 서비스 로봇이 효과적으로 사람들의 업무를 보조하기 위해서는 인간과의 상호작용이 매우 중요하다. 그 중 대화는 인간과 로봇이 보다 유연하고 풍부한 의사전달을 하는데 유용하다. 전통적인 로봇 연구에서는 의사소통 방법으로 명령과 같은 간단한 질의 등을 사용하였으나 실제 사람들의 대화는 보다 복잡하고 다양하며 배경 지식이나 대화의 문맥 등에 의해 중요한 정보가 생략되기도 한다. 따라서 동일한 질의라도 다양한 의미를 갖기 때문에 정확한 해석을 위해서는 이를 다루어야 한다. 본 논문에서는 계층적 베이지안 네트워크를 사용하여 '상호-주도형' 의사 소통 방식을 서비스 로봇에 구현함으로써 대화의 모호성을 처리하는 방법을 제안한다. 또한 서비스 로봇의 시뮬레이션과 사용자 평가를 통해 제안하는 방법의 유용성을 확인하였다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제31권1호
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• pp.63-75
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• 2002

Most attempts at Bayesian analysis of neural networks involve hierarchical modeling. We believe that similar results can be obtained with simpler models that require less computational effort, as long as appropriate restrictions are placed on parameters in order to ensure propriety of posterior distributions. In particular, we adopt a model first introduced by Lee (1999) that utilizes an improper prior for all parameters. Straightforward Gibbs sampling is possible, with the exception of the bias parameters, which are embedded in nonlinear sigmoidal functions. In addition to the problems posed by nonlinearity, direct sampling from the posterior distributions of the bias parameters is compounded due to the duplication of hidden nodes, which is a source of multimodality. In this regard, we focus on sampling from the marginal posterior distribution of the bias parameters with Markov chain Monte Carlo methods that combine traditional Metropolis sampling with a slice sampler described by Neal (1997, 2001). The methods are illustrated with data examples that are largely confined to the analysis of nonparametric regression models.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권1호
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• pp.72-76
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• 2009

최근 유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 관심이 높아지면서 유비쿼터스 환경에서의 서비스를 위한 인간과 컴퓨터의 상호 작용, 특히 인간의 행동을 인식하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 영상기반 연구와는 달리 모바일 환경에 적합하도록 가속도 센서, 생리신호 센서 등 다양한 센서들을 활용하여 사용자의 행동을 인식하는 기법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 멀티모달 센서들을 통합하고 동적 베이지안 네트워크를 계층적으로 구성하여 사용자의 행동을 인식하는 방법을 제안한다. 연산량이 비교적 적은 베이지안 네트워크로 전반적인 사용자 행동을 추론하고 획득된 각 행동의 확률순으로 동적 베이지안 네트워크를 구성한다. 동적 베이지안 네트워크는 OVR(One-Versus-Rest) 전략으로 학습되며, 확률순으로 행동이 검증되어 임계치를 넘는 경우 선택된 행동보다 낮은 확률의 행동에 대한 동적 베이지안 네트워크를 검증하지 않아 추론 연산량을 줄인다. 본 논문에서는 가속도 센서와 생리적 신호 센서를 기반으로 총 8가지의 행동을 인식하는 문제에 제안하는 방법을 적용하여 평균적으로 97.4%의 분류 정확률을 얻었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권12호
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• pp.5819-5840
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• 2018

Considering the topology of hierarchical tree structure, each cluster in WSNs is faced with various attacks launched by malicious nodes, which include network eavesdropping, channel interference and data tampering. The existing intrusion detection algorithm does not take into consideration the resource constraints of cluster heads and sensor nodes. Due to application requirements, sensor nodes in WSNs are deployed with approximately uncorrelated security weights. In our study, a novel and versatile intrusion detection system (IDS) for the optimal defense strategy is primarily introduced. Given the flexibility that wireless communication provides, it is unreasonable to expect malicious nodes will demonstrate a fixed behavior over time. Instead, malicious nodes can dynamically update the attack strategy in response to the IDS in each game stage. Thus, a multi-stage intrusion detection game (MIDG) based on Bayesian rules is proposed. In order to formulate the solution of MIDG, an in-depth analysis on the Bayesian equilibrium is performed iteratively. Depending on the MIDG theoretical analysis, the optimal behaviors of rational attackers and defenders are derived and calculated accurately. The numerical experimental results validate the effectiveness and robustness of the proposed scheme.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제30권2호
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• pp.179-192
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• 2001

When a statistical model has a hierarchical structure such as multilayer perceptrons in neural networks or Gaussian mixture density representation, the model includes distribution with unidentifiable parameters when the structure becomes redundant. Since the exact structure is unknown, we need to carry out statistical estimation or learning of parameters in such a model. From the geometrical point of view, distributions specified by unidentifiable parameters become a singular point in the parameter space. The problem has been remarked in many statistical models, and strange behaviors of the likelihood ratio statistics, when the null hypothesis is at a singular point, have been analyzed so far. The present paper studies asymptotic behaviors of the maximum likelihood estimator and the Bayesian predictive estimator, by using a simple cone model, and show that they are completely different from regular statistical models where the Cramer-Rao paradigm holds. At singularities, the Fisher information metric degenerates, implying that the cramer-Rao paradigm does no more hold, and that he classical model selection theory such as AIC and MDL cannot be applied. This paper is a first step to establish a new theory for analyzing the accuracy of estimation or learning at around singularities.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제41권7호
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• pp.481-491
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• 2014

지구 온난화 문제와 화석 연료 양의 한계 때문에 재생 가능한 전력 생산에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 재생 에너지 중 태양광 에너지의 전력 생산 비율은 점차 증가함에 따라 집광형 태양광발전 시스템은 높은 전력 생산량으로 각광받고 있다. 하지만 이 시스템은 태양광 중첩률이 높을 때 가장 높은 발전 효율을 내기 때문에 허용 오차 범위가 작은 정밀 태양 추적 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 복잡한 환경에 대응할 수 있는 베이지안 네트워크와 나이브 베이즈 분류기를 이용한 계층적 추적 시스템을 제안한다. 베이지안 네트워크는 불완전하고 불확실한 상황을 모델링 하는데 강력한 모델로 충분한 양의 데이터가 없을 경우에도 도메인 지식을 바탕으로 네트워크를 설계할 수 있다는 장점이 있다. 제안하는 계층적 확률 시스템에서는 불확실한 하늘 상황을 9개로 분류하고 모듈형 베이지안 네트워크를 이용하여 현재 날씨 상황을 추론한다. 또한 나이브 베이즈 분류기를 이용하여 추론된 날씨 상황을 고려한 효율적인 추적 방법을 분류하고 선택한다. 베이지안 네트워크의 유용성을 평가하기 위해 실제 날씨 데이터를 수집하였고 평균 93.9%의 정확도(Accuracy)를 보였다. 또한, 제안하는 시스템과 핀홀 카메라 시스템의 태양광발전 효율을 비교한 결과 약 16.58%의 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권6호
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• pp.549-561
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• 2007

영상을 분석하여 얻은 증거를 바탕으로 장면의 의미를 추론하고 해석하는 것을 시각 기반 장면 이해라고 하며, 최근 인과적인 판단 및 추론 과정을 모델링하기에 유리한 베이지안 네트워크(BN)를 이용한 확률적인 접근 방법이 활발히 연구되고 있다. 하지만 실제 환경은 변화가 많고 불확실하기 때문에 의미 있는 증거를 충분히 확보하기 어려울 뿐만 아니라 전문가에 의한 설계로 유지하기 어렵다. 본 논문에서는 증거 및 학습 데이타가 부족한 장면인식 문제에서 효율적인BN 구조로 계산 복잡도가 줄어들고 정확도는 향상될 수 있는 BN 학습방법을 제안한다. 이 방법은 추론 대상 환경의 도메인 지식을 온톨로지로 표현하고 이를 제한적으로 사용하여 효율적인 계층구조의 BN을 구성한다. 제안하는 방법의 평가를 위하여 9종류의 환경에서 90장의 영상을 수집하고 레이블링하여 실험하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 증거의 수가 적은 불확실한 환경에서도 좋은 성능을 내고 학습의 복잡도가 줄어듦을 확인할 수 있었다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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• pp.336-342
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• 2001

One of the most important problems on rule induction methods is that they cannot extract rules, which plausibly represent experts decision processes. On one hand, rule induction methods induce probabilistic rules, the description length of which is too short, compared with the experts rules. On the other hand, construction of Bayesian networks generates too lengthy rules. In this paper, the characteristics of experts rules are closely examined and a new approach to extract plausible rules is introduced, which consists of the following three procedures. First, the characterization of decision attributes (given classes) is extracted from databases and the classes are classified into several groups with respect to the characterization. Then, two kinds of sub-rules, characterization rules for each group and discrimination rules for each class in the group are induced. Finally, those two parts are integrated into one rule for each decision attribute. The proposed method was evaluated on a medical database, the experimental results of which show that induced rules correctly represent experts decision processes.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권6A호
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• pp.550-557
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• 2007

인과 관계에 대한 직관적인 개념으로 Bayesian Networks 알고리즘이나 트리 구조 추측 알고리즘 그리고 유전자 알고리즘을 사용하여 다양한 구조의 상황을 예측을 하게 된다. 하지만 이런 예측 알고리즘들을 상황인지 서비스 구현에 적용하기에는 실제 구현의 어려움과 실시간 환경에서 트레이닝 데이터 처리에서 오는 시간 지연 문제 등이 발생하게 된다. 이 때문에 특정 목적의 상황인지 시스템에서 이 알고리즘들이 어느 정도의 예측 정확도와 신뢰도를 가지고 상황 정보에 부합하는지 미지수이다. 따라서 본 논문에서는 기존의 예측 알고리즘과는 다른 접근 방식을 통해, 사용자의 습관이나 행동양식을 데이터베이스로 만들어 이를 고려함으로써 상황인지 시스템의 상황 정보와 부합되는 Flexible Window 기법을 이용한 위치 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 Flexible Window 기법을 이용한 위치 예측 알고리즘은 동일한 실험 조건 아래, Fixed Window 기법을 이용한 위치 예측 알고리즘보다 평균적으로 5.10% 더 우수한 성능을 보인다. 이 방식은 기하급수적으로 늘어나는 상황 정보를 감안했을 때 알고리즘 수행 시 처리 시간의 감소와 예측 정확도를 향상 시킬 수 있다.