• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권6호
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• pp.614-618
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• 2008

인터넷 서비스의 급속한 발전으로 멀티미디어 데이타의 양이 크게 증가함에 따라, 이를 분석하여 유용한 정보를 얻기 위해 사용자 개개인에 초점을 맞춘 효율적인 검색기술이 필요하게 되었다. 하지만 최근 웹사이트에서 제공하는 사용자 모델링 서비스는 텍스트 기반 페이지 구성이나 추천 검색 등에만 국한되어 있는 단점이 있다. 본 논문에서는 사용자 모델링 기법을 동영상 검색에 적용하기 위해 사용자의 선호도를 베이지안 네트워크로 모델링하고, 추론된 확률 값을 검색에 반영하는 방법을 제안한다. 이를 위해 실제 연구실 환경 내에 존재하는 컨텍스트 정보를 정의하였고, 설치된 카메라로부터 얻어진 동영상이 포함하는 컨텍스트 정보를 텍스트의 형태로 주석을 달았다. 사용자로부터 입력받은 사용자 개인의 정보는 설계된 베이지안 네트워크 모델의 증거 값으로 사용되어, 그로부터 사용자의 선호도를 추론하도록 하였다. 베이지안 네트워크의 추론 결과로 얻어진 확률 값은 검색에 반영되어 각 사용자의 선호도에 맞는 검색 결과를 보여준다. 사용자 평가 결과, 제안하는 모델을 사용하여 선택된 결과의 만족도가 일반적인 검색의 결과에 비해 높음을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권7호
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• pp.674-682
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• 2005

본 논문에서는 다중분광 영상의 분류를 위하여 퍼지 G-K(Gustafson- Kessel) 알고리즘과 PCM 알고리즘을 융합한 분류방법을 제안하였다. 제안된 방법은 학습데이타를 이용하여 퍼지 G-K 알고리즘을 수행한 후 그 결과를 이용하여 PCM 알고리즘을 수행한다 PCM 알고리즘과 퍼지 G-K 알고리즘 분류결과를 비교하여 그 결과가 일치하면 해당 항목으로 분류항목을 결정한다. 일치하지 않는 화소는 PCM 알고리즘의 평균내부거리 안쪽에 있는 화소들을 새로운 학습데이타로 하여 베이시안 최대우도 분류를 수행하여 분류항목을 결정한다. 평균내부거리 안쪽에 있는 화소 데이타는 정규분포형태를 보여준다. 다차원 다중분광 영상인 IKONOS와 LANDSAT TM 위성영상을 이용하여 제안된 알고리즘의 효율성을 검증한 결과 퍼지 G-K 알고리즘과 PCM 알고리즘 그리고 전통적인 분류 방법인 최대우도 분류 알고리즘보다 전체 정확도가 더 높은 결과를 얻을 수 있었다

• 응용통계연구
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• 제32권4호
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• pp.619-630
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• 2019

이상지질혈증은 한국인의 대표적인 성인병이며 지속적인 관리가 필요한 만성질환이다. 또한 고혈압이나 당뇨병과 함께 심혈관계 질환의 위험 요인으로 잘 알려져 있다. 하지만 혈관 질환은 검사 없이는 질병 판단을 하기 어려운 것이 현실이다. 본 연구에서는 이상지질혈증의 인지와 예방을 위하여 관련된 위험 요인을 확인한다. 이들을 종합하여 시각화하면서 발병률 예측까지 가능한 통계적 도구 노모그램을 구축하였다. 데이터는 국민건강영양조사 6기, 7기 제1차년도 (2013-2016) 데이터를 사용하였다. 분석 순서로는 먼저 이상지질혈증의 총 12가지 위험 요인을 교차분석을 통해 확인하였다. 그리고 순수 베이지안 분류기를 이용하여 이상지질혈증에 대한 모형으로 노모그램을 구축하였다. 구축한 노모그램은 ROC 곡선과 Calibration plot을 사용하여 신뢰성을 검증하였다. 마지막으로 이전에 제시했던 로지스틱 노모그램과 본 연구에서 제안한 베이지안 노모그램을 비교하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권11호
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• pp.4111-4124
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• 2022

The control rod drive system is critical to the reactor's reliable operation. The performance of its control system and mechanical system will gradually deteriorate because of operational and environmental stresses, thus increasing the reactor's operational risk. Currently there are few researches on the aging-related degradation of the entire control rod drive system. Because it is difficult to quantify the effect of various environmental stresses and establish an accurate physical model when multiple mechanisms superimposed in the degradation process. Therefore, this paper investigates the aging-related degradation of a control rod drive system by integrating Dynamic Object-Oriented Bayesian Network and Hidden Markov Model. Uncertainties in the degradation of the control system and mechanical system are addressed by using fuzzy theory and the Hidden Markov Model respectively. A system which consists of eight control rod drive mechanisms divided into two groups is used to demonstrate the method. The aging-related degradation of the control rod drive system is analyzed by the Bayesian inference algorithm based on the accelerated life test data, and the impact of different operating schemes on the system performance is also investigated. Meanwhile, the components or units that have major impact on the system's performance are identified at different operational phases. Finally, several essential safety measures are suggested to mitigate the risk caused by the system degradation.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권9호
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• pp.753-766
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• 2014

본 논문에서는 기후변화로 인한 한반도 주요 권역에서의 미래 평균해수면 상승을 장기 조위자료를 사용하여 통계적으로 추정하는 연구를 수행하였다. 먼저 5개 조위 관측소로부터 얻어진 장기 조위자료에 대한 비모수적 경향성 검정인 Mann-Kendall 검정을 통해 관측된 자료의 경향성을 검정하였으며, 이를 보다 정량적으로 분석하기 위하여 Bayesian 변동점 분석 기법을 적용하였다. 특히 이 연구에서는 4개의 미래 평균해수면 상승 시나리오와 5개 관측소의 지역별 평균해수면 상승 자료를 결합시키기 위하여 변동점 분석결과를 활용하였다. 제안된 절차는 미래 평균해수면 상승 시나리오의 시작년도를 결정함에 있어 18.6년의 주기를 사용하지 않고 변동점 분석결과를 사용함으로써, 지역적 특성을 효과적으로 반영할 수 있도록 개선되었다. 변동점 분석결과를 사용하여 한반도의 권역별 미래 해수면상승을 분석한 결과, 제주 권역(제주 조위관측소)이 가장 뚜렷한 해수면 상승을 나타냈다. 서해안 권역(보령 조위관측소)과 남해안 권역(부산 조위관측소)에서는 두 번째로 높은 해수면 상승의 증가가 추정되었으며, 마지막으로 남해안 권역(여수 조위관측소)와 동해안 권역(속초 조위관측소)에서 가장 낮은 해수면 상승의 증가가 추정되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권8호
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• pp.733-745
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• 2010

수문자료의 계절성은 수자원관리의 관점에서 매우 중요한 요소로서 계절성의 변동은 댐의 운영, 홍수조절, 관개용수 관리 등 다양한 분야와 밀접한 관계를 가지고 있다. 수문빈도해석을 위해 POT 자료와 같은 부분기간치계열을 사용함으로써 자료의 확충, 계절성 확보, 발생빈도모형의 구축 등이 가능하다. 본 연구에서는 POT 자료의 장점을 효과적으로 빈도해석에 연계시키는 방법론으로서 POT 자료로부터 계절성을 추출하고 이를 빈도해석과 연계시켜 Bayesian 기법을 기반으로 하는 비정상성 빈도해석 모형을 구축하였다. 서울지점의 관측 자료로부터 98% Threshold를 적용하여 POT 자료를 추출하였으며, GEV 분포에 대한적합성을 검토하였다. 위치 및 규모매개변수의 계절적변동성을 Fourier 급수로 표현하고, Bayesian Markov Chain Monte Carlo 모의를 통해 매개변수들의 사후분포를 추정하였으며, 사후분포와 Quantile 함수를 이용하여 재현기간에 따른 확률강수량을 추정하였다. 계절성을 고려한 비정상성빈도해석 결과 7~8월의 비정상성 확률강수량과 기존 정상성빈도해석의 결과가 유사한 값을 나타내고 있으며 동시에 계절성을 반영한 확률강수량의 거동을 효과적으로 모의가 가능하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권10호
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• pp.776-780
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• 2009

최근 스마트폰이 유비쿼터스 컴퓨팅 구현에 적합한 기기로 떠오르면서 스마트폰에서 동작하는 개인화된 지능형 서비스에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대표적인 것이 가상 캐릭터를 이용한 것이다. 본 논문에서는 외부 상황에 따른 에이전트의 자연스러운 행동 생성을 위해 베이지안 네트워크를 이용하여 사용자의 감정 상태와 바쁨 정도를 추론한 뒤 이와 함께 OCC모델을 이용한 에이전트 자체의 감정 상태, 그리고 스마트폰에서 수집된 디바이스 상태에 기반을 두어 행동 네트워크를 이용해 행동을 선택하는 방법을 제안한다. 또한 제안하는 방법의 유용성을 검증하기 위해 사용성 평가를 시행하였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제27권4호
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• pp.439-456
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• 2007

Reinforced concrete (RC) joint shear strength models are constructed using an experimental database in conjunction with a Bayesian parameter estimation method. The experimental database consists of RC beam-column connection test subassemblies that maintained proper confinement within the joint panel. All included test subassemblies were subjected to quasi-static cyclic lateral loading and eventually experienced joint shear failure (either in conjunction with or without yielding of beam reinforcement); subassemblies with out-of-plane members and/or eccentricity between the beam(s) and the column are not included in this study. Three types of joint shear strength models are developed. The first model considers all possible influence parameters on joint shear strength. The second model contains those parameters left after a step-wise process that systematically identifies and removes the least important parameters affecting RC joint shear strength. The third model simplifies the second model for convenient application in practical design. All three models are unbiased and show similar levels of scatter. Finally, the improved performance of the simplified model for design is identified by comparison with the current ACI 352R-02 RC joint shear strength model.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제34권1호
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• pp.15-38
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• 2010

In order to predict the shear strengths of reinforced concrete beams, many deterministic models have been developed based on rules of mechanics and on experimental test results. While the constant and variable angle truss models are known to provide reliable bases and to give reasonable predictions for the shear strengths of members with shear reinforcement, in the case of members without shear reinforcement, even advanced models with complicated procedures may show lack of accuracy or lead to fairly different predictions from other similar models. For this reason, many research efforts have been made for more accurate predictions, which resulted in important recent publications. This paper develops probabilistic shear strength models for reinforced concrete beams without shear reinforcement based on deterministic shear strength models, understanding of shear transfer mechanisms and influential parameters, and experimental test results reported in the literature. Using a Bayesian parameter estimation method, the biases of base deterministic models are identified as algebraic functions of input parameters and the errors of the developed models remaining after the bias-correction are quantified in a stochastic manner. The proposed probabilistic models predict the shear strengths with improved accuracy and help incorporate the model uncertainties into vulnerability estimations and risk-quantified designs.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권4호
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• pp.1193-1215
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• 2021

The measurement of the key product quality index plays an important role in improving the production efficiency and ensuring the safety of the enterprise. Since the actual working conditions and parameters will inevitably change to some extent with time, such as drift of working point, wear of equipment and temperature change, etc., these will lead to the degradation of the quality variable prediction model. To deal with this problem, the selective integrated moving windows based principal component regression (SIMV-PCR) is proposed in this study. In the algorithm of traditional moving window, only the latest local process information is used, and the global process information will not be enough. In order to make full use of the process information contained in the past windows, a set of local models with differences are selected through hypothesis testing theory. The significance levels of both T - test and χ² - test are used to judge whether there is identity between two local models. Then the models are integrated by Bayesian quality estimation to improve the accuracy of quality variable prediction. The effectiveness of the proposed adaptive soft measurement method is verified by a numerical example and a practical industrial process.