• 한국수자원학회논문집
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• 제54권1호
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• pp.1-13
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• 2021

베이지안 기법은 수자원을 포함한 다양한 분야에서 매우 유용한 통계적 도구로 이용되고 있다. 이에 본 연구에서는 베이지안 통계학에 대해 그 배경을 고찰하고, 수자원 분야에 적용된 사례를 소개하였다. 먼저, 베이지안 통계학의 탄생에서부터 현재에 이르기까지의 발전 과정과 이에 기여한 베이지안 통계학자들의 업적 등을 정리하였다. 다음으로 베이지안 기법의 근간이 되는 베이즈 정리의 유도 과정을 제시하고, 베이즈 정리의 세 요소인 사전분포, 우도함수, 사후분포의 역할에 대해 설명하였다. 또한, 베이지안 통계학이 가지는 고유한 특징과 장점에 대해 정리하였다. 마지막으로 수자원 분야에 베이지안 기법이 적용된 사례를 여러 범주로 나누어 정리하였다. 베이지안 기법은 정보 및 빅데이터의 활용이 커짐에 따라 수자원 분야에서 더욱 유용하게 적용될 것으로 전망된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.22-22
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• 2015

가뭄은 적시에 경보해야 하는 홍수와 달리 진행속도가 느리고 시간적으로 대처할 여유가 있어 진행중일지라도 미리 감지만 한다면 그 피해를 최소화할 수 있다. 이로 인해 미국 등 수문기상 선진국에서는 수문기상 장기예보자료로부터 가뭄전망정보 생산기술을 개발하였으며, 특히 가뭄전망의 정확도 향상을 위해 여러 통계적 보정기법을 적용하고 있다. 국내의 경우 기상청에서 가뭄전망을 목적으로 2011년에 수치예보모델을 이용하여 가뭄전망정보를 생산한바 있으나, 전망정보의 불확실성 문제로 가뭄예보에 활용하는데 한계가 있어 이를 개선할 수 있는 기술개발이 요구되는 실정이다. 본 연구에서는 기후예측자료를 이용하여 가뭄전망정보 생산기술을 개발하고 정확도 개선을 위해 베이지안 기법을 연계하였다. GloSea5 (Global Seasonal forecast model 5) 장기예보자료를 이용하였으며, 베이지안 기법을 통해 과거 관측자료에 대한 사전분포, 모델의 전망정보로부터 우도함수를 유도하여 최종 사후분포를 추정하였다. 베이지안 기법 적용 전 후에 따른 가뭄지수를 산정하였다. 관측자료 기반의 가뭄지수와의 비교분석을 통해 선행기간 및 계절별 가뭄예측 성능을 평가하였으며, 실제 가뭄기간 동안에 가뭄의 재현성을 지역별로 분석하였다. 장기예보자료만을 활용한 기존 가뭄전망에서는 관측 자료가 포함된 1개월 전망에서도 불확실성이 매우 높았지만 베이지안 기법 적용으로 가뭄전망의 정확도가 크게 개선되었다. 특히, 1, 2개월 전망의 시계열 가뭄지수가 관측기반의 가뭄지수의 거동과 매우 유사하게 나타났으며, 지역별로도 베이지안 기법 적용시 실제 가뭄피해 상황을 적절히 재현하는 것으로 나타났다. 국내 가뭄예보에 있어 기후예측정보를 단순활용하기 보다는 베이지안과 같은 통계적 보정기법을 이용하여 가뭄전망정보를 생산하는 것이 바람직하며, 본 연구에서는 가뭄예보업무에 활용될 수 있도록 베이지안 기법에 대한 검증 및 평가를 지속적으로 수행할 계획이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.109-109
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• 2020

본 연구에서는 댐 운영 전과 후의 유출 특성 변화를 평가하는 데 베이지안 기법을 이용하였다. ROM과 같은 댐 운영은 자연유량(유입량)에 대해 주어진 방법을 적용하여 수행하는 일종의 조정(수정) 과정이다. 이 과정은 무작위 변량에 해당하는 유입량을 대상으로 하며, 그 과정의 결과로 역시 유출량이라는 무작위 변량이 생성된다. 기 확정된 또는 고정된 조정(수정) 과정은 일정한 함수로 표현 가능하다. 결과적으로 이 과정은 사전확률에 우도함수를 적용하여 사후확률을 유도하는 것과 같다. 즉, 베이지안 기법의 적용과정과 다르지 않다. ROM으로는 일정률, 일정량, 일정률-일정량 ROM(Rigid ROM) 세 가지를 고려하였다. 각 ROM별 방류 특성을 고려하여 우도함수를 결정하면, 베이지안 기법을 적용하여 사후분포, 즉, 방률량의 분포함수를 유도할 수 있다. 베이지안 기법을 적용하여 유도된 결과는 ROM을 적용하여 직접 모의한 결과와 비교함으로써 검증된다. 본 연구에서는 대상 댐으로 안동댐을 선정하였으며, 안동댐에서 관측된 2010년부터 2019년까지의 10년치 유입량 자료를 이용하였다. 즉, 2010년부터 2019년까지의 안동댐 유입량 자료는 댐 운영 이전의 유출특성을 대변하고, 모의된 유출량은 댐 운영 이후의 유출특성을 대변한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.129-137
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• 2008

본 논문에서는 기존의 베이지안 필터링 방식에서 발생하는 긍정 오류를 줄이기 위한 개선된 베이지안 필터링 기법을 제안한다. 기존의 베이지안 필터링 방식에서는 이메일 서버에서 학습한 DB를 일괄적으로 개별 사용자들에게 적용한다. 또한 수신 이메일 위주의 학습 방식은 양질의 정상 DB를 학습하는데 어려움을 준다. 이러한 문제로 인해 기존의 베이지안 필터링 기법에서는 정상 이메일을 스팸 이메일로 판단하는 긍정 오류가 발생한다. 제안 기법에서는 사용자의 송신 이메일을 양질의 정상 DB 정보로 판단하여 베이지안 정상 DB에 자동으로 학습한다. 뿐만 아니라 개별 사용자에게 독립적인 베이지안 DB를 제공하여 사용자 개개인의 이메일 송 수신 특성을 고려한 필터링 서비스를 제공한다. 제안 기법은 기존의 베이지안 필터링 기법보다 필터링의 정확성에서 평균 3.13% 향상된 결과를 보인다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.305-308
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• 2005

시각 센서를 이용한 환경 및 상황 인식은 로봇의 자동화된 행동을 위해서 매우 중요하다. 실제 환경에서 사람은 주위를 인식할 때 여러 단계의 인식과정을 거친다. 효율적이고 정확한 환경 인식을 위해서는 지능형 로봇의 인식 또한 사람의 인식과정과 같이 다단계로 이루어져야 한다. 또한 실제 환경은 유동적이며 많은 불확실성을 가지고 있으므로 불확실한 상황에 강인한 인식 방법이 필요하다. 이러한 불확실성을 내포한 환경 및 상황 인식에는 베이지안 네트워크를 이용한 인식이 강인하나 복잡한 환경을 하나의 베이지안 네트워크로 인식하는 것은 어렵다. 이 논문에서는 복잡하고 불확실한 환경 인식을 위한 여러 베이지안 네트워크를 사람의 인식과 같은 다단계의 인식 과정으로 구성된 행동 네트워크 기반으로 결합하는 앙상블 기법을 제안한다. 불확실한 상황을 적용한 환경 실험과 로봇 시뮬레이터를 이용한 로봇 실험으로 베이지안 네트워크 앙상블 기법이 환경 인식에 효과적인 것을 확인할 수 있었다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2013년 춘계학술대회
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• pp.517-531
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• 2013

보증 데이터를 통해 제품의 수명 및 형상모수를 추정할 때 최우추정법과 같은 전통적인 통계 분석방법(Classical Statistical Method)을 많이 사용하였다. 그러나 전통적인 통계 분석방법을 통해 수명과 형상모수의 추정 시 표본의 크기가 작거나 불완전한 경우 추정량의 신뢰성이 떨어진다는 단점이 있고 또 누적된 경험과 과거자료를 충분히 이용하지 못하는 단점도 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 모수의 사전분포를 가정하는 베이지안(Bayesian) 기법의 적용이 필요하다. 하지만 보증 데이터분석에 있어서 베이지안 기법을 이용한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 수명분포가 와이블 분포를 갖는 보증데이터를 활용하여 모수 추정의 효율성을 비교 분석하고자 한다. 이를 위해 와이블 분포의 모수가 대수정규분포를 따르는 사전분포를 갖는 베이지안 기법과 전통적 통계기법인 생명표법(Actuarial method)을 활용하여 추정량을 도출하고 비교 분석하였다. 이를 통해 충분한 관측 데이터를 확보할 수 없는 경우에 베이지안 기법을 이용한 보증 데이터 분석방법의 성능을 확인하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제53차 동계학술대회논문집 24권1호
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• pp.71-72
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• 2016

베이지안 알고리즘은 추론 분야에서 오랜 기간 사용되어 왔다. 하지만 기본적인 베이지안 네트워크 이론만으로는 다양한 도메인에 적합한 추론 기능을 제공할 수 없기 때문에, 도메인의 특성에 맞는 알고리즘이 적용된 다양한 추론 기법들이 연구되어왔다. 본 논문에서는 실시간 지능화 서비스를 위하여 특정 도메인 영역에 대하여 자동으로 적합한 베이지안 네트워크 알고리즘을 선별하는 기법을 제안한며, 해당 기법의 적합도를 평가하기 위해서 수학적인 모델링과 추론 알고리즘 선택 기법에 대해 서술한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2007년도 추계학술대회 및 제23회 정기총회
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• pp.65-67
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• 2007

기존 선박사고 자료를 이용하여 향후 발생 가능한 선박사고의 확률을 계산하기 위한 이론과 프로그램 및 실험결과를 나타낸다. 기본적으로 베이지안 기법을 적용하여 다양한 사고의 원인과 결과 사이에 발생하는 인과관계를 통계적 기법으로 다양한 사고들이 발생할 수 있는 사고 확률을 계산하였다. 계산을 위하여 프로그램을 개발하고, 이 프로그램을 이용하여 제안한 방법의 유용성을 검증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.241-243
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• 2006

불확실성이 존재하는 대용량의 데이터에서의 추론과 각 특성들 간의 상관관계를 파악하기 위해서 사용되는 기법이 베이지안 네트워크 학습 방법이다. 본 논문에서는 베이지안 네트워크 학습 방법에서 발생할 수 있는 NP-Hard문제를 해결하게 위한 효율적인 탐색 기법을 구현하여 실제 네트워크 학습에서 적용시키고, 어떻게 개선되는지 알아본다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.303-303
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• 2018

안정적인 수자원 운용을 위해서는 정확한 유량예측 기술이 필요하다. 본 연구에서는 유량예측 정확도의 개선을 위해 베이지안 추론(Bayesian inference) 기법과 앙상블 유량 예측(Ensemble Streamflow Prediction, ESP) 기법의 결합을 통한 새로운 유량예측 기법(Bayesian ESP)을 제안하였다. ESP를 통한 유량 예보 앙상블은 베이지안 추론의 사전정보로 활용되며, 관측 유량과 ESP 전망 결과의 선형관계를 통해 우도함수가 추정된다. 우도함수는 관측 유량이 존재하는 과거 기간에 대한 ESP를 수행한 후 예보 시점의 관측 유량(concurrent observed flow)과 선행 관측 유량(lagged observed flow)과의 다중선형회귀 모형을 통해 추정된다. 사전정보와 우도함수는 정규분포로 가정되며, 따라서 최종 유량예측인 사후정보 역시 정규분포함수로 산정되게 된다. Bayesian ESP은 ESP에서 발생하는 강우-유출모형 오차의 개선을 통해 수문예측의 정확도를 개선하게 되며 정규분포함수로 최종 결과가 산정되므로 확률예보 형태의 수문 전망도 가능하다. 본 기법을 전국 35개 댐 유역에 시범적용을 한 결과, 모든 유역에서 기존 ESP 기법 대비 수문예측 정확도의 개선을 가져왔으며, 우도함수 추정에 있어 선행 유량의 포함 여부가 수문 예측 정확도의 추가적인 개선을 가져왔다. 본 기법은 주간 예보부터 계절 예보까지 탄력적으로 구축이 가능하며 적용 결과 리드 타임이 길어질수록 예측 능력이 감소되었지만 전체 구간에 있어서 Bayesian ESP 기법이 가장 우수한 예측 정확도를 보여주었다.