• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.238-243
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• 2006

베이지안 네트워크는 주어진 변수들 사이의 확률적 의존성을 분석하는 데에 널리 사용되어지고 있는 모델이다. 이러한 베이지안 네트워크의 활용에 있어서 베이지안 네트워크의 확실성을 분석하는 방법의 필요성이 대두되어지고 있다. 특히 규모가 큰 베이지안 네트워크 모델을 특정하는 상황에서 주어질 수 있는 학습 데이터의 수가 제한되는 경우나, 주된 관심사가 베이지안 네트워크의 일부 부분에 한정되는 경우에 베이지안 네트워크의 확실성에 대한 분석은 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는, 베이지안 네트워크에 존재할 수 있는 불확실성을 언급한 후, 베이지안 네트워크 내의 변수들이 갖는 확률분포의 분산을 이용해 베이지안 네트워크의 불확실성을 정의하는 방법을 제안한다. 간단한 베이지안 네트워크의 예시 모델을 이용하여 제안된 베이지안 네트워크의 불확실성 분석 방법이 유용할 수 있음을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.419-422
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• 2010

사용자와 환경의 변화에 적응하기 위해서 베이지안 네트워크의 다양한 학습 방법들이 연구되고 있다. 기존의 많은 학습방법에서는 학습 데이터로부터 통계적 방법을 통해서 베이지안 네트워크 모델을 학습하는데, 이러한 접근 방법은 학습 데이터를 수집하기 어려운 문제에 적용하기 힘들며, 사용자의 의도를 데이터의 패턴들로만 학습하므로 직접적으로 사용자의 의도를 반영할 수 없다. 본 논문에서는 대화에 기반하여 사용자의 의도를 직접적으로 수집하고, 이로부터 베이지안 네트워크의 파라메터를 학습하는 방법을 연구한다. 제안하는 방법에서는 사용자와의 대화를 통해서 현재의 모델의 잘못된 점 혹은 개선점을 직접적으로 입력 받고, 이를 바탕으로 베이지안 네트워크 모델을 수정하여 데이터의 수집 없이 빠른 시간에 사용자가 원하는 모델을 학습 할 수 있다. 기존의 통계적 기법을 이용한 대표적인 베이지안 네트워크 파라메터 학습 방법인 최대우도 추정(Maximum Likelihood Estimation; MLE) 방법과 제안하는 방법을 비교하여 제안하는 방법의 유용성을 확인한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.550-552
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• 2005

유비쿼터스 환경의 발달과 함께 모바일 장비에서 수집되어지는 컨텍스트 로그를 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존의 컨텍스트 정보를 사용한 연구는 사용자 모델링에 그 초점을 맞추거나 단순하게 수집된 정보를 정리하여 한눈에 알아보기 쉽게 보여주는 정도에 그치고 있다. 본 논문에서는 사용자에게 새로운 서비스를 제공하기 위한 방법으로서 모바일 컨텍스트 로그와 외부 센서를 통해 정보를 수집하여 학습한 베이지안 네트워크를 이용하여 랜드마크를 찾아내는 예측 모델을 제안한다. 베이지안 네트워크 설계는 사전에 수집된 컨텍스트 정보를 요일과 주별로 분류하여 각각에 대한 베이지안 네트워크를 cross validation하여 랜드마크 예측에 대한 정확도를 평가하였다. 그리고 분류에서 가장 많이 사용하고 있는 SVM 방법을 사용하여 제안한 방법과의 성능을 비교평가하였다. 랜드마크 예측에 대한 정확도는 주간별로 설계한 베이지안 네트워크보다 요일별로 설계한 베이지안 네트워크가 랜드마크를 예측하는데 정화도가 높음을 확인하였고, 베이지안 네트워크를 사용한 방법이 SVM을 사용한 방법보다. 예측에 한 정확성이 우수하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.226-228
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• 2004

베이지안 네트워크는 불확실한 상황을 모델링하기 위한 확률 기반의 모델이다. 베이지안 네트워크의 구조를 자동 학습하기 위한 연구가 많이 있었고, 최근에는 진화 알고리즘을 이용한 연구가 많이 진행되고 있다. 그러나 대부분은 마지막 세대의 가장 좋은 개체만을 이용하고 있다. 시스템이 요구하는 다양한 요구조건을 하나의 적합도 평가 수식으로 나타내기 어렵기 때문에, 마지막 세대의 가장 좋은 개체는 종종 편향되거나 변화하는 환경에 덜 적응적일 수 있다. 본 논문에서는 적합도 공유 방법으로 다양한 베이지안 네트워크를 생성하고, 이를 베이즈 규칙을 통해 결합하여 변화하는 환경에 적응적인 추론 모델을 구축할 수 있는 방법을 제안한다. 성능 평가를 위해 ALARM 네트워크에서 인공적으로 생성한 데이터를 이용한 구조 학습 및 추론 실험을 수행하였다. 다양한 조건에서 학습된 네트워크를 실험한 결과, 제안한 방법이 변화하는 환경에서 더욱 강건하고 적응적인 모델을 생성할 수 있음을 확인한 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.277-280
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• 2007

무선통신의 발달에 따라 모바일 장비 기반의 이동성을 고려한 서비스에 관한 연구가 활발하다. 모바일 장비는 제한된 화면크기, 부족한 리소스 등의 한계와 함께 사용자의 이동 중에 발생하는 이벤트를 처리해야 한다는 문제가 있기 때문에, 사용자에게 친숙한 인터페이스와 개별화된 추천 서비스가 요구된다. 본 논문에서는 사용자의 선호도를 반영한 베이지안 네트워크를 이용하여 모바일 장비에서 개인화된 추천 시스템을 개발한다. 실시간으로 변화하는 환경에 적응하도록 네트워크를 설계하기 위하여 전문가에 의해 구조를 설계하고, 수집된 사용자 로그를 바탕으로 파라메터를 학습하여 베이지안 네트워크 모델을 생성한 후, 학습된 모델 기반의 추론결과를 실제 컨텐츠와 비교하여 시스템에 매핑시킴으로써 사용자에게 추천한다. 실제 신촌지역 음식점 추천을 대상으로 실험한 결과, 그 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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• pp.1-3
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• 2006

대사증후군은 당뇨병, 고혈압, 복부 비만, 고지혈증 등의 질병이 한 개인에게 동시에 발현하는 것을 말하며, 최근 경제여건의 향상 및 식생활 습관의 변화와 함께 우리나라에서도 심각한 문제가 되고 있다. 한편 불확실성의 처리를 위해 많이 사용되는 베이지안 네트워크는 사람이 분석 가능한 확률 기반의 모델로 최근 의학분야에서 질병의 진단이나 예측모델을 구성하기 위한 방법으로 유용하게 사용되고 있다. 베이지안 네트워크의 구조를 학습하는 대표적인 알고리즘인 K2 알고리즘은 속성이 입력되는 순서의 영향을 받으며, 따라서 이 또한 하나의 주제로써 연구되어 왔다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 베이지안 네트워크에 입력되는 속성 순서를 최적화하며 이 과정에서 의학지식을 적용해 효율적인 최적화가 가능하도록 하였다. 제안하는 모델을 통해 1993년의 데이터를 가지고 1995년의 상태를 예측하는 분류 실험을 수행한 결과 속성 순서 최적화 후에 이전보다 향상된 예측율을 보였으며 또한 다층 신경망, k-최근접 이웃 등을 이용한 다른 모델보다 더 높은 예측율을 보였다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2001년도 종합학술발표회논문집
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• pp.269-272
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• 2001

본 논문에서는 베이지안 네트워크와 통합 감사자료를 이용하여 시스템 사용자에 대한 비정상행위를 탐지하고 분석하는데 효과적인 모델을 제안하고자 한다. 이를 위해 리눅스 시스템에서의 여러 가지 감사자료들을 통합한 감사자료로부터 사용자의 행위에 대해 베이지안 네트워크로 구성하고자 한다. 베이지안 네트워크를 구성할 때 효율적인 학습이 가능한 Sparse Candidate 알고리즘을 적용하고, 감사자료의 일부가 결여되어 있는 경우에도 추론이 가능하도록 MCMC(Markov Chain Monte Carlo)의 일종인 Gibbs Sampling 방법을 적용한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.349-351
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• 2002

베이지안 네트워크는 변수들간의 원인-결과 관계를 확률적으로 모델링하기 위한 도구로서 소프트웨어 사용자의 목적을 추론하기 위해 널리 이용된다. 행동기반 로봇 설계는 반응적(reactive) 행동 모듈을 효과적으로 결합하여 복잡한 행동을 생성하기 위한 접근 방법이다. 행동의 결합은 로봇의 목표, 외부환경, 행동들 사이의 관계를 종합적으로 고려하여 동적으로 이루어진다. 그러나 현재의 결합 모델은 사전에 설계자에 의해 구조가 결정되는 고정적인 형태이기 때문에 환경의 변화에 맞게 목표를 변화시키지 못한다. 본 연구에서는 베이지안 네트워크를 이용하여 현재 상황에 가장 적합한 로봇의 목표를 설정하여 유연한 행동선택을 유도한다. Khepera 이동로봇 시뮬레이터를 이용하여 실험을 수행해 본 결과 베이지안 네트워크를 적용한 모델이 상황에 적합하게 목적을 선택하여 문제를 해결하는 것을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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• pp.220-222
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• 2006

분산 어플리케이션은 동시에 여러 사용자가 각기 다른 환경에서 동기화된 프로세서를 사용하기 때문에 일정 한 성능을 유지하는 것이 무엇보다 중요하다. 진단엔진은 시스템을 진단하여 시스템 결함의 원인을 발견하여 시스템이 자가치료가 가능하게 한다. 적응형 미들웨어는 진단엔진을 사용해서 분산 어플리케이션이 로컬환경에 맞는 고른 서비스를 유지 할 수 있도록 한다. 본 논문은 베이지안 네트워크를 사용한 적응형 미들웨어의 진단엔진을 제안한다. 베이지안 네트워크는 상황인지분야에서 널리 사용되는 추론기법으로서, 수집 된 데이터를 통해서 그 구조를 학습하고 데이터를 증거 값으로 시스템 진단을 한다. 본 논문은 실험 대상자로부터 윈도우시스템에서 두 시간 동안 데이터를 수집하여 한 시간은 베이지안 네트워크 학습에 사용하고, 나머지는 베이지안 네트워크 성능평가에 사용하였다. 실험 결과 학습된 두 개의 베이지안 네트워크 모델은 각각 95.41%, 99.77%의 정확성을 보였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권12호
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• pp.1334-1341
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• 2016

최근 지능형 스마트 디바이스의 눈부신 발전과 사용으로 개발 단계의 소프트웨어 결함 관리의 중요성이 부각되고 있다. 효과적 결함 관리를 위해 소프트웨어 메트릭을 토대로 많은 결함 예측 모델 연구가 수행되고 있지만, 결함 예측 모델 연구 성과가 널리 확산되지는 못하고 있다. 본 논문에서는 결함 존재 유무에 관한 이진적 결함 예측 모델의 제약을 극복할 수 있도록, 베이지안 네트워크 기반 확률적 소프트웨어 메트릭 관리 방법을 제안한다. 제안 모델은 소프트웨어 메트릭을 활용하여 베이지안 네트워크를 구성하고, 이를 토대로 베이지안 추론을 수행하여 리팩토링을 위한 개선점을 식별할 수 있는 모델이다. 코드 리팩토링을 통해 소스 코드가 개선되면 관련 메트릭 측정값 또한 변하게 된다. 제안 모델은 리팩토링을 통한 메트릭의 개선으로 얻을 수 있는 결함 제거 효과를 확률 값으로 제시해준다. 따라서 이진 값 형태의 확정성을 극복할 수 있으며, 불확정적인 확률 값으로 의사결정의 유연성을 확보할 수 있을 것이다.