본 논문에서는 인과관계 지식의 표현과 추론에 가장 대표적으로 사용되는 퍼지인식도(FCM, Fuzzy Cognitive Map)와 베이지안 신뢰 네트워크(BBN, Bayesian Belief Network)를 구조적으로 분석한다. 퍼지인식도와 베이지안 신뢰 네트워크는 의사 결정을 지원하는데 중요한 인과관계 지식을 표현하고 추론하는데 사용되는 가장 대표적인 프레임워크이지만 인과관계 지식응용 영역에서 두 프레임워크의 역할에 대한 구조적 비교 연구는 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 두 프레임워크의 구조적 비교를 통해 퍼지인식도와 베이지안 신뢰 네트워크의 중요한 특징들을 추출하고, 이를 통해 인과 지식 공학에서 어떻게 퍼지 인식도와 베이지안 신뢰 네트워크가 이용되어야 하는지를 보인다. 인과관계 지식의 표현과 추론의 과정을 평가하는데 비교 평가를 위한 항목으로서 본 논문에서는 사용성, 표현력, 추론능력, 정형화와 완결성이 사용되었다.
센서와 모바일 기술의 발달로 인해 다양한 센서에서 수집된 스트림 데이터를 처리하는 연구들이 많이 수행되고 있다. 다차원 속성의 스트림 데이터는 센서에서 주기적으로 수집되어 버퍼링 후 처리되기 때문에 기존의 투플 기반의 데이터 분류 기법에 적합하지 않다. 따라서 이 논문에서는 윈도우 기반의 스트림 데이터 분류를 위해 각 속성의 평균과 표준편차 값을 이용하여 투플 기반으로 변환하는 기법을 제안한다. 제안된 기법의 타당성은 투플 기반 데이터 분류 기법(의사결정트리, 단순 베이지안 분류기, 베이지안 신뢰 네트워크)에 의한 정확도 측정에 기반 한다. 로봇에서 수집된 센서 데이터를 이용한 실험 결과, 높은 정확도로 제안된 기법이 타당함을 증명하였으며 베이지안 신뢰 네트워크 기법이 다른 기법에 비해 우수함을 발견하였다.
임베디드 기술의 발전과 유비쿼터스 환경이 점차 확산되면서 상품의 유통 과정이 다양하게 변화되고 있다. 상품에 대한 소비자의 요구는 생산정보를 직접 확인하고 상품을 구매할 수 있도록 하여 다양한 문제 발생시 원산지와 유통경로를 추적할 수 있는 이력 추적 관리 시스템(Traceability Management System)이 요구되고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 상품에 대한 신뢰성을 향상시키고 생산자의 정보 및 제조, 유통과정을 소비자가 추적할 수 있도록 베이지안 네트워크를 이용하여 상품의 이력추적관리 방법을 제안하고 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.
다중프로세서 시스템의 상호연결 네트워크는 주로 다중버스 구조, 십자막대 스위치 구조 또는 다중포트 접속 기억구조로 연결되고 있는데, 본 연구에서는 다중포트 접속 기억구조를 하는 다중프로세서 시스템 상에서 정상적으로 전체 시스템과 다중처리 시스템이 작동할 확률인 시스템 신뢰도와 다중처리 시스템 신뢰도를 추정하는 방법으로서, 미리 알려진 사전정보를 이용하여 좀더 정확하고 유효성이 뛰어난 신뢰도 추정량을 구하는 베이지안 방법을 제안한다.
모바일 기기에서 얻을 수 있는 로그 데이터는 다수의 유의미한 정보를 담고 있다. 그러나 모바일 기기의 연산능력 제약과 정보 분석 자체의 어려움 등으로 상황정보를 활용한 모바일 에이전트의 구현이 쉽지 않다. 본 논문에서는 제한적인 모바일 플랫폼에서 효율적인 상황인지를 위한 베이지안 네트워크 용용 기법을 제안한다. 베이지안 네트워크는 다수의 세부 모듈로 구성되며, 모듈간 인과성은 가상증거를 통해 보존된다. 각 모듈은 이전 증거값과 추론결과를 저장하고, 현재 증거값과 비교하여 전체 네트워크에 변화를 주는 경우에만 선택적으로 추론을 수행한다. 다양한 수집 주기의 모바일 데이터를 이용한 추론결과의 신뢰성을 높이기 위해 기억감소함수를 이용하여 결과를 보정하는 방법을 살펴본다. 마지막으로 실제 모바일 환경에서의 실험을 통해 제안하는 방법의 유용성을 확인한다.
얼굴 동작을 효과적으로 인식하는 방법을 제안하고자 한다. 얼굴 동작은 얼굴 표정, 얼굴 자세, 시선, 주름 같은 얼굴 특징이나 얼굴 행동 등으로 표출될 수 있다. 이러한 표출된 정보들은 얼굴 동작이 다양하고 명확하지 않아 연구 진행에 많은 어려움이 있다. 그러므로, 본 논문에서는 얼굴 동작을 묘사하는 FACS를 기반으로 하여 시각적 관찰에 의해 주요한 얼굴 동작을 표현하고, 베이지안 네트워크를 통하여 여러 정보를 분석 융합하여 얼굴 행동을 추론 할 수 있도록 하였다. 베이지안 네트워크의 하향식 추론으로 시각 정보를 선택 할 수 있고, 관측된 현상을 토대로 상향식 추론 하여 얼굴 동작의 신뢰 전파를 통하여 분류 인식한다.
지능형 로봇 에이전트 기술이 발전하면서 서비스 질을 높이기 위한 방법으로 컨텍스트의 활용성이 부각되고 있다. 하지만 컨텍스트 분류 기술들은 아직까지 초기 개발 단계이며 다양한 방법들이 시도되고 있다. 본 논문에서는 전문가의 지식과 학습된 지식을 함께 적용할 수 있고 사람이 그 내용을 이해하기 유리한 베이지안 네트워크(BN)를 이용한 컨텍스트 분류 방법을 제안한다. 일반적인 BN 구조 학습에 사전 지식 및 방향성, 연결 관계 범위를 부여할 수 있는 제한(Constraint)을 적용한 효율적인 컨텍스트 분류 방법을 소개하고, 몇 가지 비교 실험을 통해 기존 방법에 비해 전문가의 개입이 줄어들고 좀 더 신뢰성 있는 컨텍스트 분류기를 얻을 수 있음을 보인다.
결함 지역화는 관찰된 결함의 근본 원인을 자동 인식 하는 것이 가능하기 때문에 규모가 큰 분산시스템에서 중요 역할 수행하며 시스템의 신뢰성 개선을 위해 시스템의 관리와 제어가 가능한 자가 관리를 지원한다. 결함 지역화를 지원하는 기존 연구들은 유비쿼터스 환경에서 베이지안 네트워크와 같은 인공지능 기술들을 주로 사용하여 진단과 예측 기능 중 하나만을 고려하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 시스템의 신뢰성 개선을 위해 실시간 시스템 성능 스트림에 대한 학습을 통해 자가관리를 위한 확률적 의존 분석을 기반으로 하는 결함 지역화 방법을 제안하여 진단과 예측기능을 동시 제공한다. 학습 방법으로 베이지안 네트워크 알고리즘을 사용하여 각종 관련된 요소들을 연결함으로써 네트워크를 생성하고 확률적 의존 관계를 통해 귀납적과 연역적 추론기능을 제공한다. 베이지안 네트워크의 구성은 노드들간의 연관성을 찾아내는 것이 중요하기 때문에 그것을 구성하는 인자의 개수가 많은 경우 노드 순서 리스트를 추출하는 사전처리 과정이 필요하다. 따라서 전체 모델링 프로세스에 대한 개선이 요구된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 발생한 문제와 관련성이 높은 노드 순서 리스트를 추출하는 방법을 제공한다. 구조 학습을 지원 하는 사전처리 방법을 통해 다양한 문제 영역에서의 학습 효율성을 높이며 학습에 필요로 되는 시간을 줄인다. 제안 방법론을 통해서 시스템의 자원 문제를 신속하고 정확하게 진단하는 것이 가능하며, 관찰된 정보를 기반으로 실행 중에 발생되는 잠재적인 문제를 예측하는 것이 가능하다. 시스템 성능 평가 영역에서 제안 방법론을 적용한 시스템 성능 분석을 기반으로 진단, 예측의 효율성과 정확성을 평가하여 제안 방법론의 유효성을 입증하였다.
최근 우리나라에서 빈번하게 발생되는 가뭄으로 인하여 많은 피해가 발생하고 있으며, 이에 대한 사전대응의 필요성이 커지고 있다. 가뭄에 대한 효과적인 사전대응을 위해서는 신뢰성 있는 가뭄 예측 정보가 필수적이다. 본 연구에서는 수문학적 가뭄에 대한 확률론적 예측을 수행하기 위하여 가뭄의 전이현상을 베이지안 네트워크 모형에 반영하였다. 가뭄의 전이현상을 고려한 베이지안 네트워크 기반의 가뭄 예측 모형(PBNDF)은 과거, 현재, 미래에 대한 다중 모형 앙상블 예측결과와 가뭄전이 관계를 결합하여 새로운 수문학적 가뭄 예측 결과를 생산하도록 구축되었다. 본 연구에서 PBNDF 모형은 파머수문학적 가뭄지수를 활용하여 낙동강 유역의 10개 지점을 대상으로 가뭄을 확률적으로 예측하는데 적용되었다. PBNDF 모형의 ROC 분석 결과 ROC 점수가 0.5 이상의 유의한 결과를 나타내 실제 예측 모형으로 활용가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 기존에 개발된 모형(지속성 예측, 베이지안 네트워크 예측 모형)과 평균제곱오차의 제곱근(RMSE), 기술 점수(SS)를 활용하여 비교를 수행하였으며, 그 결과 PBNDF 모형의 RMSE는 상대적으로 낮은 값을 가지며, SS는 약 0.1~0.15 정도 높은 것으로 나타나 예측성능이 향상되었다는 것을 확인할 수 있었다.
위협평가는 전장상황을 인지하여 아군의 자산을 보호하고 무장 할당의 효율적 의사결정에 도움을 줄 수 있는 기술로서, 교전을 실시할 트랙들에 대한 우선순위를 결정하는 알고리즘이다. 즉, 다 표적 교전상황에서의 신속한 의사결정을 도와 아군의 피해를 최소한으로 하고 적군에 대한 공격을 최대한으로 하는 것을 목적으로 한다. 위협평가에 이용되는 위협치 산출은 전장에서 발생하는 센서 데이터들을 통해 연산된다. 그러나 전장상황은 예측 불허하고 다양한 변수가 일어날 가능성이 높으므로 이러한 데이터들의 변질 및 유실은 위협평가를 통한 의사결정에 혼란을 더할 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 불완전한 몇 몇 데이터만을 가지고도 신뢰도 높은 결과를 산출하는 데 유리한 베이지안 네트워크의 추론기능과 전장 환경변화에 네트워크의 적응을 가능하게 해주는 학습기능을 위협평가 분야에 적용하여 보다 견고한 위협치를 산출할 것을 제안하여 실험을 통해 이에 대한 성능을 입증하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.