• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.347-347
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• 2022

최근 데이터 사이언스의 비약적인 발전과 함께 다양한 형태의 딥러닝 알고리즘이 개발되어 수자원 분야에도 적용되고 있다. 이 연구에서는 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크와 BO-LSTM이라는 베이지안 최적화(BO) 기술을 결합하여 일단위 앙상블 미래 댐유입량을 projection하는 딥 러닝 모델을 제안하였다. BO-LSTM 하이퍼파라미터 및 손실 함수는 베이지안 최적화 기법을 통해 훈련 및 최적화되며, BO 접근법은 모델의 하이퍼파라미터와 손실 함수를 높은 정확도로 빠르게 최적화할 수 있었다(R=0.92 및 NSE=0.85). 또한 미래 댐 유입량을 예측하기 위한 LSTM의 구조는 Forecasting 모형과 Proiection 모형으로 구분하여 두 모형의 장단점을 분석하였으며, 본 연구의 결과로부터 데이터 처리 단계가 모델 훈련의 효율성을 높이고 노이즈를 줄이는 데 효과적이고 미래 예측에 있어 LSTM 구조에 따른 영향을 확인할 수 있었다. 본 연구는 소양강 유역, 2020-2100년 기간 동안의 미래 예측에 적용되었다. 전반적으로, CIMIP6 데이터에 따르면 10%에서 50%의 미래 유입량 증가가 발생하는 것으로 확인되었으며, 이는 미래 강수량의 증가의 폭과 유사함을 확인하였다. 유입량 산정에 있어 신뢰할 수 있는 예측은 저수지 운영, 계획 및 관리에 있어 정책 입안자와 운영자에게 도움이 될 것입니다.

• 경영과정보연구
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• 제36권1호
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• pp.1-19
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• 2017

재무정보의 신뢰성을 높이는 가장 좋은 방법 중 하나는 양질의 감사품질을 유지하는 것이다. 양질의 감사품질을 유지하는 첫 번째 단계는 감사계약체결위험을 낮추는 일일 것이다. 이에 본 연구에서는 베이지안 네트워크를 활용하여 회계법인의 속성과 감사계약체결위험간의 관계에 대해 살펴보고자 한다. 이를 위해 감사계약체결위험에 영향을 미치는 최소한의 설명변수 집합인 마코브 블랭킷을 제시하였으며, 도출된 설명변수간의 관계를 바탕으로 민감도분석을 통해 회계법인의 속성과 감사계약체결위험간의 관련성을 분석하였다. 기존의 선행연구에서 사용한 회귀분석은 독립변수와 종속변수간의 선형성을 가정하였기 때문에 독립변수간의 관계를 도출하는데 한계점이 있었다. 이에 본 연구에서는 일반 베이지안 네트워크를 바탕으로 변수간의 상호의존성을 파악하고 각 변수들이 감사품질에 영향을 미치는 감사계약체결위험에 어떠한 영향을 미치는 지를 검토하였다. 본 연구의 결과는 감독기관이 감사계약체결위험을 제대로 관리하지 못한 감사인을 사전에 식별할 수 있기 때문에 감리의 효율성을 높일 수 있다. 또한 본 연구는 감독기관이 감사품질과 관련된 회계법인의 속성을 파악함으로써 감리제도의 미비점을 개선할 수 있다는 점에서 공헌점이 있을 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.510-512
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• 2012

상황인식 서비스 분야에서 불확실한 데이터를 추론하는 것은 매우 어렵고 복잡하다. 이러한 상황정보들에서 얻어지는 데이터는 불확실성을 내포하고 있어서 불확실한 추론 결과를 초래할 수 있다. 비록 불확실성 문제들을 해결하기 위해 퍼지 이론, 뉴런 네트워크, 동적 베이지안 네트워크, 은닉 마르코프 모델과 같은 여러 종류의 방법들이 제시되었지만 이러한 방법들은 가설들을 하나의 숫자에 의해 신뢰의 정도를 표시하기 때문에 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 사용자들이 제공받는 서비스들에 대하여 만족도를 평가한 후 수집된 데이터를 활용하여 사용자들의 상관 관계를 분석한다. 그리고 Dempster-Shafer 이론을 사용하여 사용자들로부터 측정된 믿음 값을 융합한다. 이는 불확실성 값을 낮추어 추론결과의 정확성을 높이고 증거구간을 재설정하여 사용자들에게 신뢰성 있는 적응형 서비스를 제공하게 한다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권5호
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• pp.227-235
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• 2024

원자력발전소에서 디지털 계측제어 시스템 비중이 높아지면서 원자력발전소에 대한 확률론적 안정성 평가 시 소프트웨어에 대한 신뢰도 평가가 중요해졌다. 원전 소프트웨어 신뢰도 추정을 위한 방법들이 몇 가지 제안 되었지만 해당 방법의 효과적 적용을 지원하는 도구 지원이 미비하였다. 본 연구에서는 소프트웨어 개발 품질 및 검증 품질과 같은 정성적 정보와 통계적 시험 결과와 같은 정량적 정보를 활용하여 원전 소프트웨어 신뢰도를 정량적으로 측정할 수 있는 자동화 도구를 설계하였고 구현하였다. 개발된 도구를 산업용 원자로 보호 시스템 사례에 적용한 결과, 개발된 도구가 원전 소프트웨어의 신뢰성 평가를 효과적으로 지원할 수 있음을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권6호
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• pp.68-76
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• 2008

모바일 애드 혹 네트워크(MANET)는 네트워크 토폴로지의 변화로 인해 데이터 전송의 정지확률과 경로가 끊어질 확률이 높아 경로 유지가 힘들다. 이러한 MANET의 특성 때문에 안정적인 데이터 전송률을 보장하기 어렵다. 따라서 노드 간 링크의 데이터 전송률에 대한 신뢰도를 평가하고, 이에 기반을 둔 라우팅 알고리즘이 필요하다. 이에 본 논문에서는 링크 신뢰도 기반 라우팅을 다음과 같이 제안한다. 먼저 과거 정보를 사용하여 가설을 추론하는 베이지안 추론을 적용하여 노드 간 링크의 신뢰도를 측정 할 수 있는 링크 신뢰도 측정 모델을 제안한다. 또한, 노드의 흡수와 노드 간의 연결성을 고려한 기존의 OLSR 프로토콜에 추가적으로 링크 신뢰도 측정 모델을 적용한 링크 신뢰도 기반 OLSR 프로토콜을 제안한다. NS-2를 사용한 시뮬레이션 결과는 링크 신뢰도 측정 모델을 적용한 OLSR 프로토콜이 기존의 OLSR 프로토콜에 비해 전송 성공률과 안정성 측면에서 성능이 우수함을 보여준다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.21-31
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• 2012

정보 기술의 발전과 더불어 전장상황에서도 정보 시스템들의 고도화가 이루어짐으로써 적기에 대한 정보 획득 및 상황분석은 전장상황에서 주요한 요소가 되었다. 전장상황 분석의 핵심 요소인 위협평가는 피아식별을 통해 식별된 항공 정보를 가지고 해당 상황에 대한 위협치를 평가하여 무기할당에 정보를 제공하는 기술로써, 전장상황의 어느 단계 보다 확실한 정보를 요구하는 단계이다. 전장상황에서 대부분의 위협평가 데이터들은 감지된 센서 값에 의해 연산되어 전달되는데, 기존의 기법들에서 발생할 수 있는 센서 데이터들의 잘못된 연관관계 표현 및 데이터 누락은 전장상황에서의 의사결정에 혼란을 야기 시킬 수 있다. 따라서 각종 센서 데이터들의 연관 관계를 올바르게 정의하고, 센서데이터 누락에 따른 예측 불가능한 전투상황에 대한 신뢰도 높은 위협치 연산 알고리즘을 이용하는 효율적인 의사결정 위협평가 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 JDL 정보 융합 모델을 기반으로 애매모호한 관계성을 표현하는데 유리한 퍼지 이론, 데이터 습득의 불확실한 전장상황에서 위협치를 추론하고 상황에 대한 학습이 가능한 베이지안 네트워크를 하이브리드하여 새로운 위협평가 방법을 제안한다. 또, 제안된 방법을 이용하여 가상의 전장 시나리오에 따른 위협평가 결과를 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.312-312
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• 2019

지구온난화로 인하여 기상학적 변동성 증가 및 수질, 수자원, 생태계 등의 다양한 영역에 영향을 야기하고 있으며, 이를 통한 피해가 전 세계적으로 증가하고 있는 추세이다. 이에 본 연구에서는 최근 다양한 분야에서 수문학적 빈도에 영향을 미친다고 알려진 AO(Arctic Oscillation), NAO(North Atlantic Oscillation), ENSO(El $Ni{\tilde{n}}o$-Southern Oscillation), PDO(Pacific Decadal Oscillation), MJO(Madden-Julian Oscillation)등의 외부인자중 SST, MJO를 활용하여 계절단위의 수문량 정도에서 기상학적 변량과 관측유역 강수량의 관계를 정립하고 발생 가능한 24시간 지속시간 극치강수량을 모의하였다. 이를 위하여 Bayesian 통계기법을 이용한 비정상성 빈도해석모형을 근간으로 외부 기상인자에 의한 계절강수량 예측모형인 계층적 베이지안 네트워크(Hierarchical Bayesian Network, HBN)를 구축한 후 산정된 결과를 입력 자료로 하여 직접적으로 일단위 이하의 극치강수량을 상세화 시킬 수 있는 베타 모델(four parameter beta, 4PB)을 연계한 계층적 베이지안 네트워크 베타모델(Hierarchical Bayesian Network-4beta Model, HBN4BM)을 개발하여 기상변동성을 고려한 상세화 모형을 개발하였다. 여름강수량 산정 결과 한강 유역의 경우 2016년은 관측값 573.85mm, 모의 값 567.15mm를 나타내어 약 1.2%의 오차를 나타냈으며, 2017년 및 2018년은 4.5%, 6.8%의 오차에서 모의가 이루어졌다. 금강의 경우 2016년은 다른 연도에 비하여 35.2%라는 큰 오차를 보였지만 불확실성 구간에서 모의가 이루어 졌으며, 2017년 및 2018년은 0.3%, 2.1%의 작은 오차가 발생하였다. 24시간 모의 결과는 최소 0.7%에서 최대 27.1%의 오차를 나타냈으며, 평균적으로 16.4%의 오차 결과가 모의되어 모형의 신뢰성을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.333-340
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• 2019

전투 시스템은 다양한 적대적 환경에서 주어진 임무를 수행한다. 주어진 임무를 수행하는 능력을 높이기 위하여 전투 시스템의 신뢰성을 분석하는 연구가 중요하다. 대부분의 기존 연구에서는 위협을 고려하지 않거나 하나의 위협을 고려하며 구성 요소간의 종속적 관계를 고려하고 있지 않다. 본 논문에서는 전투 시스템의 기능에 대한 상실 확률을 도출하며, 이를 이용하여 신뢰성 분석을 진행한다. 제안하는 방법은 하위, 상위의 두 계층으로 나누어 분석한다. 하위 계층에서는 다양한 위협을 동시에 고려하기 위하여 FTA 기법을 이용하여 구성 요소별 고장 확률을 도출한다. 상위 계층에서는 하위 계층에서 도출된 구성 요소의 고장 확률을 이용하며 구성 요소간의 종속적 관계를 고려하기 위해 BBN을 이용하여 기능의 상실 확률을 분석한다. 제안하는 방법을 이용하면 다양한 위협을 동시에 고려하면서 구성 요소간의 종속적 관계에 대한 분석이 가능하다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.59-73
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• 2016

지하 수송에 대한 수요가 증가함에 따라 도로터널 사용자와 운영자는 다양한 원인에 의한 위험에 노출되어 있으며, 주요 원인은 각각 사고 이벤트가 될 수 있는 교통상황이다. QRA(정량적 위험평가)의 중요성은 도로터널의 안전성을 정량화하고, 다수의 이해관계자들의 관점(용량, 신뢰성, 가용성, 유지보수 및 안전)에서의 요구조건에 밸런스를 유지하려는 의도에서 커지기 시작했다. 위험평가에 사용되는 고전적 방법은 ETA, FTA이지만, 변수의 다양함과 상호관계를 반영하지 못한다는 이유에서 이 방법들은 상대적으로 단순한 경우에만 적용할 수 있다. 특정위험평가에 필요한 객체, 이벤트, 결과 및 가정, 경계조건 등의 총체는 도로 터널시설 위험평가를 위해 필수적인 내용으로 관찰되어야 하는 시스템을 만들고, 정보, 데이터, 모델 등 관련 항목들이 그 시스템을 서술하게 된다. 시스템은 위험모델에 기반한 계층적 지표들을 사용하여 모델링되고 분석되며, 시스템의 모든 가능한 구성은 지표의 적절한 선택을 통하여 표현될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 일반터널에서뿐만 아니라 복층터널 같은 복합적인 지하시스템 변수들간의 상호의존성을 고려하여 정량화할 수 있는 베이지안 네트워크를 근거로 한 정량적 위험평가방법을 소개한다.