• 대한토목학회논문집
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• 제38권4호
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• pp.505-516
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• 2018

교량 유지관리 전략 수립 시 현재 상태를 기반으로 미래 상태를 예측할 수 있어야 하며, 상태예측모델의 신뢰도가 높아질수록 효과적인 유지관리 의사결정이 가능하다. 그러나 인력기반 반복 주기적인 현행유지관리는 관리자가 목표하는 관리(등급)수준의 교량 상태를 정확히 예측하지 못해서 막대한 보수 보강비용이 발생될 가능성이 있고, 합리적인 유지관리 의사결정을 도모하는데 어려움을 겪는다. 이에 따라 본 논문에서는 국내 교량 점검 이력 데이터를 이용하여 불확실성을 고려한 교량 부재별 대표 상태예측모델을 개발하고, 개발된 상태예측모델을 실제 유지관리 대상 교량에 보다 높은 정확도로 적용 가능한 베이지안 업데이트 기법을 제안하였다. 또한, 모니터링 업데이트 상태예측모델 기반 예방적 유지관리가 기존 현행유지관리 대비 비용 효율성 측면에서 유리함을 제안하기 위해 각각의 유지관리비용 산출에 따른 교량 점검 타당성 분석을 수행하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.362-366
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• 2007

다양한 기능과 센서를 탑재한 최신 모바일 디바이스는 사용자의 위치, 전화기록, SMS, 사진, 동영상 등 사용자에 관한 다양한 정보를 지속적으로 수집할 수 있기 때문에 개인의 생활을 이해하고 다양한 서비스를 제공할 수 있는 가능성을 가지고 있다. 하지만, 모바일 장치의 성능 제약 및 환경 불확실성으로 인해 아직까지 많은 연구 과제들이 남아 있다. 본 논문에서는 이러한 모바일 환경의 문제를 극복하기 위해 베이지안 네트워크를 이용한 라이프 로그 분석 모델 및 자동 학습 방법을 제안한다. 제안하는 베이지안 네트워크 모델은 모듈화 되어서 계산량은 감소되었으며, 자동 학습 방법을 통해 지속적인 업데이트가 가능하다. 이는 제안하는 방법이 복잡한 확률 모델을 자동으로 분할하는 방법과 분할된 상태에서의 유기적인 추론 방법을 포함하고 있기에 가능하다. 실험에서는 실제 모바일 장치에서 수집된 로그 데이터를 이용하여 제안하는 방법에 의한 실험 결과를 분석하고 분할을 통한 효율성 향상을 논의 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.335-342
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• 2016

기 구축되어있는 베이지안 네트워크에서 다이나믹한 환경 변화가 발생 할 때, 관련된 베이지안 네트워크의 파라미터는 새롭게 형성된 데이터의 패턴에 적응하여 새로운 파라미터로 변경되어야 한다. 이때, 새로운 파라미터는 베이지안 네트워크의 인과관계를 고려하여 변경되어야 한다. 본 논문에서는 Expectation Maximization(EM)알고리즘과 Meta-Heuristics 기법 중 하나인 Harmony Search(HS)알고리즘을 이용한 다이나믹한 파라미터 업데이트 프레임웍을 제안한다. 일반적으로, EM 알고리즘은 숨겨진 파라미터를 추정하는데 유효한 알고리즘이지만 지역 최적값에 수렴한다는 단점을 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위해서 본 논문은 Maximum Likelihood Estimator(MLE)의 파라미터가 글로벌 최적값을 지향하도록 하기위하여 메타휴리스틱 방법론의 하나인 HS를 적용한다. 제안된 방법은 EM 알고리즘의 단점을 보완하고 글로벌 최적값에 수렴하는 MLE의 파라미터를 추정하여 다이나믹하게 변화하는 환경에서도 사용 가능한 베이지안 네트워크의 학습 및 전파프레임웍을 제시한다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제21권3호
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• pp.359-366
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• 2009

본 논문은 해양 RC 구조물의 새로운 생애주기비용 (LCC) 평가 모델을 제시한다. 이 모델 방법은, 기존의 LCC 평가 모델과 달리, 구조물을 설계하는 동안 추가적인 염화물 침투의 새로운 데이터가 있을 때 계속적으로 생애주기비용을 업데이트 할 수 있다. 이는 베이지안 기법을 통하여 이루어진다. 일반적인 중요 구조물에서는 각 부재에 대한 다양한 모니터링 시스템을 이용하기 때문에 어려움 없이 베이지안 기법에 필요한 데이터를 얻을 수 있다. 베이지안 기법을 사용하여 구조물의 생애유지 관리비용을 높은 정밀도로 예측할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.127-129
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• 2006

모바일 디바이스에서 얻을 수 있는 로그에는 다양한 개인정보가 풍부하게 포함되어 있으면서도 제약이 많아 활용이 어렵다. 그 동안은 모바일 장치의 용량, 파워의 제약과 정보 분석의 어려움으로 로그 정보를 무시해온 것이 일반적이었다. 본 논문에서는 모바일 디바이스의 다양한 로그 정보를 분석하여 사용자에게 의미 있는 상황(특이성)을 탐지해낼 수 있는 정보 분석 방법을 제안한다. 불확실한 상황에서의 정확성 향상을 위해 규칙/패턴 분석에 의한 특이성 추론뿐만 아니라 베이지안 네트워크를 활용한 확률적인 접근 방법을 활용한다. 이때, 복잡하지 않고 연산이 효율적으로 이루어질 수 있도록 BN을 모듈화하고 모듈화된 BN의 상호보완적인 확률 추론을 위한 BN 처리 과정을 제안한다. 그리고, 특이성 추출 모듈을 주기적으로 업데이트함으로써 성능을 향상시키기 위한 학습알고리즘을 소개한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제48권7호
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• pp.537-546
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• 2020

우주발사체 개발과정에서 설계와 프로세스의 성능지표로 활용되는 신뢰도는 발사 성공률로 유효성이 확인되고, 반복된 발사를 통해 수집된 데이터는 신뢰도 관리를 위하여 피드백 되어야 한다. 본 논문에서는 전 세계 우주발사체의 발사 이력을 조사하여 발사체 모델이나 발사 운용을 통한 기술 성숙도에 따른 발사 성공률을 비교 분석하였고, 사전정보를 반영한 사전확률분포에 발사를 통해 관측된 데이터를 업데이트하는 베이지안 기법을 적용하여 다음 발사에서 예상되는 성공률을 추정하였다. 여러 유형의 사전확률분포를 사용하여 추정한 발사 성공률과 전통적인 통계 기법을 통해 산출한 성공률을 비교 분석하여 적절한 사전분포를 설정하는 방안을 검토하였고, 베이지안 기법을 적용하여 미래의 발사 성공률을 예측하기 위해 고려할 사항들을 제시하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.77-86
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• 2021

시간적인 차이를 두고 획득한 이질적인 과거 전쟁 결과 데이터를 하나의 모형으로 구축하는 방법으로 베이지안 추론에 의한 전쟁시뮬레이션 모형을 구축하는 방법을 제안하였다. 과거의 전쟁 결과를 분석하여 미래에 있을 수 있는 전쟁을 예측하는 방법으로 선형회귀모형을 적용하는 방법을 고려할 수 있다. 그러나 역사적으로 시대가 서로 달라 전장 환경의 변화가 반영된 이질적인 두 유형의 자료들이라면 모형의 가정사항 위반으로 하나의 선형회귀모형으로 적합하는 것은 적절하지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위해 앞선 시대에 있는 자료를 비정보적 사전분포로 가정하여 사후분포를 구하고 이를 다음 시대에 얻은 자료를 분석하기 위한 사전분포로 활용하여 최종 사후분포를 추론하는 베이지안 추론 방법을 제안하였다. 베이지안 추론 방법의 또 다른 장점은 마코프 체인 몬테 카를로 방법으로 샘플링한 결과를 이용하여 불확실성이 반영된 사후분포나 사후예측분포를 추론할 수 있다는 점이다. 이렇게 했을 때 고전적인 선형회귀모형으로 분석하는 것보다 다양한 정보를 활용할 수 있을 뿐만 아니라 향후 추가적으로 획득되는 자료도 모형에 반영하여 모형을 계속 업데이트시킬 수 있다는 장점이 있다.

• 대한기계학회논문집
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• 제16권4호
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• pp.675-683
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• 1992

본 연구에서는 저자에 의해 유도된 바 있는 베이지안 업데이트 모델을 초음파 센서를 갖는 실제 로봇에 주입하여 실험하였다. 초음파센서는 비교적 큰 빔(beam)구 경 때문에 단독의 측정치로도 넓은 영역을 감지하는데는 효율적이다. 그러나 실제상 황에서는 거울효과(specular reflection effect)라는 매우 심각한 문제점을 갖고 있으 며, 이는 지도의 질을 매우 저하시킨다. 이 효과를 상당히 줄일 수 있는, 단순하면 서도 실질적인 방법이 제안된다. 또한 본 논문에서는 이동로봇의 실시간 장애물 회 피를 위한 새로운 방법이 소개된다. 이 방법은 로봇의 현재 위치와, 점령영역과 비 점령 여역 사이의 경계선과 목표지점의 교차점까지의 거리를 이용하며, 점들이 실제 상황에서의 실험을 통해 입증된다.

• 한국항해항만학회지
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• 제47권1호
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• pp.1-9
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• 2023

해양사고 분석에 관한 많은 연구가 진행되고 있으며, 해양사고는 매년 업데이트되고 있어 주기적으로 원인을 분석하고 규명하는 것이 필요하다. 이 연구에서는 이전의 데이터와 새로운 데이터를 활용하여 해양사고를 파악·분석을 통해 어선 해양사고 원인을 규명하여 사고를 예방하는 것이다. 해양사고 데이터는 어선의 특수성을 고려하여 해양안전심판원의 어선에 대한 해양사고재결서 16년간의 1,921건을 수집하였으며, 해양수산부 종합상황실 사고알림문자 이력 3년간의 1,917건을 수집하였다. 재결서 데이터와 문자 데이터는 변수에 따라 분류하였으며, 수량화 작업을 수행하였다. 수량화 작업을 통한 데이터를 사용하여 베이지안 네트워크를 이용해 사전확률을 계산하였고, 후방 추론을 이용하여 어선 해양사고를 예측하였다. 두 가지 수집한 데이터 중 해양사고재결서는 모든 어선의 사고가 재결서에 포함되지 않았기 때문에 해양수산부 사고알림문자를 선택하였다. 분류한 데이터를 베이지안 네트워크를 사용하여 어선 해양사고의 사전 확률을 계산하였다. 후방 추론으로 계산한 기관손상이 서해 연안에서 발생할 어선 해양사고의 확률은 0.0000031%였다. 이 연구의 기대효과는 어선 해양사고를 분석하기 위하여 새로운 사고알림문자 데이터를 활용하여 실제 어선 특성에 맞는 해양사고를 분석할 수 있다는 것이다. 추후에는 어선 해양사고에 영향을 미치는 변수들 간의 인과관계에 관한 연구를 수행할 예정이다.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제30권3호
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• pp.459-471
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• 2023

뱀장어 생산단계 안전성조사 부적합여부에 영향을 미치는 특성변수를 베이지안 네트워크(BN) 모델을 적용하여 분석하였다. 2012년부터 2021년까지의 통합식품안전정보망(IFSIN)의 뱀장어 생산단계 안전성조사 데이터에 양식장의 HACCP 정보, 지리적 정보 및 용수환경 데이터를 연계하여 BN 모델을 수립하였다. 뱀장어의 부적합여부에 영향을 주는 특성변수로 양식장의 HACCP 인증여부, 양식장의 이전 5년간 검사대상 유해물질의 검출여부, 해당 양식장의 이전 5년간 부적합적발이력, 사용되는 용수환경의 적정성이 제안되었으며, 이때 용수환경의 적정성은 총대장균군과 총유기탄소량으로부터 산출되었다. 뱀장어 부적합이 발생할 확률이 가장 높은 경우는 지난 5년간 검사대상 유해물질의 검출이력이 있으면서 동시에 부적합 적발 이력이 있는 HACCP 인증을 받지 않은 양식장으로서, 용수환경도 총대장균군 또는 총유기탄소가 높아 오염이 의심되는 용수를 사용하는 경우로 이때 부적합이 발생할 확률은 24.5%로 뱀장어 생산단계 안전성 조사 시 부적합률인 0.26%의 94배 높았다. 2022년 1월부터 8월까지 뱀장어 양식장 안전성조사 결과를 시험용 데이터세트(6,785건 중 부적합 15건)로 하여 BN 모델의 적정성을 검토하였다. 영향강도가 높았던 설명변수인 HACCP, 검출이력, 부적합이력으로 구성한 BN 모델을 시험용 데이터세트에 적용한 결과 부적합일 확률이 15.8%로 시험용데이터의 부적합률인 0.22%의 약 71.4배 개선할 수 있었다. 그러나 이 모델의 재현율은 0.2에 머물렀는데, 이는 특히 부적합항목인 유해물질의 기준·규격이 신설되어 해당 양식장에서 검사기록이 없는 경우와, 매우 드물게 발생하여 10년 동안 검출이력이 없어 학습데이터세트에는 없는 경우이었다. 베이지안 네트워크를 적용하여 부적합확률이 높은 생산단계 안전성 조사대상을 선정하게 되면 설명변수별로 시나리오에 따라 부적합확률을 설명가능하게 되어 다른 머신러닝 알고리즘을 적용하는 경우 지적되어온 설명불가능이라는 문제점을 해소할 수 있으며, 향후 안전성조사 데이터 축적 시 용이하게 모델 업데이트가 가능하며 이를 통해 모델의 예측성능개선도 기대할 수 있다는 장점이 있다.